É seguro dizer que, desde que o ChatGPT foi lançado em novembro de 2022, o mundo mudou.
A IA está a infiltrar-se em quase todos os sectores e a contribuir para a rápida evolução da tecnologia existente.
A utilização de ferramentas de geração de IA como o ChatGPT para produzir texto tem sido uma forma popular de aproveitar o seu poder.
Quer seja um escritor freelancer, criador de conteúdos ou mesmo um estudante académico, a IA tem sido uma ferramenta poderosa para adicionar ao seu arsenal.
Entram os detectores de IA para estragar a festa. Estamos a brincar, claro, mas é preciso haver um controlo para garantir que a IA é utilizada de forma responsável e com boas intenções.
Os proprietários de sítios, as escolas e até a própria Google utilizam detectores de IA para garantir que não estamos a fazer passar esse trabalho por nosso.
Mas será que os detectores de IA podem estar errados? Não é de surpreender que a tecnologia de IA, em ambos os lados do corredor, ainda seja imperfeita.
Estas ferramentas de deteção sofrem regularmente de testes de falsos positivos. Eis como pode aprender a contornar os detectores de IA e evitar o incómodo dos falsos positivos.
Como é que os detectores de IA funcionam?
Os detectores de IA são construídos utilizando modelos de linguagem natural e milhões de pontos de dados de texto gerado por IA e por humanos. Sempre que um conteúdo é analisado por uma ferramenta de deteção de IA, esta compara-o com estes conjuntos de dados e procura padrões previsíveis na sintaxe, na escolha de palavras e na estrutura geral do texto.
Estes detectores são treinados para reconhecer padrões e compará-los com exemplos gerados por IA e por humanos.
Os resultados do detetor de IA são a probabilidade de o conteúdo digitalizado ser gerado por IA, não uma garantia. Os detectores de IA funcionam com base na probabilidade, sem qualquer prova definitiva.
Quais são exatamente os padrões que os detectores de IA procuram? Dois conceitos que são forças motrizes para os detectores de IA são os chamados "burstiness" e "perplexity".
A explosão refere-se ao comprimento e à complexidade das frases. Se alguma vez leu um texto gerado por uma IA, este parecerá mecânico. Isto deve-se ao facto de muitas das frases terem comprimento, estrutura e até pontuação semelhantes.
A perplexidade refere-se à complexidade da linguagem, como o próprio nome indica, e à facilidade com que os leitores humanos ficarão perplexos. Para efeitos de comparação, o texto gerado por IA é pré-programado para ter uma perplexidade baixa, de modo a facilitar a compreensão por parte dos leitores.
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O que significam as pontuações de deteção de IA?
Quando analisa o seu conteúdo através de um detetor de IA, é-lhe fornecida uma pontuação de deteção de IA.
A maior parte dos detectores de IA fará desta pontuação uma leitura percentual de 100. Alguns fornecem-lhe duas pontuações que somam 100: uma é a pontuação da IA e a outra é a pontuação humana.
O que significa uma pontuação de deteção de IA? Depende da ferramenta.
A maioria fornecerá uma pontuação de, digamos, 85%, o que significa que existe uma probabilidade de 85% de o texto ter sido gerado por IA. Não significa que 85% do texto seja gerado por IA.
Da mesma forma, para as pontuações de deteção de IA dupla, é a probabilidade de ter sido criada por IA versus a probabilidade de ter sido criada por um humano. Isto resultará numa pontuação de 85% IA e 15% humano.
Os detectores de IA podem estar errados?
Sim, e mais frequentemente do que se possa pensar. Quem já utilizou detectores de IA e teve o seu conteúdo analisado por um detetor de IA, sabe que estas ferramentas estão longe de ser perfeitas.
Mesmo uma pequena percentagem de digitalizações incorrectas pode levar a falsas acusações contra estudantes ou escritores.
Lembre-se que os detectores de IA só podem procurar padrões reconhecíveis no texto.
Se um escritor humano tiver a infelicidade de escrever como um robot, existe uma grande probabilidade de ser assinalado. Isto é o que se designa por falso positivo.
O que é um falso positivo de deteção de IA?
