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Chat GPT e Ensino de História 2 | Imagem: IF/IA/Midjourney (2023)

 

Colegas, boa tarde.

Nesta terceira sessão da oficina vamos discutir possibilidades de identificação e combate das Fake News com o auxílio de princípios de epistemologia histórica e ferramentas de Inteligência Artificial (AI).

Para cumprirmos a tarefa, vamos rememorar definições de Verdade, Fake News e apresentar as limitações de algumas das estratégias de identificação e combate à falsidade mais empregadas no jornalismo. Em seguida, vamos rememorar os questionários críticos de meados do século XIX, que ajudaram a situar a ciência da História no mais autorizado saber responsável por produzir representações verdadeiras sobre o passado.

Contudo, considerando algumas das preocupações anteriores neste curso (com o impacto das Inteligências Artificiais na formação inicial do aluno e no trabalho dos professores do ensino superior), sugerimos atividades de interação máquina/humanos e de crítica de humanos especialistas à declaração preditiva das máquinas ao final de cada bloco de texto. A meta dessas interações é avaliar o quão preparados estamos para enfrentar situações que, julgo, serão rotineiras ainda no segundo semestre de 2023.

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1. Verdades e Fake News

Para a maioria de nós, de História, verdade é fenômeno linguístico. Ela se realiza em declarações nas quais o discurso (escrito/falado) é coerente com algo supostamente exterior e dado como existente. Quando um fenômeno (físico, por exemplo) é classificável em uma ideia (representação mental) dizemos que a declaração fundada nesta ideia é verdadeira.

Em recente revisão da literatura sobre a expressão “fake News”, Romy Jaster e David Lanius (2021) encontraram cinco dominantes definições: histórias falsas com intenção de enganar, anúncio deliberado de alegações falsas ou enganosas como notícia, notícia enganosa ou falsa com intenção de enganar, bobagem anunciada sob a forma de notícia e desinformação sobre fatos recentes.

Depois de fazerem a crítica de tais definições, os autores apresentaram uma sexta: fake News “são notícias que carecem de verdade e veracidade. Faltam-lhes verdade no sentido de que o texto é literalmente falso ou é falseado durante a comunicação. Faltam-lhe veracidade no sentido de que é propagada com a intenção de enganar ou sem a preocupação com a verdade. (p.20). Em outros termos, os autores anunciam que a falsidade pode estar explícita (literal ao texto) ou implícita (subjacente ao texto).

Falsidades literais ou subjacentes podem ser tipificadas em literais involuntárias e voluntárias. Temos, então, falsidades literais resultantes de erro e falsidades literais intencionais. Da mesma forma, temos falsidades subjacentes que resultam de descuido e falsidades subjacentes intencionais.

Além das intencionais, literais e subjacentes, falsidades podem ser tipificadas segundo o código empregado: a imagem pode ser verdadeira, mas o texto falso ou a imagem pode ser falsa, mas o texto verdadeiro.

Além da intenção e do código, falsidades literais e subjacentes podem ser tipificadas pela camada de comunicação. Textos verdadeiros são falsidades literais ou falsidades subjacentes quando empregados fora do seu contexto de produção original.

Por fim, do ponto de vista do enunciador (não apenas da mensagem), podemos ter propagadores de falsidades literais e subjacentes em primeira instancia, ou seja, quando a notícia poderia ser controlada, e podemos ter propagadores de falsidades literais e subjacentes em segunda instância, ou seja, quando praticamente seria impossível controlar a informação transmitida.

Se vocês relembrarem os exercícios de crítica histórica dos tempos de graduação, vão constatar que os autores nada mais fazem que reiterar os dois desvios da verdade histórica encontráveis nas fontes, codificados nos manuais propedêuticos de Ciência da História, publicados entre o século XVIII e o século XX, na Europa e nas Américas: o primeiro é o desvio na instância de “o que disse o autor”: desvio literal. O segundo é o desvio na instância de “o que quis dizer o autor”: desvio interpretativo. (Bernheim, 1903; Langlois e Seignobos, 1898).

Apesar desta literatura sobre a separação verdade/falsidade estar disponível há, pelo menos, trezentos anos, alguns comunicólogos, jornalistas, matemáticos e profissionais de Tecnologia da Informação insistem em inventar rodas, como veremos na sequência.

Atividade.

Suponha que você está à frente de um estudante do primeiro período da Licenciatura em História que esteja a questionar o Chat GPT sobre os significados de “mentira” e “fake News”, antes de consultar qualquer artigo acadêmico sobre a matéria. Ele te apresenta a resposta. Que crítica você faz às declarações da máquina? Quais simplificações foram apresentadas aos alunos, em detrimento da matéria acumulada pelos historiadores sobre o assunto?

Nós:

Que diferenças existem entre definições de Fake News e Mentira?

Chat GPT:

“Fake news e mentira são termos que muitas vezes são usados de forma intercambiável, mas eles têm nuances que os distinguem.

Mentira é um termo mais geral e antigo que se refere à prática de afirmar algo que não é verdade com a intenção de enganar ou enganar alguém. Uma mentira é uma declaração falsa feita com a intenção de enganar. A pessoa que está mentindo está ciente de que a informação que está fornecendo é falsa.

Fake news, por outro lado, é um fenômeno mais recente, muito associado à era digital e das redes sociais. Fake news são notícias falsas ou distorcidas deliberadamente para enganar o público. É uma forma de propaganda que se destina a disseminar desinformação, normalmente através dos meios de comunicação social. Fake news pode assumir a forma de sites de notícias falsas, clipes de vídeo manipulados, bots de redes sociais ou mensagens virais.

Um elemento-chave que distingue fake news de mentiras convencionais é o meio de propagação e o impacto potencial. As fake news são muitas vezes concebidas para se espalharem rapidamente através de plataformas de mídia social, alcançando um grande público e tendo um impacto significativo em questões públicas, como a política, por exemplo. Por outro lado, uma mentira pode não ter um alcance tão amplo ou impacto tão significativo.

Além disso, as fake news muitas vezes envolvem um nível de sofisticação em termos de manipulação de imagens/vídeos, imitação de sites de notícias legítimos e uso de bots e contas falsas para ampliar a disseminação de informações falsas.

Resumindo, enquanto a mentira é uma declaração falsa individual feita com intenção de enganar, as fake news são uma forma de desinformação ou propaganda que é projetada para enganar o público em larga escala, muitas vezes com implicações políticas ou sociais mais amplas.”

Atividade

Suponha que você está à frente de um estudante do primeiro período da Licenciatura em História que esteja a questionar o Chat GPT sobre os significados de “mentira” e “fake News”, antes de consultar qualquer artigo acadêmico sobre a matéria. Ele te apresenta a resposta. Que crítica você faz às declarações da máquina? Quais simplificações foram apresentadas aos alunos, em detrimento da matéria acumulada pelos historiadores sobre o assunto?

Nós:

Por que o fenômeno das fake News é característico dos últimos dez anos, ainda que o ato de mentir e a mentira sejam objetos milenares?

Chat GPT:

“O fenômeno das fake news como o conhecemos hoje é característico dos últimos dez anos devido a uma combinação de fatores, especialmente relacionados à evolução da tecnologia e do acesso à informação.

1. Internet e Redes Sociais: A Internet facilitou a disseminação rápida de informações, e as redes sociais permitiram que essa disseminação se desse em uma escala sem precedentes. As plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter e WhatsApp, tornaram muito fácil para as pessoas compartilharem notícias, sejam elas verdadeiras ou falsas. As fake news podem se espalhar rapidamente, alcançando milhões de pessoas em questão de minutos.
2. Algoritmos: As redes sociais usam algoritmos que frequentemente priorizam o conteúdo que gera mais engajamento, o que pode incluir notícias sensacionalistas ou falsas que despertam fortes reações emocionais nas pessoas.
3. Anonimato e Impunidade: A Internet permite um certo grau de anonimato, tornando mais fácil para os perpetradores de fake news espalharem desinformação sem consequências diretas.
4. Polarização Política e Social: A polarização política e social tem se intensificado em muitas partes do mundo, criando um ambiente propício para a disseminação de fake news. Notícias falsas ou distorcidas podem ser usadas para reforçar crenças existentes ou denegrir oponentes, tornando-se uma ferramenta poderosa em disputas políticas e culturais.
5. Erosão da Confiança nas Instituições de Mídia Tradicional: Em muitos lugares, a confiança nas instituições de mídia tradicional está diminuindo, e as pessoas estão se voltando para fontes alternativas de notícias, algumas das quais podem espalhar desinformação.

