Crédito, Getty Images
- Author, Thomas Germain
- Role, BBC Future*
Tempo de leitura: 8 min
Quando um grupo de pesquisadores decidiu testar se o “pensamento positivo” tornava os chatbots de inteligência artificial (IA) mais precisos, os resultados foram surpreendentes.
Ao fazer perguntas a vários chatbots, eles tentaram chamar as IAs de “inteligentes”, incentivá-las a pensar com cuidado e até terminar as perguntas com “isso vai ser divertido!”.
Nada disso fez diferença de forma consistente, mas uma técnica se destacou. Quando pediram que a inteligência artificial fingisse estar em Star Trek – Jornada nas Estrelas, ela passou a se sair melhor em matemática básica.
As pessoas usam todo tipo de estratégia curiosa para tentar obter respostas melhores de grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês), a tecnologia de IA por trás de ferramentas como o ChatGPT.
Alguns juram que a IA responde melhor se for ameaçada; outros acreditam que os chatbots são mais cooperativos quando os tratamos com educação; e há quem peça aos robôs que interpretem o papel de especialistas no tema sobre o qual estão trabalhando.
A lista é interminável. Isso faz parte da mitologia em torno da “engenharia de prompts” ou “engenharia de contexto”, diferentes maneiras de estruturar instruções para que a IA produza resultados melhores.
O problema é que especialistas dizem que muito do que se acredita sobre como formular prompts simplesmente não funciona. Em alguns casos, pode até ser perigoso. Ainda assim, a forma como você fala com uma IA importa, e algumas técnicas realmente fazem diferença.
“Muitas pessoas acreditam que há uma combinação mágica de palavras capaz de fazer os LLMs resolverem um problema”, afirma Jules White, professor de ciência da computação que pesquisa IA generativa na Universidade Vanderbilt (EUA). “Mas a questão não é a escolha das palavras, e sim a maneira como você formula o que está tentando fazer.”
Em 2025, um usuário do X (ex-Twitter) escreveu: “Fico imaginando quanto dinheiro a OpenAI já perdeu em custos de eletricidade por causa de pessoas dizendo ‘por favor’ e ‘obrigado’ aos modelos”.
Sam Altman, diretor-executivo da OpenAI, criadora do ChatGPT, respondeu: “Dezenas de milhões de dólares muito bem gastos. Nunca se sabe”.
A maioria das pessoas interpretou essa resposta como uma referência bem-humorada à possibilidade de um eventual apocalipse da IA, embora seja difícil saber até que ponto esse número de “dezenas de milhões de dólares” deve ser levado ao pé da letra. Mas a educação também é uma questão prática.
Crédito, Getty Images
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) funcionam dividindo suas palavras em pequenos blocos chamados “tokens”, antes de analisá-los com base em estatísticas para gerar uma resposta adequada.
Isso significa que cada detalhe do que você escreve, da escolha das palavras a uma vírgula extra, pode influenciar a forma como a IA responde. O problema é que isso é extremamente difícil de prever.
Diversos estudos já tentaram identificar padrões em pequenas mudanças nos prompts usados com IA, mas muitas das evidências são contraditórias ou inconclusivas.
Por exemplo, um estudo de 2024 constatou que LLMs deram respostas melhores e mais precisas quando as perguntas eram feitas de forma educada, em vez de apenas como comandos.
De forma ainda mais curiosa, houve diferenças culturais. Em comparação com o chinês e o inglês, chatbots que se comunicavam em japonês tiveram um desempenho ligeiramente pior quando o usuário era excessivamente educado.
Mas não saia correndo para agradecer à IA. Um pequeno teste mostrou que uma versão anterior do ChatGPT era, na verdade, mais precisa quando recebia insultos.
E, no geral, ainda não há pesquisas suficientes sobre o tema para conclusões definitivas. Além disso, empresas de tecnologia atualizam constantemente seus chatbots, o que faz com que os resultados de estudos fiquem rapidamente desatualizados.
Especialistas afirmam que os modelos de IA evoluíram drasticamente em poucos anos, tornando estratégias como bajular, ser educado, insultar ou ameaçar praticamente uma perda de tempo se o objetivo for obter respostas mais precisas.
Crédito, Getty Images
“Era 100% um tiro no escuro naquela época”, diz Rick Battle, engenheiro de aprendizado de máquina aplicado da Broadcom e coautor do estudo sobre Star Trek.
Embora o estudo tenha sido realizado em 2024, as coisas já mudaram. Hoje, Battle e outros especialistas afirmam que os modelos de IA mais recentes encontrados em produtos populares como ChatGPT, Gemini ou Claude conseguem identificar melhor as partes mais importantes do prompt.
Provavelmente não serão influenciados por pequenas mudanças na linguagem, pelo menos não de forma consistente que possa ser explorada.
