Mecanismo da intenção comportamental pública de usar IA generativa para co-criação de imagens de contos populares

Por que histórias e ferramentas inteligentes caminham juntas agora

Os contos populares estão entre os tesouros mais antigos da humanidade, mas em um mundo dominado por vídeos curtos e feeds infinitos eles têm dificuldade em competir. Este estudo faz uma pergunta atual: pessoas comuns podem usar inteligência artificial generativa — ferramentas de criação de imagens como as por trás da arte em IA de hoje — para ajudar a manter vivos os contos tradicionais? E tão importante quanto, o que leva alguém a decidir se quer ou não usar essas ferramentas para co-criar imagens de histórias populares?

Velhas narrativas em um novo mundo midiático

Em vários países, os contos populares são oficialmente celebrados como parte do “patrimônio cultural imaterial”, mas frequentemente recebem pouca proteção real ou atenção pública. A maioria ainda é passada pela oralidade ou por texto impresso, formatos que podem parecer distantes em um ambiente digital saturado de imagens. Museus e arquivos preservam materiais, mas raramente convidam o público em geral a participar. A IA generativa altera esse cenário ao permitir que não especialistas transformem prompts simples em imagens ricas, reduzindo a barreira técnica para a narrativa visual. Os autores argumentam que essa mudança pode transformar audiências passivas em colaboradoras ativas na reconfiguração e disseminação de contos tradicionais.

O que molda a disposição das pessoas em participar

Para entender por que alguém usaria ou não a IA para co-criar imagens de contos populares, os pesquisadores combinaram duas teorias comportamentais bem conhecidas: o Modelo de Aceitação de Tecnologia e a Teoria do Comportamento Planejado. Dessas teorias extraíram elementos clássicos, como quão útil e fácil de usar as pessoas percebem uma ferramenta, quão positivas são suas atitudes em relação ao uso, quanto influência sentem de amigos ou da sociedade e quanto controle acreditam ter sobre o processo. Em seguida, adicionaram três elementos novos, adequados a esse contexto cultural: como as pessoas avaliam a qualidade e o impacto emocional das imagens geradas por IA, quão confiantes se sentem em sua própria capacidade de usar a IA criativamente e se carregam um viés contra obras conhecidas por terem sido feitas por IA em vez de por humanos.

Das respostas do questionário a padrões ocultos

A equipe coletou 682 respostas de pesquisa online de adultos na China, a maioria familiarizada tanto com ferramentas de IA quanto com histórias tradicionais. Os participantes viram exemplos de imagens geradas por IA e desenhos feitos à mão baseados no mesmo conto popular e depois avaliaram afirmações sobre seus sentimentos, expectativas e intenções em uma escala de cinco pontos. Os pesquisadores primeiro usaram uma técnica estatística chamada modelagem por equações estruturais para testar quais fatores direta ou indiretamente incentivavam ou desencorajavam o uso da IA para co-criação de imagens de histórias. Em seguida, alimentaram os resultados em vários modelos de aprendizado de máquina, que trataram os fatores psicológicos ocultos como entradas e aprenderam a prever se uma pessoa tinha intenção forte ou fraca de usar IA, permitindo à equipe explorar relações tanto simples quanto mais complexas e não lineares.

Forças ocultas: qualidade, dúvida e confiança

A análise revelou que duas forças puxam em direções opostas. Quando as pessoas percebem as imagens geradas por IA de contos populares como altas em polimento técnico, significado e impacto emocional, a disposição de usar a IA cresce acentuadamente depois que a qualidade ultrapassa certo limiar. Mas quando mantêm um forte viés contra a própria ideia da IA como criadora cultural — preferindo obras que acreditam ser feitas por humanos — sua intenção cai de forma constante, independentemente da qualidade real. Esse viés de identidade também reduz a percepção social de que “as pessoas ao meu redor aprovam isso”, enfraquecendo o efeito de incentivo das normas de grupo. Ao mesmo tempo, confiança interna e senso de controle importam: pessoas que acreditam que conseguem manusear as ferramentas e orientar os resultados têm muito mais probabilidade de participar, especialmente quando as ferramentas parecem realmente fáceis de usar e alinhadas às suas expectativas.

O que os resultados significam para o futuro dos contos populares

Em termos simples, o estudo mostra que as pessoas estão dispostas a usar IA generativa para revitalizar contos populares se três condições forem atendidas: as imagens devem ser emocional e culturalmente satisfatórias, as ferramentas devem parecer acessíveis e responsivas, e os usuários devem sentir que eles — não a máquina — continuam sendo os verdadeiros contadores de histórias. Resultados de baixa qualidade, interfaces desajeitadas ou a sensação de que “a IA não tem o direito de falar pela nossa cultura” podem minar essa disposição. Os autores sugerem que designers, educadores e instituições culturais se concentrem em elevar a qualidade artística e cultural das imagens de IA, tornar as interfaces mais amigáveis, criar caminhos de aprendizagem que aumentem a confiança dos usuários e enquadrar a IA claramente como ajudante, e não substituta, dos contadores de histórias humanos. Nessas condições, a IA generativa pode se tornar uma aliada poderosa para manter os contos populares vibrantes para as gerações futuras.

Citação: Kong, X., Liu, Y., Shi, Y. et al. Mechanism of public behavioral intention to use generative AI for folk story image co-creation. npj Herit. Sci. 14, 164 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-025-02285-7

Palavras-chave: IA generativa, contos populares, patrimônio cultural, participação pública, aceitação de tecnologia