Um falso positivo é definido como um resultado positivo que é registado mesmo quando não é o resultado verdadeiro.
Isto pode aplicar-se a experiências científicas e até a testes médicos para detetar doenças. Um falso positivo na deteção de IA acontece quando o detetor de IA analisa o conteúdo e alega que foi escrito por IA, embora tenha sido escrito por um humano.
Pode imaginar como isto pode ser problemático no que diz respeito a questões como a integridade académica e o emprego de escritores freelance.
O Turnitin é um programa em linha que muitas universidades de todo o mundo utilizam para permitir que os alunos apresentem os trabalhos de curso por via digital.
Este sítio tem agora um detetor de IA disponível para os professores utilizarem, e afirma que um taxa de precisão superior a 98% com uma taxa de falsos positivos inferior a 1%. Alguns utilizadores acreditam que a taxa de 98% é muito inferior à realidade.
Um falso positivo na deteção de IA pode levar à disciplina de escolas, empregadores e do próprio Google no que diz respeito à classificação SEO.
Esta realidade está a instalar-se e algumas empresas e escolas, como a Universidade de Vanderbilt, estão a desativar o detetor de IA no Turnitin.
Principais razões para os falsos positivos na deteção de IA
O que é que faz com que estes detectores de IA dêem falsos positivos? Há uma série de razões pelas quais o seu conteúdo pode ser sinalizado.
O próprio detetor de IA não se apercebe de que lhe está a fornecer um relatório falso positivo. Existe um problema com a formação do próprio detetor ou com o seu conteúdo. Eis algumas razões pelas quais os falsos positivos ocorrem com tanta frequência na deteção de IA.
Alteração dos modelos e algoritmos de IA
No cerne dos detectores de IA e da maior parte do software de IA, está a forma como são treinados. Com modelos em constante evolução e algoritmos cada vez mais complexos, os detectores de IA podem ser apanhados com tecnologia antiga e conjuntos de dados desactualizados.
Conjuntos de dados mais complexos e uma formação robusta poderão equipar melhor os detectores de IA para eliminarem os falsos positivos. Mas isto irá aumentar o custo e a capacidade computacional destes programas.
Preconceito em relação a falantes não nativos de inglês
Os detectores de IA têm uma forte tendência para assinalar escrita em inglês não nativo como gerada por IA. Um estudo de investigação realizado por Stanford sugere que a maioria dos detectores de IA tem um preconceito contra falantes não nativos de inglês.
Porquê? Não é racismo, é porque a maioria dos falantes não nativos de inglês tem uma nota baixa em perplexidade. Ou seja, as suas frases e prosa são geralmente muito simples e fáceis de compreender.
Compreensão limitada
Os detectores de IA também seguem regras e padrões muito bem definidos. Os algoritmos de aprendizagem automática que são utilizados para analisar os conteúdos não permitem que os detectores de IA compreendam os próprios conteúdos.
Em vez de procurar a exatidão dos factos ou a legibilidade, o detetor de IA procura a sintaxe e a estrutura. Os detectores de IA não compreendem quaisquer nuances linguísticas, uma mudança de tom ou mesmo uma escrita coloquial ou sarcástica, pelo que, muitas vezes, as assinalam como sendo geradas por IA.
O que fazer quando o seu texto é reconhecido como escrito por IA
Ser falsamente acusado de utilizar conteúdo escrito por IA como se fosse seu não é brincadeira. É provável que conduza à disciplina académica dos estudantes ou à perda de emprego dos escritores.
O pior é que não tem qualquer controlo sobre o conteúdo que está a ser analisado. É a sua palavra contra a do detetor de IA e, infelizmente, demasiadas pessoas confiam mais no detetor de IA do que no humano. Aqui estão algumas coisas que pode fazer se o seu texto for reconhecido como escrito por IA.
Mostrar dados sobre erros do Detetor de IA
Uma das primeiras coisas que pode fazer é chamar a atenção para a imprecisão dos detectores de IA. Os falsos positivos são um problema bem documentado para os detectores de IA, pelo que não deve ser difícil de encontrar.
Um bom sítio para começar? O criador do ChatGPT, OpenAI, chegou mesmo a encerrar a sua própria plataforma de deteção de IA porque estava a revelar demasiadas imprecisões.
