Inteligência Artificial em xeque: detectores de autoria textual são menos eficazes do que se imaginava

Detectores de inteligência artificial, como GPTZero, Turnitin e Copyleaks, vêm ganhando espaço em escolas e universidades ao redor do mundo. Seu objetivo? Descobrir se um texto foi escrito por uma pessoa ou por uma IA. Mas será que essas ferramentas são realmente confiáveis? Um estudo publicado na revista Cognitionis indica que não.

Conduzido pela doutoranda Isis Terezinha Santos de Santana e pelo Dr. Jhonata Jankowitsch, o trabalho analisou 300 textos dissertativos divididos em seis grupos, com diferentes níveis de intervenção algorítmica. Os resultados são surpreendentes: textos artificialmente manipulados conseguiram “enganar” os detectores, sendo classificados como humanos em até 96% dos casos.

A metodologia do estudo foi rigorosa. Os textos passaram por reescrita automática, remoção de marcas invisíveis (como códigos Unicode e marcas d’água) e alterações semânticas que tornaram o conteúdo mais “natural”. Mesmo com o uso de métricas avançadas como perplexidade, burstiness e diversidade lexical, os algoritmos falharam.

“Os detectores apresentam bons resultados apenas em cenários extremos — como textos puramente humanos ou completamente gerados por IA. Mas, quando há intervenção, mesmo que sutil, a acurácia despenca”, explica Isis. O experimento utilizou testes estatísticos como ANOVA, regressão logística e qui-quadrado para garantir a confiabilidade dos achados.

Um dado emblemático do estudo: o grupo que recebeu o “pacote completo” de camuflagem foi detectado corretamente em apenas 4% dos casos. “Isso significa que basta algum conhecimento técnico para burlar esses sistemas”, reforça o professor Jankowitsch.

O estudo alerta para os riscos do uso indiscriminado dessas ferramentas em decisões sérias, como reprovações acadêmicas, investigações de plágio e rejeições editoriais. “Confundir um texto legítimo com uma produção algorítmica pode gerar injustiças irreversíveis”, aponta o artigo.

Além disso, os pesquisadores destacam um paradoxo: estudantes confiam demais na IA para escrever textos e professores confiam demais nos detectores para identificá-los. “Ambos estão apoiados em bases frágeis”, resume Isis.

A recomendação final do estudo é clara: é preciso ir além dos algoritmos. A melhor forma de avaliar autoria textual, segundo os autores, envolve uma triangulação entre análise linguística, métodos estatísticos e revisão humana qualificada. Só assim é possível tomar decisões mais justas e seguras em contextos acadêmicos e profissionais.

O dilema ético e pedagógico da autoria na era da IA

Por que confiar cegamente em detectores de IA pode ser um erro — e o que isso significa para o futuro da educação.

A pesquisa de Isis Santos de Santana e Jhonata Jankowitsch não apenas levanta dúvidas técnicas, mas também provoca uma reflexão mais profunda sobre os rumos da educação em tempos de inteligência artificial.

Com o avanço das tecnologias generativas, escrever um texto deixou de ser uma habilidade exclusivamente humana. Ferramentas como ChatGPT e outras IA similares permitem que qualquer pessoa produza redações, artigos e até teses com poucos cliques. Isso vem transformando a relação entre autoria, originalidade e avaliação.

Mas, ao tentar conter essa onda, muitas instituições estão adotando detectores automatizados de autoria. A promessa: identificar trapaças com precisão algorítmica. A realidade, no entanto, é bem mais complexa.

O estudo mostra que esses detectores funcionam com base em padrões estatísticos — como variação de palavras, estrutura de frases e repetição. Isso os torna vulneráveis a manipulações simples, como reescrita automática ou substituição de palavras. O resultado? Textos gerados por IA passam despercebidos.

Mais preocupante ainda é o impacto dessa falha em decisões pedagógicas. Alunos podem ser penalizados injustamente com base em falsos positivos. Professores, por sua vez, podem perder confiança em seus próprios critérios e delegar julgamentos a ferramentas ainda imaturas.

Há também o risco de uma homogeneização do ensino. Se os estudantes passarem a escrever apenas “do jeito que o detector aprova”, corre-se o risco de sufocar a criatividade, a diversidade linguística e a subjetividade — elementos essenciais à escrita humana.

Por isso, o estudo defende um caminho mais equilibrado: tecnologia, sim, mas com mediação humana. A IA pode ser uma aliada na educação, desde que usada com senso crítico, transparência e apoio ético.

Na prática, isso significa formar professores para entender as limitações desses sistemas e incentivar estudantes a desenvolverem competências genuínas de escrita. Afinal, detectar é importante — mas ensinar a escrever continua sendo essencial.

Ficha Técnica do Trabalho Científico

Título do artigo:
Um Experimento com Detectores de Inteligência Artificial e seus Limites: Estudo Quantitativo Sobre os Critérios e as Incertezas da Detecção Algorítmica de Autoria Textual

Autores:

Isis Terezinha Santos de Santana
Doutoranda e Mestre em Administração pela Logos University International – Unilogos (2023)

Prof. Dr. Jhonata Jankowitsch
Doctor of Business Administration – Logos University International (EUA)
Professor universitário, perito judicial e maestro

Instituição:
Logos University International – Unilogos

Revista:
Cognitionis – Scientific Journal

Volume e Edição:
Volume 8, Edição 2

Páginas:
01–43

Data de publicação:
19 de agosto de 2025

ISSN:
2595-8801

DOI:
https://doi.org/10.38087/2595.8801.665

Link de acesso:
https://revista.cognitioniss.org/index.php/cogn/article/view/665/545