A CONSTRUÇÃO DO ETHOS DO CHATGPT A PARTIR DA REPRESENTAÇÃO DE PONTOS DE VISTAResumo
Este artigo investiga a construção do ethos do sistema de inteligência artificial (IA) ChatGPT a partir da representação de pontos de vista (PDVs) identificados textualmente pela referenciação. O quadro teórico reúne estudos sobre ethos (Amossy, 2010; Maingueneau, 2008; 2020), reflexões sobre o PDV na perspectiva enunciativo-pragmática (Rabatel, 2008; 2021; Cortez, 2011), bem como sobre os processos referenciais em uma abordagem sociocognitiva (Koch, 2004; Marcuschi, 2007; Cavalcante et al., 2022). O corpus analisado consiste em doze perguntas sobre os conceitos de língua, linguagem, texto e discurso elaboradas pelos pesquisadores e suas respectivas respostas, geradas pela IA. Os resultados mostram que, ao responder perguntas com diferentes graus de subjetividade, o ChatGPT espelha estas marcas de subjetividade em suas respostas. Tal comportamento associa-se à forma como o chatbot representa pontos de vista e (re)constrói os referentes.
Palavras-chave:
Ethos; PDV; Referenciação;
ChatGPT
Abstract
This article investigates the construction of the ethos of the artificial intelligence (AI) system ChatGPT based on the representation of points of view (POV) textually identified through references. The theoretical framework brings together studies on ethos (Amossy, 2010; Maingueneau, 2008; 2020), reflections on POV from an enunciative-pragmatic perspective (Rabatel, 2008; 2021; Cortez, 2011), as well as on referential processes from a sociocognitive approach (Koch, 2004; Marcuschi, 2007; Cavalcante et al., 2022). The analyzed corpus consists of twelve questions about the concepts of language, text, and discourse, prepared by the researchers, and their respective responses generated by the AI. The results show that, when answering questions with different degrees of subjectivity, ChatGPT reflects these marks of subjectivity in its responses. This behavior is associated with how the chatbot represents points of view and (re)constructs referents.
Keywords:
Ethos; POV; Reference;
ChatGPT
Resumen
Este artículo investiga la construcción del ethos del sistema de inteligencia artificial (IA) ChatGPT, basado en la representación de puntos de vista (PDV) identificados textualmente mediante referencias. El marco teórico reúne estudios sobre el ethos (Amossy, 2010; Maingueneau, 2008; 2020), reflexiones sobre el PDV desde una perspectiva enunciativa-pragmática (Rabatel, 2008; 2021; Cortez, 2011), así como sobre procesos referenciales en un enfoque sociocognitivo (Koch, 2004; Marcuschi, 2007; Cavalcante et al., 2022). El corpus analizado consta de doce preguntas sobre los conceptos de lengua, lenguaje, texto y discurso, elaboradas por los investigadores, y sus respectivas respuestas generadas por la IA. Los resultados muestran que, al responder preguntas con diferentes grados de subjetividad, ChatGPT refleja estas marcas de subjetividad en sus respuestas. Este comportamiento está asociado a la forma en que el chatbot representa puntos de vista y (re)construye referentes.
Palabras clave:
Ethos; PDV; Referencias;
ChatGPT
1 INTRODUÇÃO
Inteligências artificiais, como o ChatGPT, têm impressionado o público em geral graças às potencialidades que apresentam no que tange à capacidade de reproduzir, em maior ou menor grau de fidelidade, ações tipicamente humanas. Dentre os múltiplos sistemas de inteligência artificial, destacam-se aqueles que - ocultando o processamento da linguagem computacional, próprio das máquinas - simulam práticas linguageiras de forma semelhante aos usos performados pelos locutores humanos. Vê-se emergir, nesse processo, locutores computacionais que, providos de uma base de dados e de um sistema complexo de algoritmos, transformam a linguagem computacional sobre a qual operam em textos compreensíveis aos humanos (Goyet; Collomb, 2016).
Além disso, na interação humano-máquina, as inteligências artificiais, em especial os sistemas de conversa (chatbots), transpõem a linguagem computacional para uma linguagem humana e parecem também simular performances linguageiro-enunciativas semelhantes aos humanos, no que tange à forma como esses atuam com a linguagem de modo a construir uma identidade verbal, tendo em vista efeitos de sentido pretendidos (Miller, 2009). Assumindo essa perspectiva, propomo-nos a investigar a construção do ethos do sistema de inteligência artifical (IA) ChatGPT a partir da representação de pontos de vista (PDV) mobilizados pelo chatbot mediante processos referenciais engendrados pela IA na interação humano-máquina.
Para tanto, adotamos as reflexões sobre ethos oriundas dos estudos do discurso (Amossy, 2010; Maingueneau, 2002; 2008; 2020), considerando que os aspectos técnicos próprios do contexto digital no qual se situa o ChatGPT atuam na construção dessa imagem de si do sistema. Assim, entendemos que o ethos analisado em nosso corpus se efetiva nas tramas da tecnodiscursividade, sendo, portanto, um ethos tecnodiscursivo (Glück; Boaventura, 2023; Paveau, 2021; Cavalcante et al., 2022). Quanto à efetivação do ethos do ChatGPT a partir da representação de pontos de vista (Rabatel, 2008; 2021; Cortez, 2011), compreendemos que a forma como a IA articula os PDVs de diferentes enunciadores nos textos gerados faz emergir, por conseguinte, seu próprio ethos, configurando, assim, um “corpo enunciante” na interação (Maingueneau, 2020).
Neste trabalho, analisamos pares de perguntas e respostas elaboradas na interação entre locutores humanos e a instância de locução da IA. Tais perguntas foram agrupadas em blocos de diferentes graus de subjetividade, o que nos proporcionou identificar fenômenos linguageiro-enunciativos relevantes operados pela inteligência artificial. Os resultados sinalizam fatos linguageiro-enunciativos significativos na construção da argumentação de um sistema computacional mediante a efetivação do seu próprio ethos, como o espelhamento do comportamento linguageiro humano e a assunção de posturas enunciativas (Rabatel, 2021) pelo chatbot.
