Anita Tetslaff*
Enquanto órgãos reguladores, como o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), exigem transparência e responsabilidade no uso de IA, quem escreve no dia a dia enfrenta uma pressão inversa. Ferramentas detectoras de IA penalizam textos com vocabulário elaborado e forçam a substituição de termos complexos por expressões mais simples. Configura-se, assim, um paradoxo. Enquanto as IAs se retroalimentam do conhecimento acumulado da humanidade, os escritores humanos, sejam jornalistas, técnicos, advogados, professores ou estudantes, precisam se submeter a um “emburrecimento” forçado.
Basta colar um texto em um detector de IA para que a ferramenta atribua um percentual de probabilidade de uso de inteligência artificial generativa. A questão, porém, é mais complexa. O que acontece quando o texto é integralmente autoral e, ainda assim, é acusado? A resposta poderia parecer simples: se é autoral, não precisaria passar pelo detector. Ledo engano. Na rotina de quem escreve, seja um relatório técnico, um projeto, um texto acadêmico ou um simples e-mail de trabalho, o receio de uma acusação errônea fez da submissão ao detector uma regra. Muitas vezes, basta simplificar uma expressão para que ela passe no crivo algorítmico. Isso gera profunda angústia. Como alguém pode justificar-se diante de seus próprios escritos?
O fenômeno não é isolado. Estudos recentes indicam que detectores de IA, como o GPTZero e o Turnitin, apresentam altas taxas de falsos positivos, especialmente contra textos de falantes não nativos de inglês e de autores com vocabulário sofisticado. Uma pesquisa da Universidade de Stanford, publicada em 2023, mostrou que detectores de IA classificaram erroneamente como gerados por máquina 61% dos textos escritos por falantes não nativos de inglês. No Brasil, relatos semelhantes começam a surgir em redações, escritórios, repartições públicas e programas de pós-graduação.
A Portaria CNPq nº 2.664/2026, que institui a Política de Integridade na Atividade Científica, estabelece regras claras para o uso de Inteligência Artificial Generativa (IAG) na pesquisa acadêmica. No entanto, embora represente um passo importante para a integridade científica ao reforçar a ética e a transparência, sua aplicação prática esbarra na falta de critérios claros sobre como os detectores de IA serão usados nas avaliações. E o problema não se restringe à academia. Empresas, veículos de imprensa e órgãos públicos já adotam essas ferramentas sem diretrizes transparentes, colocando profissionais sob suspeita permanente.
Para a professora Ana Cristina Silva, especialista em Linguística Aplicada da Universidade de Brasília (UnB), o problema é estrutural. “Os detectores de IA não são confiáveis. Eles operam com base em padrões estatísticos que confundem complexidade lexical com artificialidade. Isso penaliza justamente os autores mais bem preparados, que dominam um vocabulário mais rico. É um efeito perverso”, afirma.
Já o pesquisador Carlos Eduardo Mendes, do Instituto de Computação da USP, defende que a solução não é abandonar os detectores, mas combiná-los com avaliação humana qualificada. “Nenhuma ferramenta substitui o julgamento de um editor, de um supervisor ou de um revisor experiente. O CNPq acerta ao exigir transparência, mas precisa orientar as instituições sobre como usar esses detectores de forma crítica”, pondera.
A Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC) ainda não se pronunciou oficialmente sobre a portaria, mas fontes ligadas à entidade indicam que há preocupação com o impacto das novas regras sobre a autonomia dos pesquisadores. A mesma apreensão se estende a outras categorias profissionais que vivem da palavra escrita.
A Portaria CNPq nº 2.664/2026 representa um avanço necessário na regulamentação do uso de IA na pesquisa científica, alinhando o Brasil a práticas internacionais de integridade acadêmica. No entanto, a norma não pode ser vista como solução isolada. O paradoxo dos detectores de IA, que exigem um vocabulário empobrecido para atestar autoria humana, expõe uma contradição. Enquanto a tecnologia generativa se sofistica, as ferramentas de detecção nos empurram para uma regressão estilística.
O emburrecimento não pode ser o preço da integridade. Quem escreve, seja no jornalismo, em uma função técnica, no direito, na educação ou na ciência, necessita de políticas que protejam a ética sem sufocar a excelência.
(*) Jornalista. Professora. Doutoranda e Mestra em Educação, na Área de Concentração em História e Políticas e Gestão da Educação, pela UFGD. Especialista em Administração de Marketing, pela Uniderp. Especialista em Metodologia do Ensino, pela Universidade Braz Cubas.