OpenAI vai marcar texto elegível do ChatGPT e Codex na UE
A OpenAI anunciou que vai acrescentar uma marca estatística invisível a texto elegível gerado pelo ChatGPT e pelo Codex na União Europeia. O detetor ficará inicialmente limitado a investigadores e organizações aprovadas, porque textos curtos ou editados podem produzir resultados falíveis.
Resumo
A OpenAI anunciou a introdução gradual de uma marca estatística invisível em texto elegível gerado pelo ChatGPT e pelo Codex na União Europeia. A empresa diz que o sinal, chamado textGrain, procura tornar detetável a participação dos seus modelos e responder às obrigações de transparência do Regulamento da Inteligência Artificial da UE, aplicável desde 2 de agosto de 2026.
Na prática
A marca não aparece como uma etiqueta visível: é incorporada nas escolhas de palavras durante a geração e analisada por um detetor. A OpenAI prevê iniciar a inclusão nas respostas elegíveis do ChatGPT e do Codex na UE ao longo das semanas seguintes ao anúncio de 5 de outubro. A empresa não diz que todas as respostas, modelos ou situações serão abrangidos.
Na API, clientes de todo o mundo poderão ativar a marca para alguns modelos; a opção ficará desligada por defeito. O detetor de texto não será disponibilizado ao público em geral nesta fase. A OpenAI está a aceitar candidaturas de investigadores e organizações especializadas, com acesso decidido caso a caso.
Contexto
O artigo 50.º do Regulamento da Inteligência Artificial prevê marcas legíveis por máquina que permitam detetar conteúdo sintético ou manipulado. A Comissão Europeia esclarece que esta obrigação dos fornecedores é distinta das regras para quem publica texto gerado por IA sobre assuntos de interesse público, que incluem uma exceção quando existe revisão humana ou responsabilidade editorial. A marca técnica, por si só, não equivale a uma indicação visível para o leitor.
A OpenAI afirma que, nos seus testes, a deteção foi mais eficaz em textos longos e com maior liberdade de formulação. Para passagens de psicologia, reporta a identificação de cerca de 80% dos sinais em textos de 200 tokens e 95% em textos de 400 tokens, com uma taxa de falsos positivos definida em 1%. Segundo a empresa, substituir 10% das palavras por sinónimos reduziu a deteção de cerca de 92% para 66%; substituir 25% baixou-a para 17%. São resultados divulgados pela própria OpenAI, não uma garantia de desempenho em textos do dia a dia.
Porque importa
- Uma marca estatística pode ajudar a identificar alguns textos gerados por modelos da OpenAI, mas não permite concluir quem os pediu nem quanto trabalho humano contribuiu.
- Um resultado positivo não prova que o texto é verdadeiro, legal ou responsável; um resultado negativo também não prova autoria humana.
- O acesso restrito ao detetor reconhece que textos curtos, tecnicamente limitados ou editados podem gerar falsos negativos — e que um detetor também pode assinalar incorretamente texto sem marca.