O presente texto foi organizado da seguinte forma. Na próxima seção, apresentamos as reflexões que compõem o nosso quadro teórico sobre as noções de ethos e ponto de vista. Em seguida, detalhamos os procedimentos metodológicos adotados, que integram a referenciação como critério textual de análise. Posteriormente, desenvolvemos as discussões, analisando nosso corpus. Por fim, sintetizamos os principais fenômenos observados em nossa análise, nas considerações finais.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 A EFETIVAÇÃO DO ETHOS TECNODISCURSIVO
Na literatura ocidental, a noção de ethos emerge das discussões retóricas da Grécia Antiga, especialmente no tratado filosófico Retórica, escrito por Aristóteles. Dentre as diferentes acepções atribuídas ao termo pelo filósofo, a mais difundida designa o ethos como um dos três meios persuasivos - em conjunto com o logos e o pathos - que deve ser empregado pelo orador a fim de persuadir seus ouvintes. Trata-se do caráter que o orador engendra sobre si próprio em seu discurso, adequando-se às opiniões e às expectativas dos ouvintes para levá-los a aderir a uma tese.
Embora tenha surgido numa corrente de reflexões retóricas inscritas num contexto da antiguidade clássica, o conceito de ethos foi retomado com maior interesse, séculos depois, pelos estudos do discurso, mais especificamente aqueles desenvolvidos por Dominique Maingueneau e por Ruth Amossy. Para Maingueneau (2002; 2020), o ethos não configura somente um meio persuasivo, tal como o define a retórica aristotélica, mas consiste num fenômeno constitutivo de todo ato enunciativo e, portanto, presente em todos os textos, escritos ou falados. Mantém-se, no entanto, a ideia de que o ethos é uma construção forjada no discurso por um enunciador que busca não a adesão dos espíritos daquele(s) que compõe(m) o auditório, mas a adesão dos sujeitos a um “mundo ético” construído discursivamente.
Tal processo, segundo Maingueneau (2002; 2020), implica ainda a emergência de um “corpo enunciante” evocado na enunciação, que, por seu tom, torna-se fiador do discurso. Não se trata do corpo físico de um sujeito empírico, mas de uma instância subjetiva engendrada no discurso e que possui um “caráter” e uma “corporalidade”. A perspectiva encarnada do ethos apresentada por Maingueneau (2020) ressalta, pois, que uma “maneira de dizer” acarreta uma “maneira de ser” incorporada pelos sujeitos no discurso.
Numa perspectiva semelhante, Amossy (2010) afirma que o ethos está indexado a representações sociais ou estereótipos que colaboram, por sua vez, na construção de uma imagem de si. Para a autora, os estereótipos, em conjunto com outros aspectos de ordem discursiva e sociocultural, auxiliam na configuração de um “ethos prévio” ou “ethos pré-discursivo” (Haddad, 2016; Maingueneau, 2008; 2020) que serve de base para o processamento do ethos discursivo.
Ressalte-se que não há uma polarização entre o ethos prévio e o ethos discursivo, estando, ambos, interligados ao fio discursivo, de modo que, conforme Amossy (2010; 2016), o ethos consiste sempre em uma reconstrução do ethos prévio. A autora acrescenta que é possível identificar marcas desse processo na materialidade linguageira, permitindo entrever traços de subjetividade dos locutores por ocasião da construção de uma “encenação verbal do eu”.
No que tange ao ethos construído em contexto digital, acreditamos que esse se configura não somente mediante a mobilização de expressões linguageiras, mas também por meio de outros recursos de ordem técnica, isto é, práticas e elementos característicos do ambiente digital. Nesse sentido, adotamos as reflexões de Paveau (2020a; 2020b; 2021) acerca do discurso digital. A autora apresenta um arcabouço teórico-metodológico a partir de uma abordagem simétrica e ecológica, que considera os aspectos linguageiros e técnicos em um mesmo patamar de relevância. Esse posicionamento se opõe a investigações de natureza dualista e assimétrica, que privilegiam o exame da materialidade linguageira em detrimento de outros recursos técnicos e de outras semioses.
Da concepção pós-dualista assumida por Paveau (2021), assoma o emprego do prefixo “tecno” em construções como “tecnodiscurso” e “tecnolinguageiro”, com o propósito de inscrever a análise do discurso digital em uma fundamentação de perspectiva ecológica, opondo-se às correntes de ciências da linguagem logocêntricas e fundando, assim, uma nova episteme. No corpus gerado para este artigo, por exemplo, é preciso ter em vista que as respostas apresentadas pelo ChatGPT estão fortemente motivadas por uma série de aspectos que incluem as bases de dados das quais o chatbot extrai as informações, os algoritmos que atuam na seleção e na organização dessas informações e o feedback que o interlocutor humano pode fornecer à IA por meio de elementos clicáveis na interface do chat.
Considerando os aspectos acima mencionados, acreditamos que o ethos configurado nas tramas da tecnodiscursividade não se trata somente de um ethos discursivo, mas, sim, de um ethos tecnodiscursivo, na medida em que sua configuração incorpora - para além da materialidade linguageira - traços característicos do ambiente digital. A noção de ethos tecnodiscursivo já havia sido apresentada em trabalho anterior de Glück e Boaventura (2023), no entanto, diferentemente do trabalho desses autores, observamos aqui um ethos tecnodiscursivo engendrado por um sistema de inteligência artificial em meio a uma interação com um locutor humano.
Nesse processo, o ChatGPT, enquanto sistema que integra recursos de ordem computacional, responde ao locutor humano encenando um ethos cuja performance simula uma discursividade humana. Refletindo acerca da construção do ethos em interações humano-máquina, Miller (2019) defende seu posicionamento de que o teste de Turing, na verdade, não se trata de um teste de inteligência, como vem sendo apresentado há anos, mas de um teste de ethos retórico.
Segundo a autora, a interação entre computadores e indivíduos acarreta uma inclinação destes em atribuir às máquinas um caráter humano. Esse fenômeno ocorre porque os sujeitos, ao interagirem, mesmo com computadores, buscam pistas que remetam a um discurso ou a uma performance humana, de tal modo que, mais do que simular comportamento e inteligência, as máquinas precisariam encenar um ethos, sem, no entanto, deixar entrever os mecanismos de construção que integrariam esse ethos, isto é, a ethopoeia.
Neste artigo, assumimos, junto a Miller (2019), que uma inteligência artificial de conversa, isto é, um chatbot, tal como o ChatGPT, performa um desempenho interacional semelhante a um humano se ele desenvolve, nos procedimentos que integram a ethopoeia, a encenação de um ethos com habilidades conversacionais socialmente atribuídas aos seres humanos. Tal posicionamento corrobora a ideia de que a construção do ethos por locutores humanos e por máquinas não ocorre da mesma forma, dado o fato de que, na modelagem do ethos de locutores não humanos em ambiente digital, há fatores de ordem computacional que atuam sobre esse processo, conforme já salientado anteriormente. Nesse sentido, nosso propósito não é obliterar, de forma alguma, a atuação dos recursos técnicos na efetivação de um ethos tecnodiscursivo, mas ressaltar, em contrapartida, que, no caso do ethos tecnodiscursivo do chatbot investigado, há uma tentativa de mascarar os componentes de ordem computacional e adequá-los a uma linguagem humana, simulando-a em meio à interação com humanos.