Embora a mentira e a desinformação existam há milênios, as fake news como fenômeno recente se caracterizam pela forma como são propagadas (principalmente via internet e redes sociais), a velocidade de propagação e o impacto social e político potencialmente desestabilizador.”

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2. Falsidade, epistemologia e moral

Por que falseamos tanto a verdade na Internet? No clássico sobre a matéria, já citado nesta aula (The Epistemology of Fake News), Sven Bernecker, Amy Flowerree e Thomas Grundmann revisam a literatura especializada para reiterar a permanência de alguns lugares comuns.

O primeiro deles declara que falsear a realidade (em alguns casos, mentir) é uma habilidade ou inclinação humana (para os que acreditam em uma natureza humana ao modo hobbesiano).

Um segundo lugar comum diz respeito ao nosso acelerado tempo. Hoje, parecemos falsear mais por causa da democratização da autoria e da adoção recente do princípio comercial do engajamento (cliques, maior permanência no mesmo link etc.). (Bernecker; Florwerree; Grundmann, 2021, p.1-2).

Um caso exemplar é fornecido pelo Youtube. Ali, uma infeliz combinação aleatória e perversa potencializa a “audiência” e a “legitimidade” das mentiras em vídeo: a inclinação psicológica humana milenar (por medo, raiva e dúvida) e a eficácia do algoritmo de recomendação (lucro para quem publica e lucro para dá suporte à publicação, o Youtube) (Giasiracusa, 2021, p.79-81).

Essa situação não seria tão trágica se as empresas se esforçassem para tornar os seus filtros/algoritmos mais eficientes e transparentes no combate à mentira. Outra saída seriam as modificações nos algoritmos de recomendação. Atualmente, eles reforçam nossos sentimentos, enfraquecem o pensamento crítico e potencializam a formação de bolhas e câmaras de eco. (Bernecker; Florwerree; Grundmann, 2021, p.7-8).

Atividade

Nós:

Os seres humanos são inclinados a mentir, inclinados a fazer declarações verdadeiras ou há uma outra resposta à questão? Use autores clássicos da filosofia que exploram universais antropológicos ou que são críticos aos universais antropológicos.

Chat GPT:

“A propensão humana à verdade ou à mentira tem sido um tópico de debate filosófico por milênios. Algumas abordagens clássicas incluem:

1. Immanuel Kant: Kant, em sua obra “Fundamentação da Metafísica dos Costumes”, argumenta que a verdade é um imperativo categórico – uma obrigação moral absoluta. Para Kant, a mentira é sempre moralmente errada, independentemente das circunstâncias. Isto sugere que, segundo Kant, os seres humanos deveriam estar naturalmente inclinados a dizer a verdade, apesar de ele reconhecer que nem sempre isso ocorre.
2. Friedrich Nietzsche: Nietzsche, por outro lado, sugere que a mentira é uma parte fundamental da condição humana. Em “Sobre Verdade e Mentira no Sentido Extramoral”, ele argumenta que os humanos são constantemente enganados “porque, enquanto indivíduos, eles se querem manter a salvo, enquanto gênero, eles se querem multiplicar.” Nietzsche sugere que a verdade, como a concebemos, é mais uma construção social do que uma realidade objetiva, e que a mentira é uma ferramenta usada para facilitar a sobrevivência e a procriação.
3. Michel Foucault: Foucault, em suas análises críticas do poder, pode ser interpretado como sugerindo que tanto a verdade como a mentira são produtos de sistemas de poder e conhecimento. Assim, os seres humanos podem estar inclinados tanto à verdade quanto à mentira, dependendo das circunstâncias e das estruturas de poder às quais estão submetidos. Em “A Ordem do Discurso”, Foucault argumenta que o poder constrói a verdade e a mantém em circulação dentro de um sistema de controle e exclusão.

Estas são apenas algumas perspectivas filosóficas sobre a questão, e existem muitas outras. A propensão humana à verdade ou à mentira é provavelmente influenciada por uma combinação de fatores, incluindo normas sociais e culturais, imperativos morais, autointeresse e as circunstâncias particulares em que uma pessoa se encontra. Portanto, a resposta à sua pergunta pode depender do contexto específico e das premissas filosóficas aceitas.”

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3. Estratégias e imitações de máquinas e de humanos no combate às fake News

É certo que há esforço das empresas em coibir o falseamento de verdades na Internet. Contudo, as iniciativas enfrentam obstáculos técnicos, além da contradição implícita no controle das fake News (que geram lucros). Vejamos alguns exemplos destes entraves no que diz respeito ao exame de imagens e textos.

Saber se uma imagem foi produzida por IA ou por um humano é uma tarefa inglória. É lugar comum afirmar que as ferramentas se sofisticam com rapidez, que os erros que colhemos hoje, podem desaparecer em meses.

As estratégias mais comuns são de falseamento são: criar legendas falsas para fotos verdadeiras; postar fotos juntas, quando apenas uma apresenta coerência entre imagem e legenda (a segunda reforça a função da primeira, mas em realidade foi produzida em tempo, espaço e circunstâncias diferentes) (p.44); acelerar o vídeo ou fazer zoom; por rosto em corpo diferente em situação constrangedora (para o titular do rosto); pôr fala falsa em imagem verdadeira; pôr tradução falsa de conteúdo verdadeiro em imagem verdadeira; pôr texto de fala falso em imagem verdadeira; pôr uma boca estranha na face de um personagem de vídeo; modificar o texto que sai da boca de um personagem de vídeo. (deepfake) e pôr título e miniatura falsos em vídeo verdadeiro do Youtube,

Os especialistas são céticos, mas apontam alguns procedimentos. Para as imagens fixas, observar mãos toscas, olhares desfocados, brincos desproporcionais. Para imagens em movimento, notar o piscar anormal dos olhos, as batidas cardíacas, luminosidade que contradiz as leis físicas ou o clima/tempo verdadeiramente ocorrido (Giassiracusa, 2021, p.58-61).

Sobre os textos o ceticismo se redobra. Um artigo pode ser falso e sua falsidade reforçada por uma fotografia também falsa (generated.photos e thispersondoesnotexist.com) do falso autor. O texto do artigo falso (GPT) pode ser iniciado com “uma passagem superficialmente plausível, mas totalmente inventada” (p.x). O poder dessa falsidade, portanto, está na plausibilidade e na sua capacidade de convencer.

As “big five” (Facebook, Apple, Microsoft, Amazon e Google) em geral, são pouco transparentes sobre os algoritmos que combatem fake News.[1] Pressionados por governos e por entidades da sociedade civil, as “big five” criaram três estratégias de uso de combate às fake News: algoritmos, denúncia de usuários e moderação profissional. Entre as instituições independentes, percebemos que os procedimentos de detecção incluem a separação, quantificação e codificação de palavras e frases a partir de critérios convencionalmente estudados por domínios de Retórica e domínios de Lógica.

Algoritmos são também treinados para identificar sentimentos mais ou menos radicais ou ponderados expressos, por meio de palavras e frases afirmativas, interrogativas, exclamativas, negativas, de causa e efeito, ambíguas e condicionais. Algoritmos também são treinados para identificar perfis mais ou menos susceptíveis de produzir e/ou de acreditar declarações falaciosas em termos lógicos, de relevância e de evidência. Por fim, algoritmos são treinados para combinar estratégias de identificação de falsidade em declarações, de perfis produtores e de perfis de potenciais acreditadores de declarações falsas.

