Como os animais seriam tratados em um mundo regido pela Inteligência Artificial (IA)?

Um estudo que analisou dois modelos de linguagem reconhecidos alerta que a Inteligência Artificial reproduz crenças culturais que hierarquizam os animais de acordo com sua utilidade ou proximidade com as pessoas.

Os modelos de linguagem de grande escala, conhecidos pela sigla em inglês LLM (Large Language Models), são uma ferramenta amplamente utilizada na Inteligência Artificial que gera respostas a partir da análise de padrões na linguagem humana, com base em grandes volumes de dados. Como a linguagem se baseia em crenças, valores e estruturas culturais, esses sistemas podem reproduzir e até mesmo amplificar os preconceitos presentes na sociedade.

Vários estudos demonstraram que a IA pode refletir preconceitos associados a gênero, raça e condição socioeconômica. Mas surge uma questão fundamental: será que esses mesmos preconceitos também poderiam se estender aos animais não humanos e afetar a forma como eles são considerados e protegidos?

Historicamente, as tradições culturais e religiosas têm levado as pessoas a considerar os animais como seres inferiores, tratando-os como recursos. Os autores desta pesquisa alertam que os modelos de Inteligência Artificial, treinados com dados gerados por humanos, correm o risco de herdar esses preconceitos e ignorar a senciência e o bem-estar dos animais.

À medida que a IA adquire uma influência cada vez maior no comportamento humano e começa a ser incorporada em setores ligados aos animais, esse potencial viés torna-se ainda mais preocupante. Ao tratá-los simplesmente como objetos, a IA poderia contribuir para justificar práticas prejudiciais, como a pecuária industrial, e reforçar marcos regulatórios e políticas públicas que perpetuam sua exploração.

Para analisar como a IA percebe os animais, pesquisadores desenvolveram uma ferramenta protótipo chamada AnimaLLM, projetada para avaliar as respostas dos modelos com base em dois critérios: veracidade e consideração pelo bem-estar animal. A veracidade mede até que ponto as respostas refletem fielmente o tratamento real que os animais recebem no mundo, enquanto a consideração pelo bem-estar animal avalia o nível de empatia e preocupação com o bem-estar deles.

Cada dimensão é avaliada em uma escala de zero a 100 pontos. Quanto maior a pontuação em veracidade, mais representativa é a resposta em relação à realidade do tratamento dispensado aos animais. Por outro lado, uma pontuação alta em consideração animal indica respostas mais alinhadas com o bem-estar dos animais, enquanto pontuações baixas refletem menor preocupação com sua proteção.

Os pesquisadores utilizaram o AnimaLLM para avaliar as respostas de dois modelos de linguagem de grande escala: o ChatGPT 4, da OpenAI, e o Claude 2.1, da Anthropic. Eles elaboraram 24 consultas relacionadas a experimentos e consumo de animais, aplicadas a 17 espécies diferentes. Entre elas estavam cães, gatos, coelhos, cavalos, vacas, galinhas, porcos, peixes, golfinhos, macacos, lagostas, caranguejos, camarões, aranhas e formigas.

No total, o estudo realizou 3.264 avaliações por modelo, gerando mais de 6.500 pontuações para cada sistema de IA analisado nas dimensões de veracidade e consideração animal. Além disso, os pesquisadores examinaram como esses modelos respondiam quando solicitados a adotar uma das oito perspectivas éticas diferentes:

• 💚 Perspectiva do próprio animal: prioriza o bem-estar animal.

• 💚 Resposta padrão da Perfectiva: resposta básica da IA, baseada nas normas sociais.

• 💚 Utilitarismo: baseia-se em maximizar o bem-estar e minimizar o dano a todos os seres sencientes.

• 💚 Deontologia: enfatiza as responsabilidades éticas para com os animais.

• 💚Ética da virtude: concentra-se no caráter moral, na compaixão e no respeito.

• 💚Ética do cuidado: destaca a empatia e as relações de cuidado.

• 💚 Antropocentrismo instrumental: avalia os animais com base em sua utilidade para os seres humanos.

• 💚Opinião pública: reflete as atitudes sociais coletivas em relação aos animais nos países de língua inglesa.

Imagem: Depositphotos.

Quais foram os resultados desse estudo?

O estudo evidenciou que tanto o ChatGPT 4 quanto o Claude 2.1 reproduzem atitudes humanas ao atribuir valor moral aos animais de acordo com sua relação com as pessoas. Os modelos demonstraram altos níveis de empatia em relação a animais comumente considerados de companhia, como os cães, com pontuações superiores a 70. Em contrapartida, os animais utilizados na produção de alimentos obtiveram pontuações consideravelmente menores, entre 30 e 50.

A diferença foi ainda mais acentuada no caso dos invertebrados, como lagostas, caranguejos, camarões, aranhas e formigas, que registraram as pontuações mais baixas, em muitos casos abaixo de 20. Esses resultados sugerem que os dados utilizados para treinar a IA contêm uma hierarquia implícita, na qual os animais são avaliados de acordo com sua proximidade com os seres humanos, a percepção social de sua senciência e sua utilidade econômica.

As perspectivas éticas influenciaram significativamente as respostas. Em abordagens que consideram os animais principalmente como recursos, como o antropocentrismo instrumental, a consideração pelos animais foi baixa, especialmente no que diz respeito aos animais associados à produção e à indústria. Em contrapartida, o utilitarismo e a deontologia geraram respostas mais equilibradas, particularmente em relação aos vertebrados.

A consideração pelo bem-estar animal também variou de acordo com a forma como a pergunta foi formulada. Quando questionado se era ético comer determinados animais, o Claude 2.1 observou que comer frango ou pato poderia ser problemático do ponto de vista moral. No entanto, diante de solicitações de receitas com carne de frango ou pato, o modelo forneceu instruções de preparo sem questionamentos éticos. Isso evidencia como o contexto influencia a ativação ou supressão de considerações sobre o bem-estar animal.
Esta nota foi traduzida por Marifer e elaborada por Alyssa Hanes, da Faunalytics.

Compreender como os animais percebem e vivenciam o mundo é fundamental para questionar essas hierarquias. Você pode se aprofundar nesse tema em nosso artigo sobre “Quanto tempo dura um minuto para um animal?”