Entendemos que uma das habilidades interacionais simuladas pelo ChatGPT é a capacidade discursiva humana de construir e representar pontos de vista (PDVs), conforme Rabatel (2008). Essa habilidade envolve assumir certos PDVs ou atribuí-los a outros enunciadores para sistematizar um projeto de dizer. Nesse sentido, defendemos que a articulação de PDVs no texto gerado pela IA atua na construção de um ethos, resultante, por sua vez, da emergência de um “fiador” (Maingueneau, 2020) cujo desempenho interacional, ainda que engendrado por mecanismos e linguagens computacionais, simula o desempenho de um ser humano. Dito isso, na próxima seção, discutimos o conceito de ponto de vista na perspectiva enunciativo-pragmática que adotamos neste trabalho.
2.2 O PONTO DE VISTA SEGUNDO A ABORDAGEM ENUNCIATIVO-PRAGMÁTICA RABATELIANA
Elaborada pelo professor e pesquisador francês Alain Rabatel, a noção enunciativo-pragmática de ponto de vista (PDV) teve suas primeiras repercussões na linguística textual brasileira através dos trabalhos de Cortez (2011), para quem o PDV “consiste na maneira como um sujeito apreende um objeto de discurso na relação com outros enunciadores” (Cortez, 2011, p. 61). A teoria de Rabatel alarga, em contexto francófono, o escopo de análise sobre o PDV, antes restrito ao estudo da narratologia no campo literário. Entre esses estudos literários, destacam-se as contribuições de G. Genette, cujo principal objetivo é a análise da focalização narrativa (Cf. Rabatel, 2015).
A abordagem enunciativo-pragmática ultrapassa a questão do foco narrativo, pois coloca em evidência como os sujeitos enunciadores apreendem e representam falas, pensamentos e percepções (Rabatel, 2008). Essa característica demonstra a natureza dialógica do PDV, tal como discute Cortez (2011, p. 185):
Esses pdvs atuam na construção dirigida da interpretação, configurando a orientação argumentativa do texto. Embora a orientação argumentativa seja uma responsabilidade do produtor, [...] essa orientação é uma manifestação da alteridade, porque é essencialmente dialógica, mesmo quando o produtor parece assumir “sozinho” um pdv.
Nesse sentido, o PDV consiste em um dispositivo teórico propício ao estudo de “formas indiretas de argumentação” (Rabatel, 2015). Esse movimento dialógico de “perspectivar pelo outro” e, ao mesmo tempo, assumir suas próprias perspectivas na construção da orientação argumentativa do texto está ligado à disjunção entre locutor e enunciador, ponto capital da teoria enunciativo-pragmática do PDV que remonta à proposta de Ducrot (1984). Em linhas gerais, a partir dessa distinção, considera-se o locutor como a instância de produção material do enunciado (centro da atualização dêitica), portanto sempre dotado de voz própria; já o enunciador é a fonte dos atos de enunciação (centro da atualização modal) e, consequentemente, dos PDVs, podendo ter ou não ter voz própria em determinado texto.
Assim, de acordo com Rabatel (2008), todo locutor é um enunciador, mas nem todo enunciador é um locutor. Existe, portanto, sincretismo entre as duas instâncias quando um PDV é expresso por um locutor/enunciador (L/E ou l/e). Para o autor, a instância responsável pelo gerenciamento dos PDVs de um texto é a do locutor/enunciador primeiro ou principal (L1/E1), que “dá voz” aos demais enunciadores e representa seus PDVs. Além de L1/E1, os textos podem apresentar a figura de outros locutores/enunciadores, que também possuem voz própria. Diferentemente de L1/E1, os locutores/enunciadores segundos {(l2/e2), (l3/e3), ... (ln/en)} não gerenciam PDVs. Logo, não são responsáveis pela construção da orientação argumentativa do texto. Por fim, os enunciadores que não ocupam lugar de locução são aqueles que não possuem “voz própria”. Eles não falam por si, mas povoam o texto a partir de suas falas, atitudes ou percepções, representadas pelo L1/E1. É por essa representação que seus PDVs são instaurados e podem ser flagrados no texto, contribuindo para a orientação argumentativa.
A partir da análise de como o PDV é expresso e construído no jogo enunciativo, Rabatel (2008) propõe os dispositivos analíticos da prise en charge (PEC) e da imputação. Tais dispositivos possibilitam a observação da dinâmica de assunção e atribuição de PDVs que permeia a relação entre os enunciadores de um texto. A PEC corresponde, simplificadamente, à assunção explícita de um PDV por um locutor/enunciador. Essa assunção completa pode ser direcionada, inclusive, a um PDV originalmente expresso por outro enunciador ou co-construído na relação com outros enunciadores.
Como nem todos os PDVs representados por um locutor/enunciador são assumidos por ele (nem mesmo pelo locutor/enunciador principal, L1/E1, que gerencia os PDVs do texto), é recorrente o fenômeno da “quase-PEC”, ao qual se denomina imputação.
Conforme elucida Rabatel (2015, p. 153),
[...] Paralelamente aos fenômenos de apropriação pelo dizer efetivo, que concernem ao primeiro locutor por seus próprios PDV e que, logo, dizem respeito, na verdade, ao primeiro locutor mesclado com o primeiro enunciador, é preciso ter em vista um tipo de apropriação fictícia (mas real, em seus limites) quando o primeiro locutor por afinidade se coloca no lugar de um outro enunciador não locutor [...]: ele atribui a ele (ou imputa) uma espécie de quase apropriação pelo dizer.
A imputação ocorre, portanto, quando o locutor/enunciador atribui um PDV a um enunciador que não possui lugar de locução no texto e, por isso, não pode ser completamente responsabilizado pelo PDV que lhe foi atribuído. O conceito de PEC também não se confunde com o de responsabilidade enunciativa. Como explica Cortez (2011, p. 75), a responsabilidade enunciativa está relacionada à ética nas práticas linguageiras; trata-se, portanto, de um conceito amplo. Já a PEC caracteriza-se mais localmente, no nível da tessitura, em certas porções do texto.