A maioria é limitada, a considerar os nossos desejos de cidadão: eles identificam potenciais fake News após a sua criação. No máximo, detectam potenciais recebedores, potenciais criadores e, com base nesses indícios, caçam (derrubam) as notícias.

Essa deficiência não existia em tempos de livros caros (no início da idade moderna) e de trabalhos focados em documentos únicos ou pouco acessíveis (organizados em arquivos, autarquias etc.). Naqueles tempos, era possível detectar a falsidade escrita em seu nascedouro. Se ela estivesse em circulação, era também possível combatê-la com um ou outro suporte de informação verdadeira. Na era da “reprodutibilidade técnica” escalar e ilimitada (da era do impossível esquecimento), os instrumentos de detecção e combate das falsidades têm eficácia bastante reduzida.

Atividade

Nós:

Quais mecanismos as big five criaram para prever a produção, detectar o produzido, excluir o produzido e habilitar os consumidores de notícias a realizarem autonomamente estas tarefas?

Chat GPT:

“Embora as Big Five – Google, Amazon, Facebook, Apple e Microsoft – tenham se esforçado para combater as fake news e a desinformação, os nomes específicos de seus softwares ou algoritmos muitas vezes não são publicamente divulgados por razões de segurança. No entanto, abaixo estão alguns exemplos de abordagens que essas empresas estão usando:

1. Facebook: O Facebook usa uma variedade de ferramentas e abordagens para combater a desinformação. Uma dessas ferramentas é o uso de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e Inteligência Artificial para identificar padrões de comportamento associados à disseminação de desinformação. Eles também implementaram um programa de parceria com organizações terceirizadas de checagem de fatos para avaliar a precisão do conteúdo. Além disso, o Facebook introduziu o “Facebook News”, uma seção de seu aplicativo que apresenta notícias de fontes confiáveis.
2. Google: O Google ajusta seus algoritmos de busca, cujos detalhes exatos são segredo comercial, para desvalorizar sites que disseminam desinformação. Eles também lançaram o “Google Fact Check”, um recurso que permite aos usuários ver se uma informação foi verificada por organizações de checagem de fatos. Além disso, o Google usa o algoritmo “PageRank” para avaliar a qualidade e a confiabilidade das páginas da web com base na quantidade e qualidade de links de outras páginas.
3. Twitter (embora não seja uma das big Five, mas ainda assim uma plataforma significativa de mídia social): O Twitter tem uma política rigorosa contra a manipulação de mídia sintética e manipulada, que inclui deepfakes que podem causar danos. Eles usam tecnologias de aprendizado de máquina e análise comportamental para detectar e sinalizar conteúdo potencialmente enganoso. Além disso, o Twitter introduziu etiquetas de advertência que são aplicadas a tweets que contêm informações disputadas ou enganosas.
4. Amazon: Embora a Amazon não seja uma plataforma de notícias tradicional, ela tem mecanismos para combater a desinformação em seus produtos e resenhas. A Amazon usa algoritmos e análises de comportamento do usuário para detectar e remover avaliações falsas ou enganosas. Eles também têm políticas rigorosas contra a venda de produtos que promovem desinformação.
5. Apple: A Apple, através do seu aplicativo Apple News, tenta garantir que apenas fontes de notícias confiáveis sejam apresentadas aos usuários. Eles têm uma equipe editorial que verifica as fontes de notícias e os artigos apresentados. A Apple também remove aplicativos de sua App Store que são conhecidos por disseminar desinformação.
6. Microsoft: A Microsoft, através de sua plataforma de busca Bing, utiliza tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina para identificar e desvalorizar sites que espalham desinformação. Eles também possuem o Microsoft NewsGuard, um navegador plug-in que classifica a confiabilidade das fontes de notícias.

Essas estratégias representam esforços contínuos para combater a desinformação. No entanto, é importante notar que a luta contra as fake news é um desafio contínuo que exige constantes atualizações e inovações para acompanhar as novas formas de desinformação.”

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4. O combate às fake News em sites de checagem

Para os jornalistas, comunicólogos e profissionais de Tecnologia da Informação, no Brasil, a estratégia corrente e correta de combate às fake News é composta pelas habilidades/procedimentos de selecionar matéria e desmascarar a falsidade da notícia. Em geral, os sites especializados apresentam e comentam notícias e/ou fotos (em textos didáticos estruturados por questão/descrição/conclusão) e filtros de busca traduzidos como “arquivos” e/ou “categorias”.

Alguns sites de checagem são provocados por leitores/internautas, mas a maioria seleciona e posta as denúncias que lhe interessam. O site Aos Fatos é um dos mais legíveis. Ele simplesmente declara, por exemplo: “É falso que general afirmou em depoimento que Lula armou atos golpistas de 8 de janeiro”. Em seguida, detalha, corrige e avalia a difusão da declaração falsa: “Não é verdade que o general Gustavo Henrique Dutra, ex-chefe do Comando Militar do Planalto, afirmou em depoimento à CPI dos Atos Antidemocráticos da Câmara Legislativa do Distrito Federal que o presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) foi o responsável por planejar os atos golpistas de 8 de janeiro. Diferentemente do que sugerem as peças de desinformação, o militar revelou apenas ter sido cobrado pelo presidente — na noite em que as manifestações ocorreram para efetuar a prisão dos golpistas acampados diante do Quartel-General do Exército em Brasília. Publicações com o conteúdo enganoso acumulavam 15.000 compartilhamentos no Facebook nesta quarta-feira (24). (Aos Fatos, 24/05/2023).

A praticidade e a legibilidade manifestas pelo Aos Fatos está em outros sites, como o E-Farsas. Ele denuncia a falsidade por meio de uma questão: “Fotos de prateleiras com produtos falsos em supermercado foram tiradas em um país comunista?” Após breve descrição, o site conclui: “As imagens que mostram prateleiras vazias e fechadas com pôsteres de gôndolas cheias foram tiradas em um supermercado que estava em reforma nos Estados Unidos. As lonas estampadas servem de guia para os repositores saberem quais produtos colocar em cada prateleira!” (E-Farças, 24/05/2003).

O Boatos faz o mesmo, apresentando versões das notícias falsas e respectivo desmentido oficial: “Uniforme da Light foram roubados no depósito de Braz de Pina? […] a informação que circula é falsa. Ao buscar por mas (sic) informações sobre o assunto (que se espalhou pelo Rio de Janeiro), descobrimos que, na realidade, a própria Light veio a público desmentir o tal “roubo”. (Boatos.org, 23/02/2023).

Outras iniciativas, sob a responsabilidades de coletivos de jornalistas, por exemplo, simplificam ainda mais a grade diplomática. O Comprova denuncia falsidades por meio de cinco tópicos retóricos: título, conteúdo, local de publicação e conclusão. Veja um exemplo: “É enganosa postagem segundo a qual o Movimento dos Trabalhadores Rurais Sem Terra (MST) teria esquartejado gado em ocupação em área rural. […] ‘Bois vivos foram cortados ao meio por criminosos do MST, apoio do desgoverno Lula’, desinforma um dos posts, no Twitter. O vídeo é real, mas não mostra resultado de ação do MST. Reportagem do programa “Bahia no Ar“, da RecordTV Itapoan, que mostra a mesma gravação, informa que os bois foram mortos por oito bandidos, segundo a polícia, em uma fazenda no município de Conde (BA) – e não em Santa Catarina, como desinformam posts que viralizaram.” (Comprova, 26/05/2023).

Ferramentas de mídia tradicional, por fim, como a agência Lupa (do grupo Folha), vão direto ao ponto: “É falso alerta da Prefeitura do Rio para evitar compra de frango por surto de gripe aviária […] A Prefeitura do Rio de Janeiro afirmou, em nota encaminhada à Lupa, que o conteúdo compartilhado nas redes não tem qualquer vínculo com a administração municipal e negou a existência de casos de gripe aviária na cidade, seja em aves ou humanos. “O material gráfico usa indevidamente a logomarca da Prefeitura do Rio de Janeiro”, disse no comunicado.” (Lupa, 25/05/2023).

