Model Collapse: Entenda o Fenômeno e os Desafios para os Modelos de IA

Olá, comunidade da DIO!

Você já teve a impressão de que a inteligência artificial está começando a "delirar"?

Pois é, você não está sozinho nessa. A professora Juliana Mascarenhas, até compartilhou um post em seu LinkedIn sobre o tema, eu deixei o linkm nas referências, para vocês conferirem.

Com o avanço exponencial da Inteligência Artificial, muitas pessoas passaram a utilizá-la para redigir textos, construir artigos e produzir conteúdo em larga escala. No entanto, esse uso desenfreado tem levantado um alerta cada vez mais sério entre especialistas da área: os próprios modelos de IA estão sendo alimentados por conteúdos gerados por outras IAs — o que pode levar a um fenômeno chamado Model Collapse, ou colapso de modelo.

Esse termo se refere à degradação contínua da qualidade, precisão e relevância dos modelos de linguagem, à medida que são treinados com dados não autênticos, ou seja, que não vieram diretamente da mente humana.

Quando a IA Aprende com a Própria Produção

Originalmente, os sistemas de linguagem eram treinados com informações vindas de fontes humanas: livros, artigos jornalísticos, fóruns, ensaios acadêmicos, entre outros. Sem esses dados é muito difícil desenvolver um modelo competitivo. Porém, com a enxurrada de conteúdos gerados automaticamente sendo replicados e publicados na internet, o cenário mudou.

Agora, as máquinas estão “aprendendo” com elas mesmas.

Esse processo cria um ciclo de retroalimentação — semelhante a tirar uma fotocópia de uma cópia já borrada — resultando em perda de clareza, diversidade e criatividade no conteúdo final.

O Ensino Também Está em Risco

Outro aspecto preocupante é o impacto na educação. Quando educadores utilizam IA para criar materiais didáticos — como apostilas, questões e até livros — e os alunos também recorrem à inteligência artificial para resolver essas atividades, o processo de aprendizado se torna superficial.

Nesse ciclo vicioso, quem deveria ensinar não ensina e quem deveria aprender não aprende. O resultado? Um comprometimento severo do pensamento crítico e da capacidade analítica dos estudantes.

Efeitos do Model Collapse

Entre os impactos mais perceptíveis do Model Collapse estão:

• Queda na originalidade: respostas repetitivas, genéricas e previsíveis.
• Padrões reciclados: ausência de inovação e pensamento novo.
• Erros mais frequentes: informações imprecisas ou mal contextualizadas.
• Empobrecimento linguístico: vocabulário limitado e argumentação fraca.

Com o tempo, os modelos tornam-se menos confiáveis e exigem estratégias diferentes de treinamento, que demandam mais curadoria e análise crítica.

A Preocupação da Comunidade Científica

Segundo o jornal The Guardian, figuras como Elon Musk e outros líderes da tecnologia têm demonstrado inquietação com a escassez de dados humanos de alta qualidade. O veículo também destaca que a internet está sendo saturada por conteúdo automatizado, o que acelera ainda mais o ciclo do colapso.

Quando há falta de informações genuínas, os modelos começam a “alucinar”, ou seja, geram respostas incoerentes, baseadas apenas em padrões estatísticos, sem compreensão real.

A Amazon Também Entrou na Discussão

O impacto do uso desenfreado da IA chegou ao mercado editorial. A Amazon, por meio do seu programa Kindle Direct Publishing (KDP), passou a limitar a publicação de livros que utilizam conteúdo gerado por IA.

Além disso, implementou uma exigência obrigatória: os autores devem informar se a obra foi criada total ou parcialmente com o auxílio de inteligência artificial, antes de submetê-la à loja.

Essa medida visa proteger os leitores e garantir maior transparência e qualidade nas obras vendidas na plataforma. Ao mesmo tempo, serve como alerta para o mercado editorial — que, como tantos outros setores, está sendo impactado pela presença massiva de conteúdos artificiais.

A Crise Silenciosa

Estamos vivendo um dilema:

• A IA precisa de conteúdo humano para evoluir.
• Mas seu uso excessivo está sufocando a produção criativa feita por pessoas.

Essa contradição ameaça o ecossistema digital como um todo, e compromete tanto o desenvolvimento das tecnologias quanto a diversidade de ideias na internet.

O Valor do Conteúdo Autêntico

Quem trabalha com produção de conteúdo sabe como é difícil escrever um artigo, elaborar uma tese ou redigir um livro são atividades que exigem tempo, pesquisa e esforço intelectual. No entanto, como esses materiais podem ser facilmente copiados e utilizados para treinar modelos, muitos profissionais têm se sentido desvalorizados.

Valorizar pesquisadores, jornalistas, escritores e criadores é essencial. É por meio do trabalho dessas pessoas que se preserva o pensamento crítico, a análise rigorosa e a pluralidade de vozes.

Mais do que excluir a IA do processo, é necessário respeitar seus limites e utilizá-la como uma ferramenta de apoio — não como substituta do intelecto humano.

Possíveis Caminhos para Evitar o Colapso

Ainda não há uma solução definitiva para o Model Collapse, mas algumas alternativas vêm sendo discutidas:

• Curadoria de dados humanos confiáveis, com foco na verificação de autenticidade.
• Sinalização de conteúdos gerados por IA, evitando que esses dados voltem ao ciclo de treinamento.
• Fomento à produção criativa humana, com incentivos culturais, educacionais e até financeiros.

A sobrevivência da qualidade na internet e o futuro da inteligência artificial passam, necessariamente, pela valorização do fator humano.

E você, já havia refletido sobre esses impactos?

Compartilhe sua opinião nos comentários, participe do debate e ajude a espalhar a importância de produzir e consumir conteúdo de qualidade.

Vamos juntos construir uma internet mais consciente, criativa e confiável.

Referências

AN, Bang; ZHANG, Shiyue; DREDZE, Mark. RAG LLMs are Not Safer: A Safety Analysis of Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models. In: Proceedings of the 2025 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers). Albuquerque, New Mexico, EUA, abr. 2025. p. 5444–5474. Disponível em: https://aclanthology.org/2025.naacl-long.281/. Acesso em: 5 jun. 2025.

Post da Juliana Mascarenhas no LinkedIn: <https://www.linkedin.com/posts/juliana-mascarenhas-ds_ia-modelcollapse-efeitos-activity-7335998395590848514-f1Hz>