Sim, a deteção por IA pode ser precisa

Resumo: Os académicos e os moderadores de conteúdo devem reavaliar as suas avaliações das ferramentas de deteção de IA ou dos verificadores de IA. O consenso anterior, formado em 2023 a partir de artigos académicos e da comunicação social, está desatualizado. Os modelos mais recentes de deteção de IA, como o Pangram, não só alcançaram os LLMs mais recentes, como estão a ser desenvolvidos para se adaptarem às evoluções futuras.

Como chegámos até aqui: uma breve história da deteção de IA

Quando o ChatGPT foi lançado em 2022, escritores e criadores de conteúdo aderiram em massa à nova ferramenta de inteligência artificial para criar. E isso não parou mais. Os criadores utilizaram o ChatGPT (e outros modelos de IA), bem como os seus concorrentes, para escrever de tudo, desde documentos extensos, como artigos de investigação e romances, até pequenos trechos, como e-mails, comentários no Reddit e críticas na Amazon. O conteúdo gerado por IA inundou a Internet. No entanto, desde o surgimento dos LLMs, tem havido uma procura para distinguir o que é escrito por humanos do que é escrito por IA. A OpenAI percebeu essa necessidade e criou um produto que classificaria o texto como sendo de IA. À medida que a adoção da IA aumentava, a procura por detectores ou classificadores de IA cresceu, particularmente em escolas e universidades, onde a integridade académica era fundamental. Alguns estudantes (que muitas vezes são os primeiros a adotar novas tecnologias) usaram os modelos mais recentes para concluir trabalhos, fazer exames e candidatar-se à universidade. Alguns investigadores, sob pressão de tempo, tomaram atalhos e submeteram trabalhos escritos ou assistidos por IA para publicação. Por isso, foram lançadas muitas ferramentas na esperança de dar resposta a estas preocupações. Empresas de software académico estabelecidas, como a TurnItIn, lançaram em abril de 2023 uma ferramenta chamada AI Checker para atender aos clientes existentes no setor da educação. A Grammarly também lançou a sua própria ferramenta em 2024, chamada Grammarly Authorship. A ideia predominante destas empresas era que, se as suas ferramentas conseguiam identificar plágio, também deveriam identificar IA. O ensino superior, em particular, precisava de fazer a transição de «verificadores de plágio» para «verificadores de IA». No entanto, ficou claro desde cedo que isto não iria funcionar.

Os primeiros detectores de IA prometiam precisão através do uso da perplexidade e da variabilidade. O diretor técnico da Pangram, Bradley Emi, explica estes termos:«A perplexidade é o grau de inesperado ou de surpresa de cada palavra num texto. A variabilidade é a variação da perplexidade ao longo de um documento. Se houver palavras e frases surpreendentes espalhadas pelo documento, este apresenta uma elevada variabilidade.»

Não vamos perder tempo com estes termos, mas basear-se excessivamente nestes fatores ao criar uma ferramenta de deteção de IA resulta em três falhas recorrentes:

• Por vezes, estas ferramentas não são fiáveis quando utilizadas em diferentes modelos, como o Claude, o GPT-4, etc.
• Estas ferramentas não melhoram com o tempo; por isso, pequenas melhorias nos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) reduziriam a precisão.
• Classificaram erroneamente textos em inglês de falantes não nativos (ESL) como IA

Estas são preocupações reais, especificamente para as instituições académicas. O peso de acusar falsamente estudantes e investigadores de utilizarem IA nos seus estudos e trabalhos é enorme. Pode arruinar carreiras. É extremamente arriscado confiar em ferramentas com apenas 95% de eficácia na detecção de IA. Por isso, muitas instituições académicas de renome, como o MIT, a Vanderbilt e a UC Berkeley, não apoiam a utilização de detetores de IA pelos seus professores. Em muitos casos, citaram artigos de investigação específicos que descreviam o fraco desempenho dos detetores de IA, como «Testing of Detection Tools for AI-Generated Text», e artigos do setor, como «Why AI writing detectors don’t work».

