Um estudo da The Economist analisou como identificar textos produzidos por inteligência artificial comparando artigos escritos por jornalistas com versões geradas pelos principais modelos de IA, como ChatGPT, Claude, Gemini e Grok. Foram examinadas 55.940 frases e 1,2 milhão de palavras, além de comparações com textos da CNN, New York Times, Washington Post e romances publicados entre 1950 e 2022. A pesquisa concluiu que a escrita de IA apresenta padrões próprios de vocabulário, pontuação e estrutura. Os modelos tendem a usar palavras longas e abstratas, como “significativo”, “consequências”, “interdependência” e “metodologia”, além de excesso de nominalizações e termos científicos. Essa linguagem lembra a “dicção pretensiosa” criticada por George Orwell, marcada por palavras de origem latina para dar aparência de sofisticação.
Na pontuação, a crença de que IAs abusam dos travessões já não é totalmente verdadeira. Apenas o Claude mantém esse padrão; o ChatGPT passou a usar menos travessões que escritores humanos. Os LLMs também empregam menos vírgulas, ponto e vírgulas e parênteses, preferindo frases longas e poucos cortes de ritmo. Outra característica é o uso frequente de estruturas como “não X, mas Y”, “não apenas..., mas também” e a chamada “regra de três”. Apesar dessas marcas, os pesquisadores destacam que a escrita de IA evolui rapidamente e se aproxima cada vez mais da prosa humana. Por isso, detectar textos gerados por IA tende a se tornar uma tarefa cada vez mais difícil, mesmo com ferramentas especializadas.
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