A Meta acabou com a verificação de factos por terceiros, a BBC e a ABC reinventaram as suas equipas de verificação, e a inteligência artificial que devia ocupar o espaço vazio falha com uma confiança perturbadora. O que resta é uma pergunta que interessa a qualquer escola: quem decide, hoje, o que é verdade — e por que processo?
Durante quase um quarto de século, uma sala de professores portuguesa pôde dar como garantido que, algures entre uma notícia e a sua partilha nas redes sociais, alguém profissionalizado estava a verificar factos. Essa garantia está a desfazer-se, e não por um único motivo: as grandes plataformas retiraram o apoio institucional a essa função, a inteligência artificial que a devia substituir falha com uma confiança perturbadora, e as alternativas comunitárias, por mais promissoras que sejam, chegam quase sempre depois de o dano estar feito. Para quem ensina Cidadania e Desenvolvimento, Filosofia ou Português, ou simplesmente lida todos os dias com alunos que aprendem sobre o mundo através de um ecrã, esta mudança silenciosa no encanamento da informação importa tanto ou mais do que qualquer conteúdo curricular sobre desinformação.
Este artigo parte da leitura direta do texto de análise «The Collapse of Trust in Facts: Making Sense of Verification on the Internet», da autoria de Ned Watt, investigador de pós-doutoramento no GenAI Lab da Queensland University of Technology (QUT), e Michelle Riedlinger, professora associada na mesma universidade, produzido para distribuição editorial pela agência australiana 360info sob edição de Andrew Jaspan. Todos os factos concretos citados neste artigo — sobre a decisão da Meta, o lançamento da BBC Verify, o encerramento da RMIT ABC Fact Check, o relatório do Digital Forensic Research Lab sobre o Grok e o estudo da Universidade de Washington sobre as Notas da Comunidade do X — foram verificados de forma independente junto de fontes primárias e secundárias antes de serem aqui reproduzidos. Este artigo cruza essas ideias com a Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória, o Decreto-Lei n.º 55/2018 e o quadro europeu DigCompEdu.
O afastamento dos verificadores profissionais
A verificação profissional de factos tem uma data de nascimento relativamente recente, mas uma retirada muito mais rápida. A prática tem antecedentes antigos, como a unidade de verificação da revista The New Yorker, criada em 1927, mas foi sobretudo o crescimento das redes sociais, já neste século, que a transformou numa peça central do ecossistema informativo — e foi esse mesmo crescimento que, com uma certa ironia, começou a desmontá-la.
A 7 de janeiro de 2025, Mark Zuckerberg anunciou que a Meta deixaria de trabalhar com organizações independentes de verificação de factos nos Estados Unidos, substituindo-as por um sistema de Notas da Comunidade inspirado no modelo do X. Zuckerberg justificou a decisão dizendo que os verificadores se tinham tornado, nas suas palavras, «demasiado enviesados politicamente» (NPR, 2025). A afirmação foi imediatamente contestada por dentro da própria comunidade de verificação: Bill Adair, cofundador da PolitiFact e do International Fact-Checking Network, recordou que os parceiros do programa da Meta eram signatários de um código de princípios que exige transparência e não-partidarismo, e que a própria Meta sempre tinha reconhecido essa independência até então (NPR, 2025). Para organizações sem fins lucrativos que dependiam financeiramente destes contratos, a decisão significou, na prática, menos verificações publicadas e menos verificadores a trabalhar (NPR, 2025).
O recuo não se ficou pela Meta, mas a resposta de outros meios seguiu um caminho diferente: não o abandono da verificação, mas a sua reinvenção. A BBC substituiu, em maio de 2023, a sua antiga equipa de verificação por uma nova unidade chamada BBC Verify — sessenta jornalistas dedicados a técnicas de fontes abertas (OSINT), imagem de satélite, análise de dados e forense digital, com o objetivo explícito de mostrar publicamente o processo de verificação e não apenas o veredito final. Um inquérito do regulador britânico Ofcom, realizado em novembro de 2024, confirmou o impacto da mudança: entre os adultos britânicos que já recorreram a algum serviço de verificação de factos, a BBC Verify tornou-se a ferramenta mais usada e mais conhecida. Na Austrália, um movimento paralelo ocorreu quando a RMIT ABC Fact Check — parceria entre a Universidade RMIT e a radiodifusora pública ABC que tinha operado desde 2017, cobrindo marcos como a pandemia de covid-19 e o referendo sobre a Voice to Parliament — terminou em 2024, no mesmo período em que outras redações no mundo reorientavam as suas equipas de verificação para a autenticação de imagem e vídeo, mais do que para a avaliação clássica de declarações políticas.
