O que é um detector de IA
Um detector de IA é, basicamente, um software que busca por padrões estatísticos em um texto para avaliar se ele é ou não gerado por outra inteligência artificial. Esses bots ou softwares funcionam como serviços de sites, com – obviamente – versões pagas e gratuitas, assim como capacidades diferentes para volumes de texto maiores ou menores.
É colocar um robô para conversar com outro. Isso te parece uma boa ideia? E qual a probabilidade disso funcionar? Esses são só alguns dos pontos que pretendemos abordar sobre os detectores de IA – outro, bem mais interessante, é o que leva o mercado a buscar por eles de maneira tão fervorosa.
Como um detector de IA funciona?
Antes de entrar nas minúcias das relações de mercado, vamos explorar o funcionamento dessas ferramentas. Se engana quem diz que eles funcionam de maneira reversa às IA’s Generativas. Os verificadores ou detectores de conteúdo de IA atuam exatamente igual à elas, mas entregam um resultado diferente. Vamos usar uma metáfora para explicar.
Imagine um detetive com uma lupa, acompanhando uma trilha de passos na neve. Ele segue esses passos até que eles misteriosamente desaparecem. Se estamos falando de um detector de IA, ele vai te dizer até esse ponto, os passos foram dados por um robô. A partir dele, por um ser humano.
Essa anedota nos ajuda a pensar em como um detector avalia um texto. Cada palavra é um passo na neve, que tem algumas direções “óbvias” medidas a partir do tamanho do pé, da direção do bico, da profundidade do sulco na neve. Quanto mais adequado à estimativa, mais automatizado é o andar.
Com base nessa premissa – que lembra muito o Andar do Bêbado, do qual já falamos – um texto “humano” seria mais imprevisível, mais orgânico. E já vamos voltar em porque esse ponto é bem ignorante.
Quais existem no mercado hoje?
Vou trazer alguns dados gerados pela Niara, que foi certeira em seu artigo sobre 7 detectores de IA. Existem outros, é claro, mas abaixo você consegue conferir alguns deles e nossa classificação com base nos resultados experimentados pela Niara e na sua proposta metodológica:
Hive AI:
Esta ferramenta é usada para detectar conteúdos e imagens gerados por IA. Ela permite que você cole textos de até 1500 caracteres e fornece resultados indicando quais trechos são os mais previsíveis, com maior probabilidade de terem sido gerados por uma máquina. No teste realizado, ela avaliou todos os textos como livres de inteligência artificial.
Giant Language Model Test Room (GLTR):
Desenvolvido pelo laboratório MIT-IBM e Harvard NLP, o GLTR lê o conteúdo e indica quais são as palavras mais óbvias dentro do contexto. No teste realizado, os resultados indicam que nenhum dos textos foi escrito por IA.
ZeroGPT:
Esta ferramenta foi treinada com mais de 10 milhões de artigos e textos e alega ter uma taxa de precisão de 98%. Ela indica a porcentagem de IA no texto, além de indicar quais partes possivelmente foram desenvolvidas por ela. No teste realizado, a ferramenta não foi completamente precisa, mas foi mais precisa em relação ao primeiro artigo do que os outros detectores.
Detector Content at Scale:
Esta ferramenta funciona em um nível mais profundo que outros recursos genéricos e, por isso, consegue identificar conteúdo robótico. No teste realizado, todos os textos foram sinalizados como produzidos por humanos.
Writer AI:
Esta ferramenta permite estimar o quanto do texto foi gerado por inteligência artificial. No teste realizado, o Writer apontou todos os artigos analisados como conteúdo 100% gerado por humanos.
Copyleaks:
Esta ferramenta pode ser usada tanto no site quanto na extensão para Google Chrome. Ela consegue detectar se os conteúdos foram gerados por IA ou por um humano e a porcentagem dessa geração. No teste realizado, o Copyleaks foi o que chegou mais próximo do resultado certo.
AI Text Classifier:
Esta ferramenta, criada pela OpenAI, lê textos com, no máximo, 250 palavras. No teste realizado, o AI Text Classifier apresentou resultados interessantes, mas não completamente precisos.
Explicando a classificação
Se você acompanhou o nosso racional, pode ter estranhado o motivo de algumas terem recebido no máximo 3 de 5, sendo que seu resultado foi ótimo para detectar textos 100% produzidos por IA. O problema é que um detector de IA precisa se propor a mais do que isso. E para o que se propõem, nenhum desses detectores de IA atende aos requisitos.
Também demos a nota mínima para os que indicam todos os conteúdos como produzidos por humanos – um detector de IA desses e nada dá no mesmo. Agora, vamos nos voltar para o mais interessante que esses detectores oferecem. Não, não é o serviço. É a ideia de venda desses produtos.
Porque usar um detector de IA
Os motivos para o não uso de uma IA são múltiplos no mercado de trabalho – desde ética, problemas legais e mesmo gosto pessoal. Alguns deles podemos entender.
Ainda não há um marco legal que regulamente os campos de treino de IA. Quais materiais estão alimentando esses softwares? Seus autores deram permissão para isso? Nessa ausência, algumas empresas podem preferir se resguardar, e usar um detector de IA para não entrar nessa água até medir bem a temperatura.
