Epoca Negócios
Com textos produzidos por inteligência artificial cada vez mais parecidos com aqueles escritos por pessoas, descobrir quem – ou o que – está por trás de uma publicação tornou-se uma tarefa mais complicada. Estrutura excessivamente regular, frases genéricas e ausência de fontes ainda podem levantar suspeitas, mas nenhum desses sinais, isoladamente, comprova o uso de IA. O mesmo vale para ferramentas criadas especificamente para essa tarefa. Detectores como GPTZero, Copyleaks e Originality.ai analisam padrões estatísticos da escrita e tentam estimar a probabilidade de um conteúdo ter sido produzido por inteligência artificial. O problema é que eles também erram: podem classificar um texto humano como artificial ou deixar de reconhecer um conteúdo gerado por uma máquina. Por isso, especialistas defendem uma mudança de abordagem. Mais importante do que perguntar simplesmente "este texto foi escrito por IA?" é investigar de onde veio aquela informação, quais evidências sustentam o que está sendo dito e se fontes independentes confirmam o conteúdo. A questão ganha peso às vésperas das eleições de 2026, quando ferramentas generativas permitem produzir em escala não apenas textos, mas imagens, vídeos e áudios sintéticos. Neste ano, o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) atualizou as regras para a campanha e passou a exigir que o uso de conteúdo sintético multimídia em propaganda eleitoral seja informado de maneira explícita, destacada e acessível.
Uma nova cartilha da Associação Nacional do Mercado e Indústria Digital (AnaMid), compartilhada com Época NEGÓCIOS, reúne orientações para reconhecer desinformação e conteúdo gerado por IA. No caso dos textos, o material aponta como possíveis sinais estruturas excessivamente regulares, repetição de frases, informações genéricas e pouca variação no tamanho das sentenças e dos parágrafos. A própria cartilha, porém, faz a ressalva fundamental: nenhum detector é 100% preciso e a análise automatizada deve ser combinada à avaliação humana. “Os modelos estão ficando bons e sempre vai ter indícios de marca, mas pode ser que daqui a um tempo fique mais difícil e a gente fique mais confuso”, afirma Rodrigo Neves, presidente da AnaMid. Para ele, a preocupação não deveria se limitar ao período eleitoral. Conteúdos sintéticos podem ser empregados para enganar consumidores, prejudicar empresas ou simplesmente espalhar informações falsas no cotidiano. “Hoje, com tanto conteúdo produzido artificialmente, tudo o que você lê é bom de se fazer uma checagem. Nome de alguém, cidade onde foi realizado, datas, entre outras. Tem coisas que, se você não pauta bem, a IA vai produzir errado”, diz Neves. Antes do detector, procure a origem A primeira providência ao encontrar uma informação suspeita não deveria ser copiá-la para um detector de IA. A recomendação de especialistas é procurar a fonte original. “Quem publicou? Existe uma versão original? É possível identificar quando e onde aquele conteúdo apareceu pela primeira vez?”, afirma Carol Luck, coordenadora do Projeto Brief, iniciativa da Quid voltada à comunicação política. O segundo passo é buscar confirmação independente. Se um texto afirma que uma pessoa fez determinada declaração, por exemplo, vale procurar a entrevista, discurso, documento ou publicação original. Datas, números, nomes e locais também podem ser pesquisados separadamente. A lógica aparece igualmente na cartilha da AnaMid: o guia recomenda identificar a afirmação que precisa ser verificada, procurar múltiplas fontes independentes, conferir números e citações originais e consultar serviços de checagem. A estratégia é especialmente importante porque um conteúdo não precisa ter sido produzido por IA para ser falso – e um texto produzido por IA não é necessariamente falso. São questões diferentes: uma diz respeito à autoria ou ao processo de produção; a outra, à veracidade das informações. Algumas características ainda podem servir como pistas. Segundo a cartilha da AnaMid, textos sintéticos podem apresentar estrutura muito uniforme, transições excessivamente regulares entre parágrafos, repetição de construções semelhantes, informações genéricas ou óbvias e pouca variação no comprimento das frases. A ausência de detalhes específicos e a apresentação de exemplos muito convencionais também aparecem entre os indícios citados pelo documento. Mas esses elementos precisam ser interpretados com cuidado. Um autor humano pode escrever de maneira extremamente formal e padronizada, enquanto um modelo pode ser instruído a produzir frases curtas, cometer erros ou imitar estilos menos previsíveis. O mesmo problema ocorre quando o conteúdo é híbrido: uma pessoa pode escrever um texto, pedir que uma IA revise alguns parágrafos e depois voltar a editá-lo.
