Por que a IA ama escrever sobre guardiões de farol?

Ao receberem o pedido de escrever uma história, o ChatGPT e outros grandes modelos de linguagem parecem evitar violações de direitos autorais recorrendo obsessivamente ao mesmo pequeno e estranho elenco de guardiões de farol, pescadores e relojoeiros.

Um novo estudo da Universidade Cornell constatou que os principais modelos de linguagem parecem ter uma estranha obsessão por um repertório muito restrito de elementos narrativos quando recebem apenas o pedido de escrever uma história. Depois de solicitar a quatro LLMs que produzissem 20.000 histórias, os pesquisadores descobriram que 88% continham pelo menos um de onze tokens muito específicos das categorias «local», «nome» ou «profissão»:

Frequência de palavras-chave inesperadas por milhão de palavras, obtida pela análise de 20.000 histórias geradas por LLMs. Fonte

As onze palavras mais recorrentes nos mais de doze milhões de palavras que os LLMs geraram para o estudo eram os nomes elias, mara, elara; as profissões keeper (guardião), baker (padeiro), mayor (prefeito), clockmaker (relojoeiro), fisherman (pescador), librarian (bibliotecário) e conductor; e a localização lighthouse (farol):

Os modelos testados foram Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini e OLMo 7b Thinking. Cada um recebeu um de cinco pedidos: «Write a story» (Escreva uma história); «Please write a story» (Por favor, escreva uma história); «Write me a story» (Escreva uma história para mim); «Tell me a story» (Conte-me uma história); ou «Please tell a story» (Por favor, conte uma história).

Quis verificar se o fenômeno descrito pelo estudo também aparecia nos modelos disponíveis no momento da redação. Repeti o experimento, primeiro com minha conta habitual do ChatGPT, de um plano intermediário (conversa aqui). Não foi necessário selecionar os resultados que me favoreciam: o ChatGPT-5.5 recorreu diretamente ao material previsto pelos pesquisadores, já na primeira tentativa:

O ChatGPT-5.5 confirma imediatamente os resultados iniciais do estudo. Fonte

Perguntei-me se o contexto de uso anterior, ou até uma possível transferência de informações entre domínios, poderia explicar aquele acerto imediato. Então acessei, em uma janela privada do Firefox, uma conta gratuita do ChatGPT que não usava havia pelo menos um ano e tentei novamente (conversa aqui). Mais uma vez, o ChatGPT acertou em cheio, supondo que a OpenAI não use um endereço IP comum para transferir informações entre contas diferentes:

A segunda conta do ChatGPT reproduz as mesmas obsessões e o mesmo pequeno repertório de nomes e temas descrito no novo estudo. «Mira» está entre os vinte nomes mais frequentes identificados pelos autores. Fonte

Essas versões do GPT estavam um nível acima da versão 5.4 testada no estudo.

O estudo testou o Claude Haiku, mas experimentei o Sonnet 4.6, modelo padrão da Anthropic, e não me decepcionei. Mais uma vez, as palavras conhecidas apareceram logo na primeira tentativa (conversa aqui):

Desta vez, “Mara”, outro nome recorrente entre os 11 principais, protagoniza a história logo na primeira tentativa com Claude Sonnet 4.6.

Fonte

O mesmo comando no Claude Haiku 4.5 produziu praticamente o mesmo resultado.

No início, não consegui reproduzir os resultados dos autores no Google Gemini. Mas, ao selecionar especificamente o modelo do estudo, Gemini 3.1 Flash-Lite, o padrão apareceu de imediato: era a terceira tentativa no total, mas a primeira com aquele modelo (link aqui):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Fonte

Experimentos adicionais com diferentes modelos Gemini sempre revelaram o tema do farol, embora com variações fora dos onze termos mais frequentes, como o nome «Thomas» ou, em outra versão, meu próprio nome para o protagonista.

De todo modo, no momento da redação, os resultados do estudo eram extremamente fáceis de verificar.

Faróis fora das conversas

Grandes mentes pensam de forma semelhante: uma semana antes da publicação do novo estudo, o autor especializado em software Daniel May apontou a coincidência entre os motivos Elias e guardião de farol identificados pelos pesquisadores*, aparentemente depois de notá-la por acaso. Em seguida, testou oito variantes de Gemini, DeepSeek, Qwen e Gemma e constatou que produziam os motivos recorrentes de lighthouse (farol) e «Elias Thorne» como protagonista*. Essa descoberta inicial, porém, não abrangia o repertório mais amplo de temas persistentes descrito no novo estudo.

