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| A interface que convida as pessoas a utilizar o FRIDA (Assistente Digital de Liberdade de Informação) no site de Liberdade de Informação do governo da República das Filipinas. |
Chatbot (tradução: "robô de conversa"; originalmente chatterbot) é um programa de computador que tenta simular um ser humano na conversação com as pessoas. Os chatbots também são conhecidos como bots inteligentes, agentes interativos, assistentes digitais ou entidades de conversação artificiais. O objetivo é responder as perguntas de tal forma que as pessoas tenham a impressão de estar conversando com outra pessoa e não com um programa de computador. Após o envio de perguntas em linguagem natural, o programa consulta uma base de conhecimento e em seguida fornece uma resposta que tenta imitar o comportamento humano.
Uma área importante onde os chatbots têm sido usados há muito tempo é o atendimento e suporte ao cliente, com vários tipos de assistentes virtuais.
FUNCIONAMENTO
Basicamente, os chatbots funcionam a partir de regras e (às vezes) com inteligência artificial. No primeiro caso, são parametrizadas palavras-chave e fluxos de navegação bem definidos. Já no segundo, ainda raro, há um ganho de “aprendizado” com o tempo, ou seja, quanto mais utilizados, mais inteligentes ficam os chatbots baseados nessa tecnologia.
Um dos grandes benefícios dos chatbots é que eles facilitam as interações, especialmente quando elas são repetitivas, como é o caso das redes sociais. Neles, é possível parametrizar respostas automáticas para determinadas perguntas ou afirmações que os internautas fazem.
De acordo com a revista Forbes, dezenas de empresas já estão usando chatbots tanto para interagir com seus clientes quanto para receber pagamentos. Receber pagamentos on-line, aliás, é outra funcionalidade possível de ser executada por web robots. Eles conhecem o histórico dos usuários e podem facilitar na hora de oferecer condições de fechamento da compra, produtos complementares, entre outras funções que ajudam a melhorar a experiência e a potencializar as vendas. Entre as empresas que já fazem uso de chatbots destacam -se bancos e grandes sites de notícia. O Washington Post, por exemplo, já possui um bot em aperfeiçoamento capaz de personalizar notícias para seus leitores sem que eles precisem baixar um aplicativo. Segundo o portal Digiday, a ideia é que o bot possa dialogar com os internautas e pesquisar com rapidez para entregar informações, “agindo como um repórter”.
Os chatbots existem há décadas, mas os chatbots baseados em aprendizado profundo ganharam popularidade durante o boom da IA na década de 2020, com o lançamento de chatbots de IA generativa (GenAI), como ChatGPT, Gemini, Claude e Grok. Esses chatbots normalmente usam grandes modelos de linguagem (LLMs) refinados para gerar texto.
LIMITAÇÕES
Os chatbots tradicionais, em particular, careciam de compreensão das solicitações dos usuários, levando a conversas desajeitadas e repetitivas. Suas respostas pré-programadas muitas vezes não conseguiam satisfazer as perguntas inesperadas dos usuários, causando frustração. Esses chatbots eram especialmente ineficazes para usuários que não tinham uma compreensão clara de seu problema ou do serviço de que precisavam.
Os chatbots baseados em grandes modelos de linguagem são muito mais versáteis, mas exigem uma grande quantidade de dados conversacionais para treinamento. Esses modelos geram novas respostas palavra por palavra com base na entrada do usuário e geralmente são treinados em um grande conjunto de dados de frases em linguagem natural. Às vezes, eles fornecem respostas plausíveis, mas incorretas ou sem sentido, chamadas de "alucinações". Eles podem, por exemplo, inventar nomes, datas ou eventos históricos. Quando os humanos usam e aplicam conteúdo de chatbot contaminado com alucinações, isso resulta em "besteira de bot". Dado o aumento da adoção e do uso de chatbots para geração de conteúdo, há preocupações de que essa tecnologia reduza significativamente o custo que os humanos têm para GERAR DESINFORMAÇÃO.