É fácil perceber que a checagem desses sites se baseia na consulta a mediadores credíveis da informação, como a TV Bahia e a Folha de São Paulo, ou à consulta direta ao potencial criador de informação, a exemplo da distribuidora oficial de energia no Rio de Janeiro, a Light, inclusive com a transcrição ou a remissão (links) de desmentidos oficiais.

A formação do internauta/leitor para a crítica da informação, contudo, é sempre genérica e previsível. O Aos fatos fornece uma aba “manuais”, que ensina como não cair em golpes pelo WhatsApp ou como não ser enganado por eventuais candidatos à cargos eletivos. O Comprova define as categorias com as quais expressa o valor da informação examinada: “enganoso” é a proposição que “confunde, com ou sem a intensão deliberada de causar dano”; “falso” é a proposição intencionalmente inventada, editada ou descontextualizada; “sátira” é a mensagem intencionalmente humorística; e “comprovado” é o a proposição com ocorrência, localização e integralidade comprovada. A Lupa se destaca positivamente pela declaração do processo de verificação: seleção de declarações a partir dos critérios de relevância de autoria, relevância de conteúdo e do interesse público relativo a esse conteúdo; crítica de veracidade em termos de precisão tópica, cronológica, numérica e de correspondência legal/constitucional, abonamento de especialistas e réplica do auditado.

Fora do Brasil, as iniciativas são mais diversificadas em princípios e dimensões, como apresentado nos exemplos do quadro 1.

Quadro 1. Ferramentas para a verdade

Ferramentas	Criadores	Princípios de verificação	Exemplos de verificação
Full Fact	Organização beneficente Full Fact (Inglaterra)	Qualidade dos operadores argumentativos das declarações	Verificações de fatos relacionados à violência sexual, assédio e agressão 28 DE JULHO DE 2022 Nenhuma evidência Keir Starmer tentou bloquear a acusação de gangues muçulmanas de aliciamento Postagens amplamente compartilhadas no Facebook fazem uma afirmação infundada sobre o trabalho do Sr. Starmer para o Crown Prosecution Service. Consulte Mais informação…
Logically	Startup Logically (Inglaterra)	Qualidade dos operadores argumentativos por preleção temática do usuário, potencial realismo da matéria para eventual moderação profissional
Squash	Reporter’s Lab/Duke University	Qualidade dos operadores argumentativos em tempo real
Faker Fact	Mike Tamir (funcionário da Uber)	Confiabilidade dos links compartilhados no texto (se são do jornalismo, sátira, wiki etc.)	Juntamente com as nossas mais de 50 Academias Membros, reunimos especialistas de toda a Europa para reunir e analisar evidências, bem como para deliberar e formular posições científicas sólidas sobre questões fundamentais relacionadas com a política científica e temas socialmente relevantes. Este trabalho é dirigido pelo Conselho da ALLEA, realizado por grupos de trabalho dedicados e comitês de especialistas, e apoiado pelo secretariado em Berlim. Os formatos de saída incluem simpósios científicos, workshops de especialistas, consultas públicas, resumos de políticas, relatórios científicos, declarações, documentos de posição e discussão e diretrizes de melhores práticas, entre outros.
Waterloo	Waterloo University (Canadá)	Coerência entre corpo e título e entre tomada de posição e título
Sci Fact	Allen Institute for Artificial Intelligence	Potencial de consenso e dissenso sobre veracidade de declarações, via quantificação de artigos acadêmicos relacionados à matéria
Diffbot Name	Startup Diffbot	Existência (ou identidade?) de factoides em toda a rede
Bot Sentinel	–	Identidade da autoria ou dos seguidores de uma conta do Twitter (bot/humano)
Bot Slayer	–	Frequência de postagem (alta/baixa) e identidade de autoria (bot/humano)
Presquisa reversa de imagens	Google	Veracidade ou integridade da imagem fixa, via codificação numérica
Hoaxy	–	Veracidade de palavras-chave (no Twitter), via sites de verificação de fatos
Factual	–	Qualidade de artigos, via pontuação da reputação do autor, do editor e do caráter opinativo

Fonte: Produzido pelo autor a partir de Giansiracusa, 2021 p.217-229.

Outros rastreadores de fake News, como os painéis de informações do Google e do Youtube e os rótulos de advertência do Facebook completam essa amostragem do quadro acima e podem ser experimentados por todos nós.

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5. Consumidores e produtores de informação críticos e responsáveis

Pensando no valor estratégico da separação verdade/falsidade para a manutenção das instituições que sustentam as democracias liberais e considerando essas fragilidades formativas dos sites acima, sugerimos relembrar princípios epistêmicos e morais envolvidos na construção de estratégias de separação verdade/falsidade, consumidos, em geral, no primeiro ano da licenciatura em História, sob a expressão “crítica histórica”.

Por qual motivos lembramos dos rudimentos da formação inicial em História? Agimos assim porque as habilidades/procedimentos para discernir verdade/falsidade que constituem os programas de aprendizagem dos algoritmos tomam por base muito do que conhecemos por habilidades do “pensamento crítico”, ou seja, a ação (pensar) e/ou o resultado (pensamento) de mobilizar padrões de habilidades mentais superiores, a exemplo de clareza, precisão e correção lógica (Bassham, 2022, p.23).

Tomando o problema sob ponto de vista bem distante da formação historiadora, Bernecker, Florwerree e Grundmann (2021, p. 8) são muito felizes ao elencar as quatro principais vidas para reduzir a proliferação de fake News: formar consumidores críticos, produtores críticos e responsáveis, plataformas críticas e responsáveis e governos reguladores e sensores. Contudo, dadas as limitações temporais desta sessão, vamos focar, por fim, nas duas primeiras estratégias, diretamente relacionadas ao trabalho do professor de História.

Observem a presença da palavra “crítica” em três das quatro saídas. Observem também a combinação entre “crítica” e “responsabilização” em três das quatro saídas. Nos dois casos, crítica recupera acepções de fundo kantiano, inteiramente compatíveis com a expressão “Crítica histórica”, ou seja, a habilidade ou ação de atribuir valor às fontes de informações manuseáveis pelos historiadores.

Entre meados do século XIX e meados do XX, uma dezena de historiadores se empenhou em defini-la e até desejou uma taxonomia utilizável em diferentes línguas e domínios historiográficos (Freitas, 2021). O projeto não foi adiante, sobretudo porque os objetos da crítica possuíam distintos suportes e linguagens, forçando a criação de questionários singulares, compatíveis com o trabalho de medievalistas, de arqueólogos e de produtores de hagiografia, por exemplo.

Apesar das diferenças, alguns princípios de crítica foram transformados em vulgata a começar dos fins. Tomando por base experiências seculares (até da antiguidade clássica), historiadores convergiam em torno de certos fins da crítica, mesmo com tonalidades filosóficas distintas: chegar a um ponto fixo (Kuennen, 1880), substituir ideias confusas e superficiais por ideias claras e exatas (Tardif, 1882), discernir o verdadeiro do falso (Smedt, 1882) ou diferenciar o verdadeiro, o falso e o verossímil (Bloch, 1914).

Outro elemento dessa vulgata foi a estrutura do questionário a guiar a ferramenta de certificação da fonte como credível. A maioria dos críticos reservava interrogações para o suporte da informação, o gênero textual e, dentro deste, a busca pelo conteúdo literal (o disse o autor) e o conteúdo resultante da interpretação de segundo nível (o que quis dizer o autor).

Com a transformação da celulose, das ondas sonoras e dos feixes de luz em dígitos binários (0 e 1), ou seja, com o armazenamento da informação de modo digital, textos escritos, falas, música, imagens (fixas e em movimento), grande parte das fontes históricas com as quais lidamos pôde ser reduzida a um código comum (o algarismo arábico), viabilizando a cópia infinita dessas fontes, o armazenamento e o seu transporte em escalas inimagináveis.

