Hoje, é difícil encontrar quem não tenha ouvido falar em ChatGPT. O chatbot da OpenAI chegou ao cotidiano de milhões de pessoas, dividindo espaço com ferramentas de empresas como Google, Microsoft, Meta e Anthropic. Para muita gente, conversar com uma inteligência artificial para pesquisar informações, escrever textos, programar ou criar imagens já faz parte da rotina. No início de 2023, porém, explicar o que era o ChatGPT ainda era uma das tarefas da imprensa de tecnologia.
Em janeiro daquele ano, o Olhar Digital publicou um guia para responder justamente a essas perguntas. “O que é ChatGPT e como acessar a inteligência artificial em português” explicava o que era um modelo de linguagem, como funcionava e quais eram suas limitações. Naquele momento, o texto precisava apresentar uma tecnologia que ainda era novidade para boa parte do público — e explicar que o serviço podia gerar textos, mas também poderia produzir informações incorretas e conteúdo enviesado.
Mas a história que levou até o ChatGPT havia começado alguns anos antes. Em 2019, o Olhar Digital já acompanhava o GPT-2, então descrito como um sistema capaz de produzir textos convincentes a ponto de levantar preocupações sobre desinformação, spam e outros usos maliciosos. Em 2020, a chegada do GPT-3 ampliou ainda mais essa discussão: o modelo tinha 175 bilhões de parâmetros e conseguia produzir textos sobre diferentes assuntos a partir de poucas amostras.
Em dezembro de 2022, poucos dias depois de a OpenAI apresentar o ChatGPT, o Olhar Digital publicou uma matéria chamando a ferramenta de “amigo virtual” e mostrando alguns dos usos que começavam a chamar atenção. A reportagem também registrava uma questão que continuaria acompanhando a evolução dos modelos: apesar de serem capazes de produzir respostas convincentes, eles também podiam inventar informações. De lá para cá, a inteligência artificial mudou — e a forma de acompanhar essa tecnologia também.
O desafio de acompanhar uma tecnologia que muda tão rápido
Se acompanhar a inteligência artificial já fazia parte da rotina de uma redação de tecnologia antes do ChatGPT, o ritmo de desenvolvimento dos últimos anos tornou essa tarefa ainda mais complexa. Novos modelos, recursos e empresas surgem constantemente, enquanto tecnologias que pareciam experimentais passam rapidamente a fazer parte de produtos usados no dia a dia. Para quem cobre o setor, não basta saber que uma novidade foi anunciada: é preciso entender o que mudou e qual é o impacto real daquela tecnologia.
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Há, porém, uma particularidade no trabalho de um portal de notícias: nem sempre é possível fazer toda essa avaliação antes de publicar a primeira notícia. O ritmo da cobertura é acelerado, especialmente quando uma empresa anuncia um novo produto ou modelo. Uma informação que acabou de ser divulgada pode deixar de ser novidade poucas horas depois. Por isso, a primeira etapa costuma ser noticiar o anúncio e, depois, aprofundar a apuração quando o assunto justifica.
Esse aprofundamento pode envolver testar a ferramenta, analisar benchmarks, consultar documentos e buscar especialistas. Nem toda novidade é testada pela redação, mas recursos que chamam a atenção do público, apresentam algum comportamento diferente ou levantam dúvidas podem ser colocados à prova. E essa seleção é discutida constantemente. A ideia é entender melhor aquilo que foi anunciado e identificar, na prática, suas possibilidades e limitações.
Os benchmarks também exigem cuidado. Empresas costumam apresentar resultados de avaliações para mostrar que um modelo é mais rápido, inteligente ou capaz que os anteriores e que os concorrentes. Mas um resultado superior em determinado teste não significa necessariamente que o sistema seja melhor em todas as tarefas. É preciso entender o que aquela avaliação mede, quais modelos foram comparados e em quais condições.
O que existe por trás de uma notícia sobre IA
Depois da notícia inicial, começa uma parte menos visível do trabalho: descobrir o que, de fato, existe por trás de uma novidade. A redação pode recorrer a pesquisas, documentos técnicos, demonstrações e resultados apresentados pelas próprias empresas, além de outras fontes capazes de colocar aquela informação em contexto. Quando a questão é complexa demais para ser compreendida apenas a partir desses materiais, entram os especialistas.
O Olhar Digital consulta pesquisadores, profissionais do mercado, colunistas e especialistas independentes de acordo com o assunto. Entre as fontes que ajudam a redação a entender temas relacionados à tecnologia e à inteligência artificial semanalmente estão Arthur Igreja, especialista em tecnologia e inovação; Roberto Pena Spinelli, físico e especialista em IA; Álvaro Machado Dias, neurocientista, professor da Unifesp e futurista; e Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurança. Eles fazem parte do time de colunistas do Olhar Digital News, nossa live diária, e do nosso site.
Esse processo parte de uma constatação simples: o jornalista não precisa saber tudo sobre a tecnologia que está cobrindo, mas precisa saber o que precisa entender antes de explicá-la ao leitor. É parecido com preparar um bolo sem necessariamente conhecer todas as reações químicas que fazem a receita funcionar. Quando aquela explicação é importante para compreender uma história, é preciso buscar quem consiga explicar o que acontece dentro do “forno”.
