"o uso de uma ideia elaborada por outra pessoa sem mencionar...
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Ano: 2023
Banca:
JCM CONCURSOS
Órgão:
Prefeitura de Itutinga - MG
Prova:
JCM CONCURSOS - 2023 - Prefeitura de Itutinga - MG - Professor de Língua Portuguesa |
Q3734428
Português
Texto associado
Texto
O PLÁGIO ENCOBERTO EM TEXTOS DO CHATGPT
Fabrício Marques
(Fonte de pesquisa: FAPESP)
Estudos mostram como modelos de linguagem natural
podem ser fonte de má conduta acadêmica e indicam
formas de prevenir o problema
Pesquisadores da Universidade do Estado da
Pensilvânia (Penn State), nos Estados Unidos,
investigaram até que ponto modelos de linguagem
natural como o ChatGPT, que usam inteligência artificial
para formular uma prosa realista e articulada em resposta
a perguntas de usuários, conseguem gerar conteúdo que
não se caracterize como plágio. Isso porque esses
sistemas processam, memorizam e reproduzem
informações preexistentes, baseadas em gigantescos
volumes de dados disponíveis na internet, tais como
livros, artigos científicos, páginas da Wikipédia e notícias.
O grupo analisou 210 mil textos gerados pelo
programa GPT-2, da startup OpenAI, criadora do
ChatGPT, em busca de indícios de três diferentes tipos
de plágio: a transcrição literal, obtida copiando e colando
trechos; a paráfrase, que troca palavras por sinônimos a
fim de obter resultados ligeiramente diferentes; e o uso
de uma ideia elaborada por outra pessoa sem mencionar
sua autoria, mesmo que formulada de maneira diferente.
A conclusão do estudo foi de que todos os três
tipos de cópia estão presentes. E, quanto maior é o
conjunto de parâmetros usados para treinar os modelos,
mais frequentemente a má conduta foi registrada. A
análise utilizou dois tipos de modelos os pré-treinados,
baseados em um amplo espectro de dados, e os de
ajuste fino, aprimorados pela equipe da Penn State a fim
de concentrar e refinar a análise em um conjunto menor
de documentos científicos e jurídicos, artigos acadêmicos
relacionados à Covid-19 e solicitações de patentes. A
escolha desse tipo de conteúdo não foi ocasional
nesses textos, a prática de plágio é considerada muito
problemática e não costuma ser tolerada.
No material gerado pelos pré-treinados, a
ocorrência mais prevalente foi de transcrições literais,
enquanto nos de ajuste fino eram mais comuns
paráfrases e apropriação de ideias sem referência à fonte. "Constatamos que o plágio aparece com diferentes sabores", disse um dos autores do trabalho, Dongwon Lee, cientista da computação da Faculdade de
Tecnologia e Ciências da Informação da Penn State, de
acordo com o serviço de notícias Eurekalert. Os achados
serão divulgados com mais detalhes na Web Conference,
um evento da ACM que acontece entre 30 de abril e 4 de
maio na cidade de Austin, nos Estados Unidos.
O ChatGPT é um entre vários sistemas baseados
em inteligência artificial e ganhou grande notoriedade
porque foi disponibilizado para uso público. Desde
novembro, já foi testado por mais de 100 milhões de
pessoas e impressionou por sua capacidade de gerar
textos coerentes que mimetizam a escrita dos seres
humanos (ver Pesquisa FAPESP n° 325). Uma das
polêmicas que levantou envolveu justamente a originalidade de suas respostas e o receio de que se transforme em uma fonte de má conduta acadêmica.
"As pessoas perseguem grandes modelos de linguagem porque, quanto maior um modelo fica, mais suas habilidades aumentam", disse o autor principal do trabalho, Jooyoung Lee, estudante de doutorado na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Informação da Penn State. Ferramentas de escrita de inteligência artificial conseguem criar respostas únicas e individualizadas a perguntas apresentadas por usuários, mesmo extraindo as informações de um banco de dados. Essa habilidade, contudo, não livra a ferramenta de ser uma fonte de plágio, mesmo em formatos mais difíceis de detectar. "Ensinamos os modelos a imitar a escrita humana, mas não os ensinamos a não plagiar", afirmou Lee.
Várias ferramentas estão sendo desenvolvidas para detectar conteúdo gerado por softwares de inteligência artificial. A própria OpenAI desenvolveu umprograma capaz de apontar textos feitos por robôs. Há outras do gênero na internet, como o Writer AI Content Detector e o Content at Scale. Como os sistemas de linguagem natural estão em desenvolvimento, também será necessário atualizar continuamente a tecnologia para rastrear sua produção.
Uma equipe da Escola de Engenharias e Ciências Aplicadas da mesma Penn State mostrou que é possível treinar as pessoas para identificar esses textos, sem precisar depender exclusivamente de programas detectores. Apresentado em fevereiro em um congresso da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial realizado em Washington, Estados Unidos, o estudo liderado pelo cientista da computação Chris Callison-Burch mostrou que essas ferramentas já são muito eficientes em produzir prosa fluente e seguir as regras gramaticais. "Mas eles cometem tipos distintos de erros que podemos aprender a identificar", disse ao blog Penn Engineering Today o cientista da computação Liam Dugan, aluno de doutorado da Penn State e um dos autores do artigo.
