Marllus Lustosa

O ChatGPT, criado pela empresa OpenAI, é um modelo de linguagem natural desenvolvido para processar e compreender textos em linguagem natural, permitindo a geração de respostas coerentes e inteligentes a perguntas e comentários dos usuários. Ele é amplamente utilizado em aplicações de atendimento ao cliente, chatbots, assistentes virtuais e sistemas de recomendação de conteúdo personalizado (OUYANG, et. al., 2022). O objetivo central do ChatGPT é simular uma conversa humana de maneira autônoma, fornecendo aos usuários uma experiência de conversação mais natural e aprimorando a interação com as máquinas. Além disso, o ChatGPT também é utilizado em pesquisas na área de inteligência artificial e linguística computacional, auxiliando no desenvolvimento de novas tecnologias e avanços na compreensão da linguagem natural e suas nuances.

Desde o seu lançamento, em 2022, tem sido amplamente reconhecido pela qualidade do conteúdo gerado, o que tem atraído muitos usuários. É importante destacar que o ChatGPT é um dos modelos de linguagem artificial, que se destacaram por sua capacidade de gerar respostas em linguagem natural, que podem ser confundidas com as de um ser humano. O ChatGPT também pode ser mencionado no contexto do Teste de Turing, uma prova teórica proposta pelo matemático Alan Turing em 1950, que mede a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente equivalente ao de um ser humano, ou indistinguível deste. Embora o teste seja considerado por alguns uma medida limitada para avaliar sistemas de Inteligência Artificial, o fato de o ChatGPT ser citado como um dos exemplos de modelos que passaram no teste é uma evidência de seu sucesso e relevância na área de processamento de linguagem natural (YALALOV, 2022).

Como forma elucidativa sobre a utilização do ChatGPT, trago a minha experiência ao abordar a temática a respeito da pesquisa científica e desinformação no campo da Ciência da Informação, com exemplos de como usar esse mecanismo para dar luz e estruturar problemas de pesquisa nesta área do conhecimento. Ao final, apresento uma breve reflexão crítica sobre o mecanismo e questionamentos que podem ser criados a partir de então.

Ressalto que o conteúdo gerado pelo modelo não passou por um crivo de especialistas ou checagem de veracidade e de plágio. Todas as informações dadas deverão ser utilizadas para fins meramente educacionais e para o propósito deste artigo.

Para iniciar o bate-papo, fui no link https://chat.openai.com, fiz um pequeno cadastro na plataforma e acessei a página que contém um prompt de pesquisa para inserção de texto.

O meu primeiro comando foi:

Comando do usuário: Quero que você atue como uma pesquisadora na área da Ciência da Informação. Você é uma grande pesquisadora da área e, portanto, sabe desenvolver problemas, hipóteses de pesquisa e defender teses sobre diversos assuntos desse campo científico.

Logo em seguida, o mecanismo me deu como resposta:

Resposta ChatGPT: Claro, como pesquisadora na área da Ciência da Informação, posso ajudá-lo com problemas de pesquisa, hipóteses e teses relacionadas a vários tópicos dentro do campo. Por favor, forneça mais detalhes sobre o tópico específico em questão e o que você gostaria de saber ou investigar. Estou ansiosa para ajudá-lo a desenvolver sua pesquisa.

O bate-papo seguiu da seguinte forma:

Comando do usuário: Quais os paradigmas mais utilizados ultimamente na Ciência da Informação?

Resposta ChatGPT: Os paradigmas mais utilizados atualmente na Ciência da Informação incluem:

• Paradigma de sistemas de informação, que enfatiza a importância da gestão eficaz da informação nas organizações e comunidades.
• Paradigma de usuário-centrado, que enfatiza a importância de compreender e atender às necessidades e desejos dos usuários na criação e avaliação de sistemas de informação.
• Paradigma de conhecimento, que enfatiza a importância da gestão do conhecimento para o sucesso organizacional e o papel da informação na criação, distribuição e uso do conhecimento.
• Paradigma de computação social, que enfatiza o papel da tecnologia em interações sociais e como as informações são compartilhadas e processadas em grupos e comunidades.

Comando do usuário: De que forma os estudos da Ciência da Informação podem contribuir no combate à desinformação?

