Os Riscos de Simular Insights com LLMs

Os Riscos de Simular Insights com LLMs

O auge dos Large Language Models (LLMs) representa, sem dúvida, uma mudança de paradigma para a indústria de pesquisa de mercado. A capacidade da Inteligência Artificial (IA) de agilizar processos de pesquisa e analisar grandes volumes de dados gerados por humanos oferece vantagens inegáveis. No entanto, uma de suas aplicações mais debatidas é a fabricação ou simulação de insights.

Isso implica o uso de LLMs para imitar respostas humanas através da criação de “respondentes sintéticos”: agentes de IA projetados com características específicas de demografia, preferências ou até mesmo personalidade, que simulam respostas “humanas”. O resultado é uma nova categoria de Synthetic Data (Dados Sintéticos) que promete soluções mais rápidas e econômicas para a pesquisa de mercado.

Contudo, apesar de seu apelo, esses dados fabricados trazem riscos significativos. A dependência excessiva de respostas sintéticas pode levar a insights errôneos e decisões mal fundamentadas. Esses desafios podem ser resumidos no que chamamos de as 5 zonas cegas das respostas sintéticas:

• Desconectadas da causa: As respostas sintéticas geralmente omitem o “porquê” subjacente, oferecendo interpretações limitadas que não conectam os pontos de maneira significativa.

• Sem coração: Carecem da emoção humana autêntica, o que dificulta a conexão com o comportamento real das pessoas.

• Representatividade Enviesada: Oferecem uma visão parcial que não reflete com precisão a complexidade do mundo real.

• Um tamanho que não serve para ninguém: Tendem a ser rígidas e padronizadas, sem capturar a diversidade das interações humanas.

• Consistência intermitente: Podem alternar entre resultados úteis e imprecisões notáveis, minando sua credibilidade com o tempo.

Vamos explorar mais a fundo essas zonas cegas.

1. Desconectadas da Causa

Embora os LLMs aprendam de forma que lembra o desenvolvimento cognitivo humano, existem diferenças cruciais. O ser humano desenvolve inteligência geral através de experiências variadas; em contrapartida, a Inteligência Artificial precisa de enormes volumes de dados específicos para atuar em tarefas “restritas” ou mais limitadas.

Pesquisas sugerem que a tendência infantil de perguntar “por quê?” está ligada ao desenvolvimento cognitivo, especialmente ao entendimento da causalidade. O ser humano rejeita os modelos “caixa preta” e busca compreender os mecanismos subjacentes, o que não ocorre com o aprendizado dos LLMs.

Por exemplo, um LLM poderia prever que certo grupo demográfico prefere um produto, mas ignorar as razões culturais que impulsionam essa escolha. Embora os LLMs e os modelos baseados em correlações possam fazer previsões eficazes, frequentemente não conseguem explicar o porquê dos fenômenos. Um exemplo clássico: a correlação entre tomar sorvete e sofrer queimaduras solares. Para entender a causa real, é preciso controlar a exposição ao sol. As previsões baseadas em causalidade são mais robustas, porque identificam como um fator influencia diretamente o outro.

Embora modelos mais recentes como o Strawberry da OpenAI estejam explorando abordagens de raciocínio mais avançadas, ainda há um longo caminho para que os LLMs compreendam a fundo as motivações do comportamento humano.

2. Sem Coração

As respostas sintéticas, embora lógicas, geralmente carecem da profundidade emocional presente nas interações humanas. Isso limita a capacidade de entender contextos de consumo onde a empatia, a confiança e a conexão pessoal são essenciais.

Elementos emocionais estão profundamente enraizados nos processos de tomada de decisão descritos pelo Sistema 1 de Kahneman: impulsivos, rápidos e instintivos. Estudos como "Digital Respondents and their Implications for Market Research" ou "Using Synthetic Data to Solve Client Problems" evidenciaram que as respostas geradas por LLMs, embora racionalmente corretas, não conseguem ressoar emocionalmente. Isso se deve, em parte, ao fato de que os LLMs não vivenciam emoções e, portanto, não podem replicá-las com autenticidade.

Assim, mesmo que eventualmente possam imitar modelos de decisão lógicos, continuarão desconectados dos fatores emocionais que impulsionam o comportamento humano.

3. Representatividade Enviesada

Os LLMs são especialmente vulneráveis aos vieses presentes em seus dados de treinamento. Se esses dados refletem preconceitos históricos ou representam de forma desigual certos grupos, os insights gerados também serão enviesados.

Um estudo recente de Yan Tao, Olga Viberg e outros pesquisadores, intitulado “Cultural Bias and Cultural Alignment of Large Language Models”, demonstrou que modelos como o ChatGPT tendem a refletir os valores culturais do Norte da Europa e de países anglo-saxões. Sem uma orientação específica, suas respostas ao World Values Survey se alinharam a essas culturas.

No entanto, quando foi pedido ao ChatGPT para responder como se fosse uma pessoa de países específicos, suas respostas refletiram muito melhor os valores locais. Essa descoberta ressalta a importância de controlar ativamente os vieses para gerar resultados mais inclusivos. Nesse contexto, contar com bons dados-semente é fundamental para produzir Synthetic Data confiáveis.

4. Um Tamanho Que Não Serve Para Ninguém

Um dos argumentos mais comuns a favor dos Dados Sintéticos é sua capacidade de replicar valores médios semelhantes aos dados humanos. Mas isso é enganoso. Embora as médias coincidam, a dispersão (a variabilidade nas respostas) costuma ser muito menor.

Métricas de dispersão como a variância ou o intervalo interquartil são cruciais para compreender como os dados se distribuem. Dois conjuntos de dados com a mesma média podem levar a interpretações totalmente diferentes se suas dispersões diferirem.

Os dados sintéticos, embora úteis, tendem a ser homogêneos e a perder nuances. Isso pode gerar insights reciclados e pouco inovadores. Clayton Christensen, autor da teoria da Inovação Disruptiva, tinha um cartaz em seu escritório em Harvard que dizia: “Anomalias São Bem-Vindas”. Porque, muitas vezes, a inovação surge dos valores atípicos.

Além disso, limitar-se a dados sintéticos pode criar loops de feedback perigosos, onde a falta de diversidade compromete futuras análises, estratégias e decisões.

5. Consistência Intermitente

Embora algumas zonas cegas possam ser corrigidas com melhores prompts e engenharia reversa, persiste um problema-chave: a inconsistência.

Tudo parece óbvio depois que se sabe a resposta, mas a variabilidade na qualidade das respostas dos LLMs mina sua confiabilidade. As decisões do consumidor são moldadas por normas culturais, condições econômicas e motivações individuais. Detectar e corrigir vieses nos LLMs é um campo emergente, ainda sem soluções definitivas. Além disso, a criação e o treinamento desses modelos exigem grandes volumes de dados e recursos computacionais.

O mais preocupante é que os dados sintéticos apresentam uma forma de instabilidade epistêmica: podem oscilar entre acertos brilhantes e erros flagrantes. Essa inconsistência lembra a crise de replicabilidade na psicologia, onde descobertas fundamentais são questionadas por sua falta de consistência metodológica.

Para confiar na Inteligência Artificial e nos Dados Sintéticos, precisamos de padrões sólidos de consistência e reprodutibilidade. Sem eles, os modelos perdem credibilidade e seu valor como ferramentas de apoio na tomada de decisões estratégicas é enfraquecido.