O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Talvez você já tenha ouvido que chatbots de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, às vezes inventam informações. Isso é preocupante. Mas existe um problema menos conhecido e potencialmente mais grave: a facilidade com que essas ferramentas são levadas a repetir conteúdos falsos, com efeitos sobre a busca por informação confiável e até sobre a segurança das pessoas.

Um número crescente de usuários descobriu um método simples para fazer sistemas de IA dizerem quase qualquer coisa. Essa estratégia interfere no que algumas das principais inteligências artificiais do mundo dizem sobre temas delicados, como saúde, finanças pessoais e reputação. Informações enviesadas influenciam decisões importantes, como escolhas de consumo, posicionamentos políticos e questões médicas.

Para demonstrar esse risco, um repórter realizou um experimento incomum: conseguiu fazer o ChatGPT, o Gemini e recursos de busca com IA do Google afirmarem que ele seria extraordinariamente habilidoso em comer cachorros-quentes. A experiência mostrou que alterar o que essas ferramentas dizem a outras pessoas é tão simples quanto publicar um único texto aparentemente informativo na internet.

O método explora fragilidades dos sistemas usados pelos chatbots. Especialistas alertam que as empresas de IA avançam mais rápido do que sua capacidade de controlar a precisão das respostas, o que amplia os riscos. As empresas afirmam utilizar mecanismos para reduzir manipulações e manter resultados confiáveis, mas o problema ainda está longe de ser totalmente resolvido. Entre as possíveis consequências estão golpes, destruição de reputações e até situações que provoquem danos às pessoas.

Quando alguém conversa com um chatbot, parte da resposta vem do material usado no treinamento do modelo. Em outros casos, porém, a ferramenta consulta a internet para complementar a informação. É nesse momento que ela se torna mais vulnerável a conteúdos manipulados.

Foi justamente essa brecha que permitiu o experimento. O repórter escreveu, em seu próprio site, um artigo afirmando que havia um ranking dos melhores jornalistas de tecnologia em competições de cachorro-quente. Ele inventou um campeonato inexistente e colocou a si mesmo em primeiro lugar. Em menos de um dia, os principais chatbots já reproduziam a história absurda como se fosse verdadeira.

Ao perguntar quem seriam os melhores jornalistas de tecnologia em comer cachorros-quentes, as ferramentas passaram a repetir o conteúdo publicado. Em alguns casos, os sistemas sugeriam que aquilo poderia ser uma piada. Então, o autor alterou o texto para afirmar que não se tratava de sátira, e por algum tempo as IAs passaram a tratar o conteúdo com mais seriedade.

O problema, porém, não se limita a experiências curiosas. Pessoas usam esse mesmo mecanismo para influenciar respostas de IA sobre temas muito mais sensíveis. Muitas vezes, os sistemas indicam caminhos (links) para a fonte, mas raramente deixam claro que a informação pode vir de um único texto ou de uma fonte interessada no assunto.

Especialistas afirmam que qualquer pessoa pode produzir esse efeito com relativa facilidade, bastando publicar um conteúdo aparentemente confiável. Há décadas, mecanismos de busca enfrentam tentativas de manipulação, mas vários analistas consideram que a nova fase da IA reabriu espaço para práticas que lembram os primeiros tempos do spam na internet.

A situação se agrava porque os usuários tendem a confiar mais na resposta sintetizada pela IA do que nos resultados tradicionais de busca. Antes, era preciso acessar um site e avaliar seu conteúdo. Agora, a informação aparece diretamente na resposta da ferramenta, com tom de autoridade. Mesmo quando há indicação de fonte, as pessoas se mostram menos propensas a verificar o material original.

Chatbots funcionam relativamente bem em temas de conhecimento consolidado. O risco aumenta quando o assunto envolve controvérsia, atualização constante ou consequências práticas importantes. Por isso, essas ferramentas não devem ser tratadas como fonte suficiente para orientações médicas, jurídicas ou decisões que afetem diretamente a vida das pessoas.

