5 maneiras de detectar texto escrito por ChatGPT e outras ferramentas de IA

Você consegue identificar o texto gerado pelo ChatGPT? A IA está sendo usada em e-mails, cartas de apresentação, propostas de marketing, redações universitárias, codificação e até mesmo em algumas notícias. Mas descobrir o que é escrito por um ser humano e o que é escrito por um programa de computador pode ser melhor deixado para os próprios computadores.

As ferramentas de detecção proliferaram na esteira do ChatGPT e de modelos alternativos de grandes linguagens (LLMs). A maioria é gratuita, embora com limites de caracteres (algo que pode ser contornado colando pedaços de texto de cada vez). Um detector de IA pode servir a muitos propósitos, desde garantir que o texto que você escreve não pareça muito genérico e afetado até descobrir o engano de candidatos a empregos.

Os educadores estão no topo da lista daqueles que poderiam usar uma forma confiável de saber se algo foi escrito por uma IA. E eles estão de fato entre os primeiros a adotar o software detector de IA. Mas assim como o ChatGPT e seu tipo podem não ser confiáveis, os detectores de IA também o são.

No subreddit ChatGPT, um estudante do ensino médio recentemente procurou aconselhamento(abre em uma nova janela) após ser falsamente acusado por seu professor de história de usar o ChatGPT. O professor não revelou qual ferramenta foi usada e, segundo o aluno, sentiu-se justificado em fazer a afirmação porque o detector os ajudou a capturar outros textos escritos por IA de outros alunos que admitiram usar o ChatGPT.

É uma história de advertência que gostaríamos de contar antes de chegarmos a este resumo de detectores de IA populares e à nossa experiência com alguns deles. Como o ChatGPT e similares são treinados para imitar a forma como os humanos falam, separar o que uma IA copiou do uso comum e o que é texto real escrito por pessoas não é uma tarefa fácil – mesmo para a IA.

Fala-se na comunidade de IA sobre geradores de IA, incluindo uma marca d’água(abre em uma nova janela) ou sinais em texto escrito por IA que podem ser detectados pelo software sem afetar a legibilidade do texto. Mas isto teria de incluir a participação das empresas que produzem conteúdos de IA, e é improvável que alguma delas fizesse algo que as colocasse em desvantagem relativamente aos seus concorrentes.

Dito isto, aqui estão alguns dos detectores de IA mais usados. Para experimentar todos os gratuitos, li o texto da minha própria história Is Dall-E the Next Dior? Como a IA está tentando 'fazer funcionar' na moda, bem como texto de um prompt gerado pelo ChatGPT: "Por favor, escreva-me um artigo sobre como a IA está sendo usada na indústria da moda, especificamente Difusão Estável, DALL-E 2, e meio da jornada."

AI Text Classifer(abre em uma nova janela) vem direto da fonte: desenvolvedor ChatGPT OpenAI.

Parece um pouco estranho para o ChatGPT se avaliar, mas como é uma IA, provavelmente não se importa. A OpenAI também é franca quanto às limitações desta solução: ela funciona melhor com um mínimo de 1.000 caracteres; pode rotular erroneamente textos gerados por IA e textos escritos por humanos; não funciona bem em textos escritos por crianças ou que não estejam em inglês; e alguns ajustes no texto gerado por IA ajudam-no a escapar facilmente do classificador.

O AI Text Classifier, de uso gratuito, classifica o texto de acordo com a probabilidade de ele ser gerado por IA: muito improvável, improvável ou pouco claro. A OpenAI enfatiza que o objetivo do detector é “promover conversas sobre a distinção entre conteúdo escrito por humanos e conteúdo gerado por IA”, em vez de fornecer uma resposta definitiva.

Usei o AI Text Classifer para avaliar todo o ensaio escrito pelo ChatGPT e deu este resultado: "O classificador considera o texto provavelmente gerado por IA." Para o meu próprio texto, a ferramenta determinou o seguinte: “O classificador considera o texto muito improvável gerado por IA”.

GPTZero(abre em uma nova janela) estava destruindo os sonhos de estudantes universitários poucos dias depois do ChatGPT ganhar as manchetes. Ele foi desenvolvido por um deles, Edward Tsai, veterano de Princeton (abre em uma nova janela), que usou o conhecimento de sua especialização em ciências da computação e especialização em jornalismo para analisar o texto em busca de “perplexidade” (quão complexas são as ideias e a linguagem) e “explosão” (se houver uma mistura de frases longas e curtas em vez de frases de comprimento mais uniforme).