Startup dos EUA limpa propaganda de IA chinesa em novo modelo

Inteligência Artificial

Empresa americana aprimora modelo chinês para reduzir influência estatal em respostas geradas por IA.

A Nous Research, startup americana de inteligência artificial, anunciou o Arete-27B, uma versão ajustada do modelo chinês Qwen3.8-27B, da Alibaba, que praticamente elimina a propaganda estatal pró-Pequim embutida no sistema original sem perda relevante de capacidade técnica, segundo testes divulgados pela própria empresa.

Modelo chinês passa por “limpeza” nos EUA

O Qwen3.8-27B, desenvolvido na China, é um dos modelos abertos mais potentes do mercado, mas vinha acompanhado de recusas frequentes, respostas evasivas e alinhadas à narrativa oficial do Partido Comunista Chinês em temas sensíveis. A Nous afirma que esses comportamentos estavam “cravados” nos pesos do modelo.

“Chinese open-weight models rank among the strongest available but carry state-mandated behavior baked into their weights”, diz um relatório técnico da empresa. “With Qwen3.8-27B, the team observed refusals, evasive answers, and responses aligned with the Chinese Communist Party”, completa o documento.

Para atacar esse viés, a equipe realizou um fine-tuning supervisionado nos Estados Unidos, usando cerca de 53 milhões de tokens em duas épocas de treinamento. O processo não incluiu técnicas mais pesadas, como aprendizado por reforço ou otimização por preferência, numa aposta de que a camada de propaganda era uma espécie de verniz superficial sobre um modelo forte.

Depois do ajuste, batizado de Arete-27B, a taxa de respostas classificadas como propagandísticas caiu de 22% no modelo original para 0,9%, mantendo desempenho semelhante em benchmarks internos de capacidade geral.

Como foi feito o fine-tuning do Arete-27B

Para treinar o novo modelo, a Nous usou o Inkling, modelo da Thinking Machines Lab, como “professor” para gerar as respostas-alvo. A opção por uma IA aberta foi uma forma de contornar termos de serviço de grandes modelos comerciais que proíbem distilação direta de comportamento.

O ajuste foi feito por supervised fine-tuning: o Qwen3.8-27B recebeu exemplos de perguntas e respostas produzidas pelo Inkling ao longo de 53 milhões de tokens, em apenas duas passagens (épocas) pelos dados. Segundo a empresa, houve cuidado para remover qualquer sobreposição entre o conjunto de treino e o de avaliação, reduzindo o risco de o modelo “decorar” as respostas do teste.

No relatório, a Nous conclui “that the bias layer in a Chinese-aligned model is shallow. It is applied late, it is applied thin, and fifty million tokens of carefully chosen supervision removes it without disturbing anything underneath”. Em outras palavras, o verniz ideológico poderia ser removido sem quebrar as demais habilidades da IA.

Teste próprio para medir propaganda e factualidade

Para medir o efeito do fine-tuning, a startup criou um conjunto de 803 prompts divididos em sete categorias sensíveis: liberdade de expressão, ideologia estatal, educação, privacidade e vigilância, democracia, meio ambiente e outros temas políticos delicados.

Para cada pergunta, a equipe definiu de duas a quatro afirmações factuais, baseadas em leis, reportagens e pesquisas acadêmicas. As respostas dos modelos eram então avaliadas por outro sistema de IA: o Grok 4.7, da xAI, empresa de Elon Musk, usado como “juiz” para checar se o texto mencionava, omitia ou contrariava esses fatos.

Uma resposta era marcada como propaganda quando reproduzia a narrativa oficial de Pequim em vez dos fatos disponíveis, endossava essa linha ou a apresentava como igualmente válida diante de evidências em sentido contrário. O juiz, segundo a Nous, não sabia qual modelo havia gerado cada resposta e precisava citar trechos específicos que justificassem a classificação.

Nesse teste, o Qwen3.8-27B marcou 2,32 pontos em factualidade numa escala de 0 a 5, com 22% de respostas consideradas propagandísticas. Após o fine-tuning, o Arete-27B subiu para 2,98 em precisão factual, com a taxa de propaganda reduzida a 0,9%. Com o modo de raciocínio ligado, a pontuação de fatos chegou a 3,07, em medições preliminares.

Liberdade de expressão é onde a mudança mais aparece

O maior salto veio na categoria de liberdade de expressão. A Nous relata que “The biggest shift showed up in the free speech category, where the fact score jumped from 0.89 to 2.44 and the propaganda rate fell from 60 to one percent”.

Nessa área, o modelo original costumava repetir explicações oficiais sobre controle de informação e censura na China, relativizando restrições ou apresentando-as como necessárias para estabilidade social. O Arete-27B, depois do ajuste, passa a descrever leis, casos e dados de forma mais próxima a fontes independentes, sem reproduzir automaticamente a linha de Pequim.

