Como funcionam os detetores de IA e quão fiáveis são?

Um detetor de IA é um modelo estatístico que compara o seu texto com exemplos de escrita humana e de escrita gerada por IA e devolve uma estimativa, não uma prova. Procura padrões como palavras previsíveis e frases de comprimento muito regular. Erra nos dois sentidos, sobretudo em textos curtos, formulaicos, editados ou escritos numa segunda língua.

Resposta curta

Um detetor de IA não «lê» o texto nem descobre quem o escreveu: mede o quanto o texto se parece com os exemplos de escrita de máquina com que foi treinado. O resultado é uma probabilidade ou uma faixa («provavelmente humano», «misto», «provavelmente IA»), nunca um veredicto. Qualquer detetor pode assinalar por engano um texto humano e deixar passar um texto de IA que foi revisto por uma pessoa.

Por isso, a regra prática é uma só: use o resultado como um motivo para olhar com mais atenção, nunca como prova. O resto deste guia explica como se chega ao número, porque o português formal é um terreno difícil e o que fazer quando há dúvidas, seja como estudante, docente, editor ou profissional.

Como é que um detetor chega a um número

Quase todos os detetores seguem o mesmo princípio: aprendem com muitos textos de duas origens, os escritos por pessoas e os gerados por modelos de linguagem, e depois medem em que lado cai o texto novo. Há duas famílias de sinais, que muitas vezes se combinam.

1. Previsibilidade (a «perplexidade»)

Um modelo de linguagem escolhe, a cada passo, uma palavra provável. Por isso o texto gerado tende a ser mais previsível do que o de uma pessoa, que faz escolhas inesperadas, usa expressões suas e muda de ideias a meio da frase. Mede-se a previsibilidade e, quanto mais previsível, mais o texto «soa a máquina».

Exemplo, em português europeu. Duas frases sobre o mesmo tema:

• «O turismo tem vantagens e desvantagens para as cidades, sendo importante encontrar um equilíbrio entre os diferentes interesses.» Cada palavra é a esperada a seguir à anterior.
• «Em Alfama, metade dos meus vizinhos já se mudou para Odivelas; quem fica aprende a conviver com as malas de rodas às sete da manhã.» Há pormenor concreto e escolhas pouco prováveis.

A primeira soa mais a máquina. Mas atenção: também poderia ser a frase de um aluno do 9.º ano que aprendeu a fórmula «vantagens e desvantagens» na escola.

2. Variação do ritmo (a «burstiness»)

Quem escreve alterna frases curtas e longas. O texto gerado por máquina costuma ser mais uniforme: frases de comprimento parecido, parágrafos com o mesmo tamanho, a mesma estrutura de abertura. Os detetores medem essa variação. Texto muito regular aproxima-se do padrão de máquina.

3. Classificadores treinados

Em vez de medir uma só coisa, muitos detetores treinam um classificador: um modelo que recebe características do texto (sequências de palavras e de caracteres, comprimento das frases, pontuação) e aprende, a partir de exemplos rotulados, a separar os dois grupos. É este o desenho do Detetor de IA da AdeptWrite: um modelo estatístico, que corre no navegador, sobre sequências de palavras e de caracteres e algumas medidas de estilo, como a variedade do comprimento das frases.

Há ainda uma segunda opinião opcional, a análise aprofundada, em que um modelo de linguagem lê o texto e justifica os sinais que viu. É mais lenta, só corre se a pedir, e a página da ferramenta indica que é um resultado combinado e menos validado do que o do modelo estatístico.

Porque é que os detetores falham

Nenhum detetor é infalível, e os erros têm causas conhecidas.

Os erros têm dois nomes. Um falso positivo é um texto de uma pessoa classificado como IA. Um falso negativo é um texto de IA classificado como humano. Os dois acontecem, e o primeiro é o mais grave, porque pode prejudicar alguém.

O português formal é terreno difícil

Há géneros de escrita em que as pessoas escrevem, por convenção, de forma previsível e uniforme. É exatamente aquilo que um detetor associa a máquina.

• Requerimentos e cartas formais. «Venho por este meio requerer a V. Ex.ª que se digne…» é uma fórmula que centenas de pessoas escrevem quase palavra por palavra. A previsibilidade é altíssima por razões culturais, não por haver IA.
• Relatórios de estágio e de atividades. Estruturas fixas (introdução, objetivos, metodologia, conclusão) e frases como «Foram atingidos os objetivos propostos» repetem-se em todos os documentos.
• Texto jurídico e administrativo. Tem fórmulas, artigos e remissões que reduzem a variação.
• Resumos e abstracts. Frases curtas, impessoais, na terceira pessoa.
• Trabalhos de estudantes que escrevem com cautela. Quem tem receio de errar tende a usar o vocabulário que conhece bem e a evitar construções arriscadas.
• Quem escreve em português como segunda língua, por exemplo estudantes em mobilidade internacional, que muitas vezes se apoiam em estruturas aprendidas.

Um exemplo simples de falso positivo plausível:

«Em conclusão, o presente relatório permitiu consolidar os conhecimentos adquiridos ao longo do estágio. Foram cumpridos os objetivos definidos e identificadas oportunidades de melhoria. Importa referir que a experiência foi bastante enriquecedora, tanto a nível pessoal como profissional.»

Qualquer detetor pode achar este parágrafo «mecânico». Escreveu-o um estagiário real, que seguiu o modelo do relatório da faculdade. A uniformidade vem do género, não do autor.