Além dessas noções, outro conceito da teoria rabateliana tem lugar importante em nossa análise: o de posturas enunciativas. O estudo das posturas enunciativas, como define Rabatel (2008; 2021), diz respeito à hierarquização dos PDVs coconstruídos por L1/E1. Como instância que gerencia os pontos de vista (PDVs), L1/E1 estabelece uma hierarquia entre eles, criando relações de concordância. Essa concordância pode ser total, quando há plena adesão na PEC, ou parcial, quando L1/E1 apenas considera determinado PDV sem adotá-lo integralmente.
Rabatel (2008; 2021) distingue três posturas enunciativas: sobrenunciação, coenunciação e subenunciação. A coenunciação ocorre quando há plena concordância e L1/E1 se coloca no mesmo patamar hierárquico do enunciador segundo com quem co-constrói o PDV. Em geral, a coenunciação é logo seguida de outra postura enunciativa: L1/E1 procura sobressair-se, por meio da sobrenunciação, ou retrair-se, por meio da subenunciação. Na sobrenunciação, L1/E1 posiciona-se hierarquicamente acima do(s) enunciador(es) secundário(s). Diferentemente do que acontece na coenunciação, não há concordância plena, mas uma movimentação enunciativa no sentido de “completar” ou “esclarecer” os sentidos produzidos. A subenunciação, por fim, é uma postura de coconstrução distanciada. Ou seja, L1/E1 expressa-se com alguma reserva ou ressalva, posicionando-se abaixo do enunciador segundo.
Visto o que discutimos até aqui, em consonância ao que indica Cortez (2011), defendemos que a abordagem enunciativo-pragmática do PDV possibilita a compreensão de como a instância regente da orientação argumentativa do texto “faz ver” e “faz saber” as percepções, ações e falas - isto é, os PDVs - de outros sujeitos enunciadores, de maneira a favorecer a construção de seu próprio PDV e, por conseguinte, a modelagem do seu ethos ao longo da interação. Desse modo, o estudo do PDV põe em evidência as relações dialógicas que tecem a argumentatividade no texto, relações essas que podem realizar-se textualmente via categorias de textualidade diversas (Cavalcante et al., 2022), como a referenciação.
A articulação entre as noções de ethos e PDV já foi empreendida em análises anteriores por Rabatel (2020) e Fekir e Rabatel (2021), que examinam como a representação de PDVs contribui para a construção do ethos de certos enunciadores. Nessa perspectiva, o autor afirma que “[...] os PDVs e os ethè que deles derivam permitem explicar as questões argumentativas subjacentes à dupla construção/desconstrução dos ethè” (Rabatel, 2021, p. 4, tradução nossa). Partilhando de uma concepção ampla de argumentação, assim como Rabatel, Amossy (2010) postula que o ethos, enquanto construção forjada no discurso, é por definição um fenômeno argumentativo, já que a argumentação é constitutiva do discurso. Conforme detalharemos nas seções seguintes, as noções de ethos e PDV serão articuladas neste trabalho de forma distinta daquela realizada por Rabatel, uma vez que analisamos textos produzidos a partir da interação entre homem e máquina.
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Como sinalizamos, o presente artigo pretende analisar a construção do ethos da inteligência artificial ChatGPT em uma situação de uso dessa ferramenta. Nossa hipótese é a de que tal ethos é engendrado a partir da representação de PDVs mobilizados e articulados pelo locutor da inteligência artificial (IA), na interação humano-máquina.
Lançado em novembro de 2022, o ChatGPT (sigla para Chat Generative Pre-trained Transformer) é uma IA no formato chatbot, isto é, simula uma conversação humana via chat para resolver tarefas e responder perguntas que lhes são propostas pelo interlocutor humano, como uma espécie de assistente virtual. A empresa OpenAI, criadora dessa IA, oferece atualmente o ChatGPT em duas versões, uma gratuita, mais simples, e outra paga, com mais recursos disponíveis. Para a realização de nossa análise, usamos a versão gratuita. Desse modo, toda a interação com a IA se deu predominantemente via texto verbal escrito, considerando, além disso, as ferramentas técnicas disponíveis na interface gráfica do sistema.
Nosso corpus é composto por uma série de perguntas de nossa autoria e das respostas do ChatGPT para cada uma delas. Todas as perguntas e as respostas foram geradas no dia 23 de janeiro de 2024. Formulamos, inicialmente, três blocos de perguntas sobre os mesmos temas, divididos conforme o nível de explicitude das marcas subjetivas, ou o grau de debreagem enunciativa (baixo, médio e alto), como descreve Rabatel (2008). A distinção dos blocos busca verificar uma segunda hipótese, formulada a partir de um exame preliminar dos dados, de que o comportamento linguístico espelhado pelo ChatGPT em relação ao interlocutor humano com quem ele interage tem impacto em como essa IA representa PDVs e, a partir deles, constrói seu ethos.
Para distinguir o “grau” de subjetividade entre as perguntas, formulamos o bloco 1 de forma direta, sem saudação, despedida ou apresentação do locutor. No bloco 2, incluímos saudação, alguns elementos de continuidade conversacional e o pronome “você” para referir-se à IA, mas sem apresentação do locutor. No bloco 3, além da saudação e maior continuidade conversacional, usamos o pronome pessoal e apresentamos os locutores humanos. Como mostra o quadro abaixo, há quatro perguntas em cada bloco, todas elas acerca dos conceitos de língua, linguagem, texto e discurso.
A partir dessa organização das perguntas em blocos, procedemos à interação com o ChatGPT seguindo a ordem disposta no quadro acima. A IA possibilita que várias abas de chats sejam criadas por um mesmo usuário, assim, criamos uma aba de conversa para cada bloco de perguntas. Em seguida, utilizando o recurso de “copiar” do próprio ChatGPT, realizamos a coleta das respostas geradas pelo sistema inteligente. Assim, os exemplos que analisamos consistem em trechos de nossa interação com o chatbot. A opção metodológica de selecionar trechos das respostas da IA deu-se como forma de otimizar e melhor organizar nossa análise, dadas as limitações editoriais para a publicação desta pesquisa como artigo.
Ao longo da geração dos dados, observamos que os processos referenciais empreendidos pelo ChatGPT na construção de objetos de discurso consistem em marcas textuais reveladoras do grau de subjetividade adotado pela IA na representação de PDVs. A partir dessa observação, optamos por adotar a referenciação como critério textual-discursivo para as análises. A referenciação é, portanto, a categoria textual por meio da qual analisamos a expressão dos PDVs que atuam na construção do ethos tecnodiscursivo assumido pelo ChatGPT em cada uma das interações que formam nosso corpus.
