A Inteligência Artificial (IA), tecnologia projetada para otimizar a comunicação, ainda representa um desafio significativo para a comunidade surda, especialmente aqueles que têm a Língua Brasileira de Sinais (Libras) como idioma principal. Um recente estudo conduzido por pesquisadores da Universidade Federal de Lavras (UFLA) demonstrou que sistemas de IA, como chatbots, frequentemente apresentam dificuldades em interpretar o português escrito por pessoas surdas, criando obstáculos substanciais na interação com serviços digitais e na resolução de problemas cotidianos.
O professor de Libras da UFLA, Thales Douglas, compartilhou experiências que exemplificam essa dificuldade. Ao tentar resolver um problema online relacionado a um contrato, a inteligência artificial consultada se mostrou incapaz de compreender sua solicitação, obrigando-o a buscar assistência de outra pessoa. Thales expressou sua frustração: “Fiquei muito nervoso na hora, porque ela [a IA] não estava entendendo o que eu estava pedindo, aí eu tive que perguntar [a] outra pessoa”, destacando a ineficiência do sistema em situações que exigiam compreensão da linguagem.
Essa vivência não é um caso isolado e ilustra a problemática central da investigação acadêmica da UFLA. Aprofundando-se nos resultados desse trabalho, é crucial entender por que
IA Cria Barreiras para Pessoas Surdas, Aponta Estudo UFLA
e quais são as implicações para a inclusão digital e a acessibilidade tecnológica. O estudo buscou compreender as raízes dessa incompreensão e propor soluções.
Diferenças entre Libras e Português Afetam a Interpretação da IA
O problema identificado pela pesquisa está intrinsecamente ligado às diferenças estruturais entre a Língua Brasileira de Sinais (Libras) e o português. Para muitos surdos, Libras é a primeira língua e o português é adquirido como uma segunda língua, principalmente em sua forma escrita. O professor Denilson Alves Pereira, do Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas da UFLA e orientador do estudo, explica que indivíduos surdos que foram educados em Libras tendem a reproduzir características da Libras ao escrever em português.
Denilson exemplifica essa característica ao mencionar a “Glosa”, um recurso usado para registrar sinais e estruturas da língua de sinais, embora não seja um sistema oficial de escrita. Uma frase em português, como “Você já comeu o biscoito de sabor banana?”, poderia ser expressa em um formato próximo da Glosa como “biscoito, banana, você já comer?”. Segundo o professor, essa construção frequentemente omite artigos e preposições e utiliza verbos no infinitivo, além de apresentar uma ordem de palavras distinta. Desse modo, embora as palavras utilizadas pela comunidade surda sejam reconhecidas pelos sistemas de IA, sua organização atípica pode causar a incompreensão, pois os modelos de IA são treinados predominantemente com textos em português convencional.
É vital ressaltar que a Língua Brasileira de Sinais (Libras) possui uma gramática e estrutura próprias, distintas do português, conforme reconhecido oficialmente no Brasil e celebrada no Dia Nacional da Libras, evidenciando sua complexidade e relevância cultural.
Resultados Iniciais: A Dificuldade dos Chatbots Comerciais
Na primeira fase do estudo, os pesquisadores simularam interações de pessoas surdas com chatbots de quatro grandes redes bancárias. O objetivo era avaliar se esses sistemas de inteligência artificial conseguiriam interpretar adequadamente os textos escritos no formato com características da Libras e fornecer respostas precisas. O resultado foi um claro indicativo das limitações desses sistemas.
“Foi isso que a gente avaliou e o resultado é que não. Não estão preparados”, declarou Denilson Alves Pereira, reforçando a falha dos chatbots. Os sistemas apresentaram uma performance muito superior quando as perguntas eram formuladas em português convencional. O professor explicou que a razão para essa disparidade reside na base de treinamento dos modelos de IA: se a inteligência artificial é treinada com dados formais em português, ela terá dificuldades com uma escrita que se desvia desse padrão, mesmo que as palavras sejam em português.
Wanderson Samuel, tradutor e intérprete de Libras da UFLA, corrobora essa perspectiva, apontando a escassez de dados específicos para a IA. Segundo ele, as inversões na ordem das palavras – por exemplo, um advérbio de tempo no início da frase para priorizar o conceito temporal – são características da Libras que se transcrevem para a escrita. Como os modelos de IA carecem de dados para comparar e entender essas peculiaridades, a interpretação se torna comprometida, aumentando a barreira para as pessoas surdas na era digital.
O Treinamento Específico: Um Caminho para a Melhoria
Após a análise dos chatbots comerciais, a equipe da UFLA direcionou seus esforços para testar modelos de linguagem que podem ser utilizados gratuitamente e executados localmente. Os pesquisadores criaram uma base de dados robusta, contendo aproximadamente 55 mil conversas formatadas de forma similar à Glosa. Esse material foi então empregado em um processo conhecido como fine-tuning, ou ajuste fino, que consiste em um treinamento adicional para modelos de linguagem pré-existentes, adaptando-os a conjuntos de dados e tarefas específicas.