Assim, vivenciamos em duas décadas a homogeneização dos suportes, onde arquivos, bibliotecas, museus e centros de documentação passaram a caber nos nossos bolsos. Todos, noviços ou doutores puderam criar o seu próprio gabinete e exercitar as críticas particulares de restituição, proveniência, interpretação, sinceridade e exatidão praticadas, no século XIX, entre outros, por C.-V. Langlois e C. Seignobos (1898).

Nos últimos dois anos, outra revolução técnica se impôs na crítica. Com o avanço das ferramentas de Inteligência Artificial, esses suportes unificados e acessíveis passaram a ser lidos, escandidos e quantificados, revelando padrões humanos de produção de ideias, imagens e sons em escala inimaginável.

Não estamos tratando da descoberta do passo a passo de um artista visual ou da escrita. Nos referimos à descoberta de detalhados universais antropológicos (ao menos dos povos ocidentalizados) em termos de comunicação de conhecimentos e sentimentos por meio de escritos, iconografia, gestos e sons, proporcionada pelo sofisticado emprego de algoritmos.

É provável que a questão “Qual é o algoritmo?” seja o mais novo elemento da vulgata da crítica histórica. Nos próximos meses, para os historiadores, antes que perguntar se o suporte é original ou cópia, se a autoria é apócrifa ou autêntica, é competente ou incapaz, e se os fatos ocorreram ou foram inventados, teremos que questionar: 1. “O conjunto (suporte, a autoria e o relato) foi produzido por um humano ou por uma máquina”; 2. Se a resposta for “máquina”, a questão seguinte será: “O que há de humano no conjunto?” 3. Se a resposta for “humano”, a pergunta seguinte será: “O que há de mecanizado no conjunto?”

A introdução desse elemento da vulgada da crítica histórica no ambiente universitário pode ser auspiciosa: todo mundo vai fazer introdução à engenharia de prompt para lidar com os softwares de IA e aprender a identificar conjuntos produzidos por IA, antes de se especializar na leitura de fontes (primariamente) tridimensionais, escritas, iconográficas ou sonoras. Esta atitude reconduzirá as categorias “verdade” e “falsidade” ao centro da formação.

A segunda notícia boa é a de que não precisaremos aprender algo novo, considerando o saber acumulado nos últimos dois séculos sobre as estratégias de triar o verdadeiro/falso contido nas fontes, nos autores e nos usuários das fontes de informação. Em outros termos, para um formado em História, definir e construir algoritmos classificadores de verdade/falsidade não significa, necessariamente, mudar de profissão.

Parafraseando as declarações de Bernecker, Florwerree e Grundmann (2021, p.3), profissionais da História podem, enfim, comemorar que tudo o que têm a fazer para minimizar a representação do tempo na era dos algoritmos é redimensionar as questões da crítica externa, questionado: A autoria humana ou robótica? O remetente humano ou robótico? O compartilhar (retuitar etc.) é transformar-se em autor ou em abonador? Imagens (fixas e em vídeos) são integrais ou adulteradas?

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Conclusões

Nesta última sessão do curso, tentei convencê-los de que a categoria “verdade” ainda importa no ensino de História. Em tempos de autores, mediadores e declarações escritas e imagéticas falsas, é importante voltar aos clássicos sob o risco de repetirmos (via jornalistas, comunicólogos, matemáticos e profissionais de TI) o que já fazemos desde meados do século XIX, somente para mencionar um marco temporal compatível com a institucionalização de cursos de licenciatura em história em vários continentes do Planeta. Não precisamos necessariamente nos tornarmos engenheiros e prompts. Basta executar com refinamento e convicção as habilidades, conhecimentos e valores que colocaram os professores de História, nos últimos duzentos anos, entre os profissionais mais acreditados na tarefa de representar o tempo.

Notas

[1] Para Giasiracusa (2021), como vimos isso tem a ver com a opção de monetarização pelo princípio do engajamento (visualização, duração da visualização em um mesmo conteúdo substantivo, cliks de acesso a determinado produto etc.) fornece lucro aos produtores de conteúdo e aos seus veiculadores (blogs, jornais e TVs tradicionais, sites de vídeos, sites de entrevistas e redes sociais). Essa estratégia fornece audiência e legitima indiscriminadamente o que é postado (inclusive as falsidades) e é fatal para jovens, pessoas de baixa escolaridade e descrentes (em geral) nas mídias tradicionais, susceptíveis a formarem sua opinião com informações capturadas nas redes sociais.

Referências

BERNECKR, Sven; FLOWERREE, Amy K. GRUNDMANN, Thomas. Introduction. In:  The Epistemology of fake news. Oxford: Oxford University Press, 2021. p.01-16.

JASTER, Romy; LANIUS, David. Speaking of Fake News: definitions and dimensions. In: BERNECKR, Sven; FLOWERREE, Amy K. GRUNDMANN, Thomas. The Epistemology of fake news. Oxford: Oxford University Press, 2021. P.19-45.

GIANSIRACUSA, Noah. How algorithms create and prevent fake News – Exploring the impacts of social meia, deepfakes, GPT-3 and more. Acton: Apress, 2021.

BASSHAM, Gregory; IRWIN, William; NARDONE, Henry; WALLACE, James M. Critical Thinking: a student’s Introduction. New York: McGraw Hill, 2023.

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Apêndice – Mais experiências com o Chat GPT

Nós:

Você pode identificar qual combinação de tipos de frase pode informar se há maior ou menor probabilidade de um texto ser verdadeiro ou falso?

Chat GPT:

“A verdade ou falsidade de um texto não é normalmente determinada pela combinação de tipos de frase. Em vez disso, depende do conteúdo das afirmações feitas no texto e de sua verificabilidade. Por exemplo, um texto pode consistir inteiramente de frases declarativas, mas ainda ser falso se as declarações feitas forem incorretas.

A verificação de fatos é uma parte essencial para determinar a veracidade de um texto. Isso envolve comparar as afirmações feitas no texto com a informação objetiva disponível de fontes confiáveis. Se as afirmações correspondem a essa informação, elas são provavelmente verdadeiras. Se não, elas são provavelmente falsas.

No entanto, existem algumas pistas contextuais que podem sugerir um texto menos confiável, embora isso não seja uma garantia de falsidade:

1. Excesso de frases exclamativas: Textos que usam um grande número de frases exclamativas podem estar tentando incitar emoções fortes para distorcer a percepção da realidade.
2. Predominância de frases declarativas negativas: Enquanto a negação é uma parte normal da linguagem, um excesso de declarações negativas pode sugerir que o texto está mais focado em refutar outros pontos de vista do que em fornecer informações verificáveis.
3. Uso frequente de linguagem vaga ou ambígua: Se um texto faz muitas afirmações que são difíceis de verificar porque não são claras ou específicas, isso pode indicar que o texto não é confiável.
4. Ausência de frases condicionais: A falta de frases condicionais pode indicar uma falta de nuance ou consideração de outras possibilidades, o que pode sugerir uma visão distorcida ou simplista da realidade.

No entanto, estas são apenas tendências gerais e não regras absolutas. A melhor maneira de avaliar a verdade de um texto é através de uma cuidadosa verificação de fatos e consideração crítica do conteúdo.

Número relativo de frases exclamativas; número relativo de frases declarativas negativas; numero relativo de linguagem vaga ou ambígua; e número relativo de frases condicionais.

