Hoje, a OpenAI lançou o GPT-4.5: o mais recente e o maior modelo de linguagem de ponta disponível, e uma atualização significativa do ChatGPT. Embora não atinja estatísticas de referência comparáveis às de modelos de raciocínio como o DeepSeek R1 e o OpenAI O3, o GPT-4.5 representa o maior e mais aguardado lançamento de modelo do ano até agora, e estamos ansiosos por testá-lo. A OpenAI afirma que há grandes melhorias na qualidade da escrita, e já se encontram opiniões entusiásticas sobre o desempenho por toda a parte nas redes sociais.
Queríamos responder à pergunta que muitos se fazem: à medida que os modelos melhoram, será que ainda conseguimos detetar texto gerado por IA com o GPT-4.5? Fizemos hoje um teste rápido para descobrir.
Começámos por analisar 11 prompts que refletem tarefas de escrita do dia-a-dia que se poderiam solicitar ao ChatGPT.
Eis as instruções que utilizámos:
Procurámos tornar os prompts o mais diversificados e variados possível e, além disso, tentámos criar prompts que demonstrassem uma diferença qualitativa significativa em relação aos modelos GPT anteriores: por outras palavras, sempre que havia uma oportunidade para o modelo ser criativo e mostrar o seu lado mais impressionante, fizemos o nosso melhor para proporcionar essa oportunidade ao GPT-4.5.
| Prompt | Pangram | Principal concorrente 1 | Principal concorrente 2 |
|---|---|---|---|
| Conservação do coala | 100% | 100% | 100% |
| E-mail do jornal | 100% | 100% | 67% |
| Semiconductor à temperatura ambiente | 100% | 56% | 86% |
| Uniformes escolares | 85% | 100% | 80% |
| Diário de Poesia | 100% | 100% | 15% |
| Crítica da Escape Room | 100% | 81% | 56% |
| E-mail sobre cinema russo | 100% | 100% | 91% |
| Cena da aterragem em Marte | 100% | 43% | 7% |
| Guião do Dragão-de-Komodo | 98% | 88% | 0% |
| Poema de separação no Halloween | 100% | 100% | 0% |
| Cena de perseguição em Veneza | 100% | 49% | 9% |
O Pangram consegue detetar todas as 11 redações escritas pelo GPT-4.5, mesmo sem quaisquer dados do GPT-4.5 no conjunto de treino. Em comparação, dois dos principais concorrentes na deteção de IA apresentam, na melhor das hipóteses, resultados irregulares. Enquanto o Pangram consegue prever com segurança que 10 das 11 amostras têm uma probabilidade de IA de 98% ou superior, a concorrência apresenta frequentemente um elevado grau de incerteza ou, na pior das hipóteses, prevê com elevada confiança que o texto foi gerado por humanos.
O Pangram é, por si só, um grande modelo de aprendizagem automática que analisou milhões de exemplos de texto, tanto de autoria humana como gerado por IA. Os modelos de grande dimensão tendem a generalizar melhor e a identificar padrões subtis no texto gerado por IA que outros não conseguem detetar. A nossa abordagem de aprendizagem ativa reduz ainda mais a nossa taxa de falsos positivos, ao mesmo tempo que aumenta a nossa sensibilidade, permitindo que o modelo funcione bem em grande escala e generalize para novos LLMs de forma muito mais eficaz do que os nossos concorrentes. Além disso, o nosso foco na qualidade e diversidade dos dados resulta, em última análise, num modelo com muito mais experiência na compreensão de detalhes mais subtis que outros modelos não conseguem captar.
Sim, a nossa ferramenta de deteção por IA continua a ser altamente eficaz na deteção de texto gerado pelo GPT-4.5.
Portanto, se está a pensar como é que o Pangram se sairá quando for lançado um modelo novo, maior e melhor, saiba que o Pangram passa no teste com o lançamento de IA mais esperado que vimos nos últimos tempos, sem qualquer necessidade de retreinamento. Se não quer que o seu software de deteção de IA deixe de funcionar de repente na próxima vez que a OpenAI atualizar o seu modelo, experimente o Pangram ainda hoje.
Para mais informações sobre a nossa investigação ou para obter créditos gratuitos para experimentar o nosso modelo no GPT-4.5, contacte-nos através do endereço info@pangram.com.

Elyas Masrour é engenheiro fundador da Pangram. Desde que ingressou na Pangram como segundo colaborador, logo após terminar o curso na Universidade de Maryland, desenvolveu infraestruturas essenciais, tais como a API de disponibilização de modelos, controlos de acesso baseados em funções e pipelines de evidências de apoio. Elyas também trabalha em estreita colaboração com a equipa de investigação em projetos como a robustez adversária, a interpretabilidade de modelos e a deteção de conteúdo misto heterogéneo. Fora do trabalho, Elyas aprecia uma vasta gama de formas de criatividade e expressão humanas, incluindo cinema, leitura e explorar a cidade.

Bradley é investigador na área da IA e especialista no desenvolvimento de produtos de aprendizagem profunda no setor industrial. Recentemente, liderou o grupo de investigação em aprendizagem profunda da Absci, uma empresa de descoberta de medicamentos que utiliza IA generativa, e, anteriormente, integrou a equipa principal de visão computacional do Tesla Autopilot.
Enquanto estudante de pós-graduação, Bradley foi autor de várias publicações na área da investigação sobre aprendizagem profunda no Stanford Vision Lab. É licenciado em Física e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da IA, interessa-se também por educação e filosofia, e é um ávido jogador de golfe.






