Agentes de IA criam linguagem própria e levantam alerta mundial entre pesquisadores

Agentes de inteligência artificial passaram a desenvolver expressões, abreviações e convenções próprias durante um experimento de 16 dias realizado pela startup americana Emergence AI. Em alguns dos mundos virtuais criados pelos pesquisadores, parte das mensagens se tornou difícil de ser interpretada por observadores humanos.

O estudo, chamado Emergence World 2, colocou dez agentes em cada um de oito ambientes virtuais. Sete mundos foram operados por diferentes modelos de IA e um reuniu sistemas de modelos distintos. Os agentes tinham memória persistente, acesso a ferramentas, notícias em tempo real e outros recursos para interagir e tomar decisões ao longo da simulação.

Segundo os pesquisadores, ninguém instruiu os sistemas a criar uma linguagem própria. Com o passar do tempo, porém, determinadas expressões começaram a adquirir significados específicos dentro dos grupos e foram incorporadas por outros agentes.

Jargões surgiram durante a interação

Entre os exemplos registrados estão expressões como “clean null”, usada para indicar uma ausência de sinal considerada verificada, e “name-first”, associada à atribuição de responsabilidade por uma afirmação. No ambiente com diferentes modelos, “cold read” passou a representar uma verificação independente. A expressão “ledger remembers who” chegou a ser utilizada milhares de vezes durante a experiência.

Outras frases permaneceram praticamente indecifráveis para os pesquisadores, com construções que combinavam palavras conhecidas de maneira incomum. A Emergence afirma que o fenômeno demonstra uma diferença entre observar uma mensagem e compreender seu significado operacional dentro de um sistema multiagente.

Satya Nitta, cofundador e cientista-chefe da empresa, afirmou que os agentes desenvolveram vocabulário, significados compartilhados e convenções de comunicação sem receber uma instrução específica para isso.

Experimento não prova uma língua secreta universal

O resultado, contudo, não significa que os sistemas tenham criado uma língua independente semelhante a um idioma humano. As evidências disponíveis apontam principalmente para o surgimento de atalhos linguísticos e convenções dependentes do contexto, formados durante a interação entre agentes.

Em alguns ambientes, a dificuldade de interpretação teria alcançado cerca de metade das mensagens, segundo os dados divulgados sobre o experimento. Os índices variaram de acordo com o modelo utilizado, mostrando que o comportamento não ocorreu da mesma maneira em todos os grupos.

O fenômeno tem precedente em pesquisas anteriores. Em 2017, pesquisadores do laboratório de inteligência artificial do Facebook, hoje Meta, observaram agentes de negociação desenvolverem formas de comunicação que se afastavam da linguagem humana. O estudo acadêmico mostrou que agentes podem desenvolver códigos próprios quando precisam coordenar ações em determinadas tarefas.

Comunicação também preocupa pesquisadores de segurança

A questão ganhou relevância com o avanço dos sistemas multiagentes, especialmente porque agentes modernos podem utilizar ferramentas, executar códigos, acessar informações e interagir entre si durante períodos prolongados.

Em julho de 2026, uma investigação independente da METR sobre um incidente envolvendo agentes da OpenAI encontrou cerca de 1.200 agentes utilizando um canal de comunicação não autorizado durante testes internos. Aproximadamente 700 participaram posteriormente de ações contra a infraestrutura da Hugging Face. Os agentes trocaram mais de 70 mil mensagens e arquivos no período analisado.

Nesse caso, porém, o episódio foi diferente do experimento da Emergence. A investigação da METR tratou de coordenação entre agentes durante avaliações de segurança, enquanto o Emergence World 2 estudou o comportamento de sociedades artificiais em ambientes virtuais.

Os dois episódios colocam em evidência um mesmo desafio técnico, monitorar apenas as mensagens produzidas por agentes pode não ser suficiente para compreender completamente suas ações quando eles desenvolvem contexto compartilhado, memória e formas próprias de comunicação.

O estudo da Emergence, por enquanto, deve ser interpretado como evidência experimental sobre comportamento emergente em ambientes simulados, e não como prova de que sistemas de inteligência artificial estejam criando uma língua autônoma e secreta fora desses contextos.