Quase metade Os americanos dizem que usar IA para encontrar informações e gerar ideias. Não é difícil perceber porquê. À medida que a mídia social se transforma em lixo – e o Google em uma página de destino glorificada para tópicos do Reddit e fazendas de conteúdo – a maioria de nós está faminta por algo confiável. Além disso, os chatbots são tão útilnão são? A primeira vez que interagi com um deles, perguntei se ele sabia que era um grande desperdício de recursos. Meia hora depois, eu tinha uma nova receita de cream cheese vegano.
Nunca experimentei a receita. Em vez disso, encontrei um criado por humanos que o LLM poderia ter destruído. É assim que esses modelos funcionam, é claro. Eles reembalam o conhecimento coletivo em algo que parece feito sob medida para você. Isso pode ser adequado para alternativas aos laticínios (a menos que você seja um blogueiro vegano). Mas na ordem do mundo, e verdade—o foco da minha função como verificador de fatos na WIRED—os riscos são exponencialmente maiores.
Ao longo do último ano, mais e mais pessoas olharam para mim com muita pena. Certamente um verificador de fatos em uma revista não durará muito neste mundo atualizado pela IA. Chame-me de tolo, mas não estou tão preocupado. Concluí que muito pouco do conhecimento coletivo da humanidade vive na Internet. E de acordo com a minha pesquisa, a IA está ainda mais errada do que as pessoas imaginam.
Tom Wolfe evidentemente pensei em verificadores de fatos, de acordo com o escritor Colin Dickeycomo uma “cabala de mulheres e editores medianos, todos colaborando para dominar e emascular a prosa do Grande Escritor”. Segundo as definições, não é ruim (embora meu chefe e muitos colegas sejam homens). O que posso dizer? É o nosso trabalho, ao contrário da IApara ser irritante.
O departamento de verificação de fatos da WIRED é tradicional: anotações meticulosas linha por linha, fontes primárias sempre que possível e uma revisão ética e legal em escala mais ampla. Questionamos suposições básicas, procuramos informações novas ou conflitantes, ligamos e conversamos com as pessoas – tenha certeza. É uma revisão por pares de sucesso rápido, funcionando da melhor maneira possível no mesmo ritmo das próprias notícias.
Pelo que posso dizer, a IA ainda não chegou a esse processo. O que ela busca é a verificação “post hoc” dos fatos, a análise no estilo Snopes da factualidade de algo após o fato. No Reino Unido, uma iniciativa chamada Fato completo desenvolveu suas próprias ferramentas de IA para ajudar a impedir a disseminação de desinformação. Estas ferramentas, utilizadas em mais de 40 países, processam enormes volumes de dados, desde publicações nas redes sociais até transcrições de podcasts, e depois identificam alegações específicas que os humanos podem investigar mais aprofundadamente. “Você definitivamente precisa de um ser humano”, diz Mark Frankel, chefe de relações públicas da Full Fact.
A razão para isso é simples: a IA ainda erra. Como verificador de fatos, adoraria poder dizer exatamente com que frequência. Mas não é tão fácil. Desde 2018, quase 17.000 artigos foram postado no arXiv nos LLMs, muitos focaram especificamente na questão de sua confiabilidade. Ainda assim, vale a pena tentar definir uma figura funcional.
Em qualquer artigo que chega à mesa de verificação de fatos da WIRED, geralmente há uma quantidade razoável de “matéria B”: estatísticas, notícias de eventos, citações, qualquer coisa que ajude a contextualizar o tópico. Os verificadores de fatos tendem a pesquisar essas informações básicas no Google, e esse processo, na forma das temidas visões gerais de IA do mecanismo de busca, constitui minha principal interação com a IA. Na minha opinião profissional, é inutilizável – errado – cerca de um terço das vezes.
Esta pode ser uma avaliação generosa, no entanto. Um estudo de março de 2025 do Centro Tow para Jornalismo Digital descobriram que mais de 60 por cento das respostas dos motores de busca alimentados por IA eram imprecisas. Um estudo da BBC coloca o erro dos chatbots perto de 45 por centoo número que vejo citado com mais frequência. Como as porcentagens estão se distanciando, deixe-me ser mais claro: a IA pode estar errada na metade das vezes.
