Um escritor fantasma está assombrando a língua. O espectro linguístico consegue se aventurar em prosa, poesia, jargão jornalístico e corporativo. É assustadoramente versátil: você pode fazê-lo imitar os sonetos de Shakespeare ou um romance de praia de baixa qualidade; a prosa enxuta de Ernest Hemingway ou o manual da impressora do escritório.
Ele é assustadoramente rápido: produz milhares de palavras por minuto. (Hemingway raramente produzia tantas em um dia, e precisava de muito mais uísque). Os artesãos da palavra estão assustados.
A escrita por inteligência artificial está em toda parte. Está na sua caixa de entrada e no seu feed do LinkedIn. Está por toda a internet, redigindo mais de um terço dos novos sites, segundo uma estimativa. Os grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) estão ajudando estudantes a escrever redações e provavelmente ajudando cientistas a escrever artigos.
Alguns alegam que uma prosa gerada por IA venceu o Prêmio Commonwealth de Conto este ano, com os jurados elogiando a “autoridade discreta” do texto. A Commonwealth Foundation negou a alegação.
Os LLMs têm peculiaridades estilísticas. Acredita-se que maximizam o uso de travessões longos —e o uso de palavras como “maximizar”. Gostam de fazer um “mergulho profundo” (e, melhor ainda, “aprofundar-se”) na “rica tapeçaria” do mundo. A escrita por IA não se resume a uma única palavra ou frase, mas a uma rica tapeçaria de elementos.
Identificar textos de IA pode ser complicado. Isso porque você precisa de provas além de algumas palavras ou travessões. Afirmar que um texto é de um LLM porque usa a palavra “aprofundar” é como afirmar que um texto é de Jane Austen porque usa “imprudência”.
Os bots também escrevem de maneiras ligeiramente diferentes. Não existe um único estilo de escrita de IA, explica Karolina Rudnicka, linguista da Universidade de Gdansk, na Polônia, assim como não existe um único estilo de escrita humana. Escritores têm idiossincrasias —Emily Dickinson, por exemplo, adorava travessões— e os bots também podem ter.
Mas existem algumas maneiras de identificar textos gerados por LLM. Uma delas é usar algoritmos de detecção treinados para identificar a textura da prosa humana ou de IA. A empresa Pangram, líder no setor, afirma ter 99,98% de precisão. (Ela fez parceria com a plataforma de blogs Substack para desenvolver essa ferramenta.) Os detectores, no entanto, são algoritmos de caixa-preta que podem dar falsos positivos. Eles não fornecem razões para suas conclusões.
Pesquisadores também tentaram vasculhar textos em busca de palavras suspeitas ou comparar artigos de antes e depois de os LLMs serem disponibilizados ao público. Mas essas abordagens também têm desvantagens, principalmente porque é difícil separar as peculiaridades da IA de outras tendências linguísticas.
Ainda assim, você pode descobrir as marcas registradas da IA comparando a escrita de humanos e máquinas. Para isso, você precisa de uma base de referência que seja distintiva e familiar. A Economist recorreu a um conteúdo que temos certeza de ser humano e que os leitores reconhecerão: o nosso.
Projetamos um estudo para pedir versões de nossos artigos sem consultar a internet aos principais LLMs: ChatGPT da OpenAI, Claude da Anthropic, Gemini do Google e Grok da xAI. Como prompt, demos a eles os resumos gerados por IA que adicionamos experimentalmente a alguns de nossos artigos.
Isso nos deu um corpus de criações humanas e de IA. A seguir, comparamos 55.940 frases e 1,2 milhão de palavras. Para garantir que estávamos detectando peculiaridades da IA e não as nossas próprias, também verificamos os textos de IA em comparação com o jornalismo da CNN, do New York Times e do Washington Post. Trechos de romances de sucesso publicados de 1950 a 2022 ofereceram outro teste.
Nossas descobertas são surpreendentes. A prosa de IA é distinguível pela escolha de palavras e pontuação, bem como pela estrutura de frases e parágrafos.
Mas suas marcas registradas não são o que você esperaria, em parte porque seu estilo de escrita mudou com as atualizações de software
Isso não significa que os LLMs sejam grandes escritores: sua prosa carece de lucidez e elegância e é frequentemente formulaica. Portanto, aqueles que aspiram ser contadores de histórias (humanos) impressionantes devem evitar as seguintes peculiaridades em sua própria prosa.
Primeiro, observe as palavras. O vocabulário que os bots usam em excesso mudou: eles não mais “aprofundam” e não há tantas “tapeçarias”. Em vez disso, usam muitos polissílabos como “significativo”, “crescentemente” e “consequências”. Usam mais palavras raras (“interdependência”, “reindustrialização”) e termos científicos (“parâmetro”, “metodologia”) do que humanos, e são aficionados por nominalizações (transformar verbos em substantivos, como “expansão” de “expandir”). Todos os LLMs em nosso estudo usam tais palavras, com a maior presença dessa característica nos modelos Gemini e Claude.
Grande parte dessa linguagem poderia ser descrita como o que George Orwell chamou de “dicção pretensiosa”. Ele criticava escritores que “vestem declarações simples” com palavras complicadas e jargões para parecerem inteligentes.
Tais escribas pontificadores, observou Orwell, também acreditam que “palavras latinas ou gregas são mais grandiosas que as saxônicas”. Os bots concordam: mais sufixos latinos aparecem em seus textos do que em textos humanos.
Depois, veja a pontuação. Muitos acreditam que os LLMs enchem seus textos de travessões, mas isso não é mais verdade após atualizações recentes. Hoje, apenas o Claude usa mais travessões do que escritores humanos, enquanto o ChatGPT é o modelo que menos usou o recurso em nosso estudo. Alegrem-se, humanos —e voltem a usar travessões.
Uma maneira melhor de identificar escrita gerada por IA seria procurar textos sem muita pontuação. Os LLMs usam menos vírgulas e ponto e vírgulas do que humanos (e quase nenhum parêntese). A pontuação mais escassa se dá porque os bots escrevem frases mais longas —”e” é sua palavra mais usada em excesso— e também não citam especialistas.
Por fim, estude a frase. As frases dos bots tendem a ser longas; os parágrafos são raramente interrompidos com declarações curtas e incisivas. Que tédio. Quando os LLMs querem tornar suas frases mais animadas, recorrem frequentemente a um recurso retórico.
Seus favoritos incluem: “não X, mas Y”, “não apenas, mas também” e a “regra de três”. (Agrupar ideias em três as torna mais envolventes, como fizemos agora mesmo). ChatGPT e Claude usam mais dessas construções por mil frases do que outros LLMs e humanos.
Então, se você quiser identificar escrita de IA, procure prosa insípida e pretensiosa repleta de palavras latinas —pelo menos por enquanto. Nosso estudo mostra que, a cada atualização, a escrita de IA está se tornando mais semelhante à prosa humana.
A Pangram detecta com sucesso textos gerados por IA, mas pode ter dificuldades no futuro. Os LLMs são treinados em escrita humana e aprendem com feedback humano, observa Tommie Juzek, da Universidade Estadual da Flórida, absorvendo coisas que as pessoas acham impressionantes e descartando as que não acham.
Os bots também aprendem rápido. Veja o ChatGPT: até muito recentemente, ele usava travessão em quase todas as frases. Quando nosso correspondente perguntou a um modelo mais antigo se ele achava que a IA usava o travessão em excesso, ele disse: “Ha —ótima pergunta!”
Faça a mesma pergunta ao bot hoje e ele diz sobriamente: “é melhor usá-los com moderação”. Só um fantasma poderia mudar de forma tão rapidamente.