Viés algorítmico: Devido à natureza dos chatbots serem modelos de aprendizagem de linguagem treinados em inúmeros conjuntos de dados, existe o problema do viés algorítmico. Chatbots com vieses incorporados devido ao seu treinamento podem ser direcionados contra indivíduos de determinadas origens e podem resultar na transmissão de informações incorretas.
ORIGEM DO TERMO
O termo chatterbot surgiu da junção das palavras CHATTER (a pessoa que conversa) e da palavra bot (abreviatura de robot), ou seja, um robô (em forma de software) que conversa com as pessoas.
A palavra foi inventada por Michael Mauldin (Criador do primeiro Verbot, Julia) em 1994, para descrever estes robôs de conversação na Twelfth National Conference on Artificial Intelligence.
HISTÓRIA
Teste de Turing: Em 1950, Alan Turing publicou um artigo intitulado "Computing Machinery and Intelligence" no qual propôs o que hoje é chamado de teste de Turing como um critério de inteligência. Este critério depende da capacidade de um programa de computador de imitar um humano em uma conversa escrita em tempo real com um juiz humano, a ponto de o juiz ser incapaz de distinguir de forma confiável, com base apenas no conteúdo da conversa, entre o programa e um humano real.
Primeiros chatbots: O programa ELIZA de Joseph Weizenbaum foi publicado pela primeira vez em 1966. Weizenbaum não afirmou que o ELIZA fosse genuinamente inteligente, e a introdução de seu artigo o apresentou mais como um exercício de desmistificação:
“Na inteligência artificial, as máquinas são programadas para se comportarem de maneiras maravilhosas, muitas vezes suficientes para deslumbrar até mesmo o observador mais experiente. Mas, uma vez que um programa específico é desmascarado, uma vez que seu funcionamento interno é explicado, sua magia se desfaz; ele se revela como uma mera coleção de procedimentos. O observador pensa: "Eu poderia ter escrito isso". Com esse pensamento, ele move o programa em questão da prateleira marcada como "inteligente" para aquela reservada para curiosidades. O objetivo deste artigo é provocar justamente essa reavaliação do programa que está prestes a ser "explicado". Poucos programas jamais precisaram tanto disso.”
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| Uma conversa com o chatbot ELIZA. |
O principal método de operação do ELIZA envolve o reconhecimento de palavras-chave ou frases na entrada e a saída das respostas pré-preparadas ou pré-programadas correspondentes que podem fazer a conversa avançar de uma forma aparentemente significativa (por exemplo, respondendo a qualquer entrada que contenha a palavra 'MÃE' com 'CONTE-ME MAIS SOBRE SUA FAMÍLIA'). Assim, gera-se uma ilusão de compreensão , mesmo que o processamento envolvido tenha sido meramente superficial. O ELIZA mostrou que tal ilusão é surpreendentemente fácil de gerar porque os avaliadores humanos estão prontos para dar o benefício da dúvida quando as respostas conversacionais podem ser interpretadas como "inteligentes".
Após o ELIZA, o psiquiatra Kenneth Colby desenvolveu o PARRY em 1972.
De 1978 até algum tempo depois de 1983, o projeto CYRUS liderado por Janet Kolodner construiu um chatbot simulando Cyrus Vance (57º Secretário de Estado dos Estados Unidos). Ele usava raciocínio baseado em casos e atualizava seu banco de dados diariamente, analisando notícias da United Press International. O programa não conseguiu processar as notícias posteriores à renúncia surpresa de Cyrus Vance em abril de 1980, e a equipe construiu outro chatbot simulando seu sucessor, Edmund Muskie.
Em 1984, foi lançada uma versão interativa do programa Racter que funcionava como um chatbot.
A.L.I.C.E. foi lançado em 1995. Ele usa uma linguagem de marcação chamada AIML, que é específica para sua função como agente conversacional e, desde então, foi adotada por vários outros desenvolvedores dos chamados Alicebots. A.L.I.C.E. é uma IA FRACA, sem qualquer capacidade de raciocínio. Ela é baseada em uma técnica de reconhecimento de padrões semelhante à de ELIZA, de 1966. Isso não é uma IA forte, que exigiria sapiência e habilidades de raciocínio lógico.
