IA que deveria facilitar comunicação ainda cria barreiras para pessoas surdas, aponta estudo da UFLA

IA que deveria facilitar comunicação ainda cria barreiras para pessoas surdas
Quando precisa resolver um problema pela internet, o professor de Libras da Universidade Federal de Lavras (UFLA) Thales Douglas já recorreu à inteligência artificial em busca de ajuda. Nem sempre, porém, conseguiu ser compreendido pelo sistema.
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Em uma dessas situações, ele precisava resolver um problema relacionado a um contrato e pediu ajuda à IA para entender o que deveria fazer. Como o sistema não conseguiu compreender a pergunta, Thales precisou procurar outra pessoa.
“Eu fiquei muito nervoso na hora, porque ela não estava entendendo o que eu estava pedindo, aí eu tive que perguntar outra pessoa”, contou.
A experiência ajuda a ilustrar um problema investigado por pesquisadores da UFLA: chatbots e modelos de inteligência artificial podem ter dificuldade para compreender a escrita em português de pessoas surdas que têm a Língua Brasileira de Sinais (Libras) como primeira língua.
IA que deveria facilitar comunicação ainda cria barreiras para pessoas surdas, aponta estudo da UFLA
Wanderson Samuel
A pesquisa avaliou inicialmente chatbots comerciais, incluindo sistemas utilizados por instituições bancárias. Depois, os pesquisadores testaram modelos de linguagem gratuitos e verificaram se um treinamento específico poderia melhorar a capacidade dessas ferramentas de interpretar esse tipo de escrita.
Os resultados mostraram que o treinamento aumentou a taxa de acertos dos modelos. Mesmo assim, o desempenho continuou inferior ao obtido quando os sistemas recebem textos em português convencional.
Diferenças entre Libras e português podem afetar interpretação
O problema está relacionado, entre outros fatores, às diferenças entre a estrutura da Libras e a do português. Para pessoas surdas que têm Libras como primeira língua, o português é uma segunda língua, principalmente em sua modalidade escrita.
O professor Denilson Alves Pereira, do Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas da UFLA e orientador do estudo, explica que a pessoa surda pode escrever em português reproduzindo características da estrutura da Libras.
“Quando as pessoas surdas que são educadas em Libras, para elas a Libras é a primeira língua, e o português acaba sendo uma segunda língua. Então, quando elas vão escrever em português, como elas estão mais habituadas com a Libras, elas tendem a escrever como se fosse a tradução da Libras para o português”, explica.
Diferenças entre Libras e português podem afetar interpretação
Reprodução
Uma forma utilizada para representar essa tradução é a Glosa. O recurso é usado por intérpretes e estudantes de Libras para registrar sinais e estruturas da língua de sinais, mas não é um sistema oficial de escrita da Libras.
Segundo Denilson, uma frase em português como “você já comeu o biscoito de sabor banana?” poderia aparecer em uma forma próxima da Glosa como “biscoito, banana, você já comer?”.
“Então, com o verbo só no infinitivo, a ordem das palavras não são as mesmas. Normalmente não se usa artigos, preposições”, explica.
A escrita pode, portanto, conter palavras conhecidas pelos sistemas de inteligência artificial, mas organizadas de maneira diferente daquela presente nos textos convencionais usados para treinar os modelos.
Teste que revelou a dificuldade
Na primeira etapa da pesquisa, os pesquisadores simularam interações entre pessoas surdas e chatbots de quatro redes bancárias. O objetivo era verificar se os sistemas conseguiriam interpretar textos escritos nesse formato e oferecer respostas adequadas.
O resultado apontou dificuldades dos chatbots para compreender as mensagens. “Foi isso que a gente avaliou e o resultado é que não. Não estão preparados”, afirma Denilson.
Segundo ele, os sistemas apresentaram desempenho melhor quando receberam textos em português convencional.
“Se ele foi treinado com dados em português, com textos formais em português, ele tende a entender bem textos formais em português. Mas se ele não for treinado com uma língua da forma que os surdos escrevem, que não é o português formal, ele vai ter dificuldade de entender essa forma de escrita, mesmo que as palavras sejam em português”, explica.
O tradutor e intérprete de Libras da UFLA Wanderson Samuel também aponta a falta de dados específicos como uma das razões para a dificuldade.
“Quando os surdos fazem as inversões dentro da língua portuguesa, porque ele escreve em português, mas tem trocas, por exemplo, um advérbio temporal, de tempo, ele pode ir para o início da frase porque ele vê primeiro o tempo para depois ele marcar o local. Então, são características da língua que se reproduzem na escrita e que a IA não tem um modelo para comparar e entender”, afirma.
Treinamento aumentou taxa de acertos
Depois de avaliar os chatbots comerciais, os pesquisadores passaram a testar modelos de linguagem que podem ser utilizados gratuitamente e executados localmente em computadores.
A equipe criou uma base com cerca de 55 mil conversas no formato de escrita em Glosa e utilizou esse material para fazer o chamado fine-tuning, ou ajuste fino dos modelos.
A técnica consiste em realizar um treinamento adicional em modelos de linguagem que já passaram por um treinamento inicial, direcionando-os para uma tarefa ou conjunto de dados específico.
Foram avaliados seis modelos: Qwen2.5-7B, Qwen2.5-14B, Phi-4-14B, Llama-3.1-8B, Llama-3.2-3B e Zephyr-7B. Sem o treinamento específico, a acurácia dos modelos para interpretar esse tipo de texto era inferior a 49%. Depois do ajuste, houve melhora.