A apuração também pode envolver testar diretamente os sistemas. Isso acontece principalmente quando uma ferramenta apresenta algo diferente, curioso ou que levanta alguma suspeita de erro. Não é possível testar tudo o que é lançado no mercado, mas experimentar recursos que despertam interesse do público pode ajudar a transformar uma promessa em uma informação mais concreta.
Quando a inteligência artificial também vira ferramenta de trabalho
A relação da redação com a inteligência artificial não acontece apenas nas matérias publicadas. À medida que essas ferramentas evoluíram, elas também passaram a fazer parte da rotina de produção jornalística. A adoção não aconteceu de uma hora para outra e foi acompanhada de muita cautela, mas hoje a IA já está presente em diferentes etapas do trabalho — como uma ferramenta de apoio, e não como substituta do jornalista.
Um dos impactos mais concretos aparece nas entrevistas. Durante muito tempo, transformar uma conversa gravada em texto significava ouvir novamente todo o material e fazer a transcrição manualmente, um processo que podia consumir horas. Hoje, praticamente toda ferramenta de videochamada oferece algum recurso de transcrição automática, além de existirem serviços específicos para essa tarefa que utilizam IA.
A mudança parece simples, mas representa uma economia significativa de tempo. A ferramenta transforma a gravação em texto e deixa para o jornalista uma etapa que exige muito mais decisão: conferir o material, identificar as declarações relevantes, selecionar os trechos que serão utilizados e contextualizá-los na reportagem. A IA não faz a entrevista nem decide o que deve ser publicado; ela reduz uma parte mecânica do processo.
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A pesquisa também mudou. Ferramentas de IA podem ajudar a encontrar caminhos para uma apuração, organizar informações ou localizar documentos e páginas relevantes. Mas existe uma diferença importante entre usar uma IA para encontrar uma fonte e usar a resposta da IA como fonte. Quando uma ferramenta indica um link, o material original precisa ser aberto e conferido.
Esse cuidado ficou ainda mais importante à medida que os sistemas melhoraram. No início da popularização dessas ferramentas, era comum encontrar informações inventadas durante pesquisas. Hoje, esse tipo de problema se tornou menos frequente, mas a resposta de uma IA ainda não é tratada como informação definitiva. A fonte original continua sendo o ponto de verificação.
Na rotina, diferentes ferramentas também acabam sendo usadas para diferentes necessidades. O ChatGPT pode ajudar na organização de fluxos de trabalho e na geração de imagens; o Modo IA da busca do Google pode facilitar a localização de links; o Notebook Gemini, antigo NotebookLM, pode ser usado para consultar documentos; o TurboScribe, para transcrever entrevistas; e o Claude, para auxiliar na revisão de textos, por exemplo.
A geração de imagens, por outro lado, tem um uso mais pontual. Em geral, bancos de imagens e fotos oficiais continuam sendo a opção preferida, mas existem situações em que não há uma fotografia adequada ou em que uma imagem criada artificialmente consegue representar um conceito que seria difícil de explicar apenas com texto. Nesses casos, a IA pode funcionar como mais uma possibilidade de ilustração.
No fim, a escolha da ferramenta depende da tarefa. Não existe uma única IA que resolva todas as necessidades da redação, assim como não existe uma ferramenta que substitua todas as etapas do trabalho jornalístico. A preocupação é fazer com que a tecnologia interfira o mínimo possível nas decisões que continuam sendo responsabilidade do jornalista.
A inteligência artificial também mudou o ambiente em que o jornalismo é produzido. Se antes a internet era principalmente o lugar onde o jornalista encontrava informações publicadas por outras pessoas, hoje ela também está cheia de textos, imagens e outros conteúdos produzidos ou modificados por sistemas de IA. Isso cria uma camada adicional de verificação para quem precisa separar informação confiável de conteúdo que apenas parece convincente.
O problema não está apenas em identificar se determinado material foi feito por uma inteligência artificial. Mesmo quando a origem é conhecida, ainda é preciso avaliar se a informação está correta. Modelos de linguagem podem produzir respostas coerentes e bem fundamentadas na aparência, mas que contêm erros ou informações inventadas.
Essa preocupação já fazia parte da cobertura do Olhar Digital antes da popularização do ChatGPT. Em 2020, ao falar sobre o GPT-3, a redação registrava preocupações relacionadas a possíveis usos para desinformação, spam, phishing e outros abusos. Na matéria sobre o ChatGPT publicada no fim de 2022, também aparecia a capacidade de o sistema inventar informações que não existiam.
Hoje, essa questão ganhou uma dimensão maior porque a IA deixou de ser apenas o assunto da notícia e passou a fazer parte do próprio processo de produção e circulação de informações. Para uma redação que acompanha essa tecnologia diariamente, isso significa manter uma pergunta básica em diferentes etapas da apuração: será que é isso mesmo?
A inteligência artificial mudou muito desde aquelas primeiras matérias sobre GPT-2, GPT-3 e ChatGPT. A cobertura também mudou com ela. O que permanece é a necessidade de entender a tecnologia antes de explicá-la, verificar aquilo que pode estar errado e encontrar especialistas quando uma questão exige conhecimento que vai além da própria redação.
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