Outros problemas já falam mais da percepção de valor e lucro das empresas. E aqui a tríade freelancer/agência/empresa vai nos ajudar a entender o tamanho do problema.
Mercado de trabalho de conteúdo
No mercado de trabalho de produção de conteúdo, os redatores possuem duas estratégias principais de lucro: escala ou nicho. Ao produzirem em escala, redatores conseguem volume que justifique pagar as contas, o aluguel e tirar um a mais. Esses não se importam tanto com o valor por palavra, e estão mais focados em como dar volume para sua produção.
Já os nichados se especializaram em um assunto, muitas vezes treinando os detectores de IA e as IAs generativas com a sua expertise. São pessoas que alternam de feras em um campo e no outro, mas tem um número reduzido de clientes no mercado. A partir disso, cobram mais caro.
Nesse mercado, desde o lançamento do ChatGPT a escalabilidade dos dois grupos aumentou consideravelmente. Qualquer um que aprenda a projetar um bom prompt consegue dedicar mais de seu tempo para pesquisa e revisão, aumentando quantidade E qualidade da produção.
Entretanto, aqui começa a surgir uma dicotomia entre o valor percebido e o valor entregue dos textos. Agências e empresas começam a suspeitar de estar pagando o mesmo para algo que demandou muito menos esforço para ser feito. E, consequentemente, acreditam que devem pagar menos por aquilo.
É nesse esteio que o detector de IA surge como uma solução de mercado para um grupo que não olha para o valor da entrega, mas para o custo do produtor. O Detector de IA é uma grande justificativa para:
- Pagar menos
- Gerar retrabalho
- Gerar dedicação exclusiva
- Controle
Tudo isso tem alto valor para gestão – apesar de pouco para os negócios – e portanto os executivos e gestores olham para o detector de IA como uma bênção.
Proteger de Updates anti-IA
Achei que essa outra justificativa para o detector de IA vem bem a calhar em um blog sobre SEO. O detector de IA, se não fosse todas essas alternativas, tem um às na manga: os updates anti-IA.
Esses Core Updates – que, esses sim, aterrorizam o profissional de SEO – são uma forma de conversão pelo medo. Cria-se o receio de que Google e outros penalizarão os conteúdos feitos por robô, para então vender a identificação.
Uma receita para o sucesso e que tem ganhado agravo de alguns estudos que apontam como sites feitos por IA perderam posição. A diferença gritante entre esses estudos, as diretrizes do Google e o que o detector de IA se propõe a entregar, entretanto, está fundamentada em uma coisa: o uso da IA.
A falácia dos Updates Anti-IA
O uso da IA é o que justifica o Google – o próprio – ter se manifestado dizendo que não, eles não se importam com conteúdos automatizados. Desde que – e é aqui que os estudos que eu citei costumam se enganar – esses conteúdos sejam úteis. Dois exemplos na área de finanças de conteúdos automatizados são Status, ClubeFII, Funds e FIIs, donos das SERP de ativos financeiros no Brasil.
Poucas são as páginas no Status que não são inteiramente automatizadas com conteúdos extraídos da B3, e o mesmo ocorre com FIIs, que ainda tem textos claramente automáticos – mudam só algumas variáveis, que você pode conferir mudando de fundo para fundo.
Vai dizer que os donos das posições 1, 2, 3 e 4 do buscador estão errados, mas o seu coleguinha que quer te vender o detector de IA está certo?
Mas afinal, um detector de IA funciona?
A resposta é um categórico não. Não, detectores de IA não funcionam. O que eles fazem é avaliar o padrão probabilístico – na melhor das hipóteses – de um texto seguir uma previsibilidade. Agora posso voltar para o ponto que estou tangenciando desde o começo do texto.
Você já ouviu um papo de que os textos na internet estão ficando todos iguais? De que não aguenta mais entrar em um site e ter que ler “o que é um detector de IA” ou tema semelhante para chegar na informação que você de fato quer?
Sei que já, porque essa é uma reclamação constante do universo de SEO. Do universo de qualquer pessoa que use a internet. É uma reclamação válida, mas que suscita a pergunta: se estava tudo igual antes, porque a preocupação agora com a detecção de IA?
E a resposta é a mesma: para vender. Assim como há quem vende curso de como vender curso, há quem venda IA para identificar IA. Meu conselho é: fique longe de ambos.
Qual a alternativa a um detector de IA
Primeiro, a pessoa que solicita precisa entender porque ela quer um detector de IA. É medo de algum Update? É acreditar que deve pagar menos por um texto com auxílio de IA? É acreditar que o texto está sendo plagiado em algum nível?
Para isso o remédio é o estudo. IA’s não são capazes de plagiar, simplesmente porque não fazem o que chamamos em ciência da informação de recuperação da informação. Esse é, inclusive, um grande ponto de inflexão nessas tecnologias – um que tem suscitado ainda mais debate.
Outra alternativa é a contratação de um revisor. Essa figura, quase esquecida dentro de agências de publicidade, redações e áreas de marketing de empresas, faz as vezes de corretor de um conteúdo ruim muito melhor do que qualquer detector de IA. É seu trabalho estar a par do nível de qualidade dos conteúdos do mercado. E garantir que algo ainda melhor esteja na sua comunicação.