Diante disso, é importante buscar informações complementares e observar se a IA apresenta fontes confiáveis. É essencial lembrar que essas ferramentas apresentam mentiras com o mesmo tom de segurança com que apresentam fatos. Se antes os mecanismos de busca obrigavam o usuário a avaliar as informações por conta própria, agora a IA faz isso em seu lugar. Por isso, não se deve abandonar o pensamento crítico.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy4w88ew21jo.adaptado.

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Não foi sempre azul: como a cor do céu mudou 'dramaticamente' no planeta Terra.

A maioria das pessoas acha que o céu azul é algo garantido. Mas essa cor já pode ter sido bem diferente ao longo da história da Terra, e cientistas dizem que ela pode mudar outra vez.

Existem dois fatores principais que fazem o céu parecer azul durante o dia, segundo Finn Burridge, divulgador científico do Observatório Real de Greenwich (Reino Unido).

"O primeiro é o Sol", explica. "A luz solar normal é branca, o que significa que contém todas as cores do arco-íris: vermelhos, amarelos, verdes e azuis."

O segundo fator é a composição da atmosfera. O céu contém enormes quantidades de partículas minúsculas, como nitrogênio, além de oxigênio e vapor d'água, que espalham a luz em todas as direções, afirma Burridge.

A luz azul tem comprimento de onda menor do que a maioria das outras cores e é mais dispersada, preenchendo o céu com essa tonalidade.

Esse processo é conhecido como dispersão de Rayleigh, em referência a Lord Rayleigh (1842−1919), físico britânico que desenvolveu a teoria na década de 1870.

Ao nascer e ao pôr do Sol, a luz solar precisa atravessar uma porção muito maior da atmosfera, porque o Sol está mais baixo no horizonte.

A luz azul é então dispersada com tanta intensidade que é desviada para longe de nós. Restam os tons de vermelho e laranja, menos dispersados, que alcançam nossos olhos e produzem os céus que vemos.

O céu azul brilhante da Terra é único no Sistema Solar, afirma Burridge, do Observatório Real de Greenwich.

Embora alguns planetas, como Júpiter, sejam considerados como tendo uma camada superior levemente azulada semelhante à da Terra, a tonalidade é muito menos intensa.

Por estar mais distante do Sol, Júpiter recebe apenas cerca de 4% da luz solar que chega à Terra. "Por isso, não se tem aquele azul forte e bonito que vemos aqui", explica Burridge.

Em outros planetas, o cenário é completamente diferente.

Marte tem uma atmosfera fina, o que faz com que a dispersão de Rayleigh ocorra de forma limitada. Em vez disso, as numerosas partículas de poeira, maiores do que o nitrogênio e o oxigênio presentes na atmosfera terrestre, espalham a luz de outra maneira.

Esse fenômeno é chamado de "espalhamento Mie" e resulta em um céu avermelhado ou amarelado, com pores de sol azulados.

O céu azul que conhecemos hoje é um fenômeno relativamente recente na longa história da Terra.

Embora não seja possível saber com certeza como era o céu no passado, cientistas estimam que sua cor pode ter variado conforme os gases presentes na atmosfera em cada período.

Quando a Terra se formou, há cerca de 4,5 bilhões de anos, a sua superfície era em grande parte composta por material fundido. À medida que o planeta esfriou, uma hipótese indica que a atmosfera primitiva era formada principalmente por gases liberados por erupções vulcânicas e outras atividades geológicas — como dióxido de carbono e nitrogênio, além de pequenas quantidades de metano, com pouquíssimo oxigênio presente.

Com o tempo, a vida surgiu na forma de bactérias ancestrais, que passaram a liberar grandes quantidades de metano na atmosfera. A luz solar que incidia sobre esse metano o transformava em compostos orgânicos mais complexos, formando névoas alaranjadas no céu, semelhantes à poluição atmosférica.

Uma mudança significativa ocorreu há cerca de 2,4 bilhões de anos, durante o chamado "Grande Evento da Oxidação", quando os organismos primitivos conhecidos como cianobactérias passaram a realizar fotossíntese, convertendo a luz solar em energia e liberando grandes quantidades de oxigênio.