O Jabberwacky, lançado em 1997, aprende novas respostas e contextos com base em interações do usuário em tempo real, em vez de ser orientado por um banco de dados estático.
As competições de chatbots focam-se no teste de Turing ou em objetivos mais específicos. Dois desses concursos anuais são o Prémio Loebner e o The Chatterbox Challenge; embora este último esteja offline desde 2015, os seus materiais permanecem acessíveis através de arquivos web.
Anterior à geração atual de grandes modelos de linguagem, a Gavagai, uma startup sueca de tecnologia de linguagem, criou um bot baseado no Twitter em 2015 e a DBpedia criou um chatbot durante o Google Summer of Code de 2017 que se comunicava através do Facebook Messenger.
Chatbots modernos baseados em grandes modelos de linguagem: Os chatbots modernos, como o ChatGPT, são frequentemente baseados em grandes modelos de linguagem fundamentais chamados transformadores generativos pré-treinados (GPT). Eles são baseados em uma arquitetura de aprendizado profundo chamada Transformer, que contém redes neurais artificiais. Geram texto após serem treinados em um grande conjunto de textos, exibindo capacidades que vão além do seu treinamento explícito.
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| Respostas geradas por IA imaginando uma conversa com Wittgenstein. Diálogo sobre Wittgenstein criado no character.ai; enviado pelo usuário convidado em 28 de julho de 2023. |
Os chatbots integrados em aplicativos e sites podem chamar modelos de geração de imagens ou pesquisar na web. Algumas plataformas também permitem que os usuários interajam com interfaces conversacionais diretamente por meio de ambientes de bate-papo baseados na web, permitindo assistência em tempo real, geração de conteúdo e automação de tarefas sem exigir instalação de software.
IMPACTO NOS EMPREGOS
Os chatbots e a tecnologia em geral são usados para automatizar tarefas repetitivas. Mas chatbots avançados como o ChatGPT também estão visando empregos bem remunerados, criativos e baseados em conhecimento, levantando preocupações sobre a interrupção da força de trabalho e as compensações de qualidade em favor da redução de custos.
Os chatbots são cada vez mais utilizados por pequenas e médias empresas para lidar com as interações com os clientes de forma eficiente, reduzindo a dependência de grandes centros de atendimento telefônico e diminuindo os custos operacionais.
A engenharia de prompts, a tarefa de projetar e refinar prompts (entradas) que levam a respostas desejadas geradas por IA, ganhou demanda significativa rapidamente com o advento de grandes modelos de linguagem, embora a viabilidade desse trabalho seja questionada devido a novas técnicas para automatizar a engenharia de prompts.
IMPACTO NO MEIO AMBIENTE
A IA generativa utiliza uma grande quantidade de energia elétrica. Devido à dependência de combustíveis fósseis em sua geração, isso aumenta a poluição do ar, a poluição da água e as emissões de gases de efeito estufa. Em 2023, uma pergunta ao ChatGPT consumiu, em média, 10 vezes mais energia do que uma pesquisa no Google. Os centros de dados em geral, e aqueles usados para tarefas de IA especificamente, usam quantidades significativas de água para resfriamento.
APLICAÇÃO
Aplicativos de mensagens: Muitos chatbots de empresas funcionam em aplicativos de mensagens ou simplesmente via SMS. Eles são usados para atendimento ao cliente B2C, vendas e marketing.
Em 2016, o Facebook Messenger permitiu que os desenvolvedores colocassem chatbots em sua plataforma. Foram criados 30.000 bots para o Messenger nos primeiros seis meses, número que subiu para 100.000 em setembro de 2017.
Desde setembro de 2017, isso também faz parte de um programa piloto no WhatsApp. As companhias aéreas KLM e Aeroméxico anunciaram sua participação nos testes; ambas as companhias aéreas já haviam lançado serviços de atendimento ao cliente na plataforma Facebook Messenger.
