Está se tornando cada vez mais difícil identificar o uso de inteligência artificial em publicações científicas e textos acadêmicos. A pesquisa mais recente conduzida pelo linguista computacional Fırat Mıhcı mostrou que os modelos de inteligência artificial conseguem reescrever os próprios rascunhos que criam e, assim, desativar completamente os sistemas de detecção. A aprovação desses textos por editores humanos e sua publicação com nomes reais faz com que, ao longo do tempo, os padrões linguísticos produzidos pelas máquinas sejam assimilados como parte do vocabulário humano padrão.
Pesquisa Analisou 18 mil 989 Resumos Acadêmicos
O estudo examinou detalhadamente 18 mil 989 resumos acadêmicos publicados em três disciplinas diferentes entre 2019 e 2026. Quando os períodos anterior e posterior ao início do uso das ferramentas de inteligência artificial, que se disseminaram no final de 2022, foram comparados, a proporção de palavras associadas à inteligência artificial em resumos da área de linguística computacional subiu de 1,9 para 14,0 a cada 10 mil palavras. Esse aumento foi registrado como aproximadamente sete vezes maior.
Uma tendência semelhante também foi observada nos resumos de neurociência. A proporção nessa área subiu de 1,7 para 8,7 a cada 10 mil palavras, aumentando aproximadamente cinco vezes. Nos resumos de matemática, a proporção passou de 0,9 para 1,3. Os pesquisadores consideraram essa mudança, que é estatisticamente incerta, como grupo de controle.
Em instituições de ensino, estudos como o relatório do MIT, que revelou que trabalhos de graduação já haviam sido automatizados anteriormente, haviam chamado a atenção para o impacto da inteligência artificial sobre a produção acadêmica. A nova pesquisa apresenta, com dados concretos, em que medida esse impacto se refletiu na literatura publicada.
Mudança nas Palavras Usadas com Frequência
Na análise de frequência, constatou-se que as palavras usadas com frequência nos textos gerados por inteligência artificial mudaram ao longo do tempo. Nos resumos analisados, a frequência da palavra “delve” (examinar em profundidade), usada em uma proporção de 2,75% em 2024, caiu para 0,12% no conjunto de dados de 2026, que ainda não foi concluído. Por outro lado, constatou-se que termos frequentemente usados pela inteligência artificial, como “intricate”, “showcase”, “nuanced” e “underscore”, se incorporaram à literatura.
Constatou-se que revisores e editores não fizeram qualquer observação indicando que esses textos tinham origem artificial antes de serem publicados.
Ciclo Vicioso nos Sistemas de Detecção
O fato de os textos gerados por inteligência artificial se autocorrigirem e se aproximarem da aparência de textos humanos cria um risco em duas frentes para os softwares de detecção existentes. Os sistemas de detecção treinados com textos antigos podem marcar por engano como gerados por inteligência artificial os textos originais de autores humanos reais influenciados pela inteligência artificial. Em contrapartida, como os novos modelos treinados com artigos atuais consideram a linguagem moldada pela inteligência artificial uma base normal, eles se mostram insuficientes para identificar textos de inteligência artificial que serão produzidos no futuro.
Os pesquisadores apontam que os mecanismos de controle baseados em texto perderam sua confiabilidade. Ao afirmarem que o conceito de escrita humana mudou ao longo do tempo, os pesquisadores ressaltam que são necessários métodos que vão além da verificação do estilo para preservar a integridade acadêmica.