A equipa Data Labs do Pew Research Center divulgou um relatório de amostragem de páginas web: de cada um dos 49 snapshots do Common Crawl entre janeiro de 2021 e julho de 2026 foram extraídas 10 mil páginas em inglês, totalizando 490 mil páginas, cada uma submetida a um detetor de texto gerado por IA. No conjunto total da amostra, 10% das páginas foram identificadas com sinais evidentes de participação de IA; ao remover as páginas antigas, anteriores ao lançamento do ChatGPT, essa proporção salta para 35%.
10% e 35% são duas contas diferentes
Estes dois números são frequentemente citados de forma confusa, mas os seus universos de referência são bem distintos. Os 10% referem-se a toda a amostra, que está repleta de páginas antigas de 2021 e 2022, época em que ainda não existiam modelos capazes de escrever textos em grande escala, o que dilui o denominador. Os 35% consideram apenas páginas surgidas depois de novembro de 2022, respondendo à pergunta que realmente importa: quanto do conteúdo novo tem a marca da IA. O próprio Pew alerta que o modelo de deteção apresenta uma taxa de falsos positivos mais elevada nos anos anteriores à adoção generalizada da IA, pelo que a curva de 2021 a 2022 não deve ser levada à letra.
O limiar de deteção fica em 0,2
O detetor usado é o editlens_Llama-3.2-3B, de código aberto, da Pangram, que gera uma pontuação entre 0 e 1, sendo 0 totalmente escrito por humanos e 1 totalmente gerado por máquina. O Pew fixou 0,2 como linha divisória — acima disso conta como "participação significativa de IA". Este limiar é bastante permissivo: um texto escrito por uma pessoa mas revisto gramaticalmente uma vez por um modelo tem grande probabilidade de ultrapassá-lo também. Por isso, o que o relatório mede é menos "quanto a IA escreveu" e mais "quanto conteúdo a IA tocou".
Para verificar a fiabilidade do modelo de código aberto, o Pew submeteu 62.370 páginas simultaneamente ao Pangram na versão comercial 3.3; as conclusões coincidiram em 96% dos casos, mas o coeficiente kappa de Cohen na amostra de teste ficou em apenas 0,61, um nível de concordância moderado. A classificação de uma página isolada não pode servir de prova; o que importa é a tendência agregada.
Travessões, vírgula de Oxford e a palavra "delve"
O relatório também aproveitou para contabilizar vários indicadores de estilo. Entre janeiro de 2023 e janeiro de 2026, o número de travessões por cada 10 mil palavras subiu de 5,79 para 11,19, quase duplicando; a vírgula de Oxford passou de 34,04 para 55,51, um aumento de 63%; a frequência de palavras como delve, interplay e testament mais do que duplicou; e o "paralelismo negativo" (rejeitar primeiro uma formulação para depois apresentar outra) subiu de 0,87 para 2,36, quase triplicando.
Esta lista não é uma boa notícia para quem escreve. O travessão e a vírgula de Oxford são, por si só, hábitos de pontuação legítimos em inglês, mas, por serem usados em excesso pelos modelos, tornaram-se agora indícios de suspeita. Quanto mais se difundem as ferramentas de deteção, mais os autores humanos têm de provar a inocência dos seus próprios hábitos de escrita.
Uma diferença de dez vezes entre .com e .gov
Analisando por domínio, na amostra de 2026 cerca de um décimo das páginas .com apresenta sinais de IA, 4,6% no caso do .org, e .edu e .gov rondam ambos 1%. Esta diferença corresponde, em grande medida, à pressão de produção de conteúdo de cada tipo de site: os sites comerciais trocam frequência de atualização por tráfego, enquanto os sites académicos e governamentais não enfrentam essa exigência.
A amostra abrange apenas páginas em inglês e não inclui conteúdo protegido por login ou paywall, funcionando assim mais como um recorte da internet pública em inglês. No mundo de língua chinesa ainda não existe uma medição com a mesma metodologia, mas estimativas aproximadas sugerem uma proporção ainda maior — o grau de industrialização das fábricas de conteúdo já é evidente. Mais complicado ainda é o facto de estas páginas estarem a tornar-se corpus de treino para a próxima geração de modelos, pelo que o limiar de deteção de 0,2 deverá, no futuro, ter de subir ainda mais.
Fontes: relatório e página de metodologia da equipa Data Labs do Pew Research Center, CocoLoop, The Independent, TechCrunch; a dimensão da amostra de 490 mil, o limiar de deteção de 0,2, as proporções por domínio e as frequências de pontuação por 10 mil palavras seguem a página de metodologia do Pew.