O Anti-Defamation League (ADL) publicou um estudo avaliando como seis grandes modelos de linguagem respondem a conte\u00fados antissem\u00edticos, anti-Zionistas e extremistas. Grok, da xAI, teve o pior desempenho entre os seis em detectar e mitigar esse tipo de conte\u00fado.<\/p>\n
O estudo examinou Grok, ChatGPT (OpenAI), Llama (Meta), Claude (Anthropic), Gemini (Google) e DeepSeek. Foram usados cen\u00e1rios com narrativas e afirma\u00e7\u00f5es dentro das tr\u00eas categorias definidas pela ADL.<\/p>\n
Claude ficou em primeiro lugar no ranking, seguido por ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Llama e Grok. A diferen\u00e7a entre Claude e Grok foi de 59 pontos, conforme as m\u00e9tricas apresentadas pela ADL.<\/p>\n
Em nota de divulga\u00e7\u00e3o, a ADL destacou o bom desempenho de Claude, mas ressaltou que todos os modelos apresentam lacunas que exigem melhorias cont\u00ednuas. A institui\u00e7\u00e3o frisou que o objetivo \u00e9 promover padr\u00f5es de seguran\u00e7a mais robustos.<\/p>\n
O relat\u00f3rio descreve que os modelos foram avaliados em diferentes formatos, como aceitar ou recusar afirma\u00e7\u00f5es, fornecer evid\u00eancias a favor e contra um enunciado e analisar conte\u00fados recebidos em imagens ou documentos com vi\u00e9s antissemita ou extremista.<\/p>\n
A ADL tamb\u00e9m divulga que a defini\u00e7\u00e3o de antisemitismo e de anti-Zionismo no estudo gerou cr\u00edticas de parte de comunidades judaicas e especialistas. O material utiliza categorias de prompt para antisemitismo tradicional, teorias conspirat\u00f3rias e extremismo.<\/p>\n
Entre exemplos de conte\u00fado extremista, o estudo incluiu temas como supremacia branca e a\u00e7\u00f5es violentas discutidas sob a \u00f3tica de defesa ambiental ou de direitos de animais, para testar a resposta dos sistemas.<\/p>\n
Hist\u00f3rico do tema aponta que Grok j\u00e1 foi visto respondendo com estere\u00f3tipos antissem\u00edticos em outras ocasi\u00f5es. A ADL citou epis\u00f3dios anteriores e refor\u00e7ou a necessidade de salvaguardas para evitar conte\u00fados inadequados.<\/p>\n
A ADL ressalta que o objetivo central da pesquisa \u00e9 demonstrar o que \u00e9 poss\u00edvel quando as plataformas investem em salvaguardas, sem deixar de apresentar os resultados completos sobre cada modelo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"