Detecção de textos gerados pelo ChatGPT

capacidades, limitações e aplicações práticas

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35699/2525-8036.2024.53509

Palavras-chave:

Inteligência artificial, ChatGPT, Detecção de IA, Segurança digital

Resumo

A popularização de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA) para geração de textos tem intensificado os debates sobre a autenticidade e confiabilidade do conteúdo digital, em meio a crescentes preocupações com fraudes acadêmicas, violações de direitos autorais e desinformação. Este estudo avaliou a eficácia de cinco ferramentas de detecção (Copyleaks AI Content Detector, AI da Smodin, PlagiarismDeTector.NET AI, ZeroGPT, e AI Content Detector) na distinção entre textos escritos por humanos e textos gerados pelo ChatGPT. Os resultados indicam que as ferramentas diferem em sua precisão e confiabilidade. Enquanto o Copyleaks e a AI da Smodin demonstraram alta precisão na identificação de textos gerados por IA e por humanos, o PlagiarismDeTector.NET AI apresentou diversas inconsistências, especialmente para distinguir corretamente textos gerados por IA. O ZeroGPT e o AI Content Detector mostraram desempenho variável, destacando-se em certos cenários e enfrentando desafios em outros. Essas descobertas evidenciam a necessidade contínua de aprimoramento das ferramentas de detecção de textos gerados por IA para garantir um ambiente digital íntegro e seguro.

Biografia do Autor

  • Felipe Soares de Moraes, Universidade de Brasília

    Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Comunicação da Universidade de Brasília (UnB), Brasil. Graduado em Humanidades e em Jornalismo pela Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB). Pesquisador do Centro de Estudos em Comunicação, Política e Tecnologia (CTPol/UnB). ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6585-9073. Contato: felipe.moraes2018@gmail.com.  

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Publicado

24-12-2024

Como Citar

Detecção de textos gerados pelo ChatGPT: capacidades, limitações e aplicações práticas. Revista de Ciências do Estado, Belo Horizonte, v. 9, n. 2, p. 1–21, 2024. DOI: 10.35699/2525-8036.2024.53509. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revice/article/view/e53509. Acesso em: 24 dez. 2024.

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