Os bots geralmente aparecem como um dos contatos do usuário, mas às vezes podem atuar como participantes em um bate-papo em grupo.
Muitos bancos, seguradoras, empresas de mídia, empresas de comércio eletrônico, companhias aéreas, redes hoteleiras, varejistas, provedores de saúde, entidades governamentais e redes de restaurantes têm usado chatbots para responder a perguntas simples, aumentar o engajamento do cliente, para promoção e para oferecer maneiras adicionais de fazer pedidos. Os chatbots também são usados em pesquisas de mercado para coletar respostas curtas de pesquisas.
Um estudo de 2017 mostrou que 4% das empresas usavam chatbots. Num estudo de 2016, 80% das empresas disseram que pretendiam ter um até 2020.
Como parte dos aplicativos e sites da empresa: Gerações anteriores de chatbots estavam presentes em sites de empresas, por exemplo, Ask Jenn da Alaska Airlines, que estreou em 2008 ou o agente virtual de atendimento ao cliente da Expedia, lançado em 2011. A nova geração de chatbots inclui o "Rocky", com tecnologia IBM Watson, apresentado em fevereiro de 2017 pela empresa de comércio eletrônico Rare Carat, com sede em Nova York, para fornecer informações a potenciais compradores de diamantes.
Sequências de chatbot: Utilizado por profissionais de marketing para criar sequências de mensagens, muito semelhantes a uma sequência de autoresponder. Essas sequências podem ser acionadas pela adesão do usuário ou pelo uso de palavras-chave em suas interações. Após um gatilho ser acionado, uma sequência de mensagens é enviada até a próxima resposta esperada do usuário. Cada resposta do usuário é utilizada na árvore de decisão para ajudar o chatbot a navegar pelas sequências de respostas e entregar a mensagem correta.
Plataformas internas da empresa: As empresas têm utilizado chatbots para suporte ao cliente, recursos humanos ou em projetos de Internet das Coisas (IoT). A Overstock.com, por exemplo, lançou um chatbot chamado Mila para tentar automatizar certos processos quando os funcionários do atendimento ao cliente solicitam licença médica. Outras grandes empresas, como o Lloyds Banking Group, o Royal Bank of Scotland, a Renault e a Citroën, estão agora a utilizar chatbots em vez de centros de atendimento telefónico com humanos para fornecer um primeiro ponto de contacto. Em grandes empresas, como hospitais e organizações de aviação, os chatbots também são utilizados para partilhar informações dentro das organizações e para auxiliar e substituir as centrais de atendimento.
Atendimento ao Cliente: Os chatbots foram propostos como substitutos dos departamentos de atendimento ao cliente. Em 2026, o Financial Times noticiou chatbots agentes que poderiam fazer compras para os clientes assim que recebessem instruções.
Em 2016, o Tochka Bank, com sede na Rússia, lançou um chatbot no Facebook para uma gama de serviços financeiros, incluindo a possibilidade de efetuar pagamentos. Em julho de 2016, o Barclays Africa também lançou um chatbot no Facebook.
Assistência médica: Os chatbots também estão surgindo no setor de saúde. Um estudo sugeriu que médicos nos Estados Unidos acreditavam que os chatbots seriam mais benéficos para agendar consultas médicas, localizar clínicas de saúde ou fornecer informações sobre medicamentos. Uma revisão de 2025 descobriu que os participantes frequentemente classificavam as respostas dos chatbots como mais empáticas do que as dos médicos.
Em 2020, o WhatsApp trabalhou com a Organização Mundial da Saúde e o Governo da Índia para criar chatbots para responder às perguntas dos usuários sobre a COVID-19.
Em 2023, a Associação Nacional de Distúrbios Alimentares dos EUA substituiu sua equipe de atendimento humano por um chatbot, mas teve que desativá-lo depois que os usuários relataram ter recebido conselhos prejudiciais.
