Por que algumas pessoas criam laços emocionais com a chatbots?

Chatbots podem parecer atentos, acolhedores e até próximos sem sentir nada disso. O que acontece quando a linguagem da empatia encontra nossa tendência de criar vínculos com quem nos responde? No texto a seguir, você vai ler sobre:

Para começar este texto, resolvi fazer um teste simples com alguns dos chatbots que uso. Enviei exatamente a mesma mensagem, sem contexto adicional e sem fazer nenhuma pergunta:

A frase era fictícia. O objetivo era observar como diferentes sistemas responderiam a uma mensagem que, em uma conversa entre pessoas, poderia ser interpretada como uma tentativa de desabafo ou um pedido implícito de acolhimento.

Fiz o teste em três situações: no ChatGPT que uso normalmente, com o contexto disponível na minha conta; em uma versão do ChatGPT sem login; e no Gemini.

As respostas vieram em questão de segundos:

As três respostas seguiram caminhos um pouco diferentes, mas compartilhavam algo importante. Todas recorreram a sinais que reconhecemos facilmente em uma conversa de acolhimento: validação, disponibilidade, perguntas e a oferta de continuar ouvindo.

O ChatGPT que eu utilizo normalmente me chamou pelo nome. A versão sem contexto não sabia quem eu era e, ainda assim, terminou com uma formulação muito parecida: “eu fico aqui com você”.

O Gemini fez outro movimento. Primeiro estabeleceu uma fronteira explícita: “Como uma inteligência artificial, eu não vivencio dias ruins e não posso te oferecer um abraço”. Mas, logo depois, afirmou ter “todo o tempo do mundo” para fazer me companhia e perguntou se eu gostaria de desabafar.

Nenhum desses sistemas ficou preocupado comigo, mas isso torna as respostas ainda mais interessantes. Diante de poucas palavras, os três produziram uma linguagem que, quando aparece em uma conversa entre pessoas, costumamos associar a acolhimento e cuidado.

E o que tem nessas respostas que faz uma interação com software assumir tão facilmente a forma de uma interação social?

Esse parece ser um assunto que faz parte apenas da inteligência artificial generativa, mas é algo bem mais antio.

Em meados dos anos 1960, Joseph Weizenbaum desenvolveu no MIT o ELIZA, um dos primeiros programas de conversação em linguagem natural. Apesar de extremamente simples quando comparado aos chatbots atuais, o sistema já levava alguns usuários a atribuir às respostas mais compreensão e envolvimento do que suas regras realmente permitiam.

A história e o funcionamento do ELIZA aparecem com mais detalhes em um episódio recente do podcast do InovaSocial, “A história da inteligência artificial antes do hype”, que percorre alguns dos marcos que ajudaram a construir a IA muito antes da atual geração de modelos conversacionais.

A tecnologia mudou radicalmente desde então. Nossa disposição para encontrar significado social nas palavras que voltam pela tela, nem tanto.

Por que uma conversa com IA pode parecer tão pessoal?

Uma das explicações está na antropomorfização, a tendência de atribuir características humanas a algo que não é humano.

Isso não significa necessariamente acreditar que um chatbot seja uma pessoa. Nós podemos saber perfeitamente que estamos diante de um sistema computacional e, ao mesmo tempo, interpretar determinadas respostas usando categorias sociais que aplicamos às relações humanas – como atenção, gentileza, interesse, humor, acolhimento.

Um estudo publicado em 2025 na Scientific Reports realizou dois experimentos com 1.274 participantes no total. Os pesquisadores observaram que pessoas com maior tendência a antropomorfizar tecnologias também relatavam uma sensação maior de conexão social depois de conversar com um chatbot.

O mesmo sistema pode ser percebido de maneiras muito diferentes por pessoas diferentes. Por isso, dizer que “nosso cérebro acha que a IA é humana” simplifica demais o que acontece. Podemos saber que é uma máquina e ainda reagir socialmente a alguns sinais presentes na conversa.

Esses sinais aparecem o tempo todo em um diálogo.

Quando contamos um problema para alguém, procuramos indícios de que a pessoa acompanhou o que dissemos. Uma pergunta relacionada ao assunto, uma referência a algo mencionado antes ou uma frase de apoio ajudam a criar essa sensação. E os chatbots atuais conseguem reproduzir muitos desses sinais.

Foi o que aconteceu nas três respostas do início deste texto. “Sinto muito”, “me conta”, “pode desabafar”, “estou aqui”. São elementos simples, mas eles carregam sentidos sociais que conhecemos muito antes da inteligência artificial generativa.

