Pesquisador da UFU avalia se IA é capaz de verificar veracidade de informação

Diante do avanço da inteligência artificial (IA), qual a melhor forma de interagirmos com ela para recebermos informações de qualidade? Seria possível utilizarmos a solução do jornalismo para nos protegermos das informações falsas? Quais as consequências da utilização da IA para o jornalismo?

Encontrar respostas para essas perguntas faz parte do estudo interdisciplinar desenvolvido por Gustavo Medrado, mestrando do Programa de Pós-Graduação em Tecnologias, Comunicação e Educação (PPGCE) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).

“Trata-se de uma abordagem experimental para fundamentar uma área emergente da comunicação, na busca de estabelecer as bases do Jornalismo de Prompt, uma prática que se projeta como discursiva, dialógica e técnica ancorada na mediação entre jornalistas, IA generativa e o público”, define Medrado, que é formado em Jornalismo pela UFU.

Prompts são comandos desenvolvidos para obter respostas da inteligência artificial. Na prática, são as formulações de perguntas estratégicas que temos que fazer para a IA responder o que exatamente procuramos saber. No jornalismo de prompt, jornalistas se especializam nesta área para obter resultados mais eficazes da IA generativa (IAG), a IA que cria novos conteúdos.

“Quando penso no jornalismo, penso primeiro nas pessoas que o consomem, ou que deveriam consumi-lo. Isso porque o Jornalismo de Prompt nasce de um anseio para garantir que qualquer pessoa, com um celular e acesso à internet, possa checar as informações que recebe — com a mesma velocidade e praticidade que também recebe a desinformação — e, a partir disso, ter a opção de decidir como guiar seus passos com embasamento”, afirma o pesquisador.

No trabalho desenvolvido por Medrado no PPGCE, ele analisa uma parte da Inteligência Artificial generativa: o Modelo de Linguagem de Grande Escala, conhecido pela sigla LLM, do inglês Large Language Model. 

A LLM é um algoritmo. O algoritmo é algo como uma “receita de bolo”, um passo a passo (um modelo) para o computador chegar a um determinado resultado. No entanto, em uma LLM, o volume de informações que tem que ser processado é imenso e profundo e, por isso, complexo, semelhante ao que fazem as redes neurais do nosso cérebro. 

A LLM vai processar o volume de conteúdos que está disponível para a IAG dar uma resposta ao que foi a ela solicitado por meio dos prompts. Esses conteúdos podem ser livros, textos, fotografias, idiomas, páginas de internet, sons etc. Ou seja, um enorme volume de dados. Um exemplo de IAG que utiliza LLM é o ChatGPT.

O pesquisador está avaliando se utilizar plataformas de IAG é confiável do ponto de vista jornalístico. Para isso, ele analisou se a checagem de informações utilizando IAG é tão confiável quanto a feita por jornalistas. 

“O que percebemos, até o momento, é que o modelo GPT-4o [Transformador 4 Pré-treinado Generativo Otimizado (atualização mais recente da série GPT)], presente no ChatGPT, demonstrou um desempenho satisfatório na checagem de fatos. Quando comparamos conteúdos gerados por ele, em resposta a questionamentos específicos, com os da agência de checagem “Aos Fatos”, utilizada no trabalho como parâmetro de qualidade, o modelo teve cerca de 90% dos resultados (1.200 no total) entre uma semelhança boa e quase total. 

Ou seja, um resultado muito próximo do conteúdo da agência, levando a confirmar a nossa hipótese de que sim, LLMs são capazes de discernir informações”, afirma Medrado.

Entretanto, o cientista alerta que isso não quer dizer que os resultados tenham esse grau de confiança para todas as pesquisas.  

“Ele [o ChatGPT] se mostrou eficaz na checagem de fatos e, nesses casos, muito interligados aos fatos que já tinham sido checados pela agência. Isso também nos gerou um outro questionamento. Será que essa capacidade só foi possível diante de um trabalho, a priori, de produção jornalística a partir das agências de checagem? Ou seja, tais resultados só seriam possíveis mediante apropriação desse trabalho jornalístico prévio por parte das IAGs? Estudos futuros, como os em andamento por esta pesquisa, podem ajudar a responder”, diz Medrado.

Os estudos realizados por Medrado visam fortalecer esse ecossistema de informações formado por pessoas, tecnologias e dados interconectados. Além da checagem das informações, o trabalho também se interconecta com a educação midiática, ao analisar a relação do homem com a máquina, e com a atuação do jornalismo profissional, ao refletir sobre as consequências do emergente Jornalismo de Prompt. Uma delas é a apropriação, pelas IAGs, da produção intelectual disponível na internet.

“Penso que essa questão passa, necessariamente, pela regulamentação, mas também pela elaboração de um modelo de LLM que seja alimentado por um ecossistema jornalístico descentralizado, que remunere adequadamente os profissionais e que entregue a confiabilidade que só o jornalismo profissional é capaz. É isso que tenho tentado concatenar no que chamo de “blockchain humanizada”, um modelo de autochecagem descentralizado, orgânico e que poderia servir para treinar um modelo de IAG específico para a função de produção e consumo de informações qualificadas”, revela o cientista.

A relevância da pesquisa rendeu ao mestrando o Prêmio Intercom de Comunicação para a Transformação Social, durante o 28º Congresso de Ciências da Comunicação na Região Sudeste (Intercom Sudeste 2025), realizado em Campinas, em maio deste ano.

A premiação, concedida pela Sociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da Comunicação (Intercom), é voltada, exclusivamente, para trabalhos de pesquisa, ensino e extensão que tenham impacto social atestado ou potencial impacto social positivo.

“Dedico esta premiação, bem como o trabalho desta pesquisa, a todas as vítimas das consequências da desinformação durante a pandemia de covid-19, em especial à minha querida avó Maria Coraci e a um dos melhores amigos que a vida me deu, Lucas Kristhen”, destaca Medrado,.

“A pesquisa do Gustavo Medrado traz uma análise profunda sobre como os dados performam em plataformas de IA. A interface com dados, jornalismo, checagem e demais temas, encontrou uma conexão relevante na pesquisa", comenta Marcelo Marques Araújo, docente do PPGCE e orientador do mestrando, que tem bolsa financiada pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

Medrado também contou com a orientação do professor Pedro Franklin, durante sua especialização em Ciência de Dados Aplicada, também na UFU. “A especialização me deu as bases necessárias para propor o diálogo entre o jornalismo e a análise de dados presente na pesquisa, parte fundamental do trabalho”, comenta o jornalista. A pesquisa ainda conta com uma parceria com a Universidade da Flórida, por meio do professor Alexandre Siqueira, co-orientador dos trabalhos em ambos os programas.

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