Compreendemos a referenciação como um processo sociocognitivo-discursivo não linear, por meio do qual a realidade é (re)elaborada através da interação entre os sujeitos (Cf. Mondada e Dubois, 2003; Marcuschi, 2007; Cavalcante et al., 2022). Além de viabilizarem a progressão textual, através do desenvolvimento dos referentes e das relações entre eles, os processos referenciais também atuam para fins persuasivos. Isso porque os objetos de discurso são construídos e reelaborados pelos sujeitos de acordo com seus projetos de dizer, no intuito de, em maior ou menor medida, exercer influência sobre o outro (Cf. Cavalcante et al., 2022). Nesse sentido, a referenciação estabelece uma estreita relação com o PDV, pois “[...] as escolhas que presidem o modo de apresentação dos referentes são amplamente reveladoras do ponto de vista do enunciador [...]” (Rabatel, 2013, p. 33).
A referenciação tem sido analisada na linguística textual brasileira a partir de três grandes processos postulados por Cavalcante, Custódio Filho e Brito (2014): a introdução referencial, a anáfora e a dêixis. A introdução referencial consiste na homologação do objeto de discurso, isto é, sua primeira aparição no texto. Já a anáfora diz respeito à retomada de referentes já introduzidos, que pode ocorrer de forma direta ou indireta e com ou sem o uso de expressões referenciais. As anáforas diretas são correferenciais, ou seja, retomam explicitamente os referentes já homologados. Diferentemente, as anáforas indiretas são “implícitas”, pois remetem a um referente ou conjunto de referentes que podem ser inferidos a partir do contexto. Por fim, a dêixis é o processo referencial que situa espacial e temporalmente os enunciadores e objetos de discurso em relação à determinada situação enunciativa.
Finalizada esta breve discussão sobre a referenciação, concebida como categoria analítica em nosso trabalho, observaremos como os processos referenciais apontam textualmente para a representação dos PDVs constituintes de um ethos tecnodiscursivo na seção seguinte, em que apresentaremos a análise qualitativa e interpretativa do corpus.
4 RESULTADOS
Ao longo da análise, observamos dois fenômenos fundamentais na construção do ethos do ChatGPT. O primeiro diz respeito a um espelhamento do comportamento linguageiro-enunciativo humano empreendido pelo chatbot em meio à interação; o segundo, por sua vez, refere-se às posturas enunciativas (Rabatel, 2021) engendradas pela instância locutora da inteligência artificial (LIA) ao representar PDVs. Esses fenômenos ocorrem de forma simultânea no decorrer da interação humano-máquina, estando correlacionados de forma interdependente. Ainda assim, optamos por analisá-los em duas subseções separadas, conforme apresentamos a seguir.
4.1 ESPELHAMENTO DO COMPORTAMENTO LINGUAGEIRO-ENUNCIATIVO HUMANO
Como pontuamos na seção anterior, a partir da construção de nosso corpus, pudemos observar o emprego de diferentes graus de subjetividade nas respostas apresentadas pelo ChatGPT, que vão desde marcas linguageiras objetivantes a marcas mais expressivas de subjetividade. Notamos também que a IA espelha o comportamento humano no que diz respeito às marcas de subjetividade utilizadas. Nesse sentido, observamos que quanto mais marcas de subjetividade o locutor humano utiliza na interação, mais marcas a IA emprega na representação de PDVs, num jogo de espelhamento cujas regras são ditadas pelo posicionamento linguageiro do locutor humano. Tais marcas de subjetividade são expressas, por exemplo, por meio de dêiticos que estabelecem a construção do quadro enunciativo da interação, como o uso dos pronomes “eu” e “você”.
Constatamos, assim, que a representação de PDVs pelo ChatGPT acompanha o “tom” mais ou menos subjetivante escolhido pelo locutor humano a cada interação. Isso ficou evidente em nosso corpus devido à divisão das perguntas em blocos que vão de uma interlocução mais objetivante - tratando o chatbot como uma enciclopédia, formulando perguntas diretas - a uma interlocução mais subjetivante - conferindo “humanidade” ao sistema, com saudações e agradecimentos, por exemplo. A maior ou menor presença dessas marcas de subjetividade - isto é, o grau de debreagem enunciativa - não inviabiliza a representação de PDVs, como esclarece Rabatel (2008), mas é relevante para nossa análise. Ela impacta no modo como esses PDVs são representados e, consequentemente, em como o ethos do chatbot é modelado. Assim, ao passo em que são utilizados mais traços subjetivantes nas perguntas dos locutores humanos, o chatbot também deixa entrever marcas linguageiras que contribuem para caracterizar o ethos de assistente virtual, função que ele mascara e substitui por um ethos enciclopédico quando as perguntas dos locutores humanos simulam objetividade.
No Quadro 1, é possível observar que as perguntas são diretas e não apresentam nenhum tipo de saudação ou de informação sobre os locutores humanos no primeiro bloco. A essas perguntas, notamos que o chatbot responde de forma a espelhar o comportamento humano de não oferecer marcas explícitas de subjetividade, encenando certa objetividade nas respostas. Vejamos os exemplos 1 e 2, que apresentam, respectivamente, trechos das respostas às perguntas “O que é linguagem?” e “O que é texto?”, ambas do primeiro bloco. A sigla LH se refere ao locutor humano, enquanto a sigla LIA se refere à instância locutora da inteligência artificial.
Exemplo 1
LH: O que é língua? (Bloco 1)
LIA: A linguagem é um sistema complexo de comunicação que envolve a utilização de símbolos, como palavras e gestos, para expressar significados e transmitir informações entre indivíduos. É uma característica distintiva dos seres humanos, embora formas simples de comunicação existam em muitas outras espécies animais.
[...]
Exemplo 2
LH: O que é texto? (Bloco 1)
LIA: Um texto é uma unidade linguística mais ampla e organizada, composta por uma sequência de palavras e frases que formam um sentido completo. Geralmente, um texto é uma expressão mais longa e estruturada de ideias do que uma simples frase.
[...]
Nesses exemplos, observamos que o chatbot constrói uma “ilusão de objetividade” (Rabatel, 2008), respondendo, ao modo de uma enciclopédia, com linguagem supostamente impessoal. Não há marcas explícitas de primeira pessoa ou uso mínimo de qualificativos. Trata-se de um modo de construção do ethos que tem como propósito apagar a presença de si na enunciação.
