Você já ficou sem saber a resposta para uma pergunta e simplesmente disse 'não sei'? De acordo com um novo estudo, quando uma inteligência artificial está disponível, quase ninguém faz isso. Pesquisadores realizaram cinco experimentos com 3.132 participantes e descobriram que a simples possibilidade de consultar um modelo de linguagem quase zerou a disposição das pessoas de admitir que não sabiam a resposta.
O estudo foi divulgado em 26 de setembro de 2026. A pesquisa escolheu perguntas nas quais o modelo usado, o Step 3.5 Flash (abre em nova aba), errava quase sempre. Eram questões sobre detalhes visuais finos de filmes, como a cor do uniforme de um time em 'Bend It Like Beckham'. Esse tipo de informação raramente aparece em textos online, o que as torna alvos perfeitos para alucinações. Alucinação, no contexto de IA, é quando o sistema inventa uma informação que soa convincente, mas não corresponde à realidade. Outros modelos, como GPT-5.5, Claude 4.6 Sonnet e Gemini 3.5 Flash, acertavam a maioria das outras perguntas, mas às vezes falhavam nas mais difíceis.
Como o conselho da IA estava quase sempre errado, o efeito observado não pode ser explicado apenas como uma delegação razoável a uma ferramenta confiável. Os pesquisadores ainda veem uma tendência das pessoas de confiar nas respostas da IA, mas se isso acontece igualmente fora do universo de curiosidades sobre filmes continua sendo uma questão em aberto.
Mais respostas, menos acertos
Nos dois primeiros estudos (1a e 1b), os participantes podiam escolher se pediriam ou não um conselho à IA. No grupo de controle, sem acesso à IA, eles deixaram de dar um palpite em 36% e 44% das perguntas. Com acesso à IA, esses números caíram para 6% e 3%.
No Estudo 2, os pesquisadores também mediram a confiança dos participantes. Sem incentivos financeiros, a confiança com acesso à IA atingiu 75,9 pontos em uma escala de 0 a 100, em comparação com 29,6 pontos sem IA. Isso é cerca de duas vezes e meia mais alto. Ao mesmo tempo, a proporção de respostas corretas caiu de 27,6% para 10,0%. Ou seja, os participantes ficaram muito mais confiantes, mas errados com muito mais frequência.
Considerando todos os estudos, os participantes sem incentivos que tinham acesso à IA acertaram 9,2% das perguntas, contra 27,5% sem IA. Eles responderam mais perguntas com a IA, mas acertaram apenas cerca de um terço das vezes em comparação com o grupo sem IA.
No Estudo 2, o acesso à IA levou a suspensão do julgamento a quase zero, enquanto a confiança disparou. A taxa de acerto caiu ao mesmo tempo. Incentivos financeiros reduziram a frequência com que os participantes buscavam conselhos da IA.
Incentivos ajudam, mas não resolvem o problema
Os Estudos 2 a 4 adicionaram incentivos financeiros. Os participantes ganhavam 10 centavos por cada resposta correta, perdiam 10 centavos por cada resposta errada e não recebiam nada por dizer 'não sei'. Os pesquisadores tinham pré-registrado a hipótese de que os incentivos aumentariam a disposição de se abster, mas que a disponibilidade da IA enfraqueceria esse efeito. Nenhum dos três estudos mostrou uma interação estatisticamente significativa.
O acesso à IA e os incentivos financeiros funcionaram em grande parte de forma independente, segundo o estudo. Os incentivos levaram os participantes a buscar conselhos da IA com menos frequência, com 4,53 contra 5,27 pedidos em seis possíveis no Estudo 3, e a responder corretamente com mais frequência quando a IA estava disponível. A suspensão do julgamento aumentou ligeiramente com os incentivos, mas permaneceu bem abaixo do grupo de controle sem IA.
Os incentivos funcionaram, mas foram modestos, como os próprios pesquisadores reconhecem. Se incentivos maiores ou baseados em reputação fechariam a lacuna ainda mais é uma questão desconhecida.
No Estudo 4, a resposta da IA era mostrada aos participantes automaticamente, sem que eles precisassem pedir. Os pesquisadores dizem que isso reflete uma realidade crescente, na qual mecanismos de busca exibem resumos gerados por IA e assistentes de escrita oferecem sugestões não solicitadas. O efeito mal mudou. Sem incentivos, a suspensão do julgamento caiu de 35% sem IA para 1% com respostas de IA exibidas automaticamente. Com incentivos, caiu de cerca de 39% para 7%.
