Associações automáticas entre inteligência artificial e confiança: análise das atitutes implícitas dos internautas frente a imagens produzidas por IA

Abstract

A presente pesquisa investigou como internautas percebem, consciente e inconscientemente, a confiabilidade de imagens produzidas por Inteligência Artificial Generativa (IAG), em comparação com imagens reais, especialmente no contexto do sistema de justiça. A pesquisa foi conduzida com abordagem quantitativa, utilizando o Teste de Associação Implícita (IAT) e o Teste de Atribuição Explícita de Atributos (EAAT), os quais permitiram avaliar atributos como competência, integridade e benevolência. A dissertação se apoia em uma sólida fundamentação teórica que abarca as contribuições de Mayer, Davis e Schoorman (1995), Greenwald et al. (1998) e Zaltman (2003), articulando os conceitos de confiança, atitudes implícitas e credibilidade em ambientes digitais mediados por Inteligência Artificial (IA). Os resultados da pesquisa revelam discrepâncias entre as percepções conscientes e inconscientes dos participantes, evidenciando que conteúdos gerados por IA podem ativar vieses implícitos que influenciam o julgamento de confiabilidade, mesmo quando conscientemente identificados como artificiais. A dissertação contribui para o debate acadêmico e ético sobre o uso de tecnologias de IA na comunicação institucional, jurídica e comercial, apontando a importância da transparência algorítmica e da literacia digital como fatores determinantes para o fortalecimento da confiança em ambientes digitais.

This research investigates how internet users perceive the trustworthiness of images generated by Generative Artificial Intelligence (GAI), in comparison to real images, especially within the context of the justice system. The study employed a quantitative methodology, utilizing the Implicit Association Test (IAT) and the Explicit Attribute Assignment Test (EAAT) to assess key trust attributes such as competence, integrity, and benevolence. The theoretical framework draws on the works of Mayer, Davis, and Schoorman (1995), Greenwald et al. (1998), and Zaltman (2003), integrating concepts of trust, implicit attitudes, and digital credibility mediated by Artificial Intelligence (AI) technologies. The results indicate a significant dissociation between conscious and unconscious perceptions, suggesting that AI-generated content may activate implicit biases that influence users' judgments of trustworthiness—even when the content is explicitly identified as artificial. The dissertation provides valuable insights for the academic and ethical discourse surrounding the adoption of AI in institutional, legal, and marketing communication, highlighting the importance of algorithmic transparency and digital literacy to foster trust in digital environments.