{"id":18875,"date":"2026-05-21T16:07:29","date_gmt":"2026-05-21T19:07:29","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=18875"},"modified":"2026-05-21T16:09:09","modified_gmt":"2026-05-21T19:09:09","slug":"ias-superam-humanos-em-teste-de-enganacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/ias-superam-humanos-em-teste-de-enganacao\/","title":{"rendered":"IAs superam humanos em teste de \u2018engana\u00e7\u00e3o\u2019 criado por AlanTuring"},"content":{"rendered":"

IAs superam humanos –<\/strong> Um estudo conduzido pela University of California San Diego<\/a> apresentou evid\u00eancias de que sistemas modernos de intelig\u00eancia artificial j\u00e1 conseguem superar o tradicional teste de Turing, criado em 1950 pelo matem\u00e1tico brit\u00e2nico Alan Turing. A pesquisa revelou que participantes humanos tiveram dificuldade para distinguir pessoas reais de modelos avan\u00e7ados de linguagem em conversas realizadas por texto.<\/p>\n

O trabalho foi publicado na revista cient\u00edfica Proceedings of the National Academy of Sciences e analisou o desempenho de diferentes sistemas de IA em testes controlados. Segundo os pesquisadores, esta foi a primeira vez em que modelos de linguagem foram identificados como humanos com frequ\u00eancia semelhante, e em alguns casos at\u00e9 superior, \u00e0 de participantes reais dentro do formato originalmente proposto por Turing.<\/p>\n

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Conversas paralelas avaliaram capacidade das Ias<\/strong><\/p>\n

Durante o experimento, cada participante manteve duas conversas simult\u00e2neas: uma com um ser humano e outra com um sistema de intelig\u00eancia artificial. A miss\u00e3o era descobrir qual dos interlocutores era realmente humano.<\/p>\n

A pesquisa contou com dois grupos independentes: estudantes da UC San Diego e participantes recrutados por meio da plataforma Prolific. Ao todo, quase 500 pessoas participaram dos testes.<\/p>\n

Os pesquisadores avaliaram quatro modelos de linguagem. Entre eles estavam sistemas avan\u00e7ados, como GPT-4.5 e LLaMa-3.1-405B, al\u00e9m de modelos utilizados como refer\u00eancia comparativa, como GPT-4o e o cl\u00e1ssico chatbot ELIZA.<\/p>\n

Segundo o estudo, o GPT-4.5 foi considerado humano em 73% das intera\u00e7\u00f5es, desempenho que superou inclusive os pr\u00f3prios participantes humanos na avalia\u00e7\u00e3o dos interrogadores. J\u00e1 o LLaMa-3.1-405B foi identificado como humano em 56% das conversas, \u00edndice considerado estatisticamente equivalente ao de pessoas reais.<\/p>\n

Os modelos utilizados como base de compara\u00e7\u00e3o tiveram desempenho significativamente inferior. O ELIZA foi apontado como humano em cerca de 23% das vezes, enquanto o GPT-4o atingiu aproximadamente 21%.<\/p>\n

Instru\u00e7\u00f5es de personalidade foram decisivas<\/strong><\/p>\n

De acordo com os autores, os resultados dependeram diretamente das instru\u00e7\u00f5es fornecidas aos sistemas. Cada modelo recebeu um \u201cprompt de persona\u201d, orientando a IA a adotar estilos de comunica\u00e7\u00e3o e caracter\u00edsticas consideradas humanas.<\/p>\n

Segundo Cameron Jones, autor correspondente do estudo, os modelos conseguiram reproduzir elementos como humor, tom de voz, objetividade e at\u00e9 erros t\u00edpicos de humanos.<\/p>\n

Quando essas instru\u00e7\u00f5es mais detalhadas n\u00e3o eram utilizadas, o desempenho caiu de forma expressiva. O GPT-4.5 teve a taxa de sucesso reduzida para 36%, enquanto o LLaMa-3.1-405B caiu para 38%.<\/p>\n

Para Ben Bergen, coautor da pesquisa, o teste passou a medir principalmente a capacidade de parecer humano, e n\u00e3o necessariamente intelig\u00eancia.<\/p>\n

Pesquisadores alertam para riscos online<\/strong><\/p>\n

Os autores tamb\u00e9m destacaram poss\u00edveis impactos do avan\u00e7o dessas tecnologias em ambientes digitais. Segundo Jones, sistemas capazes de se passar por humanos em conversas longas podem tornar mais dif\u00edcil a identifica\u00e7\u00e3o de bots por usu\u00e1rios comuns.<\/p>\n

O pesquisador afirmou que as pessoas devem ter menos certeza de que est\u00e3o interagindo com seres humanos ao conversar com desconhecidos na internet. Ele tamb\u00e9m alertou para riscos relacionados \u00e0 manipula\u00e7\u00e3o e ao uso de sistemas automatizados para enganar usu\u00e1rios.<\/p>\n

Bergen acrescentou que bots podem ser utilizados para persuadir pessoas a compartilhar informa\u00e7\u00f5es pessoais, influenciar decis\u00f5es pol\u00edticas ou promover produtos.<\/p>\n

Testes tiveram dura\u00e7\u00e3o de at\u00e9 15 minutos<\/strong><\/p>\n

Para realizar os experimentos, os pesquisadores desenvolveram uma interface semelhante a aplicativos de mensagens instant\u00e2neas. Os participantes visualizavam duas conversas simultaneamente e sabiam que apenas uma delas era conduzida por um humano.<\/p>\n

Ap\u00f3s cinco minutos (ou 15 minutos em uma vers\u00e3o de replica\u00e7\u00e3o do estudo) os participantes precisavam decidir qual interlocutor era a pessoa real.<\/p>\n

Os estudantes da UC San Diego apresentaram desempenho ligeiramente superior na identifica\u00e7\u00e3o dos humanos. Segundo os pesquisadores, isso pode estar relacionado ao compartilhamento de experi\u00eancias em comum e refer\u00eancias locais do campus.<\/p>\n

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(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/em><\/strong><\/p>\n

(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Magnific\/joelmirbarbosa)<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pesquisa mostra que modelos avan\u00e7ados de linguagem j\u00e1 conseguem convencer usu\u00e1rios de que s\u00e3o humanos em conversas por texto<\/p>","protected":false},"author":16,"featured_media":18878,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-18875","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18875","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18875"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18875\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18888,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18875\/revisions\/18888"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18878"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18875"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18875"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18875"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}