As pessoas podem confiar mais na IA do que em conselhos de outros humanos
Os pesquisadores enquadram seus resultados no contexto da 'Epistemia', a tendência de aceitar respostas de IA porque soam convincentes, em vez de verificá-las de fato. Um modelo de linguagem sempre precisa produzir uma resposta. Ele nunca pausa, mesmo quando não sabe algo. Quando os usuários entregam seu julgamento a esse sistema, podem adotar sua falta de restrição, escrevem os autores.
O efeito também corre na contramão do que a pesquisa sobre 'uso de conselhos' tem mostrado. Normalmente, as pessoas subestimam conselhos externos e se deslocam apenas cerca de um terço do caminho em direção à posição de um conselheiro. Os participantes deste estudo fizeram o oposto, segundo os autores.
O que isso significa no dia a dia
Pense em como você usa um assistente de IA para tirar dúvidas. Se ele responde com confiança, mesmo quando está errado, você pode ser levado a aceitar aquela informação sem questionar. E o problema não é apenas individual. Em ambientes de trabalho e estudo, a pressão para ter sempre uma resposta pode fazer com que as pessoas evitem admitir incerteza.
Um levantamento separado, divulgado em 24 de setembro de 2026, mostra que quase 40% dos funcionários não sabem quais habilidades suas empresas precisarão no futuro, enquanto 74% dizem saber quais habilidades pessoalmente precisam desenvolver. A pesquisa foi baseada em um painel de julho de 2026 com 2.992 indivíduos empregados na América do Norte e Europa. A desconexão é particularmente acentuada entre executivos e colaboradores individuais: 75% dos executivos dizem que sua organização tem uma estratégia clara de aprendizado para os próximos um a dois anos, mas apenas 43% dos colaboradores individuais concordam. Essa é uma diferença de 32 pontos.
Além disso, 44% não veem uma estratégia clara de aprendizado para os próximos um a dois anos; 40% não acreditam que sua organização esteja ajudando ativamente os funcionários a desenvolver habilidades para funções futuras; e 41% não veem oportunidades de carreira para si mesmos. Ao mesmo tempo, 70% dizem ter acesso a oportunidades de aprendizado que poderiam ajudá-los a crescer na carreira.
Esses dados vêm de uma pesquisa separada, sem relação direta com o estudo sobre a disposição de dizer 'não sei', mas ajudam a ilustrar como a incerteza sobre o futuro e a falta de clareza podem afetar o ambiente de trabalho.
Como manter o pensamento crítico
Especialistas em educação e cognição têm estudado o pensamento crítico e como desenvolvê-lo. Uma matéria publicada em 23 de setembro de 2026 explica que o pensamento crítico envolve processos como memória, raciocínio, tomada de decisão e resolução de problemas. Uma estratégia importante é a capacidade de considerar possibilidades ou perspectivas alternativas às nossas, como um cientista faria ao pesar diferentes hipóteses.
Mas praticar o pensamento crítico exige habilidades e conhecimentos no domínio relevante. Isso significa que ser bom nisso em uma área não garante que alguém seja bom em outra. Por exemplo, neurologistas não são particularmente bons em diagnosticar casos de cardiologia.
O texto também relata que, em uma pesquisa de 2025 com mais de 1.000 professores universitários nos Estados Unidos, 90% disseram acreditar que a IA generativa reduzirá as habilidades de pensamento crítico dos alunos. Cerca de 20% dos estudantes de ensino superior que usam IA disseram que já acham mais difícil resolver problemas sem ela, de acordo com mais de 8.000 respondentes de uma pesquisa global deste ano.
Daniel Willingham, psicólogo cognitivo da Universidade da Virgínia, resume: 'O aprendizado acontece como consequência do processamento cognitivo. O processamento cognitivo normalmente exige esforço, e é isso que a IA efetivamente remove.'
O que fazer a partir daqui
O estudo não oferece uma solução definitiva, mas deixa claro que a presença da IA pode nos tornar mais confiantes e menos precisos. Algumas atitudes práticas podem ajudar:
- Trate a resposta da IA como um ponto de partida, não como uma conclusão. Verifique informações importantes em fontes confiáveis.
- Quando não souber algo, diga 'não sei'. A incerteza faz parte do aprendizado e evita erros.
- Use a IA para explorar ideias, mas mantenha o esforço de raciocinar por conta própria.
- Em ambientes de trabalho, busque clareza sobre quais habilidades são valorizadas e como desenvolvê-las.
Os pesquisadores do estudo principal concluem que o efeito de deferência à IA pode não se limitar a perguntas de curiosidades sobre filmes, mas se isso se confirma em outras áreas ainda é uma questão em aberto. O que já se sabe é que, quando a IA está por perto, quase ninguém quer admitir que não sabe.