O oxigênio começou a se acumular em níveis relevantes na atmosfera, eliminando gradualmente as névoas de metano. Com a consolidação de uma atmosfera semelhante à atual, o céu passou a apresentar a coloração azul observada hoje.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/ckg125pxgq0ohtt

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Não foi sempre azul: como a cor do céu mudou 'dramaticamente' no planeta Terra.

A maioria das pessoas acha que o céu azul é algo garantido. Mas essa cor já pode ter sido bem diferente ao longo da história da Terra, e cientistas dizem que ela pode mudar outra vez.

Existem dois fatores principais que fazem o céu parecer azul durante o dia, segundo Finn Burridge, divulgador científico do Observatório Real de Greenwich (Reino Unido).

"O primeiro é o Sol", explica. "A luz solar normal é branca, o que significa que contém todas as cores do arco-íris: vermelhos, amarelos, verdes e azuis."

O segundo fator é a composição da atmosfera. O céu contém enormes quantidades de partículas minúsculas, como nitrogênio, além de oxigênio e vapor d'água, que espalham a luz em todas as direções, afirma Burridge.

A luz azul tem comprimento de onda menor do que a maioria das outras cores e é mais dispersada, preenchendo o céu com essa tonalidade.

Esse processo é conhecido como dispersão de Rayleigh, em referência a Lord Rayleigh (1842−1919), físico britânico que desenvolveu a teoria na década de 1870.

Ao nascer e ao pôr do Sol, a luz solar precisa atravessar uma porção muito maior da atmosfera, porque o Sol está mais baixo no horizonte.

A luz azul é então dispersada com tanta intensidade que é desviada para longe de nós. Restam os tons de vermelho e laranja, menos dispersados, que alcançam nossos olhos e produzem os céus que vemos.

O céu azul brilhante da Terra é único no Sistema Solar, afirma Burridge, do Observatório Real de Greenwich.

Embora alguns planetas, como Júpiter, sejam considerados como tendo uma camada superior levemente azulada semelhante à da Terra, a tonalidade é muito menos intensa.

Por estar mais distante do Sol, Júpiter recebe apenas cerca de 4% da luz solar que chega à Terra. "Por isso, não se tem aquele azul forte e bonito que vemos aqui", explica Burridge.

Em outros planetas, o cenário é completamente diferente.

Marte tem uma atmosfera fina, o que faz com que a dispersão de Rayleigh ocorra de forma limitada. Em vez disso, as numerosas partículas de poeira, maiores do que o nitrogênio e o oxigênio presentes na atmosfera terrestre, espalham a luz de outra maneira.

Esse fenômeno é chamado de "espalhamento Mie" e resulta em um céu avermelhado ou amarelado, com pores de sol azulados.

O céu azul que conhecemos hoje é um fenômeno relativamente recente na longa história da Terra.

Embora não seja possível saber com certeza como era o céu no passado, cientistas estimam que sua cor pode ter variado conforme os gases presentes na atmosfera em cada período.

Quando a Terra se formou, há cerca de 4,5 bilhões de anos, a sua superfície era em grande parte composta por material fundido. À medida que o planeta esfriou, uma hipótese indica que a atmosfera primitiva era formada principalmente por gases liberados por erupções vulcânicas e outras atividades geológicas — como dióxido de carbono e nitrogênio, além de pequenas quantidades de metano, com pouquíssimo oxigênio presente.

Com o tempo, a vida surgiu na forma de bactérias ancestrais, que passaram a liberar grandes quantidades de metano na atmosfera. A luz solar que incidia sobre esse metano o transformava em compostos orgânicos mais complexos, formando névoas alaranjadas no céu, semelhantes à poluição atmosférica.

Uma mudança significativa ocorreu há cerca de 2,4 bilhões de anos, durante o chamado "Grande Evento da Oxidação", quando os organismos primitivos conhecidos como cianobactérias passaram a realizar fotossíntese, convertendo a luz solar em energia e liberando grandes quantidades de oxigênio.

O oxigênio começou a se acumular em níveis relevantes na atmosfera, eliminando gradualmente as névoas de metano. Com a consolidação de uma atmosfera semelhante à atual, o céu passou a apresentar a coloração azul observada hoje.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/ckg125pxgq0ohtt

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Não foi sempre azul: como a cor do céu mudou 'dramaticamente' no planeta Terra.