Detectores de IA funcionam? Eles podem ajudar, mas não oferecem um veredito. Os detectores procuram padrões estatísticos associados à escrita produzida por modelos de linguagem. Em geral, avaliam elementos como previsibilidade das palavras, repetição de estruturas e regularidade do vocabulário. Para a reportagem, algumas ferramentas foram submetidas a textos humanos, sintéticos e híbridos. A depender dos casos, elas reconheceram corretamente os exemplos totalmente humanos ou totalmente produzidos por IA, mas tiveram problemas quando os dois tipos de escrita apareceram juntos. Em um dos testes, por exemplo, o Copyleaks classificou como 100% gerado por IA um texto híbrido – e o mesmo aconteceu em outras duas plataformas. O próprio GPTZero reconhece limitações. A empresa afirma que existem casos em que conteúdo humano é classificado como artificial e vice-versa e recomenda que o resultado seja apenas um dos elementos considerados em uma avaliação. A precisão também tende a ser menor em trechos curtos e em textos fortemente modificados depois de terem sido gerados.
“Um resultado indicando alta probabilidade de uso de IA deve ser considerado um sinal para aprofundar a investigação, não uma prova conclusiva. Da mesma forma, um detector não encontrar sinais de manipulação não garante que aquele conteúdo seja autêntico”, afirma Carol Luck. Entre as opções disponíveis estão GPTZero, Copyleaks e Originality.ai. O GPTZero permite colar ou enviar um documento para análise e apresenta uma classificação geral, além de destacar frases nas quais encontrou sinais associados à geração por IA. A própria empresa recomenda trabalhar com textos maiores, porque a precisão tende a aumentar conforme cresce a quantidade de material analisado.
Já o Copyleaks AI Detector procura padrões linguísticos e estatísticos associados à escrita humana e sintética e suporta diferentes idiomas, inclusive português. A empresa divulga índices próprios de precisão, mas, como ocorre com qualquer detector, o resultado deve ser interpretado como uma estimativa, e não como comprovação de autoria.
O passo a passo mais seguro Na prática, a verificação pode seguir uma sequência simples: Não use o estilo do texto como prova. Linguagem genérica, frases muito regulares ou estrutura excessivamente organizada são pistas, não confirmação de uso de IA. Procure a publicação original. Descubra quem publicou, quando, onde e em qual contexto. Isole as afirmações verificáveis. Pesquise separadamente nomes, números, datas, lugares, pesquisas e citações mencionadas. Busque confirmação independente. Veja se veículos jornalísticos, documentos oficiais ou outras fontes confiáveis registram o mesmo fato. Só então use detectores de IA. GPTZero, Copyleaks e ferramentas semelhantes podem acrescentar um sinal à investigação, mas não encerrá-la. Desconfie também do próprio detector. Um resultado de “90% IA”, por exemplo, não deve ser interpretado automaticamente como 90% de certeza de que uma máquina escreveu aquele texto. IA cria um segundo problema: desconfiar até do que é verdadeiro A evolução dos modelos traz ainda um efeito paradoxal. Quanto mais as pessoas sabem que máquinas conseguem fabricar conteúdos convincentes, maior também pode ser a tendência de classificar materiais verdadeiros como artificiais. Uma pesquisa do Projeto Brief mostra essa dificuldade nos dois sentidos. Entre participantes expostos a um vídeo político produzido com IA, 45,3% identificaram corretamente que ele era sintético. Entre pessoas com 61 anos ou mais, o índice caiu para 20,9%. Segundo os responsáveis pelo levantamento, entre participantes que assistiram a um vídeo verdadeiro, 33% também disseram acreditar que ele havia sido gerado artificialmente. “Os defeitos mudam junto com a tecnologia, então é importante desenvolver procedimentos de verificação que continuem funcionando mesmo quando o conteúdo sintético for visualmente indistinguível do real”, afirma Carol Luck. Já a AnaMid chama o fenômeno de “paradoxo da desconfiança”: a proliferação de deepfakes pode fazer com que conteúdos legítimos também sejam colocados sob suspeita. “Este é o primeiro ano eleitoral em que temos uma IA extremamente avançada, então achamos prudente levar essa informação ao público. Muita gente ainda nem sabe o que é uma IA ou o poder que essa tecnologia tem. Vivemos em uma bolha nesse sentido, e não é porque parte da população não tem acesso a esse conhecimento que podemos ficar quietos”, conclui Rodrigo Neves.
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