Três modelos, nenhum deles completo
Perante este recuo, surgiram três formas concorrentes de tentar preencher o vazio deixado pela verificação profissional, e nenhuma delas resolve, sozinha, o problema. A verificação especializada — jornalistas a investigar e a publicar vereditos fundamentados — continua a ser a mais rigorosa e a mais explicável, porque mostra as suas fontes e o seu raciocínio, mas tornou-se também a mais lenta e a mais contestada politicamente, precisamente no momento em que a velocidade de circulação de conteúdo exige respostas em minutos, não em dias. A verificação automatizada por inteligência artificial promete exatamente essa velocidade, mas troca-a por um problema de confiança: um sistema que devolve uma resposta com aparência de certeza, sem mostrar o raciocínio que a sustenta, não pode ser interrogado da mesma forma que se interroga um jornalista ou o autor de uma nota comunitária. E a verificação colaborativa, feita por comunidades de utilizadores, tem a vantagem de ser sensível ao contexto local — o que é considerado autêntico numa comunidade pode não o ser noutra —, mas continua a depender fortemente de fontes profissionais e enciclopédicas para construir os seus próprios argumentos, e é estruturalmente mais lenta do que a indignação que tenta corrigir.
Grok, o aviso mais claro
Entre as três alternativas, a verificação automatizada por inteligência artificial é a que mais rapidamente expôs os seus próprios limites, e o caso mais bem documentado é o do assistente Grok, integrado na rede social X. O Digital Forensic Research Lab (DFRLab), ligado ao centro de estudos norte-americano Atlantic Council, analisou mais de 130 mil publicações feitas pelo Grok durante o conflito de doze dias entre Israel e o Irão, em junho de 2025, e concluiu que o sistema revelou «falhas e limitações significativas» ao tentar verificar informação relacionada com o conflito, incluindo dificuldade em distinguir imagens reais de conteúdo fabricado (Euronews, 2025). Cerca de um terço das publicações analisadas respondia a pedidos diretos de verificação feitos por utilizadores comuns — o que significa que uma fração substancial de pessoas estava, na prática, a confiar num sistema com uma taxa de erro documentada para decidir se uma imagem de guerra era real.
O problema não desapareceu com o fim daquele conflito específico. Em março de 2026, o mesmo Grok classificou incorretamente como «deepfake» um vídeo genuíno do primeiro-ministro israelita Benjamin Netanyahu, apontando como prova de manipulação pormenores como o nível estático do café numa chávena ou uma alegada dessincronização labial. Um especialista em verificação ouvido pela Euronews resumiu o problema de fundo: estas ferramentas de deteção «procuram discrepâncias com base em probabilidades», não em certezas (Euronews, 2026). O padrão que emerge destes dois episódios, separados por quase um ano, é exatamente o que preocupa quem trabalha literacia digital com adolescentes: um sistema de inteligência artificial pode soar tão confiante a inventar uma falsidade como a confirmar um facto, e nada no seu tom avisa o utilizador da diferença.
O que as multidões conseguem, e o que não conseguem
A terceira via, a verificação feita por comunidades de utilizadores como as Notas da Comunidade do X, é também a que dispõe da evidência empírica mais sólida sobre a sua eficácia — e essa evidência é, ao mesmo tempo, encorajadora e limitada. Um estudo liderado por investigadores da Universidade de Washington, publicado em setembro de 2025 na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, seguiu mais de quarenta mil publicações no X, entre março e junho de 2023, para as quais tinha sido proposta uma nota comunitária. Os resultados mostram que, depois de uma nota ser afixada, o número médio de republicações caiu 46,1% e o número de gostos caiu 44,1%, com quedas adicionais de 21,9% nas respostas e 13,5% nas visualizações (Universidade de Washington, 2025). Segundo Martin Saveski, autor sénior do estudo, as notas revelam-se particularmente eficazes a reduzir formas de interação que sinalizam apoio ao conteúdo assinalado, ainda que nenhum sistema isolado resolva, por si só, a propagação de desinformação nas redes sociais (Universidade de Washington, 2025).
