Em um estudo em um ambiente de trabalho virtual, 189 trabalhadores do conhecimento deram avaliações e recompensas em dinheiro diferentes a assistentes de IA que compartilhavam o mesmo modelo de linguagem subjacente. O relato dos pesquisadores da Universidade de Zurique de 14 de outubro informa que os avatares com aparência humana receberam mais confiança, reconhecimento e dinheiro do que um robô de mesa. Um avatar, Johan, também recebeu mais dinheiro do que Johanna, mas os pesquisadores alertam que o gênero, sozinho, não explica essa diferença.

O resultado se refere a uma tarefa controlada de realidade virtual. Os participantes podiam distribuir até quatro francos suíços após cada colaboração e ficar com o restante. O estudo não mede salários pagos a pessoas, preços de IA nem os efeitos de implantar avatares em todo um ambiente de trabalho.

A grande mudança

  • O que mudou: Um estudo manteve constantes o modelo de linguagem e o processo de interação do assistente, mudando a forma como os participantes o encontravam. Os avatares específicos com aparência humana receberam avaliações e recompensas maiores do que o robô de mesa usado no estudo.
  • Por que importa: A apresentação de um assistente de IA pode afetar como as pessoas avaliam e recompensam sua contribuição, mesmo quando o sistema por trás dele é o mesmo. Um designer não pode presumir que a forma mais bem avaliada é a preferida dos trabalhadores.
  • O que acompanhar: Estudos com variações mais sistemáticas dos avatares e uso mais prolongado poderiam separar os sinais de gênero, a semelhança humana percebida e outras características do design. Este experimento não estabelece como esses fatores se manifestariam no trabalho cotidiano.

O mesmo assistente em formas diferentes

Os participantes debateram ideias sobre temas de trabalho em três rodadas: um chat de texto, um robô de mesa e Johan ou Johanna, dois assistentes virtuais com aparência humana e apresentação masculina e feminina. Os pesquisadores afirmam que as quatro representações usavam o mesmo modelo de linguagem de grande porte e o mesmo processo de interação. Após cada rodada, os participantes avaliaram a semelhança humana, a confiança e o reconhecimento da contribuição, e depois podiam destinar ao assistente parte de uma recompensa de quatro francos. A equipe também entrevistou 34 participantes.

O relato dos autores afirma que os dois avatares com aparência humana foram considerados mais semelhantes a humanos, receberam mais confiança e reconhecimento e foram mais recompensados do que o robô de mesa. Essas diferenças foram estatisticamente significativas na comparação apresentada. As pessoas entrevistadas às vezes descreveram os avatares como mais simpáticos ou mais parecidos com colegas, e algumas relacionaram essa impressão às próprias avaliações ou recompensas. Ainda assim, as entrevistas não encontraram uma preferência clara por um assistente com aparência humana. Muitos participantes disseram que preferiam usar um que fosse visivelmente não humano.

Essa divergência é útil para quem projeta IA para o trabalho. Uma avaliação coletada imediatamente após uma tarefa e uma preferência declarada para uso futuro respondem a perguntas diferentes. O estudo mostra que elas não precisam caminhar juntas nesses designs específicos. Ele não identifica uma aparência universalmente preferida para os assistentes de IA.

O que o resultado de Johan e Johanna pode dizer

Cada participante encontrou apenas um dos dois avatares com aparência humana, de modo que a comparação entre Johan e Johanna foi feita entre participantes. Johan foi considerado mais semelhante a um humano e recebeu uma alocação maior de dinheiro. Os autores não encontraram diferença estatisticamente significativa entre os dois avatares nas avaliações de confiança ou reconhecimento.

Muitas pessoas entrevistadas disseram que o gênero de um assistente não deveria afetar seus julgamentos, e muitas preferiam um assistente sem gênero. Essa posição declarada existe ao lado da diferença medida nas recompensas, mas não prova por que os participantes distribuíram o dinheiro de forma diferente. Como explicam os pesquisadores, o estudo usou um avatar de apresentação masculina e outro de apresentação feminina. Os dois também diferiam na semelhança humana percebida, e outras características dos designs específicos podem ter contribuído. Para atribuir um efeito ao gênero, seria necessário testar vários avatares variando esses sinais de forma independente.

O registro público do artigo identifica o estudo de conferência de 2026 e seu DOI. A BIG CHANGE não conseguiu acessar o artigo completo pela ACM ou pelo repositório universitário, por isso este relato se baseia na explicação publicada pelos autores, e não em uma nova revisão de suas tabelas estatísticas. A BIG CHANGE não conseguiu verificar de forma independente os valores das recompensas ou os tamanhos dos efeitos a partir do artigo completo.

A cobertura anterior da BIG CHANGE sobre uma auditoria de viés de gênero examinou diferenças nas respostas de modelos de IA. Este experimento trata das reações das pessoas a representações de um único assistente subjacente. Os dois estudos abordam questões relacionadas a viés por meio de resultados diferentes.

Fontes e leituras adicionais