Esse comportamento linguageiro-enunciativo se altera à medida que as perguntas passam a apresentar termos que marcam a voz do locutor humano, referindo-se a si próprio e ao interlocutor não humano. Nesse sentido, vejamos o exemplo 3, com um trecho de uma resposta gerada pela LIA para as perguntas “Olá, tudo bem? Para você, o que é língua?”, do bloco 2:
Exemplo 3
LH: Olá, tudo bem? Para você, o que é língua? (Bloco 2)
LIA: Olá! Estou bem, obrigado por perguntar. A palavra "língua" pode ter diferentes significados dependendo do contexto, mas geralmente se refere a um sistema de comunicação verbal usado por uma comunidade específica.
[…]
Se você estiver se referindo a um contexto específico, por favor, me forneça mais detalhes para uma resposta mais precisa.
Nesse exemplo, observamos que o chatbot responde à saudação do locutor humano, utilizando, para tanto, um verbo em primeira pessoa e um predicativo que o situa num estado específico de bem-estar, “Estou bem”, seguidos, ainda, por um agradecimento, “obrigado por perguntar”. Ao final da resposta, o chatbot refere-se a si próprio por meio do dêitico “me” e se refere ao locutor humano empregando o pronome “você”, estabelecendo, assim, os papéis dos sujeitos na interação (um “me” que instaura um “você” com quem interage). Ao comparar as respostas da LIA nos blocos 1 e 2, percebemos que as variações no comportamento linguageiro-enunciativo do locutor humano influenciam diretamente as respostas do chatbot, revelando um espelhamento da forma como o locutor humano se posiciona na enunciação.
Nessa perspectiva, Amossy (2010) ressalta que o ethos emerge na interação por ocasião do estabelecimento do quadro enunciativo no qual os locutores se presentificam como sujeitos, empregando, para tanto, marcas linguageiras que assinalam sua subjetividade, a exemplo dos dêiticos. No corpus analisado, verificamos que, quanto mais explícita é a presença da voz do locutor humano nas perguntas, mais a LIA incorpora traços semelhantes para evidenciar sua própria voz, posicionando-se como um sistema de inteligência artificial voltado a auxiliar os seres humanos.
Esse fenômeno é mais evidente no bloco 3, como mostram os exemplos 4 e 5:
Exemplo 4
LH: Olá, tudo bem? Eu e minha amiga somos estudantes de doutorado em Letras e estamos interessados em saber qual é a sua concepção de língua. (Bloco 3)
LIA: Olá! Estou bem, obrigado por perguntar. Fico feliz em ajudar estudantes de doutorado em Letras! A concepção de língua pode variar dependendo da abordagem teórica e da disciplina em que se está trabalhando. Vou fornecer uma visão geral que pode servir como ponto de partida, mas esteja ciente de que há várias perspectivas sobre o assunto.
Exemplo 5
LH: Opa, continuando as perguntas, gostaríamos de saber também qual é a sua noção de linguagem (Bloco 3)
LIA: Como uma inteligência artificial, eu não tenho uma noção própria de linguagem no sentido que os humanos têm.
Nesses exemplos, como os interlocutores humanos revelam mais informações sobre si - ao se apresentarem, por exemplo, como “estudantes de doutorado em Letras” - o chatbot também acrescenta dados e traços que reforçam seu ethos, anunciando-se como um sistema computacional ao longo da interação. Assim, observamos no exemplo 4 que o ChatGPT, além de responder à saudação do locutor humano em primeira pessoa, também acrescenta um estado emotivo associado à própria interação em “Fico feliz em ajudar estudantes de doutorado em Letras!”. Em seguida, a expressão imperativa “Esteja ciente” corrobora o status de presença do outro com quem a LIA interage. No exemplo 5, por seu turno, o chatbot se autointitula como uma “inteligência artificial” pela primeira vez em nossos dados, definindo-se, portanto, como um sistema computacional cuja “noção própria da linguagem” é diferente da noção elaborada pelos humanos. Acreditamos que tal fenômeno ocorre em função da apresentação feita pelos interlocutores humanos na primeira pergunta do terceiro bloco, em que estes se anunciam como “estudantes de doutorado em Letras”.
Tem-se aí a delimitação das distinções que opõem aquilo que é humano daquilo que não pertence à espécie humana, mas que está, em contrapartida, inserida na esfera computacional. Em outros termos, a LIA, ao referir-se a si próprio, instaurando um “campo dêitico” (Hanks, 2008) marcado sobretudo pelos pronomes (“eu”, “meu”, “minha” e “você”), distingue-se dos seres humanos, ancorando sua performance e percepção ao campo do artifical, do computacional. Por meio desse processo, o ChatGPT produz um texto com mais traços de subjetividade, no qual se constitui na enunciação, inscrevendo-se como sujeito do seu dizer e instaurando o outro com quem interage. A partir disso, agrega mais informações sobre si mesmo e sobre seu funcionamento enquanto sistema que opera em uma dimensão distinta da dos seres humanos.
Desse modo, constatamos que, enquanto nas respostas dos blocos 1 e 2, o chatbot constrói um ethos enciclopédico, utilizando expressões impessoais e pouco avaliativas, nas respostas do bloco 3, há um maior grau de marcação de subjetividade que opera na construção de um ethos não mais enciclopédico, mas do que se conhece hoje como assistente virtual. Essa diferença parece estar associada à forma como as perguntas são elaboradas pelos locutores humanos e como esses referem-se a si mesmos e ao chatbot na interação. Distinção semelhante pode ser observada no modo como a LIA refere-se aos objetos de discurso e, nesse processo, representa PDVs em suas respostas, conforme analisamos na subseção a seguir.
4.2 POSTURAS ENUNCIATIVAS DO CHATGPT NA CONSTRUÇÃO DE PDVS: MODELANDO IMAGENS DISTINTAS DE UM MESMO ENUNCIADOR
Como já pontuamos, além da imitação do comportamento humano, outro aspecto da representação de PDVs pelo ChatGPT merece destaque: a alternância entre as posturas enunciativas de sobrenunciação e subenunciação (Rabatel, 2021). Essa alternância torna-se evidente na comparação entre os blocos de perguntas 1 e 3, estando diretamente relacionada ao ethos assumido pela LIA nas interações de cada bloco.