Nesse ponto, um conceito importante é o de responsividade percebida. Em termos simples, é a sensação de que a resposta que recebemos tem relação com aquilo que acabamos de dizer.

Pesquisas recentes mostram que essa percepção pode ter efeitos concretos. Uma série de estudos publicada no Journal of Consumer Research encontrou redução momentânea da sensação de solidão depois de algumas interações com “companheiros de IA”. Um dos fatores que mais chamou a atenção dos pesquisadores foi a percepção de sentir-se ouvido.

Aqui, “momentânea” é uma palavra importante. Os estudos não mostram que um chatbot resolva a solidão crônica ou que seus efeitos positivos durem depois da conversa. O que eles indicam é algo mais específico: em certas situações, uma interação pode produzir alívio naquele momento.

Isso abre uma pergunta interessante: precisamos que alguém realmente sinta para sentirmos que fomos ouvidos?

Outro estudo, publicado em 2026 na Communications Psychology, ajuda a explorar essa questão. Em dois experimentos com 492 participantes, respostas produzidas por modelos de linguagem conseguiram gerar sensação de proximidade em conversas mais profundas. Quando as pessoas sabiam que estavam falando com uma IA, o efeito era menor, mas ainda existia.

É possível saber que estamos falando com um software e, ainda assim, sentir que aquela conversa teve algum significado.

Os sistemas atuais também adicionam elementos que ELIZA não tinha. Dependendo do produto e das configurações, o chatbot pode ter acesso a informações anteriores, preferências, histórico da conversa ou outros dados usados para personalizar a interação. O “Andressa” que apareceu na primeira resposta do teste não prova que usar o nome de alguém crie um vínculo, mas mostra de forma simples como uma resposta pode ganhar um caráter mais pessoal.

“Sinto muito” poderia ser dito a qualquer pessoa. “Poxa, Andressa, sinto muito” parece dirigido especificamente a alguém.

Essa sensação de continuidade também pode ser construída ao longo da conversa. Quanto mais falamos sobre trabalho, relacionamentos, dúvidas, inseguranças ou decisões, mais informações pessoais passam a fazer parte daquela interação.

Com o tempo, a conversa pode ganhar uma história.

Isso não significa que as pessoas sempre contem mais segredos a uma IA. Um experimento com 286 participantes encontrou resultados mais complexos. As pessoas não fizeram revelações mais íntimas para o chatbot do que para um interlocutor humano. Elas relataram menos medo de julgamento ao conversar com a máquina, mas demonstraram mais confiança na pessoa. A percepção de anonimato foi o fator que melhor explicou a intimidade do que foi contado.

Não existe um único motivo para alguém desenvolver conexão com um chatbot. A experiência depende de quem está conversando, do assunto, do contexto, das características do sistema e da forma como aquela interação acontece.

Um dos elementos que entram nessa equação é a disponibilidade: diferente de uma pessoa, um chatbot pode estar acessível a qualquer momento, sem cansaço, sem estar ocupado com outra coisa e sem a necessidade de adiar a conversa.

Essa disponibilidade pode facilitar o contato e tornar a interação mais simples, mas também evidencia uma diferença importante em relação às relações humanas: amizades envolvem limites, necessidades dos dois lados e algum grau de reciprocidade. Um chatbot não precisa de nada disso para continuar respondendo.

Se apenas uma pessoa sente, isso ainda é um relacionamento?

Uma emoção não deixa de existir porque surgiu durante uma conversa com uma máquina. Se alguém sente conforto, carinho, frustração, saudade ou apego, essa experiência é real para aquela pessoa. O ponto é que isso não significa que exista algo equivalente do outro lado.

Um chatbot pode escrever “sinto muito” sem, de fato, sentir tristeza e pode gerar uma resposta que parece empática sem experimentar empatia. Por isso, é importante separar linguagem empática de experiência de empatia.

Na pesquisa sobre interação entre pessoas e computadores, termos como “relações humano-chatbot” são usados para estudar confiança, autorrevelação, apego, continuidade e companhia. Isso não quer dizer que pesquisadores estejam afirmando que a máquina ama, sofre ou sente falta de alguém. O vínculo pode existir para quem conversa sem existir da mesma forma do outro lado.