O que a AdeptWrite mostra e o que não promete

O Detetor de IA da AdeptWrite (ver Detetor de IA) segue regras de honestidade que pode verificar na própria página:

• Estimativa, não prova. O resultado aparece como faixa e como percentagem aproximada («≈»), nunca como 0 % ou 100 %. A pontuação foi calibrada com dados de teste com igual número de textos humanos e de IA, pelo que não é a probabilidade de este texto em concreto ter sido escrito por IA.
• Mínimo de 40 palavras e máximo de 6000 caracteres por execução. Abaixo de 40 palavras não há avaliação. A fiabilidade só melhora a partir de cerca de 150 palavras.
• Frases destacadas são uma prova mais fraca do que a estimativa global.
• O estado do português (se a língua foi medida, se foi avaliada com poucos exemplos ou se ainda não é suportada) aparece na página da ferramenta, junto à tabela de métricas gerada a partir do ficheiro do modelo publicado. Se o português não tiver sido avaliado, a ferramenta diz-lho e deve ler o resultado com cuidado redobrado. Não existe nenhuma percentagem de exatidão que possamos prometer para o seu texto.
• Limitações sempre visíveis, incluindo a de que texto corrigido ou reformulado com ferramentas de IA, entre elas as da própria AdeptWrite, pode ser classificado como «misto» ou «provavelmente IA».
• Aviso permanente: nunca use este resultado como a única prova contra uma pessoa.

Quando o texto sai do navegador? Só se pedir a análise aprofundada. A análise estatística básica corre no seu navegador.

Se for docente, orientador ou editor

Um resultado de detetor é, no máximo, o início de uma conversa. Alguns passos razoáveis:

1. Compare com a escrita habitual da pessoa. Um salto brusco de estilo, de vocabulário ou de nível de erro em relação a trabalhos anteriores diz mais do que qualquer percentagem.
2. Peça o processo. Rascunhos, notas de leitura, o histórico de versões do documento e as fontes consultadas mostram como o texto foi construído.
3. Faça perguntas sobre o conteúdo. Uma breve conversa sobre as opções do trabalho revela depressa quem o escreveu.
4. Verifique as fontes. Referências inventadas ou que não dizem o que lhes atribuem são um sinal muito mais sólido do que uma pontuação. O Verificador de plágio mede outra coisa, a coincidência com fontes, e não autoria.
5. Dê oportunidade de explicação antes de qualquer decisão e siga o regulamento da instituição.

As regras sobre IA variam entre escolas, politécnicos e universidades, e mudam de ano para ano: umas proíbem, outras permitem com declaração. Consulte sempre a versão atual do regulamento ou das orientações da sua instituição, em vez de confiar em informações de segunda mão. Neste guia não citamos nenhuma orientação específica de uma universidade portuguesa, porque não a verificámos à data de 2026-11-01.

Se o seu texto foi assinalado por engano

1. Não entre em pânico nem apague o texto. Guarde tudo o que prova o processo.
2. Reúna evidências: rascunhos, versões anteriores (o histórico de versões do Word ou do Google Docs com datas), notas, pesquisas, e-mails com o orientador.
3. Explique o seu método de forma concreta: porque escolheu estas fontes, como chegou a este argumento.
4. Mostre o que é inevitavelmente padronizado, se o texto é de um género formulaico, como um relatório ou um requerimento.
5. Peça que a decisão não assente só no detetor. Cite o aviso da ferramenta: é uma estimativa, não uma prova.
6. Para o futuro, vá guardando versões e escreva em ficheiros com histórico.

Se usa IA e quer escrever com transparência

Usar IA para estruturar ideias, rever gramática ou treinar a escrita pode ser permitido, mas depende das regras de cada contexto. Se o seu professor ou empregador pedir que declare o uso, declare-o. Se a regra for não usar, não use. Tentar «enganar o detetor» é o caminho errado: além de não ser fiável, não resolve o problema de fundo, que é a honestidade sobre quem escreveu o quê.

Se escreveu um rascunho com ajuda de IA e quer que soe mais seu, a Humanização de texto de IA reescreve o rascunho para soar natural e pessoal, sem mudar o sentido. É uma ferramenta de melhoria de escrita, não de evasão: continue a ter de cumprir as regras de declaração do seu contexto. Para melhorar o seu próprio estilo, o Corretor gramatical e o Índice de legibilidade ajudam a ver frases demasiado longas ou repetitivas.

Lista de verificação rápida

• ☐ O texto tem pelo menos 150 palavras? Se não, desconfie do resultado.
• ☐ Li as limitações e o estado do português na página do detetor?
• ☐ O género do texto (relatório, requerimento, resumo) explica a regularidade?
• ☐ Comparei com a escrita habitual da pessoa?
• ☐ Pedi rascunhos e fontes antes de qualquer conclusão?
• ☐ Verifiquei se as referências existem?
• ☐ Consultei a versão atual do regulamento da instituição?

Erros frequentes

• Tratar «70 % IA» como «70 % do texto foi escrito por IA». A pontuação não mede a quantidade de texto gerado.
• Confiar num único detetor, ou nos dois quando concordam por usarem a mesma lógica.
• Usar o resultado como única prova numa decisão disciplinar.
• Esquecer que um texto de IA bem editado passa quase sempre.
• Ignorar o género: um requerimento é regular por natureza.

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