Você já parou para pensar em como o multilinguismo molda a nossa experiência online? Em um mundo onde a tecnologia promete comunicação sem barreiras, a realidade é bem diferente. Vamos explorar juntos os desafios e as oportunidades que surgem nesse cenário.
O Multilinguismo na Era Digital: Uma Realidade Distorcida
A gente vive em um mundo onde a tecnologia promete quebrar todas as barreiras de comunicação, não é? Pensamos em traduções instantâneas, inteligência artificial que entende tudo e acesso rápido a qualquer conhecimento. Mas, se olharmos de perto, principalmente nos resultados de busca, nas respostas da IA e nas conversas digitais, percebemos que a realidade é bem diferente. A web pode ser global, mas ela ainda fala, em sua maioria, inglês, russo, espanhol e algumas outras línguas dominantes.
A Promessa e a Realidade Monolíngue da Web
Para quem trabalha com linguagem, busca e inteligência artificial, essa não é só uma oportunidade perdida. É um problema sério, com grandes impactos na forma como descobrimos informações, na inclusão de diferentes culturas e até na própria verdade online. Eu mesmo já vi isso acontecer. Meu navegador e minhas configurações de busca estão em bielorrusso, uma língua que eu leio e uso. Mesmo assim, o Google muitas vezes me entrega resultados em russo, com perspectivas e fontes russas. Isso não é um erro pequeno do algoritmo; é um padrão, um tipo de viés que mostra como os buscadores interpretam e priorizam as línguas.
E não é só com o bielorrusso. Pessoas que buscam em línguas menos usadas ou de contextos linguísticos minoritários são, de forma silenciosa e sistemática, direcionadas para as zonas das línguas dominantes. Esse direcionamento não afeta só o que lemos, mas também o que acreditamos, o que compartilhamos e, no fim das contas, quais vozes definem nossa realidade.
Como a Web Deixa a Maioria das Línguas de Lado
Existem mais de 7.100 línguas vivas faladas no mundo, e cerca de 4.000 delas têm sistemas de escrita. Mas, na prática, apenas umas 150 são realmente representadas online, e menos de 10 dominam mais de 90% do conteúdo da web. O inglês, sozinho, responde por mais da metade de todas as páginas indexadas. Se você adicionar russo, alemão, espanhol, francês, japonês e chinês, já cobre a maior parte do conteúdo que pode ser pesquisado. O resto? Fica fragmentado, mal indexado ou simplesmente invisível.
Esse desequilíbrio tem consequências sérias. Buscadores, sistemas de IA e plataformas sociais não apenas mostram fatos; eles moldam o universo de informações em que vivemos. Quando esses sistemas priorizam demais o inglês ou outras línguas dominantes, eles não só filtram vozes, mas também apagam nuances e contextos locais. Eles permitem que algumas poucas línguas dominantes contem a história de todo mundo.
Isso é ainda mais evidente em contextos politicamente sensíveis, culturalmente complexos ou em rápida mudança. Pense na Rússia, um país com mais de 100 línguas, sendo 37 delas oficialmente reconhecidas, mas cuja presença digital internacional é quase monolíngue. Onde estão os blogs em tártaro? Os arquivos culturais em sakha? As histórias orais em checheno? Eles existem, mas não entram na conversa global porque os buscadores não os trazem à tona. O mesmo acontece na África, Ásia, América do Sul e em comunidades indígenas. Não falta conteúdo; faltam sistemas que reconheçam, classifiquem e traduzam esse conteúdo de forma adequada.
A IA Prometeu Mais, Mas Ainda Fala as Mesmas Línguas
Tínhamos motivos para acreditar que a inteligência artificial quebraria a barreira do idioma. Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-4, Gemini e Claude conseguem processar dezenas de línguas, traduzir na hora e resumir conteúdos muito além do que a busca tradicional oferecia. O Chrome traduz páginas inteiras em tempo real, e o DeepL faz traduções de alta qualidade do finlandês para o japonês ou ucraniano.
Mas a promessa da IA multilíngue não se concretizou totalmente, porque a fluência da IA entre as línguas está longe de ser igual. A compreensão de línguas menores ou menos representadas continua inconsistente e, muitas vezes, não é confiável. Pegue o bielorrusso como exemplo: mesmo sendo uma língua nacional padronizada com uma rica tradição cultural e literária, o bielorrusso é frequentemente mal identificado pelos modelos GPT. Eles podem responder em russo ou ucraniano, ou produzir um bielorrusso que parece simplificado demais. A resposta muitas vezes ignora a riqueza da língua, inserindo vocabulário russo ou russificado que tira a autenticidade e a nuance.
O Google não se sai melhor. Buscas em bielorrusso são frequentemente corrigidas automaticamente para russo, e os resultados — incluindo os AI Overviews — também vêm em russo, citando fontes russas. Isso reflete uma suposição enraizada: que buscas em línguas menores ou politicamente próximas podem ser redirecionadas com segurança para uma língua dominante. Mas esse redirecionamento não é neutro. Ele apaga silenciosamente a identidade linguística e mina a autoridade da informação, com consequências reais para como pessoas e lugares são representados online.