A maioria das pessoas acha que o céu azul é algo garantido. Mas essa cor já pode ter sido bem diferente ao longo da história da Terra, e cientistas dizem que ela pode mudar outra vez.

Existem dois fatores principais que fazem o céu parecer azul durante o dia, segundo Finn Burridge, divulgador científico do Observatório Real de Greenwich (Reino Unido).

"O primeiro é o Sol", explica. "A luz solar normal é branca, o que significa que contém todas as cores do arco-íris: vermelhos, amarelos, verdes e azuis."

O segundo fator é a composição da atmosfera. O céu contém enormes quantidades de partículas minúsculas, como nitrogênio, além de oxigênio e vapor d'água, que espalham a luz em todas as direções, afirma Burridge.

A luz azul tem comprimento de onda menor do que a maioria das outras cores e é mais dispersada, preenchendo o céu com essa tonalidade.

Esse processo é conhecido como dispersão de Rayleigh, em referência a Lord Rayleigh (1842−1919), físico britânico que desenvolveu a teoria na década de 1870.

Ao nascer e ao pôr do Sol, a luz solar precisa atravessar uma porção muito maior da atmosfera, porque o Sol está mais baixo no horizonte.

A luz azul é então dispersada com tanta intensidade que é desviada para longe de nós. Restam os tons de vermelho e laranja, menos dispersados, que alcançam nossos olhos e produzem os céus que vemos.

O céu azul brilhante da Terra é único no Sistema Solar, afirma Burridge, do Observatório Real de Greenwich.

Embora alguns planetas, como Júpiter, sejam considerados como tendo uma camada superior levemente azulada semelhante à da Terra, a tonalidade é muito menos intensa.

Por estar mais distante do Sol, Júpiter recebe apenas cerca de 4% da luz solar que chega à Terra. "Por isso, não se tem aquele azul forte e bonito que vemos aqui", explica Burridge.

Em outros planetas, o cenário é completamente diferente.

Marte tem uma atmosfera fina, o que faz com que a dispersão de Rayleigh ocorra de forma limitada. Em vez disso, as numerosas partículas de poeira, maiores do que o nitrogênio e o oxigênio presentes na atmosfera terrestre, espalham a luz de outra maneira.

Esse fenômeno é chamado de "espalhamento Mie" e resulta em um céu avermelhado ou amarelado, com pores de sol azulados.

O céu azul que conhecemos hoje é um fenômeno relativamente recente na longa história da Terra.

Embora não seja possível saber com certeza como era o céu no passado, cientistas estimam que sua cor pode ter variado conforme os gases presentes na atmosfera em cada período.

Quando a Terra se formou, há cerca de 4,5 bilhões de anos, a sua superfície era em grande parte composta por material fundido. À medida que o planeta esfriou, uma hipótese indica que a atmosfera primitiva era formada principalmente por gases liberados por erupções vulcânicas e outras atividades geológicas — como dióxido de carbono e nitrogênio, além de pequenas quantidades de metano, com pouquíssimo oxigênio presente.

Com o tempo, a vida surgiu na forma de bactérias ancestrais, que passaram a liberar grandes quantidades de metano na atmosfera. A luz solar que incidia sobre esse metano o transformava em compostos orgânicos mais complexos, formando névoas alaranjadas no céu, semelhantes à poluição atmosférica.

Uma mudança significativa ocorreu há cerca de 2,4 bilhões de anos, durante o chamado "Grande Evento da Oxidação", quando os organismos primitivos conhecidos como cianobactérias passaram a realizar fotossíntese, convertendo a luz solar em energia e liberando grandes quantidades de oxigênio.

O oxigênio começou a se acumular em níveis relevantes na atmosfera, eliminando gradualmente as névoas de metano. Com a consolidação de uma atmosfera semelhante à atual, o céu passou a apresentar a coloração azul observada hoje.

https://www.bbc.com/portuguese/articles/ckg125pxgq0ohtt