Como os estudantes tentam evitar a deteção por IA

Os exames intercalares estão mesmo aí à porta e muitos estudantes procuram ganhar vantagem recorrendo à IA para trabalhos, questionários e tarefas de discussão. Mas, à medida que as escolas e universidades se tornam mais eficazes a detetar quem faz batota usando IA nos trabalhos, os estudantes tornam-se mais astutos para evitar serem apanhados.

A edição com IA é batota?

Os estudantes podem editar um ensaio gerado por IA com o objetivo de enganar os detetores de IA mais conhecidos, introduzindo erros gramaticais e de pontuação, removendo certas palavras e frases e parafraseando frases e parágrafos inteiros. Testam o texto em detetores de IA online gratuitos, como o Copyleaks ou o ZeroGPT, até que este tenha sido editado o suficiente para deixar de ser reconhecido como texto gerado por IA. É um processo bastante demorado — tempo que um aluno provavelmente poderia ter dedicado a escrever um trabalho original. Mas onde há vontade, há um caminho.

Enganar o detetor através da edição não é uma estratégia infalível. A ferramenta de deteção de IA da Pangram continua a ser ativada mesmo depois de o texto ter sido completamente reformulado. Isto acontece porque deteta pequenos indícios na estrutura, na organização e no tom, e não apenas nas palavras. Estes indícios não podem ser totalmente eliminados através da edição. Os alunos tentam, sem dúvida, mas não resulta — a deteção moderna de IA é precisa mesmo em relação a textos de IA editados.

Humanizadores

Os estudantes também utilizam programas de IA chamados «humanizadores», como o Grammarly, o Quillbot e o Undetectable AI, que reformulam, reescrevem e reorganizam textos gerados por IA para que soem mais naturais e mais humanos.

A boa notícia é que o texto humanizado pode ser reconhecido a olho nu. Poderá encontrar sinónimos pouco naturais e deslocados, como «aparar as arestas» em vez de «cortar cantos». Outros indícios são os espaços a mais ou a menos e os caracteres não padrão, truques utilizados pelos humanizadores para contornar os detetores.

Além disso, os programas de humanização não são infalíveis contra os detetores de IA. O Pangram é eficaz na deteção de texto humanizado, apresentando uma taxa de precisão superior a 90% em todos os programas de humanização testados.

Histórico de versões

O histórico de versões do Google Docs apresenta todas as edições feitas num documento com registos de data e hora, o que pode revelar se o texto foi copiado e colado. A funcionalidade «Reprodução da escrita» do Pangram também permite aos utilizadores visualizar o histórico do Google Docs.

Quando há suspeita de má conduta académica, os alunos podem ser solicitados pelo seu professor ou por um gabinete de integridade académica a apresentar provas do seu processo e estilo de escrita, incluindo esboços, notas, rascunhos anteriores e o histórico do Google Docs. Para passar nesta verificação de provas comum, os alunos que utilizaram IA podem falsificar o processo de redação. Em vez de copiar e colar, podem digitar manualmente um ensaio gerado por IA no Google Docs e fingir que o editaram, utilizando-o depois como prova de que foi escrito por um ser humano. Podem também escrever notas falsas ou falsificar um esboço. Além disso, programas chamados «auto typers» simulam o processo humano de escrita e edição num documento do Google para fazer parecer que o aluno o fez sozinho.

Embora o histórico do Google Docs possa ser utilizado como prova para determinar se o trabalho de um aluno é original ou plagiado, não deve ser utilizado isoladamente, especialmente na determinação do desfecho de um processo formal por má conduta académica. Para além de os alunos mais astutos poderem falsificar o seu processo de escrita, um aluno com um prazo apertado pode nem sequer ter um esboço ou notas, caso tenha digitado a versão final à pressa, de uma só vez. Existem outros métodos mais fiáveis para verificar se um aluno utilizou IA.

Estratégias de apresentação

Os detetores de conteúdo gerado por IA são frequentemente integrados no Canvas ou no Google Classroom, plataformas onde os alunos entregam os seus trabalhos. Para contornar completamente o detetor, um aluno pode tentar enviar um trabalho por e-mail ou entregá-lo pessoalmente. Podem inventar uma desculpa, como «O Canvas deixou de funcionar», «O meu Wi-Fi caiu» ou «Escrevi à mão porque o meu cão comeu o meu computador». Podem tentar entregar um ficheiro corrompido ou num formato alternativo para que o detetor não consiga ler o texto. No mínimo, isso dá-lhes algum tempo enquanto resolvem o problema ou negociam com o professor.

Comunicar expectativas claras é fundamental para prevenir a má conduta académica. Os professores devem especificar os requisitos para a entrega de trabalhos no programa da disciplina e nas instruções das tarefas, incluindo o local, os formatos de ficheiro aceitáveis (por exemplo, .pdf, .docx) e o prazo. Indique explicitamente que não aceitará trabalhos que não cumpram estes requisitos.

Por outro lado, os alunos enfrentam, por vezes, dificuldades com a tecnologia. Estar aberto a discutir questões académicas também pode ajudar a prevenir a desonestidade. Indique aos alunos o apoio técnico do Canvas, o departamento de TI e outros recursos da instituição para obterem ajuda com problemas de software e hardware. As salas de informática e as bibliotecas são locais excelentes para os alunos terem acesso a um dispositivo e a uma ligação à Internet. Se for o caso, colabore com o gabinete de apoio a pessoas com deficiência da sua instituição para ajudar um aluno a receber adaptações adequadas que se adequem ao seu curso.

Os métodos mais comuns para contornar a deteção por IA são todos passíveis de prevenção, deteção ou contornamento. As escolas continuam um passo à frente dos alunos nesta corrida à IA… pelo menos por enquanto.