A crescente presença de conteúdos produzidos por modelos de linguagem tem ampliado a suspeita dos leitores sobre o que realmente foi escrito por humanos. Embora seja difícil apontar sinais específicos, a Wikipedia vem desenvolvendo, desde 2023, um método próprio para reconhecer textos gerados por inteligência artificial. O resultado é um guia público, considerado por muitos especialistas como o material mais completo disponível para ajudar a identificar esse tipo de escrita.
Projeto busca conter proliferação de textos gerados por IA
O esforço faz parte do Project AI Cleanup, iniciativa criada por editores da Wikipedia para lidar com o grande volume de edições recebidas diariamente, muitas delas produzidas por ferramentas de IA. Em estilo característico da plataforma, o grupo elaborou um documento robusto, repleto de exemplos e análises, apresentando sinais práticos que diferenciam textos humanos de produções automatizadas.
O guia também confirma um ponto que já se suspeitava: ferramentas automáticas de detecção de IA são, na prática, pouco confiáveis. Em vez disso, os editores focam em padrões de linguagem amplamente presentes na internet — e, por consequência, muito comuns no treinamento dos modelos generativos.
Os principais sinais observados pelos editores da Wikipedia
Entre os elementos mais recorrentes encontrados em textos gerados por IA, o guia destaca:
- explicações genéricas sobre a importância de um tema, com expressões como “um momento crucial”;
- exagero na descrição de aparições ou citações na mídia para tornar um assunto mais relevante;
- uso frequente de estruturas com verbos no gerúndio para sugerir importância, como “refletindo a relevância contínua”;
- linguagem vaga e com tom publicitário, típica de propagandas e posts promocionais.
Segundo os editores, esse conjunto de características aparece de maneira consistente em textos criados por modelos de linguagem e tende a se repetir mesmo com o avanço da tecnologia. Embora seja possível mascarar esses padrões, eliminá-los totalmente é uma tarefa difícil, já que estão enraizados nos dados usados no treinamento das IAs.
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A análise ainda sugere que, à medida que o público se torna mais apto a identificar esses elementos, o impacto pode ser significativo — tanto na forma como a informação é consumida quanto nas estratégias adotadas para combater o conteúdo automatizado.
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