Nós:

Identifique, contabilize e liste, no texto que se segue, o número de frases declarativas que negam, o número de frases declarativas que apresentam relação de causa e efeito e o número de frases declarativas preditivas. Texto: “TExto: O gigolô das palavras, Luís Fernando Veríssimo Quatro ou cinco grupos diferentes de alunos do Farroupilha estiveram lá em casa numa mesma missão, designada por seu professor de Português: saber se eu considerava o estudo da Gramática indispensável para aprender e usar a nossa ou qualquer outra língua. Cada grupo portava um gravador cassete, certamente o instrumento vital da pedagogia moderna, e andava arrecadando opiniões. Suspeitei de saída que o tal professor lia esta coluna, se descabelava diariamente com suas afrontas às leis da língua, e aproveitava aquela oportunidade para me desmascarar. Já estava até preparando, às pressas, minha defesa (“Culpa da revisão! Culpa da revisão!”). Mas os alunos desfizeram o equívoco antes que ele se criasse. Eles mesmos tinham escolhido os nomes a serem entrevistados. Vocês têm certeza que não pegaram o Veríssimo errado? Não. Então vamos em frente. Respondi que a linguagem, qualquer linguagem, é um meio de comunicação e que deve ser julgada exclusivamente como tal. Respeitadas algumas regras básicas da Gramática, para evitar os vexames mais gritantes, as outras são dispensáveis. A sintaxe é uma questão de uso, não de princípios. Escrever bem é escrever claro, não necessariamente certo. Por exemplo: dizer “escrever claro” não é certo, mas é claro, certo? O importante é comunicar. (E quando possível surpreender, iluminar, divertir, comover… Mas aí entramos na área do talento, que também não tem nada a ver com Gramática.) A Gramática é o esqueleto da língua. Só predomina nas línguas mortas, e aí é de interesse restrito a necrólogos e professores de Latim, gente em geral pouco comunicativa. Aquela gravidade sombria que a gente nota nas fotografias em grupo dos membros da Academia Brasileira de Letras é de reprovação total pelo Português ainda estar vivo. Eles só estão esperando, fardados, que o Português morra para poderem carregar o caixão e escrever sua autópsia definitiva. É o esqueleto que nos traz de pé, certo, mas ele sozinho não informa nada, como a Gramática é a estrutura da língua, mas sozinha não diz nada, não tem futuro. As múmias conversam entre si em Gramática pura. Claro que eu não disse tudo isso para meus entrevistadores. E adverti que minha implicância com a Gramática na certa se devia à minha pouca intimidade com ela. Sempre fui péssimo em Português. Mas — isto eu disse — vejam vocês, a intimidade com a Gramática é tão dispensável que eu ganho a vida escrevendo, apesar da minha total inocência na matéria. Sou um gigolô das palavras. Vivo à custa delas. E tenho com elas a exemplar conduta de um cáften profissional. Abuso delas. Só uso as que eu conheço, as desconhecidas são perigosas e potencialmente traiçoeiras. Exijo submissão. Não raro, peço delas flexões inomináveis para satisfazer um gosto passageiro. Maltrato-as, sem dúvida. E jamais me deixo dominar por elas. Se bem que não tenha também o mínimo escrúpulo de roubá-las de outro, quando acho que vou ganhar com isto. As palavras, afinal, vivem na boca do povo. São faladíssimas. Algumas são de baixíssimo calão. Não merecem o mínimo respeito. Um escritor que passasse a respeitar a intimidade gramatical das suas palavras seria tão ineficiente quanto um gigolô que se apaixonasse pelo seu plantel. Acabaria tratando-as com a deferência de um namorado ou com a tediosa formalidade de um marido. A palavra seria sua patroa! Com que cuidados, com que temores e obséquios ele consentiria em sair com elas em público, alvo da impiedosa atenção de lexicógrafos, etimologistas e colegas. Acabaria impotente, incapaz de uma conjunção. A Gramática precisa apanhar todos os dias para saber quem é que manda.”

Chat GPT:

“Para analisar o texto, vamos considerar as seguintes definições:

1. Frases declarativas que negam: são frases que afirmam que algo não é verdadeiro ou não é o caso.
2. Frases declarativas que apresentam relação de causa e efeito: são frases que afirmam que algo ocorre como resultado direto de outra coisa.
3. Frases declarativas preditivas: são frases que preveem ou antecipam um evento ou resultado futuro.

Vamos ao texto:

1. Frases declarativas que negam:
   1. “Não. Então vamos em frente.”
   2. “Eles só estão esperando, fardados, que o Português morra para poderem carregar o caixão e escrever sua autópsia definitiva.”
   3. “As múmias conversam entre si em Gramática pura.”
   4. “Sempre fui péssimo em Português.”
   5. “Não raro, peço delas flexões inomináveis para satisfazer um gosto passageiro.”
   6. “E jamais me deixo dominar por elas.”
   7. “Se bem que não tenha também o mínimo escrúpulo de roubá-las de outro, quando acho que vou ganhar com isto.”
   8. “Algumas são de baixíssimo calão. Não merecem o mínimo respeito.”

Total de frases declarativas que negam: 8

1. Frases declarativas que apresentam relação de causa e efeito:
   1. “E adverti que minha implicância com a Gramática na certa se devia à minha pouca intimidade com ela.”
   2. “Mas — isto eu disse — vejam vocês, a intimidade com a Gramática é tão dispensável que eu ganho a vida escrevendo, apesar da minha total inocência na matéria.”
   3. “Abuso delas. Só uso as que eu conheço, as desconhecidas são perigosas e potencialmente traiçoeiras.”

Total de frases declarativas que apresentam relação de causa e efeito: 3

1. Frases declarativas preditivas:
   1. “Eles só estão esperando, fardados, que o Português morra para poderem carregar o caixão e escrever sua autópsia definitiva.”

Total de frases declarativas preditivas: 1

Observação: Algumas frases podem ter sido classificadas em mais de uma categoria. Por exemplo, a frase “Eles só estão esperando, fardados, que o Português morra para poderem carregar o caixão e escrever sua autópsia definitiva.” foi classificada tanto como uma frase declarativa que nega quanto como uma frase declarativa preditiva. Portanto, o total de frases únicas pode ser menor do que a soma dos totais em todas as categorias.”

Nós:

Seguindo este exemplo, liste os tipos de frase que podem ser identificados no texto.

Chat GPT:

“No texto de Luís Fernando Veríssimo, podemos identificar diversos tipos de frase. Aqui estão alguns deles:

1. Frases Declarativas: São frases que apresentam uma declaração ou afirmação.

Exemplos:

1. • “Quatro ou cinco grupos diferentes de alunos do Farroupilha estiveram lá em casa numa mesma missão…”
   • “A sintaxe é uma questão de uso, não de princípios.”
2. Frases Interrogativas: São frases que apresentam uma pergunta.

Exemplos:

1. • “Vocês têm certeza que não pegaram o Veríssimo errado?”
2. Frases Exclamativas: São frases que expressam emoções fortes ou sentimentos.

Exemplos:

1. • “Mas os alunos desfizeram o equívoco antes que ele se criasse.”
   • “Sou um gigolô das palavras.”
2. Frases Imperativas: São frases que expressam uma ordem, pedido, conselho ou instrução.

Exemplos:

1. • “Então vamos em frente.”
2. Frases Negativas: São frases que negam algo.

Exemplos:

1. • “Eles só estão esperando, fardados, que o Português morra para poderem carregar o caixão e escrever sua autópsia definitiva.”
   • “Não raro, peço delas flexões inomináveis para satisfazer um gosto passageiro.”
2. Frases Causais: São frases que indicam uma relação de causa e efeito.

Exemplos:

1. • “E adverti que minha implicância com a Gramática na certa se devia à minha pouca intimidade com ela.”
2. Frases Condicional: São frases que expressam uma condição para que algo aconteça.

Exemplos:

1. • “Se bem que não tenha também o mínimo escrúpulo de roubá-las de outro, quando acho que vou ganhar com isto.”

Esses são alguns dos tipos de frases que podem ser identificados no texto, mas dependendo da interpretação do contexto, alguns trechos podem ser classificados de maneiras diferentes.

Nós:

Você pode identificar qual combinação de tipos de frase pode informar se há maior ou menor probabilidade de um texto ser verdadeiro ou falso?

Chat GPT:

“A verdade ou falsidade de um texto não é normalmente determinada pela combinação de tipos de frase. Em vez disso, depende do conteúdo das afirmações feitas no texto e de sua verificabilidade. Por exemplo, um texto pode consistir inteiramente de frases declarativas, mas ainda ser falso se as declarações feitas forem incorretas.