A limitação mais séria não está na eficácia da nota depois de afixada, mas no tempo que demora a chegar. Quando os mesmos investigadores mediram o efeito ao longo de todo o ciclo de vida de uma publicação, e não apenas depois de a nota aparecer, as reduções caíram para 11,6% nas republicações e 13,3% nos gostos — um sinal de que grande parte da propagação mais viral acontece antes de a comunidade ter tempo de reagir (Universidade de Washington, 2025). É a mesma tensão que qualquer diretor de turma reconhece de outros contextos: a correção mais bem fundamentada do mundo perde grande parte do seu valor se chegar depois de o boato já ter percorrido meia escola.
A pergunta que fica: quem decide o que é verdade?
Nenhum dos três modelos — profissional, automatizado ou comunitário — combina, sozinho, velocidade, explicabilidade e confiança. É esta constatação que leva Watt e Riedlinger a um argumento que interessa particularmente a quem ensina literacia mediática: se sistemas como o Grok e as Notas da Comunidade estão a fazer, cada vez mais, o trabalho que antes pertencia aos verificadores profissionais, então ensinar a «detetar uma falsidade» deixou de ser suficiente. É preciso ensinar também a fazer a pergunta seguinte — quem decide o que é verdade numa determinada plataforma, através de que processo, e com que incentivos — porque essa decisão deixou de estar concentrada em instituições com regras públicas e passou a estar repartida entre algoritmos privados, sistemas automatizados sem obrigação de explicação e comunidades de utilizadores cujos critérios de voto raramente são visíveis para quem lê apenas o resultado final.
O que isto diz à escola portuguesa
Nenhuma linha do texto de Watt e Riedlinger foi escrita a pensar no currículo português — os autores dirigem-se a um público internacional preocupado com política de plataformas, não a um conselho pedagógico —, mas o enquadramento para o aplicar já existe. A Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, atualizada em agosto de 2025, mantém a dimensão «Media» entre os domínios obrigatórios da componente de Cidadania e Desenvolvimento em pelo menos um ano de cada ciclo, com um enunciado que cobre explicitamente a utilização crítica e segura das tecnologias digitais, da informação e dos conteúdos gerados por inteligência artificial (Portugal, 2025) — um espaço curricular onde a distinção entre os três modelos de verificação encaixa sem qualquer adaptação. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória oferece um segundo ponto de entrada, mais transversal a qualquer disciplina: entre as suas dez áreas de competência, o pensamento crítico e pensamento criativo é definido como a capacidade de interrogar a realidade e de formular juízos fundamentados sobre a informação a que se tem acesso (Direção-Geral da Educação, 2017), uma formulação que descreve com precisão o próprio exercício de perguntar quem verificou determinada informação, e como.
Para quem coordena a formação contínua de professores, o quadro europeu DigCompEdu situa explicitamente a literacia informacional e a avaliação crítica de fontes digitais entre as competências que os próprios docentes devem desenvolver antes de as poderem ensinar (Redecker, 2017) — um lembrete oportuno num momento em que muitos professores recorrem eles próprios a assistentes de inteligência artificial para preparar aulas ou verificar informação, sem necessariamente aplicar a essas ferramentas o mesmo escrutínio que pedem aos alunos. A margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas (Portugal, 2018) oferece, por fim, o espaço formal onde uma escola ou agrupamento pode construir, sem esperar por orientação nacional, um pequeno percurso de literacia sobre verificação de informação que vá além do exercício clássico de distinguir uma notícia verdadeira de uma falsa, e chegue à pergunta mais difícil sobre quem decide essa distinção e com que critério.
