Detection of texts generated by LLMs in Portuguese - Paes, Guilherme S. M. de C.; C., Arthur Negrão de F. M.; Silva, Guilherme; Júnior, Ederson; Luz, Eduardo; Silva, Pedro (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.13952, 2025)
Com o crescente acesso e uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) generativa, intensificam-se as preocupações quanto ao uso indevido dessas tecnologias. Embora tenham sido desenvolvidos com o objetivo de auxiliar tarefas cotidianas, seu uso mal-intencionado pode favorecer a ocorrência de plágio e a disseminação de desinformação. Devido à sua recente introdução e elevada capacidade, os textos produzidos por Large Language Models (LLMs) ainda apresentam desafios consideráveis em sua detecção. Diante desse cenário, este trabalho propõe a construção de um conjunto de dados em língua portuguesa contendo exemplos de textos de autoria humana, textos gerados por IA e textos humanos reescritos por LLMs. Foram também desenvolvidos cinco modelos classificadores baseados em arquiteturas da família LLaMA e BERT, além de uma rede neural recorrente com camadas LSTM bidirecionais. Os classificadores propostos apresentaram desempenho expressivo, alcançando acurácias de até 98,18% na classificação binária (texto escrito ou não por LLM) e 97,7% na classificação de três classes (humano, gerado por IA e reescrito por IA), utilizando o conjunto de teste definido.