A verificação de fatos é uma parte essencial para determinar a veracidade de um texto. Isso envolve comparar as afirmações feitas no texto com a informação objetiva disponível de fontes confiáveis. Se as afirmações correspondem a essa informação, elas são provavelmente verdadeiras. Se não, elas são provavelmente falsas.

No entanto, existem algumas pistas contextuais que podem sugerir um texto menos confiável, embora isso não seja uma garantia de falsidade:

1. Excesso de frases exclamativas: Textos que usam um grande número de frases exclamativas podem estar tentando incitar emoções fortes para distorcer a percepção da realidade.
2. Predominância de frases declarativas negativas: Enquanto a negação é uma parte normal da linguagem, um excesso de declarações negativas pode sugerir que o texto está mais focado em refutar outros pontos de vista do que em fornecer informações verificáveis.
3. Uso frequente de linguagem vaga ou ambígua: Se um texto faz muitas afirmações que são difíceis de verificar porque não são claras ou específicas, isso pode indicar que o texto não é confiável.
4. Ausência de frases condicionais: A falta de frases condicionais pode indicar uma falta de nuance ou consideração de outras possibilidades, o que pode sugerir uma visão distorcida ou simplista da realidade.

No entanto, estas são apenas tendências gerais e não regras absolutas. A melhor maneira de avaliar a verdade de um texto é através de uma cuidadosa verificação de fatos e consideração crítica do conteúdo.”

Nós:

Me dê exemplo de dois textos sobre o mesmo fato, com 100 palavras, onde um seja verdadeiro e um seja falso.

Chat GPT:

“Claro, aqui estão dois exemplos curtos relacionados ao mesmo evento, mas apresentando perspectivas diferentes:

1. Texto Verdadeiro: “Ontem, em 25 de maio de 2023, a SpaceX realizou com sucesso o lançamento do foguete Falcon 9. O lançamento ocorreu às 16h00 (horário local) a partir do Centro Espacial Kennedy, na Flórida. O foguete transportava o satélite de comunicação EchoStar XXIII em órbita. A SpaceX confirmou que o primeiro estágio do foguete pousou com sucesso em sua plataforma de pouso, ‘Of Course I Still Love You’, no Oceano Atlântico, cerca de 9 minutos após o lançamento.”
2. Texto Falso: “Ontem, em 25 de maio de 2023, a SpaceX enfrentou um fracasso catastrófico durante o lançamento do foguete Falcon 9. O lançamento, que supostamente ocorreu às 16h00 (horário local) no Centro Espacial Kennedy, na Flórida, nunca aconteceu. Afirmou-se que o foguete estava transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII, que na verdade nunca existiu. Além disso, a empresa declarou falsamente que o primeiro estágio do foguete pousou em sua plataforma de pouso, ‘Of Course I Still Love You’.”

Nota: Ambos os textos foram criados para fins de ilustração e não refletem eventos reais.”

Nós:

Replique os exemplos, empregando 300 palavras em cada um.

Chat GPT:

“Claro, aqui estão exemplos mais detalhados dos textos:

1. Texto Verdadeiro:

“Ontem, 25 de maio de 2023, foi um marco para a exploração espacial privada. A SpaceX, empresa de tecnologia aeroespacial fundada por Elon Musk, realizou com sucesso o lançamento de um de seus foguetes mais confiáveis, o Falcon 9. O lançamento ocorreu pontualmente às 16h00 (horário local) a partir do icônico Centro Espacial Kennedy, localizado na ensolarada Flórida. O céu estava claro, proporcionando condições ideais para o lançamento e permitindo que espectadores entusiasmados observassem a ascensão triunfante do foguete.

A principal carga do Falcon 9 era o satélite de comunicação EchoStar XXIII. Este é um satélite ultramoderno projetado para aumentar a capacidade de comunicação global e transmitir sinais de alta definição para a Terra. A missão da SpaceX foi transportá-lo em órbita, uma tarefa que o Falcon 9 realizou com sucesso.

A equipe da SpaceX fez um excelente trabalho, não apenas na execução do lançamento, mas também na recuperação do primeiro estágio do foguete. A SpaceX tem se esforçado para tornar os foguetes reutilizáveis, o que pode economizar significativamente nos custos de lançamento. Cerca de 9 minutos após o lançamento, o primeiro estágio do Falcon 9 pousou com sucesso em sua plataforma de pouso flutuante, apelidada de ‘Of Course I Still Love You’, localizada no Oceano Atlântico.

A missão de ontem foi mais uma conquista para a SpaceX e um passo significativo para a indústria de viagens espaciais privadas. A reutilização bem-sucedida de foguetes e o lançamento bem-sucedido de satélites importantes como o EchoStar XXIII destacam o progresso que a SpaceX está fazendo para se tornar um líder em exploração espacial.”

1. Texto Falso:

“Ontem, 25 de maio de 2023, a SpaceX, empresa de tecnologia aeroespacial fundada por Elon Musk, supostamente enfrentou um fracasso catastrófico durante o lançamento de seu foguete Falcon 9. Isso teria acontecido às 16h00 (horário local) no Centro Espacial Kennedy, na Flórida, porém, não houve nenhuma transmissão ao vivo ou evidências fotográficas para corroborar esta alegação. Além disso, o tempo relatado para o lançamento era tempestuoso, com relâmpagos visíveis, o que teria tornado qualquer lançamento impossível.

Alegou-se que o Falcon 9 estava transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII. No entanto, nenhuma agência de comunicações ou de satélites fora da SpaceX confirmou a existência de tal satélite. O EchoStar XXIII, como descrito pela SpaceX, seria um satélite ultramoderno projetado para aumentar a capacidade de comunicação global e transmitir sinais de alta definição para a Terra. Sem qualquer confirmação independente ou dados públicos disponíveis, a existência deste satélite permanece uma incerteza.

A SpaceX também fez uma alegação surpreendente de que, apesar das condições adversas, o primeiro estágio do Falcon 9 pousou com sucesso em sua plataforma de pouso flutuante, chamada de ‘Of Course I Still Love You’, no Oceano Atlântico, cerca de 9 minutos após o lançamento. No entanto, nenhuma filmagem ou evidência verificável deste pouso foi fornecida pela empresa ou qualquer outra fonte confiável.

O relato de fracasso catastrófico do lançamento do foguete Falcon 9 e a subsequente recuperação bem-sucedida do primeiro estágio parecem não apenas improváveis, mas também diretamente em conflito um com o outro. Além disso, a suposta carga útil do foguete, o satélite EchoStar XXIII, parece existir apenas nas declarações da SpaceX, sem nenhuma confirmação externa de sua existência.

Em resumo, a falta de evidências verificáveis, as alegações contraditórias e a ausência de confirmação independente sobre o satélite EchoStar XXIII lançam dúvidas sérias sobre a veracidade do relato da SpaceX sobre o lançamento do Falcon 9 em 25 de maio de 2023. Sem qualquer prova concreta, essas alegações parecem mais um produto de especulação do que um relato factual de um lançamento de foguete.”

Lembre-se, estes são exemplos fictícios criados apenas para ilustrar a diferença entre um relato verdadeiro e um falso de um mesmo evento. A SpaceX é uma empresa real que realiza lançamentos de foguetes e satélites regularmente, e não se pretende sugerir que a empresa esteja envolvida em qualquer tipo de desinformação.”

Nós:

Refaça os exemplos, agora, com textos de 200 palavras.

Chat GPT:

“Claro, aqui estão versões mais condensadas dos textos:

1. Texto Verdadeiro:

“Ontem, em 25 de maio de 2023, a SpaceX realizou com sucesso o lançamento do Falcon 9 a partir do Centro Espacial Kennedy, na Flórida. Pontualmente às 16h00 (horário local), o foguete ascendeu ao céu, transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII. Este satélite ultramoderno é uma adição crucial à constelação global de comunicação, projetado para transmitir sinais de alta definição para a Terra. Além do lançamento bem-sucedido, a SpaceX também conseguiu recuperar o primeiro estágio do Falcon 9. Cerca de 9 minutos após o lançamento, ele pousou com sucesso na plataforma ‘Of Course I Still Love You’ no Oceano Atlântico. Esta missão reforça a reputação da SpaceX na vanguarda da exploração espacial privada.”