Ao imitar o comportamento humano de “objetividade” no bloco 1, conforme discutimos anteriormente, o chatbot constrói um ethos enciclopédico, detentor das informações e respostas. Nesse caso, a postura enunciativa majoritariamente adotada é a de sobrenunciação, como podemos constatar com a análise do exemplo 6:
Exemplo 6
LH: O que é língua? (Bloco 1)
LIA: A palavra "língua" pode ter diferentes significados dependendo do contexto em que é utilizada. Aqui estão alguns dos principais significados:
1. **Órgão Muscular:** Fisicamente, a língua é um órgão muscular localizado na cavidade oral dos vertebrados, incluindo os seres humanos. [...]
2. **Idioma ou Sistema de Comunicação:** A língua também pode se referir a um sistema de comunicação verbal usado por um grupo específico de pessoas. [...]
A interpretação exata dependerá do contexto em que a palavra está sendo usada.
Nesse exemplo, o ChatGPT retoma o objeto de discurso “língua”, introduzido pelo locutor humano, e o recategoriza como palavra que tem significados diversos, a depender do contexto. São apresentadas, então, diferentes acepções possíveis para a palavra, o que se realiza textualmente em uma sucessão de retomadas anafóricas do objeto de discurso em questão, que podem ser sintetizadas através dos termos: “órgão muscular”, “idioma” e “sistema de comunicação”. Compreendemos, assim, que o macro-PDV assumido pelo chatbot nessa resposta pode ser evidenciado pela maneira como o referente <língua> é recategorizado através dos entrelaçamentos de sentido possíveis pela retomada anafórica. Assim, para o ChatGPT, a língua é considerada “palavra de diferentes significados”, compreensão que é reforçada pelo trecho final da resposta, em que a LIA corrobora a necessidade de contextualização para que uma definição mais específica seja apresentada.
A cada acepção de “língua”, o chatbot (L1/E1) representa meso-PDVs que convergem para o macro-PDV já citado e, assim como ele, são construídos a partir de uma PEC, isto é, são representados pela LIA e assumidos integralmente por ele. Nesse texto, L1/E1 realiza a PEC, assumindo essas diferentes acepções sobre a língua, sem identificar as fontes enunciativas com as quais coenuncia. Ao definir a língua como “idioma” ou “sistema de comunicação”, o chatbot descreve o referente sem atribuir responsabilidade a outro enunciador, evidenciando apagamento enunciativo.
Assim, o meso-PDV de língua como idioma ou sistema de comunicação é construído por L1/E1 como uma definição completa nesta acepção, sem brechas para possíveis complementações ou questionamentos. O chatbot se coloca, portanto, como fonte do saber apresentado, posicionando-se hierarquicamente acima do locutor humano (L2/E2), o que caracteriza uma postura enunciativa de sobrenunciação. De acordo com Rabatel (2021), uma das possibilidades da postura de sobrenunciação é o locutor/enunciador colocar seu PDV como “revelador” da realidade, como observamos no exemplo 6. Tal postura de superioridade na construção dos PDVs, que é mantida por L1/E1 na apresentação do significado das demais acepções da palavra “língua”, é indicativa de como o ChatGPT modela seu ethos nas interações do bloco 1. Como mencionamos anteriormente, trata-se de um ethos enciclopédico, detentor de autoridade para fornecer respostas completas, cujo detalhamento depende apenas da elaboração de perguntas mais complexas pelo locutor humano.
Por outro lado, no bloco 3, o ethos modelado pelo chatbot passa a ser explicitamente o de assistente virtual, segundo já apontamos. A subenunciação torna-se, então, a postura enunciativa majoritária. Para observarmos essa mudança de postura enunciativa e a consequente alteração na modelagem do ethos, analisemos o exemplo 7, em que retomamos a primeira pergunta do bloco 3, já abordada na subseção anterior:
Exemplo 7
LH: Olá, tudo bem? Eu e minha amiga somos estudantes de doutorado em Letras e estamos interessados em saber qual é a sua concepção de língua. (Bloco 3)
LIA: Olá! Estou bem, obrigado por perguntar. Fico feliz em ajudar estudantes de doutorado em Letras! A concepção de língua pode variar dependendo da abordagem teórica e da disciplina em que se está trabalhando. Vou fornecer uma visão geral que pode servir como ponto de partida, mas esteja ciente de que há várias perspectivas sobre o assunto.
Em linhas gerais, a língua é considerada um sistema complexo de signos linguísticos que permite a comunicação entre os membros de uma comunidade linguística. Diversas teorias linguísticas têm abordagens distintas para entender a língua, e aqui estão algumas delas:
1. **Teoria Estruturalista:** Aborda a língua como um sistema estruturado de elementos relacionados entre si. [...]
2. **Teoria Gerativa:** Proposta por Noam Chomsky, essa abordagem destaca a capacidade inata dos seres humanos de adquirir linguagem [...]
3. **Pragmática:** Considera a língua não apenas como um sistema de regras, mas também como uma ferramenta de interação social. [...]
4. **Sociolinguística:** Explora a relação entre linguagem e sociedade, examinando como fatores sociais, como classe, etnia e gênero, influenciam o uso da linguagem.
5. **Análise do Discurso:** Enfatiza o papel da linguagem na construção de significados em contextos específicos, muitas vezes relacionando-se a questões de poder e ideologia.
[...]
Essas são apenas algumas das perspectivas existentes. Dependendo do seu interesse específico e do foco da pesquisa, você pode se aprofundar em uma ou mais dessas abordagens. Espero que isso ajude a orientar suas reflexões e estudos. Se tiverem perguntas mais específicas, estou aqui para ajudar!
Diferentemente do que vimos no exemplo 6, nesse exemplo, o chatbot retoma o objeto de discurso <língua>, introduzido referencialmente pelo locutor humano, de maneira especificamente relacionada à linguística. Ao nosso ver, isso ocorre em decorrência da já discutida imitação do comportamento linguageiro humano empreendida pela LIA. Como os pesquisadores se apresentam como doutorandos em Letras nessa pergunta, o chatbot direciona sua resposta a respeito da concepção de língua para o contexto acadêmico. Também diferente do exemplo 6, a LIA descreve sua resposta como uma “ajuda”, definida como “visão geral que pode servir como ponto de partida”. Essa categorização indica que, nesse caso, L1/E1 mantém certo distanciamento dos PDVs que assume e representa.