Resposta ChatGPT: Os estudos da Ciência da Informação podem contribuir no combate à desinformação de diversas maneiras, incluindo:

1. Identificação e análise de fontes de desinformação: A Ciência da Informação pode ser usada para identificar e analisar fontes de desinformação, como sites e contas de mídia social que frequentemente compartilham notícias falsas ou enganosas.
2. Desenvolvimento de ferramentas de detecção de desinformação: A Ciência da Informação pode ser usada para desenvolver ferramentas automatizadas, como algoritmos, que possam identificar e marcar conteúdo falso ou enganoso.
3. Educação sobre mídia digital: A Ciência da Informação pode ser usada para educar as pessoas sobre como identificar e evitar a desinformação, incluindo ensinando as pessoas a avaliar a confiabilidade de uma fonte e a verificar as informações antes de compartilhá-las.
4. Estudo dos efeitos da desinformação: A Ciência da Informação pode ser usada para estudar os efeitos da desinformação na sociedade, incluindo como a desinformação pode afetar a opinião pública e a tomada de decisão.
5. Promoção de práticas de jornalismo ético e transparente: A Ciência da Informação pode ser usada para promover práticas de jornalismo ético e transparente, como a verificação de fatos e a apresentação de informações em contexto.

Comando do usuário: Quais as principais teorias e tendências contemporâneas da Ciência da Informação?

Resposta ChatGPT: Atualmente, algumas das principais teorias e tendências contemporâneas da Ciência da Informação incluem:

1. Teoria da Comunicação de Massa: esta teoria tem como objetivo entender como a comunicação de massa afeta a sociedade e as relações sociais.
2. Teoria da Informação: esta teoria se concentra na forma como as pessoas buscam, processam e utilizam a informação.
3. Teoria da Interatividade: esta teoria se concentra na forma como as pessoas interagem com a tecnologia e como isso afeta a comunicação e a sociedade.
4. Teoria do Aprendizado com Mídia: esta teoria se concentra na forma como as pessoas aprendem com a mídia e como a mídia afeta o aprendizado.
5. Teoria do Conhecimento: esta teoria se concentra na forma como o conhecimento é criado, organizado e disseminado.
6. Tendência da Análise de Redes: esta tendência se concentra na análise das relações e interações entre indivíduos, grupos e organizações, com o objetivo de entender como a informação é transmitida e utilizada.
7. Tendência da Ciência dos Dados: esta tendência se concentra na coleta, análise e interpretação de grandes conjuntos de dados, com o objetivo de entender como a informação é gerada e utilizada.
8. Tendência da inteligência artificial e aprendizado de máquina: esta tendência se concentra em como aplicar técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para melhorar a busca, recuperação e análise de informação.

Comando do usuário: Escreva um projeto de pesquisa na área da CI com introdução, motivação e justificativa, metodologia, objetivos e resumo citando fontes relacionadas e as teorias que trabalhará como base. Escolha o paradigma no qual se sinta mais confortável.

Resposta ChatGPT:

Introdução: A desinformação tem se tornado um problema cada vez mais presente na sociedade contemporânea, com a disseminação rápida de notícias falsas e informações distorcidas via redes sociais e meios digitais. A Ciência da Informação tem um papel importante na compreensão e combate a este fenômeno, a partir do estudo dos fluxos de informação e suas dinâmicas.

Motivação e justificativa: O presente estudo tem como objetivo compreender as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação na internet e analisar as representações sociais construídas em torno desse fenômeno. A escolha do tema se justifica pela importância de se compreender como a desinformação se dissemina e como ela é percebida pela sociedade, a fim de desenvolver estratégias de combate eficazes. Como base teórica, serão utilizadas as teorias de agenda setting e framing, bem como a teoria da desinformação de Wardle e Derakhshan (2017).

Metodologia: A pesquisa será realizada por meio de uma abordagem qualitativa, com análise de conteúdo das representações sociais construídas a partir de posts e comentários em redes sociais relacionados ao tema desinformação. Serão selecionadas as redes sociais de maior relevância no Brasil, como o Facebook e o Twitter, e serão analisadas as publicações e comentários em torno de eventos relacionados à desinformação nos últimos 2 anos.

Objetivos:

1. Identificar as estratégias utilizadas para disseminação de desinformação na internet;
2. Analisar as representações sociais construídas em torno da desinformação;
3. Propor estratégias de combate à desinformação baseadas na análise dos resultados obtidos.