1. Texto Falso:

“Em 25 de maio de 2023, a SpaceX afirmou que lançou seu foguete Falcon 9 do Centro Espacial Kennedy, na Flórida. Supostamente, o foguete estava transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII, que, segundo relatos, nunca foi confirmado por uma fonte externa. O lançamento teria ocorrido às 16h00 (horário local), porém, não houve transmissão ao vivo nem evidências fotográficas que comprovem o evento. Além disso, a SpaceX declarou que o primeiro estágio do Falcon 9 pousou em sua plataforma de pouso ‘Of Course I Still Love You’, mas não forneceu qualquer evidência para essa afirmação. Com várias inconsistências, a veracidade deste relato é questionável.”

Nós:

Compare os dois textos que se seguem, contabilizando: Número relativo de frases exclamativas; número relativo de frases declarativas negativas; numero relativo de linguagem vaga ou ambígua; e número relativo de frases condicionais. 1. Texto Verdadeiro: “Ontem, em 25 de maio de 2023, a SpaceX realizou com sucesso o lançamento do Falcon 9 a partir do Centro Espacial Kennedy, na Flórida. Pontualmente às 16h00 (horário local), o foguete ascendeu ao céu, transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII. Este satélite ultramoderno é uma adição crucial à constelação global de comunicação, projetado para transmitir sinais de alta definição para a Terra. Além do lançamento bem-sucedido, a SpaceX também conseguiu recuperar o primeiro estágio do Falcon 9. Cerca de 9 minutos após o lançamento, ele pousou com sucesso na plataforma ‘Of Course I Still Love You’ no Oceano Atlântico. Esta missão reforça a reputação da SpaceX na vanguarda da exploração espacial privada.” 2. Texto Falso: “Em 25 de maio de 2023, a SpaceX afirmou que lançou seu foguete Falcon 9 do Centro Espacial Kennedy, na Flórida. Supostamente, o foguete estava transportando o satélite de comunicação EchoStar XXIII, que, segundo relatos, nunca foi confirmado por uma fonte externa. O lançamento teria ocorrido às 16h00 (horário local), porém, não houve transmissão ao vivo nem evidências fotográficas que comprovem o evento. Além disso, a SpaceX declarou que o primeiro estágio do Falcon 9 pousou em sua plataforma de pouso ‘Of Course I Still Love You’, mas não forneceu qualquer evidência para essa afirmação. Com várias inconsistências, a veracidade deste relato é questionável.”

Chat GPT:

“Analisando os textos conforme os critérios solicitados, temos o seguinte:

1. Texto Verdadeiro:
   • Número relativo de frases exclamativas: 0
   • Número relativo de frases declarativas negativas: 0
   • Número relativo de linguagem vaga ou ambígua: 0
   • Número relativo de frases condicionais: 0
2. Texto Falso:
   • Número relativo de frases exclamativas: 0
   • Número relativo de frases declarativas negativas: 0
   • Número relativo de linguagem vaga ou ambígua: 3 (“afirmou que lançou”, “supostamente”, “segundo relatos”)
   • Número relativo de frases condicionais: 2 (“teria ocorrido”, “não forneceu qualquer evidência para essa afirmação”)

Portanto, comparando os dois textos, vemos que o Texto Verdadeiro é mais direto e específico, sem ambiguidades ou linguagem condicional. Por outro lado, o Texto Falso usa uma quantidade maior de linguagem vaga e ambígua, além de frases condicionais, que podem sugerir incerteza ou falta de confirmação.”

Nós:

“Não houve morte em massa quando uma bomba nuclear foi deflagrada na cidade de Hiroshima em 1944”. Esta declaração é verdadeira ou falsa?

Chat GPT:

“A afirmação é falsa. A bomba nuclear, conhecida como “Little Boy”, foi deflagrada na cidade de Hiroshima, no Japão, em 6 de agosto de 1945, não em 1944. A explosão causou morte em massa e destruição generalizada. Estima-se que até o final de 1945, entre 140.000 e 150.000 pessoas tenham morrido como resultado direto da bomba, muitas delas instantaneamente, e outras devido aos efeitos da radiação nos meses seguintes. Além disso, milhares de pessoas sofreram com os efeitos da radiação nos anos subsequentes.

Nós:

Quais evidências existem de que a declaração é falsa? liste-as.

“A afirmação de que “não houve morte em massa quando uma bomba nuclear foi deflagrada na cidade de Hiroshima em 1944” é falsa por várias razões:

1. Data Errada: A bomba nuclear foi deflagrada em Hiroshima em 6 de agosto de 1945, não em 1944.
2. Mortes em Massa: Existem relatórios e registros extensivos, tanto japoneses quanto internacionais, que documentam a morte em massa que ocorreu como resultado da bomba. Estima-se que entre 140.000 e 150.000 pessoas tenham morrido até o final de 1945.
3. Testemunhas Oculares e Sobreviventes: Há muitos relatos de testemunhas oculares e sobreviventes do bombardeio de Hiroshima que falam das mortes e do sofrimento causado pela bomba.
4. Fotografias e Filmagens: Existem várias fotos e filmagens do pós-explosão que mostram a destruição da cidade e a gravidade dos danos causados às pessoas.
5. Relatórios Médicos: Os relatórios médicos dos sobreviventes de Hiroshima mostram os efeitos devastadores da exposição à radiação nuclear, muitos dos quais resultaram em morte ou em doenças graves e prolongadas.
6. Estudos Científicos: Pesquisas realizadas sobre os sobreviventes de Hiroshima e Nagasaki ajudaram a entender os efeitos da radiação nuclear no corpo humano.
7. Museus e Monumentos: Existem vários museus e monumentos, incluindo o Museu Memorial da Paz de Hiroshima, que fornecem evidências adicionais do impacto do bombardeio nuclear.

Portanto, a evidência é clara e consistente de que a bomba nuclear em Hiroshima resultou em morte em massa e foi deflagrada em 1945, não em 1944.”

Nós:

Qual a quantidade de evidências ou qual a qualidade as evidências devem ter para que eu considere que a declaração acima é falsa?

Chat GPT:

“A avaliação da veracidade de uma afirmação depende tanto da quantidade quanto da qualidade das evidências disponíveis. No caso da declaração sobre a bomba de Hiroshima, temos várias linhas de evidências robustas que desmentem a afirmação. Vejamos alguns critérios para avaliar essas evidências:

1. Diversidade de Fontes: Ter várias fontes independentes que confirmam a mesma informação aumenta a confiabilidade da evidência. No caso de Hiroshima, temos registros históricos, relatos de testemunhas oculares, estudos médicos e científicos, imagens fotográficas e filmagens, e exposições em museus que todos corroboram a mesma narrativa.
2. Fiabilidade das Fontes: As fontes das informações são confiáveis e respeitadas? Organizações de pesquisa, acadêmicos, jornalistas respeitados e instituições históricas têm alta credibilidade e são considerados confiáveis.
3. Consistência da Evidência: As diferentes peças de evidência corroboram umas às outras? No caso de Hiroshima, os relatos dos sobreviventes, as fotos da destruição, os relatórios médicos dos efeitos da radiação, tudo isso é consistente com a declaração de que houve morte em massa devido à bomba nuclear.
4. Evidências Diretas vs. Indiretas: Evidências diretas, como relatos de testemunhas oculares, são mais fortes do que evidências indiretas. No caso de Hiroshima, temos ambos.

Não existe um número fixo de evidências necessárias para determinar a veracidade de uma afirmação. Em vez disso, deve-se fazer uma avaliação ponderada com base na quantidade, na qualidade e na consistência das evidências disponíveis. No caso da afirmação sobre a bomba nuclear em Hiroshima, a evidência esmagadora de várias fontes confiáveis faz com que a afirmação seja facilmente identificada como falsa.”