Equipe criou base com cerca de 55 mil conversas para testar modelos
Solen Feyissa/Pexels
O Qwen2.5-14B alcançou o maior desempenho final, com média de 54,6% de acertos após sete horas e 48 minutos de treinamento.
Já o Phi-4-14B apresentou o maior ganho percentual: passou de 0,01% para 53,6% de acertos após 11 horas e 57 minutos de treinamento.
“E o resultado é que após a gente fazer esse treinamento, a taxa de acertos dele é maior”, afirma Denilson.
Segundo o professor, o resultado confirmou a hipótese de que o treinamento específico poderia melhorar a interpretação desse tipo de escrita.
“Se a gente treinar um modelo em Glossa, o resultado realmente é melhor do que um modelo não treinado especificamente para Glossa. Então, foi essa a nossa hipótese que a gente conseguiu confirmar”, afirma.
Apesar da melhora, o treinamento não fez com que os modelos passassem a apresentar desempenho superior ao obtido com o português convencional.
“O modelo continua sendo ainda melhor se a pergunta for em português e a resposta em português. Então, a gente ainda não conseguiu fazer um modelo que seja melhor para as pessoas surdas, mas pelo menos a gente consegue melhorar um modelo que não foi treinado para pessoas surdas”, explica Denilson.
A pesquisa também comparou o desempenho dos modelos em diferentes idiomas. Em uma das avaliações, o Qwen2.5-7B, sem ajuste fino, chegou a uma acurácia de 68,5% em textos em inglês e 57% em português. O desempenho em textos em Glosa permaneceu inferior mesmo após o treinamento específico.
Barreira pode afetar outros serviços digitais
Para Wanderson, a dificuldade não fica restrita aos chatbots bancários. Ela pode afetar diferentes serviços digitais que utilizam inteligência artificial.
“Realmente a principal barreira é a da língua. Porque todas essas inteligências artificiais precisam de um comando correto para que você tenha a resposta satisfatória”, afirma.
Segundo ele, uma pessoa surda que tenha dificuldade com o português escrito pode encontrar obstáculos ao utilizar diferentes sistemas. “Então, digitalmente, ela vai ser bloqueada pela forma que ele escreve”, diz.
Barreira pode afetar outros serviços digitais
Matheus Bertelli/Pexels
Wanderson afirma que essa dificuldade também está relacionada ao processo de aprendizagem do português por parte de pessoas surdas.
“O surdo, por lei, ele tem direito de ter o português como segunda língua na forma escrita. Mas a grande questão está no ensino básico, porque a maioria dos surdos, eles vão para a escola e ainda não se tem escolas preparadas para o ensino específico para surdo”, afirma.
Segundo ele, a educação bilíngue pode contribuir para esse processo, com Libras como língua de instrução e português escrito como segunda língua.
“As escolas, elas teriam que ter como primeira língua a língua de sinais, como segunda língua a língua portuguesa, escrita”, explica.
Para professor, IA também precisa incorporar Libras
Thales conta que a experiência com inteligência artificial varia entre pessoas surdas, inclusive por causa das diferenças no domínio do português escrito.
“Eu sou bilíngue. Eu uso o português e a Libras, mas eu tenho um certo conforto nisso. Tem outros surdos que têm muito mais barreiras e dificuldades”, afirma.
Ele explica que, mesmo tendo maior domínio do português, ainda encontra dificuldades quando as respostas da IA são muito longas.
“Quanto mais simples ali for a resposta, mais fácil de entender claramente, principalmente os surdos que têm uma educação, uma formação menor”, diz.
Thales também afirma que muitos surdos têm mais domínio da Libras do que do português escrito, o que pode dificultar a interação com ferramentas que foram treinadas principalmente com textos em português.
“A IA precisa combinar com a língua de sinais. Ter esse corpus para que fique mais fácil”, afirma.
Próximo passo: usuários reais
Até agora, o estudo da UFLA foi realizado por meio de simulações. Para produzir a base usada no treinamento, os pesquisadores traduziram conversas para um formato próximo da Glosa.
Por isso, o próximo passo é verificar se os resultados se repetem quando os textos forem produzidos diretamente por pessoas surdas.
“A gente simulou isso fazendo uma tradução para a glosa. Isso é uma aproximação, mas não é o resultado real”, explica Denilson.
Os pesquisadores pretendem avaliar textos produzidos por usuários surdos e comparar os resultados com aqueles obtidos na primeira etapa.
“A gente acredita que seria bem aproximado, mas só podemos falar isso se a gente realmente fizer um estudo diretamente com essas pessoas”, afirma.
Próximo passo da pesquisa é testar com usuários reais
Freepik/Reprodução
A coleta de dados reais, porém, também apresenta desafios. Segundo Denilson, textos encontrados em ambientes acadêmicos podem misturar a escrita espontânea das pessoas surdas com conteúdos copiados da internet ou produzidos com auxílio de inteligência artificial.
“Esse poderia ser um próximo passo, tentar encontrar e ter uma metodologia para extrair melhor esses dados reais para treinar esses modelos”, afirma.
Para o professor, uma aplicação prática dos resultados seria incorporar esse tipo de treinamento aos sistemas comerciais.
“Pegar esses chatbots bancários, por exemplo. Se utilizasse a mesma técnica que fizemos aqui nessa pesquisa, incluísse isso no produto deles, provavelmente eles vão ter uma melhora na hora de atender as pessoas surdas”, afirma.
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