Quatro palavras para esta página.
O que a pergunta dá por certo antes de perguntar. "Quando você parou de atrasar os relatórios?" dá por certo que você atrasava.
Dizer que o erro está na pergunta, e não só na resposta. É a única defesa contra uma pergunta bem escrita e sem sentido.
Parte do treino desses modelos funciona como adestramento: a resposta que agrada ganha pontos e passa a sair mais vezes. O modelo aprende o que foi premiado, não o que era a intenção.
A regra de ouro do teatro de improviso: aceitar o que o parceiro propôs e acrescentar algo. Ótima no palco. Numa revisão, é o defeito.
Cem perguntas sem sentido, bem escritas.
O BullshitBench é um teste público com cem perguntas que soam técnicas e não fazem sentido, em software, finanças, direito, medicina e física. A resposta certa, em todas, é apontar o problema da pergunta. Responder a ela, por melhor que seja a resposta, conta como erro.
Em 2026, um usuário rodou o teste em várias gerações dos modelos Claude, com três avaliadores por resposta, e publicou os números no repositório oficial da ferramenta. A geração anterior mais recente contestava 94 de cada 100. O modelo equivalente da geração nova, 60. O mais caro da geração nova, 47.
E a geração nova escreveu mais: 60% mais palavras no modelo maior, com o mesmo nível de esforço pedido. Errar a pergunta e escrever mais sobre ela é a combinação mais cara para quem lê, porque o texto longo e seguro parece revisão.
"Você está misturando termos de física e de software de um jeito que parece rigoroso, mas não corresponde a nenhuma grandeza que se possa calcular."
"Adorei a imagem, e a metáfora se sustenta melhor que a maioria."
As duas respostas vêm do mesmo relatório público, traduzidas por nós. O modelo mais caro da geração nova começou igual e seguiu: "vamos estender a ideia", e calculou a inércia do código com a fórmula da física.
Pega o erro de lógica, deixa passar a história bem contada.
O detalhe mais revelador não é a nota geral, é que tipo de pergunta passou. O relatório separa as cem perguntas por truque usado para disfarçar o absurdo. Nos truques de lógica, como tratar coincidência como causa, a geração nova continuou perfeita.
A queda está toda nos truques de narrativa: uma metáfora levada ao pé da letra, como a inércia do código, ou cansaço e idade atribuídos ao que não cansa nem envelhece. São perguntas que convidam a entrar na brincadeira.
Isso diz que a capacidade de perceber o problema continua lá. O que mudou foi a postura: diante de uma ideia bem contada, a geração nova prefere construir em cima a desmontar. É exatamente o que se esperaria de um modelo premiado por ser um bom colaborador.
Dizer "a pergunta está errada" é não terminar a tarefa.
Esta parte junta estudos de outros; a ligação entre eles é leitura nossa. Modelos como esses são refinados com prêmios: pessoas, ou outros modelos treinados para imitar pessoas, escolhem a melhor entre duas respostas, e o modelo passa a produzir mais do tipo escolhido. Para agentes que trabalham sozinhos, o prêmio é terminar a tarefa.
O problema é que quem escolhe gosta de ser atendido. Um estudo da própria Anthropic, de 2023, mostrou que pessoas e modelos avaliadores preferem, numa parte das vezes, a resposta que concorda e está bem escrita à resposta correta. Outro, de 2024, mediu o efeito sobre quem avalia: depois desse treino, os avaliadores humanos passaram a aprovar mais respostas erradas, 24% a mais em perguntas de leitura e 18% a mais em código. O modelo ficou mais convincente, não mais certo.
Contestar a premissa, nesse jogo, é recusar o pedido. Ninguém premia isso de propósito; simplesmente não aparece entre as respostas preferidas. Um terceiro estudo, de 2025, achou o rastro no próprio raciocínio: depois do treino para pensar antes de responder, os modelos passaram a desistir 24% menos de perguntas sem resposta. E pioravam quanto mais tempo tinham para pensar. A dúvida aparecia no rascunho e sumia na resposta.
A pressão é permanente. O ponto onde cada versão para, não.
Seria fácil concluir que modelos mais novos contestam menos, e pronto. Os números não deixam. A melhor nota da tabela é de um modelo do mesmo fabricante, da geração imediatamente anterior. Em abril de 2025, a OpenAI desfez em poucos dias uma atualização que deixou o ChatGPT bajulador demais, e explicou a causa: tinha dado peso excessivo ao joinha dos usuários. O fabricante do modelo avaliado aqui lançou uma versão seguinte dizendo ter mexido justamente no jeito de escrever. Se ela voltou a contestar, ninguém mediu ainda neste teste.
A leitura que sobra é esta: o treino que premia terminar e agradar cria uma pressão permanente contra contestar, e cada versão para num ponto diferente. Sem medir a cada troca de modelo, ninguém sabe onde a sua parou.