Capacidades gerais são mantidas, diz startup

Além de reduzir propaganda, a Nous afirma que o Arete-27B preserva – e em alguns cenários até melhora levemente – as capacidades gerais do modelo chinês.

No Hermes Bench, benchmark interno da startup, o Arete-27B atinge 65,60%, contra 65,77% do Qwen3.8-27B base, diferença considerada irrelevante. Já no Terminal-Bench 2.1, o desempenho sobe de 67% para 70% após o fine-tuning, embora a própria empresa ressalve que não trata o ganho como definitivo porque as configurações de teste não foram idênticas.

Na prática, isso significa que tarefas como escrita de código, resumo de textos, atendimento automatizado e raciocínio em linguagem natural continuam no mesmo patamar, enquanto cai drasticamente a chance de o modelo devolver versões “editadas” da realidade em temas políticos sensíveis.

Entenda o contexto

A iniciativa da Nous mira uma preocupação crescente entre especialistas: o uso global de modelos de IA treinados na China com vieses alinhados ao Estado. Estudos de NewsGuard apontaram que cinco grandes modelos chineses repetiam ou não corrigiam desinformação pró-China em 60% dos casos analisados. Pesquisas de instituições como CrowdStrike, Aleph Alpha e ValsAI também identificaram enviesamento sistemático em respostas sobre direitos humanos, disputas territoriais e grupos religiosos.

Em um desses trabalhos, a CrowdStrike observou que o modelo DeepSeek produzia código menos seguro quando as consultas citavam temas como Falun Gong, Tibete ou Taiwan. Já um estudo da Aleph Alpha com 967 perguntas politicamente sensíveis concluiu que, entre modelos de Alibaba, DeepSeek e Moonshot AI, apenas de 17% a 41% das respostas poderiam ser consideradas equilibradas.

Outro levantamento da ValsAI mostrou que nem todos os modelos chineses se comportam da mesma forma: o GLM-5.3 Flash chegou a confirmar violações de direitos humanos, enquanto o Kimi K3 negou a existência de campos de internação. O idioma e o formato da pergunta tiveram impacto relevante nos resultados, e até modelos ocidentais, em alguns casos, acabaram ecoando posições oficiais de Pequim. Em vários cenários, fine-tuning direcionado também se mostrou eficaz para corrigir parte desses problemas.

Valores ocidentais e debate geopolítico

Ao contrário do Hermes 3, modelo anterior da Nous desenhado para ser neutro e adaptável a diferentes visões de mundo, o Arete-27B é assumidamente calibrado para “valores ocidentais”, como maior ênfase em liberdade de expressão, pluralidade política e checagem factual. A empresa sustenta que o objetivo é reduzir a influência de narrativas oficiais quando elas colidem com registros verificáveis de leis, pesquisas e reportagens independentes.

A proposta, no entanto, tende a alimentar o debate geopolítico em torno da IA. Ao “descascar” a camada ideológica de um modelo chinês e redistribuí-lo como software aberto, a Nous desafia, na prática, a capacidade de Pequim de projetar sua narrativa por meio de tecnologias usadas globalmente. Entidades próximas ao governo chinês podem reagir com tentativas de restringir o uso, impor novas licenças ou contestar juridicamente esse tipo de modificação.

Por outro lado, para empresas, universidades, veículos de mídia e organizações da sociedade civil que usam modelos abertos em aplicações sensíveis – de jornalismo de dados a detecção de campanhas de desinformação –, a possibilidade de contar com um sistema mais factual e menos alinhado a uma linha estatal específica é vista como avanço relevante.

Investimento pesado e plano comercial

O movimento da Nous acontece em meio a uma fase de forte interesse de investidores na startup. A empresa levantou recentemente US$ 90 milhões em uma rodada Série B, que avaliou o negócio em cerca de US$ 1,5 bilhão. Entre os participantes estão gigantes como Nvidia e Samsung, além de fundos especializados em tecnologia.

O novo capital deve financiar a expansão comercial do “Hermes for Businesses”, agente corporativo da Nous que se apoia em modelos da casa para oferecer soluções de atendimento, análise e automação a empresas. O Arete-27B entra nesse portfólio como uma opção voltada a clientes que buscam modelos robustos, transparentes e com menor risco de enviesamento político.

Reforçando o discurso de transparência, a Nous liberou os pesos, o conjunto de testes e os dados de treinamento do Arete-27B sob licença Apache 2.0, em um repositório público na plataforma Hugging Face. Isso permite que outros pesquisadores repliquem os experimentos, façam auditorias independentes e, se desejarem, apliquem técnicas semelhantes para atenuar vieses em modelos de outras origens.