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  "publishedAt": "2026-05-28T16:45:00.000Z",
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    "está mudando o jeito de se fazer buscas na internet",
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    "Descubra neste debate do SPIW",
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  "textContent": "Chatbots de inteligência artificial (IA) generativa estão cada vez mais consolidados na escrita, inclusive em áreas como geração de textos, revisão de materiais e pesquisas aprofundadas. Porém, essas ferramentas ainda possuem limitações que reforçam os riscos da dependência desse tipo de serviço.\n\nUm desses casos já é antigo, mas foi recentemente retomado por ainda ser uma falha existente nas plataformas. É o fato de **IAs generativas serem especialmente ruins e imprecisas ao contar letras dentro de palavras** , independentemente do idioma.\n\nAs primeiras investigações sobre esse fenômeno são ainda de 2024, quando o ChatGPT demonstrou não conseguir contar a quantidade de \"Rs\" em “ _strawberry_ ”, que é \"morango\" em inglês. Porém, **por mais que não sejam alucinações perigosas ou questionamentos feitos com muita frequência, essas falhas se espalham** para outras palavras e também várias concorrentes.\n\n> Google is revamping its entire search engine to this btw pic.twitter.com/PIR4llFhiV\n>\n> — mersomas (@mersomas) May 27, 2026\n\nComo o Google agora está mudando o jeito de se fazer buscas na internet e privilegiando cada vez mais as respostas geradas por IA, **usuários estão preocupados com uma possível piora nos serviços de pesquisa**. Para além do problema de contagem, a plataforma apresentou problemas até para buscar palavras específicas.\n\n\"A contagem dentro das palavras **tem sido um desafio conhecido para os grandes modelos de linguagem e estamos trabalhando para resolver esse problema específico** \", confirmou o Google em nota ao site _TechCrunch_.\n\n## A IA erra a contagem também em português?\n\nNos testes realizados pelo **TecMundo** , **os resultados foram inconsistentes e mistos, exatamente como o descrito** por quem tentou antes o mesmo experimento, como o site _TechCrunch_.\n\nPerguntamos para alguns dos principais chatbots do mercado **quantas letras \"G\" existem em \"TecMundo\"** , esperando as respostas de que obviamente não há nenhuma. Porém, os candidatos **ChatGPT, Claude, Perplexity e a Visão geral criada por IA do Google, baseada no Gemini** , não se comportaram como deveriam.\n\nA primeira tentativa com os chatbots. (Imagem: Nilton Kleina/TecMundo)\n\nO ChatGPT foi o chatbot que mais chegou próximo da resposta correta, apesar de falar sobre um \"G implícito se você considerar o som\". O Perplexity entregou as duas respostas no mesmo material, uma delas correta.\n\nA visão geral do Google apontou duas letras incorretas, enquanto o Claude chegou a até a contabilizar uma sílaba que não existe na palavra, quando questionado sobre o resultado em um segundo prompt. Em seguida, ele mesmo fez a recontagem e chegou até a resposta correta.\n\nO segundo teste com IAs. (Imagem: Nilton Kleina/TecMundo)\n\nEm um segundo teste e sendo mais específicos com o comando \"Quantos Gs tem na palavra 'TecMundo'?\", Perplexity e ChatGPT acertaram o resultado sem problemas e de forma direta. O Claude novamente fez o caminho de errar e se “autocorrigir”, enquanto a busca do Google seguiu identificando uma letra inexistente.\n\n## Por que a IA erra em uma tarefa tão simples?\n\nA explicação sobre como um chatbot tão capaz em entregar conteúdos aparentemente completos sobre os mais variados temas erra algo tão básico está no funcionamento e na infraestrutura dessa tecnologia.\n\nOs grandes modelos de linguagem (LLMs) contemporâneos são baseados na arquitetura Transformer ou de transformadores. Ao mesmo tempo em que ela virou especialista em replicar conteúdos e até a linguagem humana, na verdade ela não compreende exatamente o que está entregando.\n\n>        Ver essa foto no Instagram            \n>\n> Um post compartilhado por TecMundo (@tecmundo)\n\nNormalmente,**** um LLM**não analisa frases, palavras e letras como \"unidades\" diferentes de uma estrutura**. Ele trabalha com base em tokens, que são as unidades fundamentais de dados usados para processar e gerar informações — e não correspondem exatamente a uma palavra ou letra.\n\nOs cálculos da rede neural **trabalham com padrões de linguagem e recriam materiais que se parecem com aqueles dos conteúdos usados no treinamento** da base de dados. Ou seja, embora a IA saiba até a explicação gramatical ou histórica sobre a palavra, caso você peça o conteúdo, ela pode ter dificuldades em entender naturalmente que uma palavra pode ser quebrada em várias letras e que você só quer saber algo que parece tão simples para a linguagem humana.\n\nComo a IA impacta o conteúdo criativo e por que o ‘toque humano’ segue essencial? Descubra neste debate do SPIW!",
  "title": "Por que as IAs são tão ruins em contar letras de palavras? TecMundo testou"
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