O modelo mais recente do ChatGPT, o GPT-5.2, passou a recorrer a conteúdos produzidos por outra inteligência artificial generativa para responder a determinadas perguntas. A prática foi identificada sobretudo em consultas sobre temas menos comuns e reacende preocupações antigas sobre os riscos do uso de sistemas de IA como fonte primária de informação.
Segundo apuração do jornal The Guardian, o ChatGPT utilizou dados da Gropipedia, uma enciclopédia inteiramente gerada por inteligência artificial desenvolvida pela xAI, empresa de Elon Musk. Embora esse uso não represente, tecnicamente, o treinamento direto do modelo, especialistas alertam que a simples referência cruzada entre IAs já impõe desafios relevantes à confiabilidade das respostas.
O episódio reforça um debate que vem ganhando força no setor: até que ponto modelos de linguagem podem depender de conteúdos não produzidos ou revisados por humanos? À medida que grandes modelos de linguagem (LLMs) absorvem praticamente todo o conteúdo humano disponível, surge a preocupação sobre qual será a base informacional dessas ferramentas no futuro — especialmente se passarem a se “retroalimentar”.
Até agora, empresas como Meta, Google e OpenAI têm utilizado fontes diversas, incluindo plataformas de vídeo e grandes acervos digitais, para testar e aprimorar seus modelos. No entanto, há indícios de que conteúdos criados por outras IAs já estejam sendo incorporados às respostas, ainda que de forma pontual.
Risco de erro em cadeia
O principal problema apontado por especialistas é a propagação de erros. Modelos de linguagem são conhecidos por “alucinar” informações — isto é, apresentar dados incorretos com aparência plausível. Quando uma IA passa a utilizar outra IA como fonte, o erro deixa de ser isolado e passa a se reproduzir em cadeia, ganhando aparência de legitimidade.
Esse risco é agravado pelo comportamento dos usuários. Muitos já tratam respostas fornecidas por ferramentas como o ChatGPT como informação validada, sem verificar fontes originais. A repetição constante de um mesmo dado, sobretudo em formatos enciclopédicos, tende a gerar uma falsa percepção de veracidade.
No caso da Gropipedia, o problema é estrutural. O projeto não conta com edição humana direta nem com um sistema tradicional de revisão. Embora usuários possam sugerir alterações, não há controle editorial efetivo, o que permite que erros persistam e sejam replicados por outros sistemas.
Especialistas descrevem esse fenômeno como um “loop recursivo”, em que modelos de IA passam a citar uns aos outros. O efeito se assemelha à disseminação de boatos entre pessoas, porém em escala global e velocidade muito superior.
Desinformação automatizada
Esse ambiente também favorece o chamado “efeito da verdade ilusória”, no qual uma informação falsa passa a ser aceita como verdadeira simplesmente por ser repetida diversas vezes. Ao longo da história, mitos se consolidaram dessa forma; com a IA, esse processo pode atingir proporções inéditas.
Além disso, há registros de tentativas organizadas de manipulação de modelos de linguagem por meio da inundação deliberada da internet com conteúdos falsos — prática conhecida como “LLM grooming”. O objetivo é fazer com que sistemas de IA passem a reproduzir narrativas específicas como se fossem fatos consolidados.
Casos recentes já chamaram a atenção de reguladores e pesquisadores, após modelos populares reproduzirem discursos alinhados a interesses políticos ou ideológicos. Embora empresas tenham adotado medidas corretivas, o uso de fontes inteiramente geradas por IA cria uma nova camada de vulnerabilidade.
À medida que ferramentas como o ChatGPT se tornam centrais para pesquisa, estudo e tomada de decisões, a dependência de conteúdos não verificados produzidos por outras IAs representa um desafio crescente. O episódio evidencia uma fronteira delicada no avanço da inteligência artificial, em que velocidade e escala podem acabar comprometendo a própria noção de verdade.
(Com informações do Tudo Celular por Guilherme Souza)
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