Uma proposta para a sala de aula
Uma forma simples de levar esta distinção a uma turma de Cidadania e Desenvolvimento, Filosofia ou Português no ensino secundário não exige qualquer material que a escola não tenha já. Pode escolher-se, com antecedência, uma alegação recente e já esclarecida — uma imagem viral entretanto identificada como gerada por inteligência artificial, ou uma declaração pública já verificada por um órgão de comunicação social credível — e apresentá-la à turma sem revelar o veredito. Pede-se então a cada grupo de alunos que tente chegar a uma conclusão através de um dos três métodos discutidos neste artigo: um grupo procura reconstituir o que diria um verificador profissional, indo às fontes primárias e cruzando-as; outro experimenta perguntar a um assistente de inteligência artificial disponível na escola, registando a resposta obtida e o grau de confiança com que é apresentada; um terceiro simula uma nota comunitária, escrevendo o contexto que consideraria mais útil acrescentar e explicando por que critérios o escolheu. No final, comparam-se os três percursos, e não apenas os três resultados — o objetivo não é decidir qual método «venceu», é tornar visível, com um caso concreto, que cada caminho até à verdade tem um processo, um tempo e um conjunto de pessoas ou sistemas por trás dele, e que essa diferença importa tanto quanto a própria resposta final.
A segunda parte da proposta dirige-se a quem coordena a Estratégia de Educação para a Cidadania de uma escola ou agrupamento. Vale a pena aproveitar este momento de recuo generalizado da verificação profissional para uma sessão curta em conselho pedagógico sobre como a própria escola verifica a informação que usa nas suas comunicações — desde alertas enviados a encarregados de educação até materiais partilhados nas redes sociais da escola —, e para discutir se os critérios usados são conhecidos e explicáveis a quem os lê. Não se trata de propor que a escola se torne um verificador profissional, o que excederia manifestamente a sua missão; trata-se de reconhecer que qualquer instituição que comunica publicamente participa, também ela, neste mesmo debate sobre quem decide o que é digno de confiança.
Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura do texto de análise «The Collapse of Trust in Facts: Making Sense of Verification on the Internet», de Ned Watt e Michelle Riedlinger, produzido para distribuição editorial pela agência 360info sob edição de Andrew Jaspan.
Referências
Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Ministério da Educação. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Noticias_Imagens/perfil_do_aluno.pdf
Euronews. (2025, 26 de junho). Elon Musk’s AI chatbot struggled to fact-check Israel-Iran war, report says. https://www.euronews.com/my-europe/2025/06/26/elon-musks-ai-chatbot-struggled-to-fact-check-israel-iran-war-report-says
Euronews. (2026, 18 de março). Netanyahu denies death rumours in social media clip which Grok falsely branded AI. https://www.euronews.com/my-europe/2026/03/18/netanyahu-denies-death-rumours-in-social-media-clip-which-grok-falsely-branded-ai
NPR. (2025, 7 de janeiro). Meta says it will end fact-checking as Silicon Valley prepares for Trump. https://www.npr.org/2025/01/07/nx-s1-5251151/meta-fact-checking-mark-zuckerberg-trump
Portugal. (2018). Decreto-Lei n.º 55/2018, de 6 de julho. Diário da República, 1.ª série, n.º 129.
Portugal. (2025). Resolução do Conselho de Ministros n.º 127/2025, de 29 de agosto — Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania. Diário da República, 1.ª série. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/enec-2025.pdf
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
RMIT University. (2025). RMIT ABC Fact Check. RMIT Information Integrity Hub. https://sites.rmit.edu.au/info-integrity/2025/11/01/rmit-abc-fact-check
Universidade de Washington. (2025, 18 de setembro). Community Notes on X made false information less viral, UW-led study finds. UW News. https://www.washington.edu/news/2025/09/18/community-notes-x-false-information-viral
Watt, N., & Riedlinger, M. (2025). The collapse of trust in facts: Making sense of verification on the internet [Análise]. 360info.
Para saber mais
Meta says it will end fact-checking, na NPR, com a cobertura completa do anúncio de Mark Zuckerberg e as reações da comunidade de verificadores.
Community Notes on X made false information less viral, na Universidade de Washington, com os resultados completos do estudo publicado na PNAS.
Elon Musk’s AI chatbot struggled to fact-check Israel-Iran war, na Euronews, com a análise do Digital Forensic Research Lab sobre o Grok.
Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania (2025), na Direção-Geral da Educação, com a descrição completa da dimensão «Media» referida neste artigo.