O experimento utilizou um jogo disponível na internet, chamado Real or Fake Text (Texto real ou falso). O grupo apresentou aos participantes do estudo, todos eles alunos de graduação ou pós-graduação de um curso de inteligência artificial da Penn State, sentenças cujo início foi escrito por seres humanos, mas que, a partir de certo ponto, reproduziam respostas formuladas por modelos de linguagem. Os textos selecionados provinham de notícias publicadas na imprensa, discursos presidenciais, histórias de ficção e receitas culinárias. Os jogadores eram convidados a apontar em que ponto começava o trecho escrito por inteligência artificial e explicar por que apostavam naquela localização. Quando acertavam, eles recebiam pontos. As principais razões apontadas eram o surgimento de conteúdo irrelevante, de erros lógicos, de sentenças contraditórias, de frases muito genéricas e de problemas com a gramática. Foi mais fácil acertar nas receitas culinárias do que nas outras narrativas.
A pontuação dos participantes foi significativamente maior do que se as respostas fossem feitas ao acaso, mostrando que os textos gerados por robôs são detectáveis. Embora as habilidades dos jogadores variassem bastante, o desempenho deles melhorava com o uso do jogo em um sinal de aprendizado. "Cinco anos atrás, os modelos não conseguiam se concentrar no assunto ou produzir uma frase fluente", afirmou Dugan. "Agora, eles raramente cometem erros gramaticais. Nosso estudo identifica tipos
de erros cometidos por chatbots, mas é importante ter em
mente que eles continuarão a evoluir. As pessoas
deverão seguir treinando para reconhecer a diferença e
trabalhar com o software de detecção como um complemento".
(Fonte: https://revistapesquisa.fapesp.br/o-plagio-encobertoem-textos-do-chatgpt/)
"o uso de uma ideia elaborada por outra pessoa sem mencionar sua autoria, mesmo que formulada de maneira diferente"
Em relação ao trecho acima, transcrito do texto, assinale a alternativa que apresenta as palavras, na mesma ordem, que completam CORRETAMENTE as lacunas da análise apresentada abaixo:
O trecho é introduzido por uma expressão de natureza __________, mantendo com a oração anterior uma relação de __________, com o sentido de __________.
Em relação ao trecho acima, transcrito do texto, assinale a alternativa que apresenta as palavras, na mesma ordem, que completam CORRETAMENTE as lacunas da análise apresentada abaixo:
O trecho é introduzido por uma expressão de natureza __________, mantendo com a oração anterior uma relação de __________, com o sentido de __________.
Gabarito comentado
Confira o gabarito comentado por um dos nossos professores
Tema central da questão: Sintaxe – Orações Subordinadas Adverbiais, Conjunção Subordinativa, Relação Semântica.
A questão explora a análise sintática e semântica da expressão “mesmo que formulada de maneira diferente”, exigindo conhecimento sobre a classificação das orações subordinadas adverbiais, os tipos de subordinação e a relação de sentido que o conectivo confere à frase.
Regra central: Pela norma-padrão, as orações introduzidas por locuções conjuntivas como “mesmo que” são classificadas como orações subordinadas adverbiais concessivas. Segundo Bechara (2021), “as concessivas exprimem o contraste entre uma situação esperada e outra que, apesar das condições desfavoráveis, concretiza-se”.
Justificativa da alternativa correta (B - adverbial subordinação concessão):
- Adverbial: Porque a oração introduzida por “mesmo que” exerce função de adjunto adverbial, modificando o sentido da oração principal.
- Subordinação: Porque há relação de dependência sintática entre a oração subordinada e a principal, típica das orações adverbiais.
- Concessão: Porque “mesmo que” indica concessão — ou seja, admite-se que algo poderia impedir a ação da oração principal, mas esse impedimento não se efetiva (mesmo apresentando a ideia de forma diferente, ainda há plágio).
Como se resolve a questão: Identifique a conjunção “mesmo que”: ela é conjuntiva subordinativa concessiva. Essa leitura permite eliminar alternativas que apontem outras relações sintáticas (como coordenação) ou outros sentidos adverbiais (modo, adversidade etc.).
Análise das alternativas incorretas:
- A) “substantiva subordinação modo” – Incorreta: a oração é adverbial, e a relação é concessiva, não de modo.
- C) “substantiva coordenação adversidade” – Incorreta: oração não é substantiva, nem coordenada, nem indica adversidade pura, mas concessão.
- D) “adverbial subordinação adversidade” – Incorreta: apesar de adverbial e subordinada, o sentido não é de adversidade, mas concessão.
- E) “adverbial coordenação concessão” – Incorreta: oração adverbial sim, mas é subordinada, não coordenada.
Dica de prova: Cuidado! “Adversidade” difere de “concessão”: adversativas (mas, porém etc.) aparecem em coordenação; concessivas (ainda que, embora, mesmo que) em subordinação.
Referência: Celso Cunha & Lindley Cintra, “Nova Gramática do Português Contemporâneo”; Evanildo Bechara, “Moderna Gramática Portuguesa”.
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