A OpenAI considerou estas questões tão complexas que desistiu do seu Classificador de Texto com IA em julho de 2023, alegando que «o classificador de IA já não está disponível devido à sua baixa taxa de precisão». Muitos gestores escolares chegaram à seguinte conclusão: se a OpenAI não consegue fazê-lo, provavelmente é impossível.

Embora as principais universidades e o público em geral tenham chegado ao consenso de que a promessa da deteção por IA era impossível ou até mesmo uma fraude, empresas como a Pangram Labs introduziram melhorias significativas neste domínio, tornando a deteção por IA uma ferramenta essencial em contextos universitários e empresariais.

Por que é que a deteção de IA será diferente em 2025

A deteção de IA é frequentemente descrita como uma corrida ao armamento entre estudantes que procuram atalhos e educadores que procuram distinguir o que foi escrito por humanos do que não foi. Em 2025, os detetores elevaram a fasquia.

Em agosto de 2025, dois investigadores da Chicago Booth, Brian Jabarian e Alex Emi, publicaram um artigo intitulado Escrita Artificial e Detecção Automatizada, afirmando que «a maioria dos detetores de IA comerciais tem um desempenho notável, com o Pangram, em particular, a atingir taxas de falsos positivos e falsos negativos quase nulas». Eles destacam o Pangram como sendo «o único detetor que cumpre um limite de política rigoroso (taxas de falsos positivos ≤ 0,005) sem comprometer a capacidade de detetar com precisão texto gerado por IA». Este é um exemplo de quão longe a deteção de IA chegou em poucos anos. Mas como é que isto aconteceu?

Em primeiro lugar, os investigadores em IA melhoraram os conjuntos de dados através da recolha de uma gama mais ampla de textos escritos por humanos e de textos gerados por IA. Isto inclui não só artigos académicos, mas também outros tipos de textos, como e-mails e artigos. Em segundo lugar, os programadores recorreram à aprendizagem ativa para reduzir as taxas de falsos positivos. Isto significa que procuram os textos mais difíceis de classificar como sendo de IA ou de autoria humana e, em seguida, os reincorporam nos seus modelos.

E nesta corrida ao armamento, os criadores de IA geral ainda não reagiram de forma suficiente para contornar alguns detetores de IA. Quando o tão badalado GPT-5 da OpenAI foi lançado, prometia menos alucinações, um tom de voz melhorado e uma escrita mais criativa. Em menos de 12 horas, o cofundador da Pangram Labs, Max Spero, publicou no LinkedIn que, sem qualquer treino adicional, a ferramenta de deteção de IA da Pangram conseguia classificar os testes do GPT-5 a uma taxa semelhante à dos modelos anteriores:

«O Pangram é o único detetor de IA capaz de identificar o GPT-5 com fiabilidade, sem ter sido explicitamente treinado para o efeito.»

As instituições estão a adaptar-se à nova realidade

Existem preocupações genuínas quanto à utilização de detetores de IA. Muitos deles ainda apresentam taxas alarmantes de falsos positivos e anunciam falsamente a sua precisão. No entanto, algumas das tecnologias mais recentes são incrivelmente fiáveis e estão a ser ativamente integradas em empresas e universidades. Por exemplo, a empresa de recrutamento de especialistas Qwoted integrou recentemente a deteção de IA no seu fluxo de trabalho para reduzir as citações escritas por IA atribuídas a «especialistas». «O futuro do jornalismo depende da confiança. É por isso que estamos muito satisfeitos por estabelecer uma parceria com a Pangram, que estabeleceu o padrão de excelência em matéria de deteção e atribuição de IA.»

Os investigadores e jornalistas também estão a voltar a aderir a esta tendência. Críticos de longa data estão a rever as suas posições e a investigar formas de incorporar a deteção de IA numa política mais abrangente sobre IA. Rob Waugh, da Press Gazette, recomendou recentemente o Pangram para utilizadores que pretendam identificar textos gerados por IA. «Essas ferramentas não são 100% fiáveis, mas o Pangram foi classificado como preciso em comparação com outros verificadores de IA online e está integrado em serviços de resposta a jornalistas, como o Qwoted, para detetar propostas e textos gerados por IA.»

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