IA piora nossa capacidade de detectar fake news, diz MIT

O uso de Inteligência Artificial para identificar fake news pode criar dependência digital e reduzir a capacidade crítica das pessoas

Um estudo do MIT Media Lab revelou que, embora a IA ajude a detectar desinformação, a habilidade dos usuários de checar fatos por conta própria despenca 15%. - (crédito: Imagem de memyselfaneye por Pixabay )

O avanço da inteligência artificial no mundo tem sido rápido. No Brasil, a pesquisa “Consumo e Uso de Inteligência Artificial no Brasil” apontou que 93% dos brasileiros utilizam alguma ferramenta com Inteligência Artificial (IA) no cotidiano. Além disso, um levantamento da Nexus revelou que três em cada dez brasileiros recorrem à tecnologia para compreender assuntos considerados complexos, como política, economia e ciência.

Agora, um novo estudo divulgado pelo MIT Media Lab traz dados para a sociedade refletir. Ao longo de um mês, pesquisadores descobriram que, sem o uso da IA, os participantes apresentaram pior desempenho na detecção de desinformação por conta própria, reforçando a preocupação com a dependência dessas ferramentas para verificar notícias.

Da mesma forma que tecnologias do passado, como o Sistema de Posicionamento Global (GPS), impactaram o senso de direção das pessoas, e a calculadora reduziu a necessidade de cálculos mentais, a IA também pode contribuir para um fenômeno conhecido como “descarregamento cognitivo”, quando tarefas mentais passam a ser delegadas à tecnologia.

Como as pessoas estão interpretando a notícia

O estudo acompanhou 67 participantes durante quatro semanas, enquanto eles avaliavam pares de manchetes juntamente com imagens de notícias. Quando contavam com o auxílio de um chatbot de IA, os participantes foram 21% mais precisos na identificação de notícias falsas. O resultado demonstra que a tecnologia pode ser uma ferramenta eficaz para reduzir a crença em informações falsas e auxiliar na verificação de conteúdos.

Porém, a pesquisa também revelou um novo problema. Quando a IA deixou de estar presente, o desempenho dos participantes caiu cerca de 15 pontos percentuais. Apenas um quarto dos participantes relatou sentir que estava melhorando na detecção de desinformação, mesmo diante da queda real no desempenho.

Efeito Dunning-Kruger

O fenômeno conhecido como efeito Dunning-Kruger também foi citado no estudo. Identificado em 1999 pelos psicólogos David Dunning e Justin Kruger, o efeito é um viés cognitivo no qual pessoas com pouco conhecimento sobre determinado assunto tendem a superestimar sua própria capacidade.

“Os usuários ficam entusiasmados com esses LLMs (ferramentas) ‘mágicos’, mas esquecem que eles são apenas modelos estatísticos que preveem o próximo token em uma sequência”, afirma Anku Rani, estudante de doutorado em Artes e Ciências da Mídia do MIT e coautora principal do estudo.

A análise identificou padrões comportamentais distintos entre os participantes. Cerca de um quinto deles foi classificado como “desenvolvedores de dependência”, grupo que gradualmente abandonou a autossuficiência na análise de informações e passou a aceitar de forma passiva as orientações da inteligência artificial.

Após o experimento, um participante reconheceu essa mudança de comportamento. “Embora os chatbots tenham enfatizado que é preciso verificar várias fontes para garantir a veracidade de uma história, eles não me ensinaram muito sobre como explorar o contexto das próprias imagens”, relatou.

Risco da IA como fonte de Informação 

Os pesquisadores também destacam que os modelos de IA são particularmente vulneráveis a erros em notícias de última hora e temas carregados de emoção. Além disso, apontam que parte do conteúdo utilizado para treinar esses sistemas pode conter vieses, imprecisões ou informações pouco confiáveis, agravando o problema.

O artigo foi apresentado pelos autores Valdemar Danry e Rani durante a Conferência CHI 2026 sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação. O trabalho também contou com a participação do professor assistente Paul Pu Liang, do cientista de pesquisa Andrew Lippman e da professora Pattie Maes.

A possível solução

Com o avanço acelerado da inteligência artificial, especialistas defendem que o caminho não é combater a tecnologia, mas aprender a utilizá-la de forma consciente.

A equipe do MIT identificou estratégias capazes de fortalecer a capacidade de análise independente dos usuários. Entre elas está o método socrático, no qual a IA faz perguntas que incentivam o raciocínio crítico, em vez de simplesmente entregar respostas prontas.

Outra estratégia é a chamada “sondagem profunda”, na qual o sistema fornece orientações adicionais quando identifica que o usuário pode estar se afastando da resposta correta.

“As pessoas precisam saber que, se delegarem seu pensamento, não vão se tornar melhores nesse tipo específico de resolução de problemas. Em última análise, a capacidade de questionar e analisar informações é importante porque nos capacita a formar nossas próprias opiniões independentes sobre o mundo.” conta Pattie.

Danry, acrescenta que o rápido avanço da aprendizagem de máquina exigirá educação contínua sobre os benefícios e limitações dos grandes modelos de linguagem.

“Há muito trabalho a ser feito para garantir que não deleguemos completamente tarefas críticas a esses modelos. Precisamos desenvolver um novo tipo de alfabetização em IA”, afirma.

Em um contexto mais amplo, os pesquisadores esperam que o estudo contribua para o desenvolvimento de estratégias educacionais capazes de incorporar a inteligência artificial ao ensino sem comprometer o pensamento crítico dos estudantes.

*Estagiária sob supervisão de Paulo Floro.

Por Anna Júlia Castro*

postado em 12/06/2026 14:15