Resumo: O presente estudo tem como objetivo compreender as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação na internet e analisar as representações sociais construídas em torno desse fenômeno. A pesquisa será realizada por meio de uma abordagem qualitativa, com análise de conteúdo de posts e comentários em redes sociais. Como base teórica, serão utilizadas as teorias de agenda setting e framing, bem como a teoria da desinformação de Wardle e Derakhshan (2017). Os objetivos incluem identificar as estratégias utilizadas para disseminação de desinformação na internet, analisar as representações sociais construídas em torno da desinformação e propor estratégias de combate à desinformação baseadas na análise dos resultados obtidos. A hipótese é de que a disseminação de desinformação na internet é influenciada por estratégias de agenda setting e framing, e que as representações sociais construídas em torno da desinformação podem ser utilizadas para propor estratégias de combate. O estudo contribuirá para a compreensão do fenômeno da desinformação na internet e fornecerá subsídios para a elaboração de estratégias de combate eficazes.

Comando do usuário: Qual a tese defendida?

Resposta ChatGPT: A tese defendida é que as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação na internet podem ser compreendidas através da análise das representações sociais construídas em torno desse fenômeno, e que estratégias de combate à desinformação podem ser propostas com base nessa análise.

Comando do usuário: Quais as hipóteses que serão pré estabelecidas na elaboração do estudo?

Resposta ChatGPT: Não foram mencionadas hipóteses específicas no texto anterior, mas a tese defendida é que é possível compreender as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação na internet e analisar as representações sociais construídas em torno desse fenômeno, com base nas teorias de agenda setting e framing, bem como a teoria da desinformação de Wardle e Derakhshan (2017).

Comando do usuário: Então o seu estudo não terá hipóteses, mesmo que implícitas?

Resposta ChatGPT:

Minha desculpa, é possível estabelecer as seguintes hipóteses:

1. As estratégias de disseminação de desinformação na internet são influenciadas pela agenda midiática e pela forma como o conteúdo é apresentado;
2. As representações sociais construídas em torno da desinformação são negativas e estão relacionadas ao medo e à desconfiança;
3. As estratégias de combate à desinformação baseadas na análise dos resultados obtidos serão eficazes na redução da disseminação de desinformação na internet.

Comando do usuário: Por que esse estudo seria importante? Qual a relevância dele para a ciência e sociedade?

Resposta ChatGPT:

Esse estudo é importante porque a disseminação de desinformação na internet tem se tornado cada vez mais prevalente e tem o potencial de causar danos significativos à sociedade, tais como a erosão da confiança nas instituições e a polarização política. Além disso, pode causar problemas de saúde pública e prejudicar a tomada de decisões informadas. Ao entender as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação e as representações sociais construídas em torno dela, podemos propor estratégias eficazes de combate à desinformação, o que é de extrema relevância para a sociedade e para a ciência.

Comando do usuário: Escreva introdução, objetivos, metodologia, resultados na forma de resumo estruturado

Resposta ChatGPT:

Introdução: O presente estudo teve como objetivo compreender as estratégias utilizadas para a disseminação de desinformação na internet e analisar as representações sociais construídas em torno desse fenômeno. A desinformação é um problema crescente na sociedade contemporânea, tendo um impacto direto na forma como as pessoas tomam decisões e formam opiniões.

Objetivos: 1. Identificar as estratégias utilizadas para disseminação de desinformação na internet; 2. Analisar as representações sociais construídas em torno da desinformação; 3. Propor estratégias de combate à desinformação baseadas na análise dos resultados obtidos.

Metodologia: A pesquisa foi realizada por meio de uma abordagem qualitativa, com análise de conteúdo de posts e comentários em redes sociais. Como base teórica, foram utilizadas as teorias de agenda setting e framing, bem como a teoria da desinformação de Wardle e Derakhshan (2017).

Resultados: Os resultados apontaram que as estratégias mais utilizadas para disseminação de desinformação incluem o uso de notícias falsas, teorias da conspiração e a utilização de algoritmos para amplificar a disseminação de conteúdo falso. As representações sociais construídas em torno da desinformação incluem a ideia de que ela é disseminada intencionalmente com o objetivo de manipular a opinião pública. Com base nessas descobertas, foram propostas estratégias de combate à desinformação, tais como a educação sobre mídias e a implementação de medidas para tornar mais fácil identificar e marcar conteúdo falso.