A conclusão é inquietante à sua maneira. Empresas projetam IAs como o ChatGPT ou o Gemini, do Google, para se comportarem como pessoas, por isso às vezes parecem ter humores que podem ser administrados ou personalidades que podem ser direcionadas.
Mas não se engane. Ferramentas de IA são imitadoras, não seres vivos. Elas apenas simulam o comportamento humano.
Se você quer respostas melhores, pare de tratar a IA como uma pessoa e comece a tratá-la como uma ferramenta.
Existem problemas reais relacionados à inteligência artificial, desde preocupações éticas até o impacto ambiental que ela pode causar.
Algumas pessoas preferem não usar essa tecnologia. Mas, se você vai utilizar modelos de LLMs, aprender a conseguir o que quer de forma mais rápida e eficiente pode ser melhor para você, e também para o consumo de energia. Estas 6 dicas podem ajudar.
Crédito, Getty Images
1. Peça várias opções
“A primeira coisa que digo às pessoas é: não peça apenas uma resposta, peça três ou cinco”, afirma White.
Se você quer ajuda com um texto, por exemplo, peça que a IA apresente várias opções que variem em algum aspecto importante. “Isso faz com que a pessoa volte a se envolver e pense sobre o que gosta e por quê.”
Sempre que possível, forneça um exemplo para a IA. “Por exemplo, vejo pessoas pedirem a um LLM para escrever um email e depois ficarem frustradas porque dizem: ‘isso não soa nada como eu'”, diz White.
O impulso natural é responder com uma lista de instruções de “faça isso” ou “não faça aquilo”. White afirma que é muito mais eficaz dizer: “aqui estão 10 emails que enviei no passado, use meu estilo de escrita”.
“Digamos que você queira criar uma descrição de vaga de emprego. Diga à IA: ‘Quero que você me faça perguntas, uma de cada vez, até reunir informações suficientes para escrever um anúncio de emprego convincente'”, diz White.
“Fazendo isso pergunta por pergunta, ela pode se adaptar às suas respostas.”
Crédito, Getty Images
4. Tenha cuidado com encenações de papel
“Antes havia a ideia de que, se você dissesse à IA que ela é, por exemplo, um professor de matemática, ela teria mais precisão ao responder perguntas de matemática”, afirma Sander Schulhoff, empreendedor e pesquisador que ajudou a popularizar o conceito de engenharia de prompts.
Mas se você está buscando uma informação ou quer fazer uma pergunta com uma única resposta correta, Schulhoff e outros especialistas dizem que esse tipo de encenação pode tornar os modelos de IA menos precisos.
“Isso pode até ser perigoso”, afirma Battle. “Você está incentivando a chamada alucinação, porque diz ao sistema que ele é um especialista e deve confiar em seu conhecimento interno parametrizado.”
Em essência, isso pode fazer a IA parecer excessivamente confiante.
Por outro lado, para tarefas abertas, sem uma única resposta correta, a encenação pode ser eficaz, como em pedidos de conselho, sessões de brainstorming ou na resolução criativa de problemas.
Se você está nervoso com entrevistas de emprego, pedir a um chatbot que imite um recrutador pode ser um bom treino, embora seja importante consultar outras fontes também.
Crédito, Getty Images
5. Mantenha a neutralidade
“Não conduza a resposta”, diz Battle.
Se você está tentando decidir entre dois carros, por exemplo, não diga que está inclinado a escolher um Toyota.
“Caso contrário, essa provavelmente será a resposta que você vai receber.”
6. ‘Por favor’ e ‘obrigado’
Segundo uma pesquisa do Pew Research Center, de 2019, mais da metade dos americanos diz “por favor” ao falar com seus assistentes de voz. Essa tendência parece ter continuado. Um levantamento de 2025 da editora Future mostrou que 70% das pessoas são educadas com a IA quando a utilizam.
A maioria afirma que age assim simplesmente porque é o correto a fazer, embora 12% digam que fazem isso para se proteger no caso de uma revolta de robôs.
A educação talvez não proteja ninguém de robôs furiosos nem torne os LLMs mais precisos, mas há outros motivos para continuar agindo assim.
“Para mim, o principal é que dizer ‘por favor’ e ‘obrigado’ pode fazer com que você se sinta mais confortável ao interagir com a IA”, diz Schulhoff. “Isso não melhora o desempenho do modelo, mas, se ajuda você a usar o sistema com mais frequência porque se sente mais à vontade, então é útil.”
Também é preciso considerar a própria natureza humana. O filósofo Immanuel Kant argumentava que uma das razões para não sermos cruéis com os animais é que isso também nos prejudica. Em essência, agir de forma hostil com qualquer coisa pode tornar a pessoa mais dura.
Você não pode ferir os sentimentos de uma IA, porque ela não tem sentimentos. Ainda assim, talvez valha a pena ser educado. É um hábito que pode trazer benefícios para outras áreas da sua vida.
*Você pode ler a versão original deste artigo, em inglês, na BBC Future.