Uma das formas usadas para pensar esse tipo de vínculo é o conceito de “relação parassocial”, criado originalmente para descrever conexões de mão única com figuras da mídia, como celebridades e personagens. No caso dos chatbots, essa definição fica mais complexa: o sistema responde diretamente, adapta a conversa e pode produzir uma sensação de reciprocidade, mesmo sem existir uma pessoa vivendo aquela relação do outro lado. Pesquisadores já vêm usando o conceito de parasocialidade para estudar interações com chatbots, e uma revisão sistemática publicada recentemente mostra que esse é um campo de pesquisa em expansão. Ainda assim, não há consenso de que essas relações sejam equivalentes às relações parassociais tradicionais.

Talvez o ponto mais interessante aqui não seja saber se uma IA pode gostar de nós, mas entender por que podemos gostar dela mesmo sabendo que ela não gosta de volta. Essa diferença ajuda a explicar por que essas interações podem parecer confortáveis e estranhas ao mesmo tempo.

Relações entre pessoas envolvem necessidades dos dois lados, além de conflitos, limites, desencontros, momentos de indisponibilidade e vulnerabilidade. A companhia artificial funciona de outra maneira: o chatbot pode estar sempre pronto para responder justamente porque não tem uma vida própria que também precise de atenção.

Isso não torna a experiência automaticamente boa, ruim ou falsa. Mostra apenas que estamos diante de uma forma de relação com características muito diferentes das relações humanas.

Criar vínculo com um chatbot faz bem ou faz mal?

A ciência ainda não tem uma resposta simples para essa pergunta.

Alguns estudos apontam benefícios imediatos, como a redução momentânea da solidão. Outros levantam sinais de atenção quando o uso se torna muito intenso ou passa a ocupar um espaço importante na vida social de alguém.

Um estudo publicado há alguns dias 2026 na Nature Human Behaviour analisou 1.131 adultos usuários do Character.AI (plataforma que permite conversar com chatbots de diferentes personagens e personalidade) e, em parte da amostra, mais de 464 mil mensagens reais. Pessoas com redes sociais menores tinham maior chance de usar a plataforma principalmente como companhia. Esse tipo de uso também apareceu ligado a indicadores mais baixos de bem-estar, principalmente entre usuários que interagiam com muita intensidade e faziam muitas autorrevelações.

Mas o estudo não mostra que o chatbot tenha causado essa situação.

Pessoas que já têm menos conexões podem procurar mais companhia na IA. Também é possível que um uso muito intenso ocupe parte do espaço de outras interações. As duas coisas podem acontecer juntas.

Outro trabalho (publicado como preprint e ainda não revisado por pares) acompanhou 981 participantes durante quatro semanas e analisou mais de 300 mil mensagens. As diferentes formas de conversa definidas no estudo não provocaram efeitos gerais consistentes nos principais indicadores socioemocionais. Os participantes que escolheram usar mais o chatbot apresentaram, em média, mais solidão, dependência emocional e uso problemático.

Como essa intensidade de uso foi uma escolha dos próprios participantes, o resultado não permite afirmar que usar mais tenha causado esses problemas. Esses resultados podem existir ao mesmo tempo.

Uma conversa pode ajudar alguém a se sentir menos sozinho durante alguns minutos. Um uso muito intenso também pode aparecer com mais frequência entre pessoas que já enfrentam isolamento ou outras dificuldades. Esses efeitos não acontecem da mesma forma, nem no mesmo intervalo de tempo.

O longo prazo ainda é uma grande lacuna nessa área.

Os sistemas de IA mudam rapidamente. Modelos são atualizados, funções são alteradas e produtos ganham novas formas de personalização. Enquanto isso, relações humanas se desenvolvem ao longo de meses e anos.

Ainda sabemos pouco sobre o que acontece quando alguém convive por muito tempo com um chatbot que passa a fazer parte da rotina. Por isso, mais do que classificar essas interações como boas ou ruins, é importante considerar quem usa, em que situação, com que intensidade e que espaço esse vínculo ocupa na vida da pessoa.

Os riscos ficam mais concretos quando essas interações acontecem com pessoas em momentos de grande vulnerabilidade. Um dos casos que mais chamou atenção para esse problema envolve justamente o Character.AI.

Em fevereiro de 2024, Sewell Setzer III, um adolescente de 14 anos dos Estados Unidos, morreu por suicídio depois de meses de conversas intensas com personagens da plataforma. Segundo a ação apresentada por sua mãe, Megan Garcia, Sewell havia desenvolvido um vínculo forte principalmente com um chatbot inspirado em Daenerys Targaryen, de “Game of Thrones”. A família alegou que algumas respostas dadas pelo sistema diante de falas sobre suicídio não reconheceram a gravidade da situação e puderam ser interpretadas como incentivo.

