Textos produzidos por sistemas de inteligência artificial tendem a usar frases mais longas, menos pontuação e vocabulário mais complexo do que textos escritos por pessoas. Os sinais aparecem em um levantamento que comparou 55.940 frases e 1,2 milhão de palavras.
O estudo foi realizado pela revista The Economist com versões de reportagens geradas por ChatGPT, Claude, Gemini e Grok. O material foi confrontado com textos humanos da própria publicação, de jornais como The New York Times, The Washington Post e CNN, além de trechos de romances publicados entre 1950 e 2022.
A análise encontrou preferência dos modelos por palavras longas, termos raros, linguagem científica e substantivos formados a partir de verbos. Construções retóricas previsíveis, como a oposição entre duas ideias e a organização de argumentos em grupos de três, também apareceram com frequência maior nos textos automatizados.
Um dos resultados contraria a percepção de que o travessão seria uma assinatura universal da IA. Nas versões mais recentes avaliadas, apenas o Claude utilizou esse sinal com frequência superior à dos autores humanos. O ChatGPT, por sua vez, empregou menos travessões do que todos os outros grupos analisados.
A ausência de pontuação pode ser uma pista mais útil. Os modelos recorreram menos a vírgulas, ponto e vírgula e parênteses, ao mesmo tempo que produziram períodos mais extensos. Eles também citaram especialistas com menor frequência, o que reduz a variedade de vozes no texto.
Nenhuma dessas características, isoladamente, comprova que um conteúdo foi criado por máquina. Ferramentas automáticas de detecção podem produzir falsos positivos, e os próprios padrões mudam quando os modelos recebem atualizações ou são ajustados por seus desenvolvedores.
O levantamento indica que a identificação de autoria artificial depende da combinação de vários sinais e de análise contextual. Para escolas, empresas e veículos de comunicação, a conclusão reforça a necessidade de revisão humana, especialmente em decisões que possam punir ou expor uma pessoa com base apenas em um detector.