Política: Na Nova Zelândia, o chatbot SAM – abreviação de Semantic Analysis Machine – foi desenvolvido por Nick Gerritsen da Touchtech. Ele foi projetado para compartilhar seus pensamentos políticos, por exemplo, sobre tópicos como mudanças climáticas, saúde e educação, etc. Ele conversa com as pessoas através do Facebook Messenger.
Em 2022, o chatbot "Líder Lars" ou "Leder Lars" foi indicado pelo Partido Sintético para concorrer às eleições parlamentares dinamarquesas, e foi construído pelo coletivo de artistas Computer Lars. O Líder Lars diferia dos políticos virtuais anteriores por liderar um partido político e por não fingir ser um candidato objetivo. Este chatbot participava de discussões críticas sobre política com usuários de todo o mundo.
Na Índia, o governo estadual lançou um chatbot para sua plataforma Aaple Sarkar, que fornece acesso conversacional a informações sobre serviços públicos gerenciados.
Brinquedos: Os chatbots também foram incorporados em dispositivos não destinados principalmente à computação, como brinquedos.
Hello Barbie é uma versão da boneca conectada à Internet que usa um chatbot fornecido pela empresa ToyTalk, que anteriormente usou o chatbot para uma série de personagens infantis baseados em smartphones. Os comportamentos desses personagens são limitados por um conjunto de regras que, na prática, emulam um personagem específico e produzem uma história.
A boneca My Friend Cayla foi comercializada como uma linha de bonecas de 46 cm (18 polegadas) que utiliza tecnologia de reconhecimento de voz em conjunto com um aplicativo para Android ou iOS para reconhecer a fala da criança e manter uma conversa. Assim como a boneca Hello Barbie, ela gerou controvérsia devido às vulnerabilidades da tecnologia Bluetooth da boneca e ao uso de dados coletados da fala da criança.
O computador Watson da IBM foi usado como base para brinquedos educativos baseados em chatbots para empresas como a CogniToys, destinados a interagir com crianças para fins educativos.
Uso malicioso: Chatbots maliciosos são frequentemente usados para preencher salas de bate-papo com spam e anúncios, imitando o comportamento e as conversas humanas ou para induzir as pessoas a revelar informações pessoais, como números de contas bancárias. Eles foram comumente encontrados no Yahoo! Messenger, Windows Live Messenger, AOL Instant Messenger e outros protocolos de mensagens instantâneas. Também houve um relato publicado de um chatbot usado em um anúncio pessoal falso no site de um serviço de namoro.
Tay, um chatbot de IA projetado para aprender com interações anteriores, causou grande controvérsia após ser alvo de trolls da internet no Twitter. Logo após seu lançamento, o bot foi explorado e, com sua capacidade de "repita depois de mim", começou a DIVULGAR RESPOSTAS RACISTAS, SEXISTAS e CONTROVERSAS para usuários do Twitter. Isso sugere que, embora o bot tenha aprendido efetivamente com a experiência, não foram implementadas proteções adequadas para evitar o uso indevido.
Se um algoritmo de envio de texto puder se passar por um humano em vez de um chatbot, sua mensagem seria mais crível. Portanto, chatbots com aparência humana e identidades online bem elaboradas poderiam começar a disseminar notícias falsas que parecem plausíveis, por exemplo, fazendo alegações falsas durante uma eleição. Com chatbots suficientes, pode até ser possível alcançar prova social artificial.
Segurança de dados: A segurança de dados é uma das principais preocupações das tecnologias de chatbots. Ameaças à segurança e vulnerabilidades do sistema são fragilidades frequentemente exploradas por usuários maliciosos. O armazenamento de dados do usuário e comunicações passadas, que são extremamente valiosos para o treinamento e desenvolvimento de chatbots, também pode gerar ameaças à segurança. Chatbots que operam em redes de terceiros podem estar sujeitos a diversos problemas de segurança se os proprietários dos aplicativos de terceiros tiverem políticas em relação aos dados do usuário que diferem das do chatbot. As ameaças à segurança podem ser reduzidas ou prevenidas pela incorporação de mecanismos de proteção. Autenticação de usuário, criptografia de ponta a ponta no chat e mensagens autodestrutivas são algumas soluções eficazes para resistir a potenciais ameaças à segurança.