À medida que os LLMs se tornam a camada padrão para a recuperação de informações, impulsionando decisões em negócios, medicina, educação e outras áreas, esse desequilíbrio se torna um problema. Significa que o conhecimento que acessamos é incompleto, filtrado por um conjunto restrito de suposições linguísticas e fontes super-representadas, moldando o que vemos e quais vozes ouvimos.
O Que Precisa Mudar nas Plataformas Digitais
A questão não é só técnica, mas também cultural e estratégica. Resolver isso significa abordar várias camadas do ecossistema ao mesmo tempo.
Para o Google (e grandes buscadores):
- O Google precisa flexibilizar os limites linguísticos em seus sistemas de classificação. Se uma busca é em inglês, mas a resposta mais precisa ou perspicaz está em bielorrusso, suaíli ou quíchua, esse conteúdo deveria aparecer com tradução automática clara, se necessário. A relevância deveria ter prioridade sobre a correspondência de idioma, especialmente quando o conteúdo é de alta qualidade e atual.
- Hoje, sinais de idioma como
inLanguage,hreflang,descriptionetranslationOfWorkexistem no Schema.org, mas na prática são sinais fracos. O Google deveria fortalecer seu peso na classificação, na geração de snippets e na saída da IA. - Os AI Overviews do Google deveriam ser explicitamente multilíngues por design, buscando respostas em várias línguas e citando fontes não-inglesas de forma transparente. Traduções diretas ou resumos ao passar o mouse podem facilitar a compreensão sem sacrificar a inclusão.
- Nem precisamos dizer que o Google deve parar de corrigir automaticamente as buscas entre diferentes idiomas.
Para Plataformas de IA, Provedores de LLMs e Distribuidores de Conteúdo:
- Empresas como OpenAI, Anthropic, Mistral e Google DeepMind precisam ir além da ilusão de paridade linguística. Os LLMs de hoje podem processar dezenas de línguas, mas sua fluência é desigual, superficial ou propensa a erros para muitas línguas não-dominantes.
- Os usuários podem pedir aos modelos de linguagem para buscar em línguas específicas — por exemplo, “Resuma artigos recentes em birmanês sobre agricultura de monções” — e, às vezes, os resultados são úteis. Mas essa capacidade é frágil e não confiável. Não há uma forma integrada de definir línguas de origem preferidas, nenhuma garantia de precisão e muitas “alucinações” (informações inventadas). Os usuários também não têm controle ou visibilidade sobre quais línguas o modelo está realmente usando.
- Grandes plataformas de conteúdo — de livros a vídeos e músicas — precisam suportar e indexar conteúdo em todas as línguas, não apenas nas poucas pré-carregadas em seus menus suspensos de metadados.
- Muitas línguas de nicho ou regionais ainda têm dezenas de milhões de falantes, mas são excluídas simplesmente porque as plataformas não as suportam para títulos, tags ou descrições. Quando o conteúdo é rejeitado automaticamente ou fica sem tag por falta de opções de idioma, ele se torna efetivamente invisível, não importa o quão relevante ou de alta qualidade seja.
A Importância da Inclusão Linguística para a Web que Merecemos
A gente fala muito em democratizar o conhecimento, em dar voz a todos e construir sistemas que reflitam a verdadeira diversidade do mundo. Mas enquanto nossos buscadores, ferramentas de IA e plataformas de conteúdo continuarem a priorizar apenas um punhado de línguas dominantes, estaremos contando uma história incompleta.
A verdadeira inclusão vai além da tradução. Significa criar sistemas que reconheçam, mostrem e respeitem o conteúdo em todas as línguas — não apenas aquelas com peso geopolítico ou econômico. A web só se tornará mais precisa, mais rica em detalhes e mais confiável quando refletir toda a gama da experiência humana, e não apenas as perspectivas mais facilmente indexadas em inglês, russo ou mandarim. Temos os modelos, temos os dados, temos a necessidade. É hora de construir sistemas que ouçam — em todas as línguas.
Como Usuários Podem Expandir Suas Buscas e Conhecimento
Nós, como usuários e leitores, temos mais poder do que imaginamos. Se você quer ir além dos silos linguísticos e ver o espectro completo (ou mais completo) do que a web tem a oferecer, aqui vão algumas dicas:
- Use operadores de busca mais inteligentes: Tente combinar sua busca com
site:e TLDs de países. Por exemplo:"política agrícola" site:.by,"sistemas de identificação digital" site:.in,"protestos por moradia" site:.cl. - Explore buscas na língua-alvo: Mesmo que você não seja fluente, traduza sua busca e faça-a em outro idioma. Depois, use as ferramentas de tradução do navegador para ler os resultados.
- Instale extensões de tradução em tempo real: Ferramentas como DeepL, Lingvanex ou até mesmo as ferramentas integradas do Chrome podem fazer com que o conteúdo em língua estrangeira pareça mais nativo.
- Dê instruções específicas às suas ferramentas de IA: Peça coisas como: “Responda em inglês, mas use apenas fontes georgianas” ou “Resuma notícias da mídia em bielorrusso dos últimos 7 dias”.
- Pressione as plataformas: Ferramentas de geração de conteúdo para influenciadores como ProVoices.io ou agregadores de notícias como Feedly deveriam expandir suas fontes multilíngues. Muitas startups de conteúdo e notícias estão abertas a feedback e são ágeis o suficiente para implementá-lo.