Esse distanciamento enunciativo, acompanhado de certa “modéstia” a respeito de sua posição como enunciador, é característico da postura enunciativa de subenunciação, em que L1/E1 coloca-se hierarquicamente abaixo de outros enunciadores. No exemplo 7, além de L2/E2 (locutor humano), seis teorias ou abordagens linguísticas são mobilizadas por L1/E1 como enunciadores segundos, uma vez que são indicadas, em um movimento de imputação, como fontes das concepções de língua a elas associadas pelo chatbot.
Na esteira do que indica Rabatel (2021), compreendemos que, nesse caso, a subenunciação é utilizada pela LIA tanto como ferramenta de polidez - para expressar certo reconhecimento à autoridade do locutor humano, que se apresentou como pesquisador da área - quanto como estratégia para “ofuscar” a responsabilidade enunciativa do chatbot sobre as informações apresentadas. O ethos tecnodiscursivo do ChatGPT que emerge dessa interação configura-se, portanto, como o de um assistente virtual para fins acadêmicos.
A mudança de postura enunciativa que observamos entre as primeiras perguntas do bloco 1 e do bloco 3 também é observada quando comparamos as demais perguntas desses dois blocos. No bloco 2, em que empregamos um grau mediano de marcas de subjetividade nas perguntas, observamos que o chatbot manteve a postura de sobrenunciação e o ethos enciclopédico apresentado no bloco 1. Ainda que a postura enunciativa permaneça a mesma, há diferenças relevantes entre os blocos 1 e 2 em relação ao comportamento da IA. Compreendemos que essas diferenças se devem à imitação do comportamento linguageiro-enunciativo do locutor humano. É o que se pode ver ao compararmos as respostas do chatbot às perguntas sobre o conceito de linguagem nos blocos 1 e 2. Vejamos, nos exemplos 8 e 9, trechos dessas respostas, incluindo um trecho já analisado na subseção anterior:
Exemplo 8
LH: O que é linguagem? (Bloco 1)
LIA: A linguagem é um sistema complexo de comunicação que envolve a utilização de símbolos, como palavras e gestos, para expressar significados e transmitir informações entre indivíduos. É uma característica distintiva dos seres humanos, embora formas simples de comunicação existam em muitas outras espécies animais.
[...]
Em resumo, a linguagem é um sistema complexo e multifacetado [...]
Exemplo 9
LH: Opa, e quanto à linguagem? (Bloco 2)
LIA: "Linguagem" é um termo mais abrangente e pode se referir a sistemas de comunicação em geral, não se limitando apenas à comunicação verbal.
[...]
Em resumo, "linguagem" é um conceito amplo que abrange diferentes formas de comunicação, enquanto "língua" é frequentemente usado para se referir a sistemas específicos de comunicação verbal dentro de uma comunidade.
No Exemplo 8, o chatbot retoma o referente <linguagem>, definindo-o como “um sistema complexo de comunicação” e, posteriormente, como “um sistema complexo e multifacetado”. Esse processo anafórico de recategorização por meio do qual o objeto de discurso é construído nos permite observar o PDV assumido por L1/E1, o de linguagem como sistema de comunicação, bem como a postura de sobrenunciação adotada na construção desse PDV, que é expresso como um fato incontroverso.
Processo análogo ocorre no exemplo 9. Graças ao espelhamento do comportamento humano, observamos que há processos referenciais de retomada que apontam para a continuidade de uma conversa. Isso pode ser observado no trecho inicial “‘Linguagem’ é um termo mais abrangente [...]”, em que o uso da expressão “mais abrangente” indica comparação com um termo anteriormente referido - dado o contexto da interação, em que essa foi a segunda pergunta e a primeira referia-se ao conceito de língua, podemos depreender que <língua> é o referente comparado. Essa compreensão é confirmada ao final da resposta, quando a LIA retoma explicitamente o referente <língua>“ e compara sua definição com a de <linguagem>.
A constatação dos fenômenos apresentados anteriormente nos revela que falta ao sistema de inteligência artificial ChatGPT a criatividade operada pelos humanos nos usos linguageiros, que torna o evento linguístico uma experiência única e singular. Assim, conforme discutimos, a LIA parece assumir um comportamento linguageiro-enunciativo com base na forma como os locutores humanos interagem com ela.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O desenvolvimento de pesquisas e novas descobertas na área da Inteligência Artificial , em conjunto com estudos elaborados em outros campos do saber, conforme Boden (2020), contribuíram de forma significativa para a emergência de sistemas que performam um comportamento linguístico semelhante ao do seres humanos. Contudo, a despeito desses avanços, Boden salienta que a inteligência artificial generativa ainda é incapaz de atuar com a linguagem do mesmo modo como o fazem os locutores humanos.
Sobre esse tópico, em artigo publicado no The New York Times, Chomsky, Roberts e Watumull (2023) afirmam que, não obstante a euforia e a esperança suscitadas pelo lançamento do ChatGPT, uma inteligência artificial desse tipo ainda não é capaz de desempenhar a mesma performance linguageira humana, articulando, para tanto, criatividade e restrições ético-sociais. Nossos dados parecem fazer coro a essa afirmação na medida em que constatamos um desempenho linguageiro-enunciativo do ChatGPT fortemente ancorado na forma como se situam os locutores humanos na interação com o chatbot. Ao produzirmos perguntas com diferentes graus de subjetividade, o ChatGPT espelha o grau de debreagem enunciativa, ajustando a inserção de marcas de subjetividade em suas respostas conforme o empreendem os seus interlocutores. Em suma, quanto mais expressões linguageiras subjetivantes manifestas explicitamente nas perguntas, mais a LIA emprega termos para se referir a si mesma e aos outros nas suas respostas.
Esse comportamento também está associado no nosso corpus à forma como o chatbot representa PDVs, consolidando posturas enunciativas de sobrenunciação e subenunciação, que revelam a construção de diferentes tipos de ethos para um mesmo enunciador. Nessa perspectiva, ao não utilizar dêiticos autorreferenciais e ao oferecer respostas construindo referentes num tom que simula impessoalidade, a LIA, por meio de uma postura de sobrenunciação, dá corpo a um ethos enciclopédico; ao passo em que, ao utilizar mais expressões autorreferenciais e representar PDVs num processo menos objetivante, a LIA faz emergir um ethos de assistente virtual por meio de uma postura de subenunciação. As mudanças no modo como o ChatGPT articula sua linguagem e representa PDVs atuam na efetivação de diferentes tipos de ethos para o mesmo sistema.
Longe de encerrar considerações sobre o assunto, esperamos que este artigo possa contribuir com os estudos sobre linguagem e inteligência artificial, colaborando com o avanço da interseccionalidade entre esses campos do saber.
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