Saiba como funcionam os detectores de conteúdo de IA e como o Google penaliza esse material

Com o avanço da inteligência artificial (IA), detectar conteúdo gerado por máquinas tem se tornado um desafio crescente.

No entanto, ferramentas de detecção estão sendo constantemente desenvolvidas para identificar se o texto foi escrito por IA ou por um humano.

Vamos entender como esses detectores funcionam, com base nas explicações de Yong Keong Yap, cientista de dados da Ahrefs, e como o Google está reagindo a esse fenômeno.

LEIA TAMBÉM: IA Generativa e EEAT: Como produzir conteúdo com autoridade e confiabilidade para o Google

Como funcionam os detectores de conteúdo de IA?

Os detectores de conteúdo de IA têm o objetivo de identificar padrões ou anomalias no texto que não seriam típicos de uma escrita humana.

Para isso, eles utilizam dois elementos fundamentais: grandes volumes de exemplos de textos humanos e gerados por IA, e modelos matemáticos para comparar e analisar os textos.

1. Detecção Estatística: A Abordagem Clássica

Métodos mais antigos de detecção, como a análise estatística, ainda são eficazes hoje. Eles buscam por padrões de escrita, como:

• Frequências de palavras e frases.
• Sequências de palavras específicas (N-gramas).
• Estruturas gramaticais e sintáticas.
• Estilo de escrita, como o uso da primeira pessoa.

Esses detectores funcionam com base em algoritmos simples, como o Naive Bayes ou Árvores de Decisão, e são rápidos e eficientes, mas tendem a falhar quando o texto é manipulado, como no caso dos “exemplos adversários” que tentam enganar a máquina.

VEJA TAMBÉM: Google diz que AI Overview tem 1,5 bilhão de usuários mensais, mas evita falar sobre queda nas taxas de cliques

2. Redes Neurais: O Poder do Aprendizado Profundo

Hoje, as redes neurais são a abordagem mais moderna para detectar conteúdo de IA.

Elas funcionam de maneira similar ao cérebro humano, ajustando suas conexões para melhorar a identificação de padrões.

Essas redes neurais podem ser treinadas para identificar textos gerados por outras redes neurais (como o ChatGPT), o que as torna muito eficazes na detecção de IA.

Um dos principais benefícios dessa abordagem é que ela não requer conhecimento especializado sobre o tópico do texto, o que a torna mais flexível do que os métodos de detecção estatística.

No entanto, apesar de sua eficácia, mesmo redes neurais como o ChatGPT não conseguem identificar com precisão textos que eles próprios criaram.

Ou seja, um modelo de IA pode gerar conteúdo e, se solicitado, ser incapaz de identificar que aquele texto foi gerado por outra IA.

VEJA TAMBÉM: Adoção de IA sobe 78% nas empresas com queda radical de custos

3. Marca D'água: Identificando Texto Gerado por IA

Uma abordagem mais recente na detecção de IA é a inserção de "marcas d'água" nos textos gerados.

Assim como uma nota de banco pode ter uma marca d'água visível apenas sob certas condições, a ideia é incluir um sinal oculto nos textos gerados por IA, tornando-os rastreáveis.

Esse método pode ser implementado de três maneiras principais:

• Adicionar marcas d'água aos dados de treinamento utilizados para ensinar a IA.
• Inserir marcas d'água durante o processo de geração do texto.
• Modificar o texto após a geração, adicionando a marca d'água.

Embora esse método possa ser eficaz, ele depende da escolha do modelo de IA para adicionar a marca d'água, o que pode não ser feito por todas as plataformas de geração de texto.

LEIA TAMBÉM: IA vai acabar com o SEO? Google esclarece a polêmica

Como os detectores de IA podem falhar?

Embora os detectores de IA estejam ficando cada vez mais sofisticados, existem algumas limitações importantes.

A primeira delas é que muitos desses sistemas são treinados com dados muito específicos, como artigos de notícias ou postagens em redes sociais, o que pode torná-los menos eficazes ao analisar outros tipos de conteúdo, como ficção criativa ou textos mais informais.

Outro problema comum é a detecção parcial. Em situações reais, muitos textos gerados por IA são misturados com textos escritos por humanos.

Por exemplo, uma pessoa pode utilizar uma IA para gerar partes de um artigo, mas o restante é escrito manualmente. Detectores de IA ainda enfrentam dificuldades para identificar esse tipo de mistura.

Além disso, ferramentas de "humanização" do conteúdo, como aquelas que introduzem erros ou tentam imitar o estilo de um autor humano, podem enganar os detectores.

Essas ferramentas fazem o conteúdo gerado por IA parecer mais natural e mais difícil de ser identificado.

O Impacto da IA nas Penalizações do Google

O Google tem feito esforços para identificar e penalizar conteúdos de baixa qualidade, incluindo aqueles gerados por IA.

Em matérias anteriores da SEO Lab, discutimos como o Google tem penalizado textos que não atendem aos seus critérios de qualidade e relevância, especialmente aqueles que são considerados spam ou que oferecem uma experiência ruim ao usuário.

O conteúdo gerado automaticamente, sem a supervisão humana necessária para garantir precisão e qualidade, pode ser alvo de penalizações no ranking.

A questão central para o Google não é apenas identificar o conteúdo gerado por IA, mas também garantir que as páginas da web entreguem um conteúdo valioso e útil para os usuários.

Portanto, ao usar detectores de IA, é importante manter em mente que, além de identificar o conteúdo automatizado, os algoritmos de pesquisa também levam em consideração a qualidade geral do material apresentado.