Usar inteligência artificial para fazer trabalhos acadêmicos ficou muito mais fácil. Mas esconder que ela foi usada também está se tornando uma tarefa cada vez mais sofisticada. Enquanto universidades procuram sinais de textos artificiais, estudantes encontram maneiras de tornar suas entregas menos perfeitas, alterar seus padrões de escrita e até simular comportamentos humanos. Em alguns casos, a tecnologia que deveria economizar tempo acaba criando uma nova e curiosa etapa do trabalho.
O problema começa quando o texto parece perfeito demais
Copiar um trabalho da internet nunca foi novidade nas universidades. Antes dos chatbots, já havia trabalhos prontos, respostas compartilhadas e até serviços especializados em fazer tarefas para estudantes.
A inteligência artificial generativa apenas mudou a escala. Hoje, um aluno pode pedir em poucos segundos um ensaio, uma apresentação, um resumo ou até código funcional.
Só que as universidades também começaram a se adaptar.
Professores passaram a prestar atenção em mudanças repentinas no estilo de escrita, construções incomuns, referências suspeitas e textos muito diferentes daqueles produzidos anteriormente pelo estudante. Ferramentas como o Turnitin também passaram a tentar identificar conteúdos gerados por IA.
Há, porém, uma limitação importante: os próprios sistemas de detecção não são considerados provas definitivas. O Turnitin, por exemplo, alerta que seus resultados podem conter falsos positivos e, por isso, porcentagens muito baixas de possível conteúdo gerado por IA recebem tratamento diferente.
Isso criou uma espécie de corrida tecnológica. Quanto melhores ficam os detectores, mais os estudantes procuram maneiras de fazer um texto artificial parecer humano.
E é aí que a situação começa a ficar estranha.
Quando esconder a IA dá mais trabalho do que fazer a tarefa
Um dos exemplos aparece em um levantamento do New York Magazine. Alguns estudantes passaram a não entregar simplesmente o texto produzido por um chatbot. Em vez disso, revisam praticamente cada frase para eliminar características que poderiam denunciar a participação da IA.
Em outro caso, um estudante da Universidade de Massachusetts Amherst usou o Codex para preparar uma apresentação de astronomia. O resultado estava tão bem acabado que surgiu um problema inesperado: parecia profissional demais para o nível esperado de um trabalho universitário.
A solução foi justamente piorá-lo.
O estudante contou que passou cerca de quatro horas modificando deliberadamente a apresentação para que ela parecesse ter sido produzida por alguém com seu nível acadêmico. No final, recebeu nota A.
A ironia é difícil de ignorar. Uma ferramenta criada para acelerar uma tarefa acabou exigindo várias horas adicionais para esconder sua utilização.
E isso não acontece apenas com textos.
Nice piece covering the futility of AI detectors at school. Don’t use them.
My quote at the end covers exactly how I feel: “as of now, AI writing is undetectable and likely to remain so, AI detectors have high false positive rates, and they should not be used as a result." https://t.co/azLUn4LlCg
— Ethan Mollick (@emollick) July 14, 2023
Até os comportamentos humanos estão sendo simulados
Em algumas disciplinas, a disputa chegou a um nível ainda mais sofisticado.
Estudantes de cálculo da Universidade de Nova York, por exemplo, utilizam plataformas como o WebAssign, criadas justamente para organizar e acompanhar exercícios acadêmicos. Segundo relatos reunidos pelo New York Magazine, um estudante chegou a usar programação assistida por IA para criar um bot capaz de resolver automaticamente as atividades.
O detalhe mais curioso estava no ritmo.
Em vez de simplesmente responder tudo em poucos segundos, o sistema imitava o comportamento de uma pessoa. Ele avançava lentamente, deixava intervalos entre as respostas e procurava evitar padrões que pudessem parecer automatizados.
Depois, a ferramenta começou a circular entre outros estudantes.
A mudança é significativa: a trapaça deixa de ser apenas encontrar a resposta correta. Também passa a envolver a criação de um histórico de atividade que pareça plausivelmente humano.
Enquanto isso, algumas universidades estão adotando medidas mais tradicionais.
Em Princeton, uma tradição acadêmica mantida desde o século XIX chegou ao fim em maio de 2026. A universidade decidiu voltar a supervisionar presencialmente determinados exames, após o corpo docente aprovar a mudança por ampla maioria. A preocupação com novas formas de trapaça, incluindo o acesso discreto a ferramentas de IA, esteve entre os fatores discutidos.
Outras instituições estão recorrendo a históricos de edição, restrições ao uso de dispositivos e atividades realizadas dentro da própria sala de aula.
Talvez a disputa não seja resolvida por detectores
Quanto mais sofisticadas ficam as ferramentas de detecção, maior pode ser o incentivo para desenvolver métodos capazes de contorná-las.
Isso cria um ciclo difícil de interromper: universidades aperfeiçoam os controles, estudantes encontram novas maneiras de evitá-los e a inteligência artificial continua evoluindo rapidamente.
Para alguns especialistas, a solução pode estar menos na tentativa de descobrir se cada frase foi escrita por uma máquina e mais na maneira como as avaliações são elaboradas.
A professora Danielle Carr, da UCLA, defende, segundo o New York Magazine, mudanças no próprio desenho das avaliações para criar mais motivos para que os alunos façam o trabalho por conta própria.
Outra possibilidade é abandonar a ideia de que a IA precisa ser simplesmente proibida. Algumas instituições já discutem como ensinar estudantes a utilizar essas ferramentas de maneira responsável, entendendo suas limitações e desenvolvendo pensamento crítico.
Alguns estudantes estão gastando tanto tempo para fazer uma produção de IA parecer humana que, em determinados casos, fazer o trabalho sem a máquina poderia ter sido mais rápido.