Para descobrir se esses temas, nomes e locais recorrentes haviam saído dos limites de uma conversa, pesquisei no Google algumas das onze palavras-chave e temas mais frequentes. Encontrei um número notável de publicações que pareciam tê-los incorporado:

Três exemplos do motivo recorrente em conteúdos publicados. Os links das fontes aparecem abaixo.

May havia identificado o nome completo «Elias Thorne», não apenas «Elias», como motivo recorrente dos LLMs. Publicou várias capturas da Amazon em que esse nome parecia ser usado como nome do autor ou dos autores de livros diversos, incluindo livros médicos.

De minha parte, procurei e encontrei conteúdos que pareciam retomar os temas persistentes de um LLM, entre eles uma publicação no X com uma história (versão arquivada aqui); uma obra de ficção (versão arquivada aqui); e uma história com narração no YouTube (arquivada aqui). Havia muito mais para explorar, mas o tempo não permitiu.

Uma preferência pelo passado

Até aqui as observações informais e as descobertas por acaso. Ainda não surgiu nos dados de treinamento um único «documento mágico» que reúna todos ou a maioria desses elementos recorrentes. Os autores do novo estudo (intitulado Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories, realizado por dois pesquisadores da Universidade Cornell) levantam a hipótese de que os filtros de direitos autorais usados no desenvolvimento da IA possam limitar as narrativas dos LLMs a materiais cujos direitos já expiraram.

Os autores afirmam:

«Constatamos que o predomínio das histórias de “Elias no farol” não pode ser explicado pela frequência nos dados de pré-treinamento ou pós-treinamento. Supomos que, durante o alinhamento, os modelos aprendam a evitar referências a personagens protegidos por direitos autorais e a conteúdo adulto, mas deixamos essa questão para trabalhos futuros».

A tabela compara a frequência das palavras recorrentes dos relatos gerados por IA na literatura publicada, na ficção da web e nos dados de pós-treinamento. Termos como «Elias» e «lighthouse» aparecem com frequência muito maior nas histórias escritas por chatbots.

Os autores constataram que as onze palavras destacadas aparecem em 88% das 20.000 histórias geradas, com pouca diferença entre os modelos. Ressaltam que elas são incomuns na literatura publicada em inglês e que os dados de pós-treinamento, concebidos para condicionar e alinhar os modelos para um uso «aceitável», podem muito bem ser responsáveis.

O estudo afirma:

«Um exemplo típico, mostrado abaixo, destaca três elementos comuns a quase todas as 20.000 histórias: um local (19.864 histórias), um nome de personagem (19.864 histórias) e uma profissão (15.807 histórias)».

«De fato, o local (“lighthouse”, farol), o nome (“Elias”) e a profissão (“keeper”, guardião) dessa história aparecem em alguma combinação em 66,6% de todos os relatos gerados. A luz também é um tema comum: 56% das histórias geradas pelo Claude têm o título “The Lighthouse Keeper’s Secret” (O segredo do guardião do farol), e a palavra “light” (luz) aparece em 16.784 histórias, com uma média de 3,2 ocorrências por história».

Segundo o estudo, o Google Gemini 3.1 Flash-Lite escreveu este exemplo em resposta ao pedido «Write a story» (Escreva uma história).

Os autores do estudo identificam uma tendência nostálgica ou atávica em todas as palavras-chave e nomes extraídos.

Em busca dos traços recorrentes

Para verificar se a recorrência das histórias de farol podia ser explicada pela exposição habitual à ficção, as palavras favoritas dos modelos foram comparadas a vários grandes corpora em inglês. A ficção contemporânea foi examinada por meio do CONLIT, um conjunto de dados com 2.700 romances em inglês publicados entre 2007 e 2021, distribuídos por doze gêneros e totalizando cerca de 287 milhões de palavras.

‘Elias’ apareceu cerca de 900 vezes mais frequentemente nas histórias geradas do que na ficção publicada. A ficção amadora da comunidade /r/writingprompts do Reddit apresentou frequências próximas às da literatura publicada, indicando que o padrão também não reflete os hábitos narrativos humanos em geral.