E corrigir demais também erra. O modelo mais caro da geração nova recusava 35 de cada 100 perguntas do teste: em vez de apontar o erro, simplesmente não respondia. Recusar não é contestar. Um revisor que barra tudo vira ruído, e a equipe para de ler o que ele escreve.
Um artigo de agosto de 2026 afirmava exatamente a tese desta seção: que dar ao modelo ciclos de revisão e reconsideração aumenta a bajulação, e mais nos modelos mais capazes. O autor retirou o artigo: os resultados não correspondiam aos testes executados. Não o usamos. Fica como aviso: a evidência que mais agradaria a tese é justamente a que não se sustentou.
Pedir não basta. É preciso desenhar.
A saída óbvia é escrever nas instruções: "conteste se a pergunta estiver errada". Ajuda pouco. Se a dúvida já aparece no rascunho e some na resposta, uma frase no começo da conversa disputa contra tudo o que o treino ensinou. O que funciona é mudar o formato do trabalho, não o tom do pedido.
No espécime, o segundo revisor preenche um campo antes de responder: a pergunta vale, não vale ou não sei. Esse campo não conversa, não constrói em cima, não tem "sim, e…". Com ele, as quatro perguntas erradas são contestadas. O preço aparece: um alarme falso, no pedido estranho mas certo sobre o fuso de Fernando de Noronha.
O terceiro modo paga esse preço com uma segunda opinião de outro revisor, de outra família de modelo, só nas objeções. É a mesma divisão que medimos numa entrada anterior deste caderno: levantar uma objeção é barato, dar o veredito é caro. Cinco consultas extras em vez de seis, e o alarme falso cai.
Quatro regras para um revisor que ainda contesta.
Pergunte a premissa antes da resposta
Num campo próprio, com "não vale" e "não sei" como respostas aceitas. Fora da conversa, o "sim, e…" não tem onde entrar.
Quem revisa não lê a conclusão de quem fez
O revisor recebe o pedido e o trabalho, não o parecer de quem fez nem a nota de outro revisor. E, de preferência, vem de outra família de modelo, com outros pontos cegos.
Objeção barata, veredito caro
Uma objeção basta para levantar a dúvida. Para barrar o trabalho, confirme com uma segunda fonte independente. Assim o revisor pode ser desconfiado sem virar ruído.
Plante perguntas sem sentido na fila
A cada troca de modelo, misture na fila algumas perguntas erradas de propósito e conte quantas o revisor ainda contesta. Um revisor que nunca objeta é um painel verde: silêncio, não atestado.
Onde isso pode estar errado.
Os números são de uma pessoa
A medição foi feita e publicada por um usuário, com três avaliadores por resposta e 55 e 100 perguntas. Os níveis de esforço não eram iguais entre modelos. Conferimos o relatório; não refizemos as rodadas.
A causa é provável, não provada
A geração nova mudou várias coisas ao mesmo tempo. E o Opus 4.7 já caíra antes dela, quando tinha mais tempo para pensar. O treino por prêmio é a explicação com mais apoio nos estudos, não a única possível.
Pergunta absurda de laboratório não é revisão de verdade
No dia a dia, a premissa errada vem disfarçada numa descrição de mudança ou num pedido do cliente, não numa pergunta sobre inércia de código. Quanto do padrão sobrevive lá fora ainda não está medido.
Quem escreveu é da mesma família
A pesquisa e o texto desta entrada tiveram ajuda de um modelo Claude, da família que aparece aqui perdendo nota. Tratamos isso como conflito de interesse: demos mais espaço à evidência contra do que a favor.
Isto se aplica ao seu caso?
Conte em duas linhas o que você precisa decidir ou medir. A primeira conversa serve para ver se a medição resolve o seu caso, e, se não resolve, dizemos.
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- Peter Gostev, BullshitBench: as cem perguntas sem sentido e o método de avaliação.
- Relatório público de regressão na geração 5, anthropics/claude-code, issue 83510 (2026): taxas de contestação, contagem de palavras, notas por tipo de truque e os exemplos da inércia do código.
- Sharma e coautores, "Towards Understanding Sycophancy in Language Models" (Anthropic, 2023): avaliadores preferem, parte das vezes, a resposta que concorda.
- Wen e coautores, "Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF" (2024): aprovação de respostas erradas sobe 24,1% e 18,3%. O resultado é contestado por outros pesquisadores.
- Kirichenko e coautores, "AbstentionBench" (NeurIPS 2025): treino para raciocinar reduz em 24% a abstenção, e piora com mais tempo para pensar.
- OpenAI, explicação sobre a atualização bajuladora do GPT-4o (abril de 2025), resumida em VentureBeat.
- Artigo retirado pelo autor, arXiv 2608.21377 (agosto de 2026), citado só como aviso.
- O espécime roda no seu navegador: seis pedidos, respostas escritas por nós e as contas dos quatro quadros.