🎗️Além de Textos e Imagens: O ChatGPT Prevê os Resultados de Testes de Personalidade Humana

E se uma inteligência artificial pudesse criar um teste de personalidade, e até prever como as pessoas responderiam antes mesmo de elas fazerem o teste? Um novo estudo colocou essa ideia à prova com 600 adultos e descobriu que a inteligência artificial conseguiu identificar padrões humanos na linguagem e transformar textos em perguntas capazes de avaliar características da personalidade.

A personalidade humana parece algo difícil de medir: afinal, como transformar características como extroversão, ansiedade, organização ou abertura a novas experiências em perguntas que possam ser respondidas em um questionário? 

Um novo estudo investigou uma possibilidade surpreendente: usar inteligência artificial para criar testes de personalidade a partir de textos já existentes. Os pesquisadores queriam descobrir se um modelo de linguagem seria capaz não apenas de escrever perguntas, mas também de prever como as pessoas responderiam a elas.

Para entender o que os pesquisadores fizeram, primeiro é preciso conhecer o chamado modelo dos Cinco Grandes Fatores da personalidade. Ele organiza a personalidade humana em cinco grandes características: 

1- abertura a novas experiências 

2- responsabilidade e organização

3- extroversão

4- facilidade de convivência 

5- tendência a experimentar emoções negativas

Esse modelo surgiu da ideia de que características importantes da personalidade acabam aparecendo na própria linguagem que usamos para descrever as pessoas. Por isso, os pesquisadores perguntaram: se a linguagem contém pistas sobre a personalidade, será que uma inteligência artificial treinada com enormes quantidades de textos também consegue identificar essas pistas?

A equipe então criou um sistema no qual a inteligência artificial analisava diferentes fontes de texto  e, a partir delas, produzia perguntas para avaliar características de personalidade. Foram escolhidas duas fontes muito diferentes. Uma delas foi o manual utilizado por profissionais de saúde mental para descrever transtornos de personalidade, que contém descrições de características psicológicas, o DSM-5. 

A outra foi um livro popular de astrologia. A escolha foi proposital: os pesquisadores queriam comparar uma fonte baseada em conhecimento científico com outra que possui descrições de personalidade organizadas, mas não possui fundamentação científica.

Depois de criar as perguntas, os pesquisadores fizeram um teste importante: 600 adultos responderam aos questionários. Cada participante respondeu tanto às perguntas criadas a partir das descrições do manual de saúde mental quanto às perguntas baseadas em astrologia. Eles também responderam a um questionário tradicional e amplamente estudado sobre os Cinco Grandes Fatores. 

Dessa maneira, os cientistas puderam comparar o desempenho das perguntas criadas pela inteligência artificial com o de um instrumento psicológico já estabelecido. Eles analisaram, entre outras coisas, se as perguntas de cada questionário realmente funcionavam juntas e se as respostas conseguiam se relacionar com características e resultados da vida real.

Mas havia uma etapa ainda mais interessante. Antes mesmo de os 600 voluntários responderem aos questionários, a inteligência artificial tentou prever quais seriam os padrões de respostas humanas. Em outras palavras, os pesquisadores não queriam apenas saber se a inteligência artificial conseguia escrever boas perguntas. Queriam descobrir se o modelo já conseguia antecipar como as pessoas tenderiam a respondê-las.

Os resultados indicaram que o modelo conseguiu prever padrões de resposta nos dois questionários criados, mostrando que ele havia capturado determinadas regularidades presentes na linguagem humana.

Os resultados, porém, não significam que a inteligência artificial tenha descoberto uma nova maneira perfeita de diagnosticar a personalidade. O questionário baseado nas descrições do manual de saúde mental apresentou boa consistência, semelhante ao questionário tradicional dos Cinco Grandes Fatores. Já o questionário criado a partir da astrologia apresentou consistência muito menor. 

Curiosamente, algumas perguntas dos dois questionários conseguiram prever aspectos da vida das pessoas em níveis comparáveis aos do questionário tradicional. Isso sugere que a inteligência artificial pode encontrar informações úteis sobre personalidade escondidas na linguagem, mas também mostra que a origem e a organização das informações usadas para criar as perguntas fazem diferença.

No fim, o estudo apresenta uma possibilidade bastante interessante para a psicologia: no futuro, inteligências artificiais poderão ajudar pesquisadores a transformar grandes volumes de textos em  novos instrumentos para estudar a personalidade. Mas isso não significa que qualquer questionário criado por uma inteligência artificial seja automaticamente confiável. 

Antes de ser utilizado, ele precisa ser cuidadosamente testado com pessoas reais para verificar se realmente mede aquilo que promete medir. O principal achado, portanto, não é que a inteligência artificial “conhece” a personalidade humana, mas que ela pode captar padrões da linguagem relacionados à maneira como as pessoas pensam, sentem e se comportam.

LEIA MAIS: 

Generating and analyzing personality questionnaires using large language models

Rotem Monsa, Aviv Zohar, and Shahar Arzy

iScience. Volume 29, Issue 8116909, August 21, 2026

DOI:10.1016/j.isci.2026.116909

Abstract: 

The Five-Factor Model (“Big Five”) is based on the lexical hypothesis that personality traits are encoded in language. Large language models (LLMs) offer new ways to explore personality through text. We developed an LLM-based method to generate and validate personality questionnaires from textual sources. Using the DSM-5 personality disorders section and a popular astrology book, we generated two questionnaires and administered them, alongside the Big-Five Inventory (BFI), to 600 adults. Internal consistency was high for the BFI and the DSM-based questionnaire but low for the astrology-based one. The LLM predicted human response patterns for both generated questionnaires. Individual items from both the DSM- and astrology-based questionnaires predicted diverse life outcomes at levels comparable to the BFI. These findings show that LLMs can construct personality measures and anticipate response patterns, offering a scalable framework for corpus-based personality research.