Provar a originalidade do seu trabalho
Também pode comprovar a originalidade do seu trabalho consultando versões anteriores em processadores de texto como o Google Docs ou o Microsoft Word.
Se sabe que o seu conteúdo vai ser analisado por um detetor de IA, pode até tomar medidas drásticas, como gravar o seu próprio ecrã a escrever o conteúdo ou documentá-lo com fotografias com carimbo de data/hora.
3 dicas principais para evitar a deteção de IA
Se lhe parecer muito trabalhoso provar que o seu trabalho é da sua autoria, talvez seja mais fácil tomar medidas para evitar completamente a deteção por IA. Há coisas que pode fazer antes de submeter o seu trabalho para mitigar os riscos de ser assinalado como escrito por IA.
Utilizar Undetectable.ai
Sem dúvida, a forma menos demorada de evitar que o seu trabalho seja assinalado como IA é utilizar uma ferramenta como Indetetável.ai. O que é o Undetectable.ai? É uma ferramenta de codificação de IA que reescreve o seu conteúdo em texto que não terá problemas em passar por qualquer detetor de IA.
Esta ferramenta foi concebida para contornar detectores de IA populares como Copyleaks, GPTZero e Sapling.
Basta colar o seu texto na aplicação, selecionar a voz que pretende utilizar e clicar no botão Humanizar. O resultado será semelhante ao texto original, mas agora alterado para receber uma pontuação de escrita humana de qualquer detetor de IA.
Undetectable.ai poupa-lhe tempo e esforço que, de outra forma, seriam investidos na edição manual do seu trabalho para evitar a deteção de IA. Os planos começam em apenas $9.99 por mês para 10.000 palavras ou $60.00 para o ano inteiro.
Adicionar o seu tom e voz únicos
Qual é o objetivo de uma ferramenta como Undetectable.ai? Para editar o seu trabalho ou o trabalho gerado por IA de modo a que não sejam assinalados como tendo sido escritos por IA. Se não quiser pagar o custo mínimo do Undetectable.ai, pode simplesmente fazer a edição manual por si próprio.
A forma mais fácil de garantir que contorna os detectores de IA é utilizar o seu próprio tom e voz únicos. Outra forma é garantir que a sintaxe e a estrutura das frases variam ao longo do texto. Nada é mais revelador de um conteúdo escrito por IA do que o facto de cada frase ter o mesmo ritmo.
Digitalize o seu trabalho final para deteção de IA
É claro que, depois de ter feito todas as edições, deve digitalizar o trabalho final mais uma vez para detetar a IA. A melhor forma de garantir que não é assinalado é fazer uma análise prévia do trabalho antes de o enviar.
Certifique-se de que mantém um registo da pontuação da deteção de IA, para o caso de um detetor de IA diferente devolver outra pontuação. Quer o seu texto seja escrito por IA ou por humanos, demora apenas alguns segundos a verificar o seu trabalho final quanto à deteção de IA e pode poupar-se a muito trabalho.
Conclusão
Então, os detectores de IA podem estar errados? Claro que sim. Os detectores de IA têm falhas? Sem dúvida. Os detectores de IA funcionam?? A maior parte das vezes sim. Não é invulgar as pessoas pensarem apenas em dualidades, mas um detetor de IA tanto pode ter falhas como servir o seu objetivo.
Quando um detetor de IA é utilizado corretamente, pode constituir uma defesa contra a utilização pouco ética da IA no meio académico e na criação de conteúdos. Mas quando a IA começa a fornecer falsos positivos e a assinalar incorretamente o texto como tendo sido escrito por IA, então temos um problema.
Temos de nos lembrar de como ainda estamos no início do roteiro da IA generativa. A tecnologia de que dispomos atualmente parecerá antiga daqui a cinco ou dez anos. À medida que a tecnologia de IA continua a melhorar, o mesmo acontecerá com a precisão dos detectores de IA.
Até lá, teremos de aprender a lidar com o facto de estes detectores estarem longe de ser perfeitos e de os resultados e a pontuação de deteção da IA nunca deverem ser utilizados como prova definitiva de batota ou desonestidade académica.