INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MODALIDADES ARGUMENTATIVAS EM TEXTOS GERADOS PELO CHATGPT

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.36517/rdl.v2i43.94364

Palabras clave:

inteligência artificial generativa, modalidades argumentativas, referenciação

Resumen

O presente artigo tem como objetivo analisar a argumentação em textos elaborados com o auxílio do chatbot ChatGPT, utilizando as noções de modalidades argumentativas (Amossy, 2018) e de referenciação (Cavalcante et al., 2022). Metodologicamente, foi utilizado o corpus coletado por Silva e Silva (2024) na análise das redações do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) geradas pelo mesmo chatbot. A pesquisa revelou que a inteligência artificial generativa consegue imitar o protótipo argumentativo esperado para o gênero textual do ENEM. No entanto, o repertório vocabular apresentado é consideravelmente inferior ao que se espera de um candidato nesse contexto de produção. Este estudo destaca a capacidade do ChatGPT em reproduzir estruturas argumentativas complexas, mas também evidencia suas limitações em termos de riqueza lexical. Esses resultados sublinham a importância de um vocabulário robusto para a produção textual acadêmica e sugerem que, embora a IA possa ser uma ferramenta útil, ela ainda não substitui o domínio humano sobre a linguagem.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

, Universidade Estadual do Piauí

Possui Doutorado (2013) e Mestrado (2004) em Linguística pela Universidade Federal do Ceará. É graduado em Licenciatura Plena em Letras Português pela Universidade Estadual do Piauí (2001). Fez Pós-doutorado em Linguística na Universidade Federal do Piauí (2014) , é integrante do PROTEXTO - Grupo de Pesquisa em Linguística / UFC e Líder do GETEXTO - Grupo de Estudos de Linguística Textual/ UESPI. Professor Adjunto da Universidade Estadual do Piauí, atuando na curso de Licenciatura Plena em Letras Português, campus poeta Torquato Neto. Já atuou como Diretor do Núcleo de Educação à Distância da Universidade Estadual do Piauí (NEAD), Diretor da Universidade Aberta do Piauí (UAPI), Coordenador do Curso de Licenciatura Plena em Letras da UESPI e do Programa de Pós-Graduação em Letras (PPGL-UESPI) Tem experiência na área de Linguística, com ênfase em Linguística textual , atuando principalmente nos seguintes temas: práticas discursivas, estratégias de textualização, Referenciação, Gêneros textuais e Inteligência artificial.

, Universidade Estadual do Piauí

Mestra em Letras/Linguística pela Universidade Estadual do Piauí - UESPI (2023). Pós-graduada em Metodologia do Ensino da Língua Portuguesa pela Faculdade de Administração, Ciências e Educação - FAMART (2023). Pós-graduada em Comunicação e Mídias Digitais pelo Centro Universitário UniFatecie (2022). Licenciada em Letras Português pela Universidade Estadual do Piauí (2022). Foi bolsista do Programa de Iniciação Científica PIBIC/UESPI, com projeto de pesquisa na área de Linguística, com ênfase em Linguística textual, atuando com análise de Memes em Livros didáticos. Atua com pesquisas na área de texto, gêneros textuais, gêneros digitais, inteligência artificial e gêneros acadêmicos. Faz parte do grupo de pesquisa Grupo de Estudos do Texto (GETEXTO/UESPI). Foi produtora e apresentadora voluntária do Programa Nestantim (2022-2023), no canal do Youtube - TV Nestante. Atualmente é revisora de textos freelancer e professora de Língua Portuguesa, Redação e Literatura.

Descargas

Publicado

2025-07-01

Cómo citar

OLIVEIRA SILVA, Franklin; PEREIRA DA SILVA , Francisca Silveline. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MODALIDADES ARGUMENTATIVAS EM TEXTOS GERADOS PELO CHATGPT. Revista de Letras, [S. l.], v. 2, n. 43, p. 83–103, 2025. DOI: 10.36517/rdl.v2i43.94364. Disponível em: https://periodicos.ufc.br/revletras/article/view/94364. Acesso em: 5 dic. 2025.

Número

Vol. 2 Núm. 43 (2024): REVISTA DE LETRAS

Sección

DOSSIÊ

Licencia

Derechos de autor 2025 Franklin Oliveira Silva, Francisca Silveline Pereira da Silva

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

  1. Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
  2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).