Quase metade dos americanos agora recorre a ferramentas de inteligência artificial para pesquisa e geração de ideias, mas um corpo crescente de evidências sugere que essas ferramentas frequentemente erram o alvo. Um estudo de março de 2025 do Tow Center for Digital Journalism encontrou que mais de 60% das respostas de busca alimentadas por IA eram imprecisas, enquanto uma análise da BBC colocou a taxa de erro em cerca de 45%.
Padrões de desempenho da indústria pintam um quadro semelhante. No teste RealFactBench, o Claude alcançou a pontuação mais alta com 73% de precisão em todos os métricos. O Gemini 2.5 Pro liderou uma avaliação posterior realizada pelo Google com 55,6% de precisão, e a maioria dos outros modelos, incluindo o ChatGPT da OpenAI, não ultrapassou a marca de 50%. Os números contrastam fortemente com as alegações feitas pelos próprios modelos; quando questionados sobre seu desempenho, o ChatGPT citou 90-96% de precisão em exames de estilo profissional, mas a fonte citada era inexistente.
Verificadores de fatos humanos continuam a confiar em processos meticulosos e baseados em fontes. A equipe de verificação de fatos da WIRED, por exemplo, verifica cada afirmação linha por linha, entra em contato com fontes primárias e submete as descobertas a revisão jurídica e ética. "Você definitivamente precisa de um ser humano", diz Mark Frankel, chefe de assuntos públicos da Full Fact, uma organização com sede no Reino Unido que usa IA para triar afirmações, mas ainda depende de pessoas para verificar os detalhes.
Angie Holan, chefe da International Fact-Checking Network, reconhece a utilidade da IA quando direciona investigadores a fontes autorizadas, mas alerta que as alucinações da tecnologia podem enganar. "Dessa forma, você pode entender as forças e fraquezas dessas ferramentas", ela observa, enfatizando a necessidade de jornalistas, bibliotecários e arquivistas permanecerem engajados no desenvolvimento da IA.
As limitações vão além da mera imprecisão. Grandes modelos de linguagem reempacotam conhecimento existente, frequentemente reproduzindo conteúdo sem atribuição. Na prática, eles podem gerar respostas plausíveis que acabam sendo raspadas ou fabricadas, como ilustrado pela experiência do autor de receber uma receita de cream-cheese vegano que nunca existiu no material de origem.
Apesar do hype, pesquisadores permanecem céticos sobre melhorias rápidas. Um relatório de 2025 da Association for the Advancement of Artificial Intelligence encontrou que 60% dos especialistas pesquisados duvidavam que o problema da factualidade seria resolvido em breve. À medida que a IA continua a evoluir, o consenso entre verificadores de fatos é claro: a automação pode ajudar, mas não pode substituir a verificação rigorosa que a expertise humana fornece.
Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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