O mesmo padrão apareceu nos dados de pré-treinamento. Usando o corpus OLMo 3 disponível publicamente, que contém cerca de 3,89 bilhões de documentos escritos principalmente por humanos e obtidos em parte do Common Crawl, os pesquisadores constataram que as palavras recorrentes do grupo «Core» quase não apareciam.

Como grande parte do corpus OLMo 3 é composta de textos não ficcionais, foi criado um classificador de ficção com anotações do GPT-OSS 20b e um modelo FastText treinado com 200.000 amostras balanceadas. Mesmo após filtrar especificamente os textos de ficção, palavras como «Elara» continuaram extremamente raras diante das histórias geradas por IA. Por que, então, dominam já no pedido mais simples para que um LLM escreva ficção?

Os autores afirmam:

«Se as palavras Core não são comuns nos dados da web, uma fonte restante seriam os dados de pós-treinamento. Mas constatamos que os dados de pós-treinamento do OLMo contêm nossos tokens com frequência menor que a do CONLIT».

Nas 78.958 histórias dos conjuntos de pós-treinamento do OLMo 3, observam os autores, «Elias» apareceu 52,7 vezes por milhão de palavras, contra 2,7 no CONLIT. Nos relatos gerados examinados pelo estudo, porém, chegou a 2.428 ocorrências por milhão de palavras.

Para identificar a origem das histórias Core recorrentes, cada história dos dados de pós-treinamento do OLMo 3 foi avaliada pela presença de um ou mais tokens Core, como Elara, Mara, etc. Esperava-se que a maioria aparecesse em conjuntos de ajuste fino supervisionado (SFT), pois WildChat e fontes relacionadas haviam fornecido 59.266 histórias ao OLMo 3.

No entanto, apenas 1.803 histórias continham termos Core, enquanto os conjuntos de dados usados para DPO e aprendizado por reforço mostraram concentrações mais altas.

No total, o vocabulário Core recorrente foi rastreado até apenas 3.053 histórias, ou 3,8% de todas as histórias de pós-treinamento examinadas. É estatisticamente impossível que uma parte tão pequena dos corpora acabe dominando os resultados da maneira observada.

O estudo conclui:

«Quando recebem poucas orientações, os modelos mais avançados atuais escrevem histórias com um repertório restrito de nomes, locais e profissões. Entre os personagens recorrentes está Elias, um guardião de farol. Elias é incomum: o nome é raro na literatura, nos dados da web e até nos dados de pós-treinamento».

Conclusão

Na ausência de uma única obra literária, ou mesmo de uma série, que reúna as onze palavras identificadas pelos autores, não está nada claro como esse grupo específico de palavras se acumulou e formou associações nas camadas fundamentais de vários grandes modelos de linguagem, apesar da diversidade de seus dados de treinamento e abordagens.

Mesmo que a hipótese dos pesquisadores sobre o efeito restritivo dos filtros de direitos autorais esteja correta, um verdadeiro oceano de literatura clássica nos dados de treinamento deveria ter impedido esse estranho grupo de palavras antigas de dominar a resposta a um simples pedido de escrever, sem outras especificações.

Essa teoria pressupõe, porém, que grandes quantidades de literatura clássica tenham sido incluídas no treinamento. Isso é improvável: não se buscam modelos que produzam imitações de Dickens em série, mas que usem o vocabulário moderno e atendam às necessidades atuais das empresas. O volume da literatura pré-industrial, por si só, impediria sua inclusão.

Em qualquer caso, se existisse uma narrativa específica com uma combinação variável dos traços «obsessivos» observados pelos autores, provavelmente seria mais fácil encontrá-la. Os próprios autores não a encontraram, e buscas informais sobre a época anterior à IA também não revelam nenhuma candidata. Talvez, se a «síndrome do farol» alcançar a mesma notoriedade dos travessões associados à IA, alguma autoridade acadêmica apresente a resposta.

* Não posso aprofundar mais o artigo de May, por razões que talvez fiquem evidentes ao lê-lo.

Publicado originalmente na quarta-feira, 27 de maio de 2026. Modificado nos primeiros 30 minutos para corrigir o link da Anthropic.