IA, FONTES DIGITAIS E O RISCO DA DESINFORMAÇÃO

Modelos de inteligência artificial cada vez mais presentes no cotidiano passaram a levantar um novo tipo de debate: de onde vêm as informações que alimentam suas respostas. O tema ganhou destaque após reportagens internacionais apontarem que versões recentes do ChatGPT citaram, em alguns casos, a Grokipedia, enciclopédia digital criada pela empresa xAI, fundada por Elon Musk.

Segundo testes publicados pelo jornal britânico The Guardian, o modelo GPT-5.2 fez referência à Grokipedia ao responder perguntas sobre temas históricos e geopolíticos, como o Holocausto e o Irã. Curiosamente, essas citações não apareceram em questões altamente polarizadas, como debates sobre viés da mídia em relação a Donald Trump, o que reacendeu a discussão sobre critérios de seleção de fontes e filtros de segurança adotados por sistemas de IA.

O que é a Grokipedia e por que ela chama atenção

Lançada no fim de 2025, a Grokipedia foi apresentada como uma alternativa à Wikipédia. Diferentemente do modelo colaborativo tradicional, seus verbetes são gerados majoritariamente por inteligência artificial, sem o mesmo nível de revisão humana contínua que caracteriza enciclopédias clássicas. Parte do conteúdo é adaptada de fontes abertas, enquanto outra parcela é produzida automaticamente.

Esse modelo levanta questionamentos relevantes. Especialistas apontam que, sem um processo editorial humano robusto, enciclopédias automatizadas podem replicar erros, reforçar vieses ou apresentar informações imprecisas, especialmente em temas sensíveis ligados à história, política ou ciência.

A posição da OpenAI

Diante das reportagens, a OpenAI afirmou que o GPT-5.2 não depende de uma única fonte. Segundo a empresa, o modelo busca informações em uma ampla variedade de conteúdos públicos disponíveis na internet, aplicando filtros de segurança e mecanismos de mitigação de risco para reduzir a exposição a conteúdos prejudiciais ou enganosos.

Ainda assim, a OpenAI não detalha publicamente quais fontes são priorizadas em cada contexto, nem divulga um índice de confiabilidade das bases consultadas. Esse nível de opacidade é apontado por analistas como um dos principais desafios atuais na relação entre IA, informação e confiança pública.

O perigo da manipulação de fontes primárias

Mais do que um embate entre plataformas, o caso expõe um risco estrutural: a manipulação ou “lavagem” de informações primárias. Quando conteúdos produzidos por uma IA passam a ser utilizados como fonte por outra IA, cria-se um ciclo no qual dados não verificados podem ganhar aparência de verdade apenas por serem repetidos em diferentes sistemas.

Esse fenômeno preocupa pesquisadores e jornalistas, que alertam para três efeitos principais: a ilusão de verdade, em que a repetição confere credibilidade a informações incorretas; a amplificação de narrativas enviesadas, sem o devido contraponto editorial; e a confiança excessiva do usuário, que tende a aceitar respostas bem formuladas sem questionar sua origem.

Além disso, a questão avança para um debate mais sensível e profundo, envolvendo ética, responsabilidade e o uso da tecnologia como ferramenta de influência ideológica, especialmente quando sistemas automatizados passam a mediar o acesso ao conhecimento em escala global.

Um desafio para o futuro da informação

O episódio envolvendo ChatGPT e Grokipedia ilustra um dilema maior enfrentado pela indústria de tecnologia e pelos consumidores de informação. À medida que modelos de IA se tornam intermediários centrais do acesso ao conhecimento, cresce a responsabilidade sobre transparência, curadoria e validação das fontes utilizadas.

Para o público, a recomendação segue sendo a mesma que orienta o jornalismo há décadas: em pesquisas mais aprofundadas, o ideal é cruzar informações, identificar a origem primária dos dados e manter espírito crítico, especialmente em temas complexos ou controversos. Em situações mais simples, recorrer a jornais conceituados e já estabelecidos costuma ser suficiente, considerando seu histórico de credibilidade e qualidade editorial.

Para as empresas de inteligência artificial, o desafio é outro: equilibrar escala, velocidade e precisão, sem abrir espaço para a disseminação involuntária de desinformação.

Em um cenário em que máquinas também “aprendem” com o que está disponível online, a qualidade das fontes deixa de ser apenas um detalhe técnico e passa a ser um elemento central na construção da confiança digital.