Foram testados seis modelos de IA populares: Qwen2.5-7B, Qwen2.5-14B, Phi-4-14B, Llama-3.1-8B, Llama-3.2-3B e Zephyr-7B. Antes do treinamento específico, a acurácia desses modelos na interpretação dos textos em formato próximo da Glosa era inferior a 49%. Após o fine-tuning, todos os modelos apresentaram melhora. O Qwen2.5-14B se destacou, atingindo uma média de 54,6% de acertos após sete horas e 48 minutos de treinamento. Já o Phi-4-14B demonstrou o maior salto percentual, saindo de 0,01% para 53,6% de acertos em 11 horas e 57 minutos. “O resultado é que após a gente fazer esse treinamento, a taxa de acertos dele é maior”, confirmou o professor Denilson, validando a hipótese da equipe de que o treinamento direcionado poderia aprimorar a capacidade de interpretação desses sistemas.
Imagem: g1.globo.com
Limitações e Desafios Contínuos para a Inteligência Artificial e Pessoas Surdas
Apesar da melhora substancial após o treinamento específico, os pesquisadores da UFLA ressaltam que o desempenho dos modelos ainda não supera a acurácia obtida com textos em português convencional. O professor Denilson explica: “O modelo continua sendo ainda melhor se a pergunta for em português e a resposta em português.” Isso indica que, embora o estudo tenha avançado na otimização para a comunicação de pessoas surdas, o desafio de desenvolver uma IA que seja superior ou igual em desempenho nessa modalidade ainda persiste.
A pesquisa também incluiu uma comparação internacional, onde o modelo Qwen2.5-7B, sem o ajuste fino, apresentou uma acurácia de 68,5% para textos em inglês e 57% para textos em português. O desempenho em Glosa, mesmo após o treinamento, permaneceu abaixo desses patamares, reforçando a complexidade de adaptar a inteligência artificial para atender plenamente às nuances da escrita das pessoas surdas. A barreira linguística se manifesta globalmente nos modelos atuais.
O Impacto nos Serviços Digitais e a Importância da Educação Bilíngue
Wanderson Samuel alerta que a dificuldade de interpretação da IA para a escrita das pessoas surdas não se restringe apenas aos chatbots bancários, mas se estende a uma vasta gama de serviços digitais que dependem de comandos corretos para fornecer respostas satisfatórias. “Realmente a principal barreira é a da língua”, afirma, sublinhando que qualquer pessoa surda com menos domínio do português escrito pode ser “bloqueada” digitalmente. Essa invisibilidade nas interações online reforça a exclusão em um mundo cada vez mais conectado.
A raiz dessa barreira também está profundamente ligada ao processo de aprendizado do português por parte da comunidade surda. Wanderson Samuel enfatiza que, apesar de o surdo ter o direito legal ao português como segunda língua na forma escrita, a realidade do ensino básico no Brasil muitas vezes não oferece escolas adequadamente preparadas para essa educação específica. Ele defende a implementação de um sistema de educação bilíngue, onde Libras seja a língua de instrução principal e o português escrito seja ensinado como uma segunda língua, garantindo um desenvolvimento linguístico mais completo e acessível.
O professor Thales Douglas ecoa a ideia de que o domínio do português varia entre os surdos. Sendo bilíngue, ele afirma ter “certo conforto” com a língua portuguesa, mas reconhece que “outros surdos que têm muito mais barreiras e dificuldades”. Mesmo com maior fluência, ele encontra empecilhos com respostas de IA excessivamente longas e complexas, defendendo a simplicidade para garantir clareza, especialmente para aqueles com menor formação. Ele sugere que a IA deveria incorporar a Libras diretamente, com um corpus linguístico dedicado, para facilitar a interação.
Próximos Passos: Validando com Usuários Reais
Até o momento, o estudo da UFLA foi conduzido utilizando simulações, onde a base de dados para o treinamento foi criada a partir da tradução de conversas para um formato próximo da Glosa. O próximo passo crucial da pesquisa é testar esses modelos com textos produzidos diretamente por pessoas surdas, buscando validar se os resultados obtidos nas simulações se repetirão na realidade. Denilson Alves Pereira pondera que, embora acreditem em resultados “bem aproximados”, a confirmação só virá com a coleta e análise de dados gerados espontaneamente pela comunidade surda.
A obtenção de dados reais, contudo, apresenta seus próprios desafios. O professor explica que textos em ambientes acadêmicos podem mesclar a escrita natural de surdos com conteúdos copiados da internet ou até mesmo gerados com o auxílio de IA. Para o futuro, o foco é refinar as metodologias de coleta para extrair dados autênticos que possam aprimorar ainda mais o treinamento dos modelos. Uma aplicação prática desses avanços, conforme sugerido por Denilson, seria a integração das técnicas desenvolvidas pela pesquisa aos sistemas comerciais, como os chatbots bancários, o que proporcionaria uma melhoria significativa no atendimento às pessoas surdas.
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Em síntese, o estudo da UFLA não apenas expõe as lacunas atuais na interação entre a Inteligência Artificial e pessoas surdas, mas também aponta caminhos promissores através do treinamento especializado. A continuidade dessa pesquisa é fundamental para que a IA se torne verdadeiramente inclusiva, eliminando as barreiras linguísticas e garantindo que todos tenham acesso igualitário aos benefícios da tecnologia. Para mais análises aprofundadas sobre tecnologia e inclusão, continue explorando nossa seção de Análises.
Crédito da imagem: Wanderson Samuel, Reprodução, Solen Feyissa/Pexels, Matheus Bertelli/Pexels, Freepik/Reprodução.
