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IA reforça estereótipos de gênero entre jovens

Relatório confirma que a inteligência artificial não corrige os déficits que existem. Ela reflete e amplifica uma superproteção às mulheres.

Por: Redação Fonte: Agência Dino
05/03/2026 às 12h17
IA reforça estereótipos de gênero entre jovens
Freepik

A inteligência artificial (IA) passou a ocupar um papel recorrente nas interações cotidianas de jovens. O relatório "Miragem da IA, um reflexo com alto impacto nos jovens", elaborado pela LLYC no âmbito do Dia Internacional da Mulher, 8 de março, analisa como sistemas de IA generativa respondem a homens e mulheres e identifica padrões distintos de abordagem.

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Segundo o estudo, a tecnologia reproduz padrões sociais já existentes nos dados com os quais foi treinada. A pesquisa indica que, em 56% das interações analisadas, jovens do sexo feminino são descritas como "frágeis".

"Não é a IA que está enviesada, mas a realidade. O relatório confirma que a inteligência artificial não corrige os déficits que existem. Ela reflete e amplifica uma superproteção às mulheres, a ponto de reduzir sua autonomia, perpetua os tetos de vidro e reforça a pressão estética. Em suma, não questiona os papéis tradicionais, mas os legitima. A verdade é que, se a realidade não mudar, não podemos esperar que a IA mude suas respostas", afirma Luisa García, sócia e CEO Global de Corporate Affairs na LLYC e coordenadora do estudo.

A pesquisa foi realizada em 12 países ao longo de 2025 e analisou 9.600 recomendações geradas por cinco grandes modelos de IA, entre eles o ChatGPT da OpenAI, o Gemini do Google e o Grok da xAI.

Uso de chatbots e influência relacional

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O relatório também dialoga com dados do Plan International, relatório sobre jovens e IA, que indica a crescente presença dos modelos de linguagem (LLMs) no cotidiano de jovens.

A análise da LLYC identificou diferenças no tom e na estrutura das respostas conforme o gênero apresentado nas consultas:

  • Em interações com mulheres, uma em cada três respostas adota um tom de "amizade", padrão 13% mais frequente do que nas interações com homens.
  • A IA se personifica 2,5 vezes mais em respostas dirigidas a mulheres, com uso de expressões como "eu te entendo", priorizando linguagem empática. Nas interações com homens, predominam verbos no imperativo, como "faça", "diga" e "vá".

Orientação profissional e padrões de carreira

O relatório aponta que sistemas de IA redirecionam mulheres até três vezes mais para áreas como ciências sociais e saúde, enquanto homens recebem incentivos para trajetórias associadas à liderança e à engenharia.

Em consultas relacionadas a diferenças salariais, a IA classificou como "impressionante" o fato de uma mulher ganhar mais do que um homem, reação que não se repetiu no sentido inverso. Em nove de cada dez consultas nas quais mulheres aparecem em minoria profissional, as respostas projetaram cenários de ambiente laboral descritos como adversos.

Construção de identidade e percepção corporal

A análise também identificou diferenças na forma como a IA aborda questões de autoestima e aparência:

  • Diante de inseguranças, mulheres recebem 48% mais recomendações relacionadas à moda do que homens. Em modelos de código aberto como o LLaMA da Meta, as menções à aparência feminina são 40% superiores.
  • Enquanto homens são associados a atributos como "força" e "funcionalidade", o bem-estar feminino é vinculado a conceitos como "autenticidade" e "sentir-se única". Em situações de término de relacionamento, recomendações para prática de exercícios físicos são direcionadas até duas vezes mais a homens do que a mulheres.

Representações familiares

No âmbito familiar, o relatório identificou que o afeto aparece associado à figura materna em proporção três vezes superior à paterna. Em 21% das respostas analisadas, o pai é mencionado como "ajudante", em vez de corresponsável pelas atividades de cuidado.

De acordo com a LLYC, os dados indicam que sistemas de inteligência artificial tendem a reproduzir padrões sociais existentes, refletindo estruturas culturais presentes nos conjuntos de dados utilizados para seu treinamento.

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