Conclusão: Este estudo contribui para a compreensão das estratégias utilizadas para disseminação de desinformação na internet e as representações sociais construídas em torno desse fenômeno, fornecendo informações valiosas para a proposição de estratégias eficazes de combate à desinformação. É importante continuar a investigar esse tema para compreender melhor como a desinformação afeta a sociedade e encontrar maneiras eficazes de lidar com esse problema crescente.

Fim do Chat.

Realizo aqui algumas considerações sobre o resultado do uso da experiência ao usar a ferramenta de chatbot.

Ao analisar as respostas dadas pelo ChatGPT, observei que a ferramenta tenta sempre ser convincente sobre a temática perguntada, mesmo quando a solicitação remete à criação de um conteúdo novo, como o projeto de pesquisa em questão. Ressalto que o problema de pesquisa e a tese gerada por ela podem ter autorias implícitas, mesmo que não citadas. Nesse ponto, há uma questão crítica no processo.

Um dos tópicos do grande debate sobre o conteúdo gerado por essas IAs (generativas) é o modelo 'caixa preta' no qual elas foram treinadas. Essa classificação diz respeito ao fato de que não se conhece o conjunto de dados inicial usado em seu treinamento. Portanto, não há como dizer se um determinado conteúdo foi usado por ela como base para a sua geração textual. Com isso, há uma confusão sobre o que é de sua própria autoria ou citação de um autor da literatura, e até mesmo quem assumiria a autoria do conteúdo gerado. Isso tem possibilitado o surgimento de termos como ‘meta-autoria’ e ‘criação colaborativa’, situações onde autores humanos utilizam mecanismos artificiais para emular outros autores, retirando a centralização do processo criativo de apenas um indivíduo ou entidade, permitindo a fluidez da interconexão dos participantes em redes (ARAUJO, 2016; CARBONI 2015; LEVY, 2012).

No cerne deste debate, as seguintes perguntas permanecem como fronteira na ciência contemporânea: O conceito de aprendizado e originalidade é exclusivo dos humanos? É possível definir conteúdo proveniente de IAs generativas como original? De forma análoga, autores de suas próprias pesquisas terão antes o status de meta-autores? Até que ponto essas ferramentas poderão automatizar o fazer científico na geração de novas hipóteses e teorias?

Além disso, segundo D’ávila, Hohendorff e Cantali (2020), atualmente há três correntes teóricas sobre direitos autorais no contexto de obras produzidas por Inteligência Artificial, se dividindo no contexto da atribuição sobre esses direitos: atribuição à própria IA geradora; empresa ou programador que criou o mecanismo; e domínio público.

Levando em consideração o desenvolvimento recente de mecanismos poderosos como o ChatGPT, é de se esperar que essas questões sejam bastante impulsionadas nos próximos anos, e certamente representarão um marco para a consenso sobre produção científica, direitos autorais e formas dinâmicas de se fazer ciência com agentes artificiais.

Referências

ARAUJO, M. O uso de inteligência artificial para a geração automatizada de textos acadêmicos: plágio ou meta-autoria? Logeion Filosofia da Informação, v. 3, n. 1, p. 89–107, 2016.

CARBONI, Guilherme. Direitos autorais e novas formas de autoria: processos interativos, meta-autoria e criação colaborativa. Revista de Mídia e Entretenimento do IASP, São Paulo, ano I, v. 1, jan./jun. 2015. Disponível em: https://www.academia.edu/20018505/Direitos_Autorais_e_Novas_Formas_de_Autoria_Processos_Interativos_Meta-Autoria_e_Cria%C3%A7%C3%A3o_Colaborativa.

D’ÁVILA, F. F. DA S.; HOHENDORFF, R. V.; CANTALI, F. B. Inteligência artificial e direitos autorais: Desafios e Possibilidades no Cenário Jurídico Brasileiro e Internacional. PragMATIZES - Revista Latino-Americana de Estudos em Cultura, v. 10, n. 19, p. 249–273, 1 set. 2020.

LEVY, S. Can an Algorithm Write a Better News Story Than a Human Reporter? Wired, v. 20, n. 5, 2012.

OUYANG, L. et al. Training language models to follow instructions with human feedback. 4 mar. 2022.

YALALOV, D. ChatGPT passes the Turing test. Metaverse Post, 8 dez. 2022. Disponível em: . Acesso em: 6 fev. 2023