Nem Tudo é o que Parece: Percepção, Vieses e Julgamento

Os grupos de WhatsApp com amigos e familiares são fontes inesgotáveis de conteúdos aleatórios — às vezes engraçados, às vezes apenas curiosos, mas quase sempre capazes de tornar o dia mais leve.

Nesta semana, recebi a imagem abaixo acompanhada da seguinte legenda:

"Depois de duas horas sentado olhando para o lago, o efeito do álcool passou e percebi que era o muro do vizinho."

Nota cultural: no Brasil, é comum que muros de alvenaria separem os terrenos entre propriedades vizinhas.

À primeira vista, realmente parece haver um lago na imagem — e até algo que se assemelha a um barquinho flutuando no meio. Mas, ao olhar com mais atenção, percebemos que não se trata de um lago. É apenas um muro.

Além de me fazer rir, essa imagem me levou a refletir sobre os modelos mentais e os estereótipos que carregamos — muitas vezes de forma inconsciente. Assim como as ferramentas de IA são treinadas com dados, nossas experiências, ambientes e a cultura em que vivemos moldam nossos julgamentos.

Um exemplo relevante: quando o ChatGPT se popularizou, participei de atividades para testar os vieses da ferramenta, como gerar uma imagem de um “CEO”. Na maioria das vezes, o resultado seguia o estereótipo clássico — um homem branco, de terno e gravata, em um ambiente corporativo tradicional. Meses depois, ao repetir o mesmo comando, o sistema me mostrou a imagem de uma mulher jovem, em um cenário futurista e muito menos formal. O que mudou? A ferramenta foi atualizada com novos dados, e o modelo foi ajustado — algo que também deveríamos fazer com nossas próprias lentes.

Essas lentes — sejam culturais, sociais ou emocionais — que usamos para interpretar o mundo podem limitar nossos julgamentos, influenciar decisões (às vezes de forma negativa) e perpetuar vieses. Estereótipos relacionados a gênero, raça, idade e cultura tendem a simplificar realidades complexas.

Em um curso de liderança feminina, participei de um exercício poderoso: foram mostradas imagens de pessoas de diferentes etnias, todas vestidas com roupas executivas. Os participantes foram convidados a adivinhar quais seriam suas profissões. As interpretações variaram amplamente — revelando vieses sutis (e às vezes desconfortáveis).

Encontrei uma reflexão semelhante em um excelente artigo do blog da Microsoft Research, que explora como modelos de geração de imagens por IA frequentemente reproduzem — ou até amplificam — esses vieses sociais:🔗 Understanding Social Biases Through the Text-to-Image Generation Lens

Especialmente com o uso crescente de IA generativa e o apoio de algoritmos na tomada de decisões, ter consciência dos nossos próprios vieses é essencial. Afinal, nem todo “lago” é o que parece — e o que enxergamos com tanta certeza pode, na verdade, ser algo completamente diferente.

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