Desafios dos motores de busca de IA: Problemas nas citações e respostas incorretas

Um recente estudo divulgado pela Columbia Journalism Review revelou que motores de busca e chatbots de inteligência artificial frequentemente fornecem respostas incorretas e inventam citações de artigos. Este fenômeno, especialmente em ferramentas focadas em IA, amplifica preocupações acerca da precisão e confiabilidade das informações disponibilizadas aos usuários.

Por que isso importa? Ferramentas de busca baseadas em IA têm intensificado o uso de conteúdo da web para entregar respostas rápidas aos usuários. No entanto, isso muitas vezes resulta em uma ausência de cliques para os sites originais, prejudicando o tráfego de diversos canais. Outro estudo, independente, indica que as taxas de cliques em buscas de IA e chatbots são significativamente menores comparadas ao Google Search. Quando as citações são fabricadas, a situação, já desfavorável, piora consideravelmente, comprometendo a confiança dos usuários nos resultados obtidos.

Análise dos principais erros

Mais da metade das respostas dos motores de busca Gemini e Grok 3 referenciaram URLs fabricadas ou quebradas. Estes links levam os usuários a páginas de erro, trazendo frustração e desinformação. As estatísticas são alarmantes: os chatbots analisados forneceram respostas incorretas em mais de 60% das consultas efetuadas. O Grok 3 apresentou a maior taxa de erro, com 94% de respostas errôneas, enquanto o Gemini acertou completamente apenas uma vez em dez tentativas. O Perplexity, por outro lado, teve a menor taxa de erro, respondendo incorretamente 37% das consultas.

Os autores do estudo, Klaudia Jaźwińska e Aisvarya Chandrasekar, observaram que “múltiplos chatbots parecem ignorar as preferências do Robot Exclusion Protocol”, concluindo que a pesquisa reforça os achados de estudos anteriores sobre chatbots como o ChatGPT, que destacam apresentações confiantes de informações incorretas e práticas inconsistentes de recuperação de informações.

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Considerações finais sobre o uso de IA em Search

O estudo analisou 1.600 consultas para comparar a capacidade de ferramentas de IA (como ChatGPT search, Perplexity, DeepSeek search, Microsoft CoPilot e outras) em identificar títulos de artigos, editoras originais, datas de publicação e URLs.

Os achados destacam preocupações sobre a falta de transparência e agência do usuário, amplificando problemas associados a vieses nos sistemas de acesso à informação. A crítica se soma à de especialistas como Chirag Shah e Emily M. Bender, que apontam para respostas infundadas e potencialmente tóxicas que podem ficar sem verificação por um usuário típico.