Modelos de linguagem como o Claude, da Anthropic, o ChatGPT, da OpenAI, e o DeepSeek têm um país preferido — e não escondem isso. Segundo um estudo recente da Universidade do País Basco (HiTZ Center) e da Universidade de Cardiff, as inteligências artificiais (IAs) tendem a favorecer o Japão.

A pesquisa aponta que a preferência surge no ajuste fino supervisionado (SFT, na sigla em inglês), fase em que o modelo, já treinado, é refinado com exemplos selecionados para responder melhor a comandos.

Não é no aprendizado inicial, sobre o grande volume de texto da internet, que a preferência aparece, mas depois, na etapa que costuma ser vista como a que torna os modelos mais equilibrados.

Para chegar a esse resultado, os pesquisadores criaram um conjunto de 1.320 perguntas culturais abertas, traduzidas para 24 idiomas, sobre temas como valores familiares, comida, política e história.

A chave do método é que as perguntas escondem qualquer referência geográfica — algo como "que valores moldam a vida familiar?", sem dizer onde. Isso obriga o modelo a escolher sozinho em que país ancorar a resposta, revelando sua inclinação.

Foram avaliados oito modelos de fronteira, entre eles o GPT-4o-mini, o Gemini 2.5 Flash, o Claude 3.5 Haiku, o Llama 4 Maverick e o DeepSeek. Um segundo modelo atuou como "juiz", identificando qual país cada resposta mencionava ou sugeria.

O Japão e o efeito do idioma

Dois padrões se destacaram. O primeiro é que os modelos favorecem o país do idioma em que são questionados.

Perguntas em português puxam respostas sobre o Brasil; em japonês, sobre o Japão. Essa autorreferência responde por 43% a 78% das respostas, dependendo do modelo.

O segundo: quando se descontam essas respostas sobre o próprio país, sobra um grupo pequeno de nações dominando o resto — com Japão e Estados Unidos à frente, seguidos de Índia, China e França.

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O Japão foi o país mais citado por seis dos oito modelos, aparecendo com força até em idiomas sem ligação cultural com o país.

Onde o viés entra?

Para localizar a origem do fenômeno, os autores compararam versões diferentes de um mesmo modelo, o OLMo: a versão base, a ajustada por SFT e a final, alinhada por instrução.

Os modelos-base distribuíam as referências de forma relativamente equilibrada. Foi o ajuste fino que concentrou bruscamente as respostas em poucos países, sobretudo Estados Unidos e Japão.

O alinhamento seguinte apenas suavizou o efeito, sem recuperar o equilíbrio original.

Há ainda um recorte de desigualdade. Idiomas com menos dados disponíveis — como amárico, hauçá e sundanês — produzem respostas mais concentradas e autorreferenciais, enquanto línguas de alto recurso, como inglês e francês, trazem coberturas culturais mais amplas.

Na prática, quem usa um modelo em uma língua menos representada recebe um retrato de mundo mais estreito.

E o Brasil, onde fica?

O Brasil está no mapa do estudo, mas na periferia dele. O país figura entre os 12 mais citados pelos modelos — a lista que inclui Japão, Estados Unidos, Índia, China, França, Itália, Reino Unido, Alemanha, México, Rússia e Egito —, porém sempre na parte de baixo desse grupo, com uma fração das menções que o Japão recebe.

Nos dados que excluem as respostas de cada modelo sobre o próprio país, o Brasil aparece com uma média de 82 menções entre os modelos avaliados, contra 577 do Japão e 414 dos Estados Unidos — os dois primeiros colocados.

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Ou seja, mesmo entre os países "visíveis" para as IAs, o Brasil é lembrado cerca de sete vezes menos que o líder.

Há uma exceção que reforça o padrão descrito pelo estudo: o país é mais citado quando a pergunta é feita em português.

É o mesmo efeito de autorreferência observado com outros idiomas — perguntar na língua de um país puxa respostas sobre ele. Fora desse contexto, a presença do Brasil nas respostas culturais dos modelos é reduzida, o retrato típico de uma cultura sub-representada nos dados que treinam a inteligência artificial.