Inteligência artificial e ética: uma análise comparativa entre métodos de detecção de textos gerados por inteligência artificial

TítuloInteligência artificial e ética: uma análise comparativa entre métodos de detecção de textos gerados por inteligência artificialpt_BR
AutorCamargo Júnior, Gilmar Valentim
OrientadorOliveira, Marlon de Matos de
Resumo / AbstractO avanço de grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT e GPT-4, impulsionou um aumento nas pesquisas sobre detecção de conteúdo gerado por IA, motivado por preocupações éticas, acadêmicas e de desinformação. O trabalho de Wu et al. (2025), corrobora essa necessidade ao destacar os desafios crescentes da área, como as falhas de ferramentas comerciais, as limitações dos conjuntos de dados e a dificuldade humana em distinguir textos sintéticos. Inserido nesse contexto, este trabalho realiza uma avaliação comparativa de quatro classificadores: BERT, XGBoost, SVM e Regressão Logística, utilizando o dataset "AI vs Human Text". Após o treinamento com 60.000 textos, todos os modelos foram avaliados por métricas de acurácia, precisão, revocação e F1-score. Os resultados destacam o XGBoost com 99,26% de acurácia e o SVM com 99,23%, que, apesar do menor custo computacional em relação ao BERT, mostraram-se igualmente eficazes para a tarefa de detecção.pt_BR
Data de publicação2025-07
TipoTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
Idiomapt_BRpt_BR
Palavras-chaveInteligência artificialpt_BR
Palavras-chaveDetecção de textos gerados por IApt_BR
Palavras-chaveClassificação de textospt_BR
DescriçãoTrabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.pt_BR
Data de depósito2025-07-14T22:30:31Z
Data de disponibilização2025-07-14T22:30:31Z
URIhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/11780
Cobertura espacialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
Data de criação2025-07

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