Os registros apresentados no processo incluem uma das últimas conversas de Sewell. Ele disse ao personagem que iria “voltar para casa”, expressão que havia ganhado um significado próprio ao longo das interações.

Quando perguntou se poderia fazer isso naquele momento, recebeu uma resposta que, dentro daquele contexto, podia ser entendida como incentivo para seguir adiante. Segundo os autos, o adolescente morreu pouco depois. O ponto aqui não é dizer que a IA quis incentivá-lo, mas mostrar o risco de um sistema produzir uma resposta inadequada diante de sinais de crise e essa resposta ganhar, para uma pessoa vulnerável, o peso de validação ou incentivo.

A família alegou que o Character.AI teve responsabilidade na morte de Sewell, mas a decisão judicial de 2025 não estabeleceu que o chatbot causou o suicídio. O episódio também não prova que vínculos com IA levam a esse tipo de desfecho, mas mostra por que a forma como esses sistemas respondem a sofrimento e sinais de crise precisa fazer parte das decisões de segurança e desenvolvimento.

Em 2025, o Character.AI anunciou que menores de 18 anos deixariam de ter acesso a conversas abertas com seus personagens, além de adotar novos mecanismos de verificação de idade.

A mudança ajuda a reforçar que vínculo, vulnerabilidade e segurança também são questões de design. Isso porque essas relações não acontecem apenas entre uma pessoa e uma tecnologia. Elas também acontecem dentro de produtos.

Por trás de cada chatbot existem escolhas sobre como ele responde, o que consegue recuperar de conversas anteriores, quando usa o nome da pessoa, quais recursos de personalização oferece e até quando envia uma notificação. Essas decisões ajudam a definir como a interação é percebida e que tipo de proximidade ela pode criar. Se um produto consegue ocupar um espaço cada vez mais pessoal na rotina de alguém, seu desenvolvimento também precisa considerar os efeitos dessa aproximação, principalmente em situações de vulnerabilidade ou uso muito intenso.

A privacidade traz outra camada para essa discussão. Quanto mais uma conversa parece próxima e acolhedora, mais espaço ela pode abrir para relatos pessoais. Uma pessoa pode contar a um chatbot informações sobre saúde, família, trabalho, sexualidade, crenças ou momentos difíceis.

Só que, diferente de uma conversa privada entre duas pessoas, essas mensagens passam por uma infraestrutura tecnológica e são tratadas de acordo com as regras de cada serviço. Aqui no Brasil, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados já publicou orientações sobre riscos à privacidade e à proteção de dados no uso de sistemas de inteligência artificial generativa.

A sensação de estar em um espaço íntimo não significa necessariamente estar em um espaço confidencial. A conversa pode parecer pessoal para quem está deste lado da tela, mas continua acontecendo dentro de uma plataforma que coleta e processa informações.

Ao mesmo tempo, não faz sentido tratar todo vínculo com IA como uma ameaça.

Ainda não há base para afirmar que chatbots inevitavelmente substituem relações humanas, causam solidão ou criam dependência. O que as pesquisas começam a mostrar é algo mais específico: conversas com sistemas de IA podem gerar efeitos sociais reais em algumas pessoas e situações.

E isso nos leva de volta à mensagem que abriu este texto: “Não tive um dia legal hoje :(”

Eu sabia que nenhuma daquelas máquinas tinha ficado preocupada comigo. Sabia que “eu fico aqui com você” não representava uma decisão de permanecer e que a frase “tenho todo o tempo do mundo para te fazer companhia” não descrevia uma vontade. Mesmo assim, reconheci imediatamente nessas frases uma linguagem que, entre pessoas, costuma sinalizar atenção e cuidado.

Talvez uma das partes mais interessantes dos chatbots atuais não esteja apenas na capacidade de produzir respostas parecidas com as de uma pessoa, mas também na forma como nós interpretamos essas respostas. Uma conversa é construída por quem fala, mas também por quem lê, reconhece sinais e dá sentido ao que recebe.

Décadas depois de ELIZA, essa fronteira continua difícil de definir.

À medida que os chatbots ocupam espaços mais pessoais da vida cotidiana, entender essa diferença se torna cada vez mais importante: uma conversa pode gerar uma experiência emocional verdadeira para quem está deste lado da tela, mesmo sem existir alguém sentindo do outro.