Texto feito por inteligência artificial muda de cara a cada atualização e é cada vez mais difícil de detectar

Um “escritor fantasma” vem transformando a maneira como textos são produzidos e deixando marcas cada vez mais perceptíveis na língua. Capaz de escrever em diferentes estilos, da poesia ao jornalismo, passando por textos corporativos e até manuais técnicos, a inteligência artificial consegue produzir milhares de palavras em poucos minutos.

A escrita gerada por inteligência artificial já está presente em diferentes espaços da internet. Textos produzidos por grandes modelos de linguagem (LLMs) aparecem em caixas de entrada de e-mails, publicações no LinkedIn, sites, trabalhos acadêmicos e redações de estudantes. Uma estimativa aponta que mais de um terço dos novos sites já conta com algum tipo de conteúdo produzido por IA.

Os modelos também desenvolveram algumas características próprias de linguagem. Durante algum tempo, por exemplo, ficaram conhecidos pelo uso frequente de travessões longos e expressões como “aprofundar-se”, “mergulho profundo” e “rica tapeçaria”. Identificar um texto de IA, porém, não é tão simples quanto procurar uma palavra específica.

Segundo Karolina Rudnicka, linguista da Universidade de Gdansk, na Polônia, não existe um único estilo de escrita produzido por inteligência artificial, assim como também não há um único estilo de escrita humana. Cada escritor possui características próprias, e os modelos de IA também podem desenvolver padrões distintos.

Uma das formas utilizadas para identificar textos produzidos por LLMs são os algoritmos de detecção treinados para reconhecer características da escrita humana e artificial. A empresa Pangram, por exemplo, afirma ter 99,98% de precisão em seu sistema. A ferramenta foi desenvolvida em parceria com a plataforma de blogs Substack.

Esses mecanismos, entretanto, também apresentam limitações. Como funcionam como uma espécie de “caixa-preta”, podem gerar falsos positivos e nem sempre conseguem explicar exatamente por que classificaram determinado texto como sendo produzido por inteligência artificial.

Pesquisadores também analisam mudanças no vocabulário e no estilo dos textos ao longo do tempo. Uma das análises mais amplas foi realizada pela revista The Economist, que comparou textos escritos por humanos com versões produzidas pelos principais modelos de IA.

O estudo utilizou artigos da própria revista como referência e pediu a quatro sistemas — ChatGPT, da OpenAI; Claude, da Anthropic; Gemini, do Google; e Grok, da xAI — que produzissem versões dos mesmos textos sem consultar a internet.

Ao todo, foram analisadas 55.940 frases, correspondentes a aproximadamente 1,2 milhão de palavras. Para evitar que as características encontradas fossem apenas peculiaridades do jornalismo da Economist, os pesquisadores também compararam os textos com conteúdos da CNN, do New York Times e do Washington Post. Romances publicados entre 1950 e 2022 também foram utilizados como referência.

Os resultados mostraram que a escrita produzida por inteligência artificial pode ser diferenciada pela escolha de palavras, pela pontuação e pela maneira como frases e parágrafos são estruturados.

As características, porém, mudaram conforme os modelos receberam atualizações. Expressões que antes eram consideradas típicas da IA, como “aprofundar” e “rica tapeçaria”, passaram a aparecer com menos frequência.

Em vez disso, os modelos analisados passaram a utilizar mais palavras longas e pouco comuns, como “significativo”, “crescentemente” e “consequências”. Também recorrem com maior frequência a termos científicos, como “parâmetro” e “metodologia”, além de palavras raras, como “interdependência” e “reindustrialização”.

Outro traço identificado foi o uso de nominalizações, quando verbos são transformados em substantivos. Um exemplo é a utilização de “expansão” no lugar de “expandir”.

Entre os modelos analisados, Gemini e Claude apresentaram as maiores ocorrências desse tipo de característica.

Esse padrão lembra a crítica feita pelo escritor George Orwell à chamada “dicção pretensiosa”, utilizada quando autores recorrem a palavras complicadas e jargões para dar uma aparência de maior sofisticação a ideias simples.

O estudo também identificou maior presença de palavras com origem latina nos textos produzidos por inteligência artificial. Segundo a análise, os modelos parecem recorrer com mais frequência a esse tipo de vocabulário do que os escritores humanos.

Apesar dessas diferenças, a escrita dos LLMs vem se aproximando gradualmente da prosa humana a cada atualização. Isso torna a tarefa de identificar conteúdos produzidos por IA cada vez mais complexa.

Os próprios modelos aprendem a partir de textos humanos e recebem avaliações que indicam quais tipos de resposta são considerados melhores pelos usuários. Segundo Tommie Juzek, da Universidade Estadual da Flórida, esse processo faz com que os sistemas absorvam características que as pessoas consideram interessantes e abandonem outras que recebem avaliações negativas.

Um exemplo dessa rápida transformação está no uso do travessão pelo ChatGPT. Versões anteriores do modelo utilizavam o sinal com frequência muito maior. Quando questionado sobre o assunto, um modelo antigo chegou a responder de maneira informal, enquanto versões atuais recomendam o uso do travessão com mais moderação.

A mudança mostra como a linguagem dos sistemas de inteligência artificial pode se transformar rapidamente. Ao mesmo tempo em que os modelos aprendem a escrever de maneira cada vez mais parecida com os humanos, suas escolhas de palavras, estruturas e padrões ainda podem revelar algumas de suas características.

Para quem escreve, a principal recomendação é evitar o excesso de palavras rebuscadas, jargões e construções formulaicas. Afinal, embora a inteligência artificial consiga produzir textos rapidamente e em diferentes estilos, a busca por uma escrita clara, natural e elegante continua sendo um desafio tanto para máquinas quanto para humanos.

Fonte: Jornal O Sul