Saúde mental: Os chatbots têm se mostrado uma tecnologia emergente utilizada na área da saúde mental. Seu uso pode encorajar os usuários a buscar aconselhamento sobre questões de saúde mental como forma de evitar a estigmatização que pode advir do compartilhamento desses assuntos com outras pessoas. Isso ocorre porque os chatbots podem proporcionar uma sensação de privacidade e anonimato ao compartilhar informações sensíveis, além de oferecer um espaço que permite ao usuário se sentir livre de julgamentos. Um exemplo disso pode ser visto em um estudo que constatou que, com as mídias sociais e os chatbots de IA sendo possíveis canais para expressar a saúde mental online, os usuários estavam mais dispostos a compartilhar suas emoções mais sombrias e depressivas com o chatbot. Os usuários também podem recorrer aos chatbots porque suas respostas podem ser percebidas como empáticas e emocionalmente acolhedoras.
Os resultados comprovam que os chatbots têm grande potencial em cenários nos quais é difícil para os usuários contatarem familiares ou amigos em busca de apoio. Observou-se que eles demonstram a capacidade de fornecer aos jovens "vários tipos de apoio social, como apoio avaliativo, informativo, emocional e instrumental". Estudos descobriram que os chatbots são capazes de auxiliar os usuários no gerenciamento de problemas como depressão e ansiedade. Alguns exemplos de chatbots que desempenham essa função são "Woebot, Wysa, Vivibot e Tess".
As evidências indicam que, quando os chatbots de saúde mental interagem com os usuários, tendem a seguir certos fluxos de conversa. Estes são: conversa guiada, conversa semi-guiada e conversa aberta. A mais popular, a conversa guiada, "permite que os usuários se comuniquem com o chatbot apenas com respostas predefinidas. Não permite qualquer forma de entrada aberta por parte dos usuários". Também foi observado, em um estudo que analisou os métodos empregados por vários chatbots de saúde mental, que a maioria deles utilizava alguma forma de terapia cognitivo-comportamental com o usuário.
Efeitos adversos: A pesquisa identificou potenciais barreiras de entrada relacionadas ao uso de chatbots para saúde mental. Existem preocupações contínuas com a privacidade em relação ao compartilhamento de dados pessoais do usuário em registros de bate-papo com chatbots. Há uma falta de disposição por parte de pessoas de baixa renda em adotar interações com chatbots como uma forma significativa de melhorar a saúde mental. Embora os chatbots possam ser capazes de detectar emoções humanas simples em interações com usuários, eles são incapazes de replicar o nível de empatia que os terapeutas humanos demonstram.
Há uma falta de pesquisa sobre como exatamente essas interações ajudam na vida real do usuário. Existem preocupações quanto à segurança dos usuários ao interagirem com esses chatbots. Quando melhorias e avanços são feitos nessas tecnologias, como isso pode afetar os humanos não é uma prioridade. É possível que isso leve a "consequências negativas não intencionais, como vieses, respostas inadequadas e falhas e problemas de privacidade".
Um risco no uso de chatbots para lidar com a saúde mental é o aumento do isolamento, bem como a falta de apoio em momentos de crise. Um estudo de 2025 da Universidade Sentio avaliou como seis chatbots importantes responderam a relatos de risco de suicídio e outras crises agudas de saúde mental, constatando que nenhum deles atendia consistentemente aos padrões de segurança determinados por clínicos. Outro risco notável é a falta geral de uma compreensão sólida da saúde mental. Estudos indicaram que chatbots voltados para a saúde mental tendem a recomendar soluções médicas aos usuários e a depender excessivamente de si mesmos.
O uso obsessivo de chatbots foi associado à psicose de chatbot em pessoas já propensas a pensamentos delirantes e conspiratórios. Isso é causado em parte por chatbots "alucinarem" informações, já que são projetados para engajamento e para manter as pessoas conversando.
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