Densidade lexical em textos gerados pelo ChatGPT : mplicações da inteligência artificial para a escrita em línguas adicionais

Abstract

O avanço tecnológico tem tido um grande impacto na produção escrita, especialmente em Línguas Adicionais (LAs). Embora a tecnologia tenha trazido novas oportunidades para o ensino de LAs, ela também apresenta desafios, incluindo preocupações sobre a complexidade da escrita e a autenticidade dos trabalhos dos alunos. Uma dessas ferramentas é o ChatGPT, plataforma de inteligência artificial (IA) que tem sido objeto de debatesdesde sua popularização em 2022. Este estudo analisa um corpus composto por seis tarefas produzidas peloChatGPT em cinco idiomas (alemão, espanhol, francês, italiano e português), considerando os níveis deproficiência propostos pelo Quadro Comum Europeu de Referência para Línguas (CEFR), que totalizou 2991textos e 706,401 palavras. Os dados foram gerados por alunos em um laboratório de informática em umauniversidade britânica a partir de 100 diferentes perfis na plataforma do ChatGPT, seguindo instruções dos pesquisadores. A análise dos dados utiliza a linguística sistêmico-funcional (LSF) e o conceito de densidadelexical (Halliday,1985,1987,1993;Halliday; Matthiessen,2014) para investigar a complexidade dos textosproduzidos, dado que a complexidade lexical está relacionada à proficiência na escrita, na qual textos maisavançados usam proporcionalmente mais “palavras de conteúdo” (nomes, verbos, adjetivos e alguns advérbiosde modo). Os resultados revelam que o ChatGPT não segue as instruções das tarefas quanto ao númerode palavras solicitadas, impactando, assim, no cálculo da densidade lexical, nem produz textos que mostram diferenças significativas da densidade lexical entre as línguas adicionais e níveis de proficiência.

Technological advancement has had a significant impact on written production, especially in Additional Languages (ALs). Although technology has brought new opportunities for AL teaching, it also poses challenges,including concerns about the complexity of writing and the authenticity of students’ work. One such tool isChatGPT, an artificial intelligence (AI) platform that has been the subject of debate since its popularization in2022. This study analyses a corpus consisting of six tasks produced by ChatGPT in five languages (German,Spanish, French, Italian, and Portuguese), considering the proficiency levels proposed by the Common Euro-pean Framework of Reference for Languages (CEFR), totalling 2991 texts and 706,401 words. The data weregenerated by students in a computer lab at a British university from 100 different profiles on the ChatGPTplatform, following the researchers’ instructions. Data analysis employs Systemic Functional Linguistics (SFL)and the concept of lexical density (Halliday,1985,1987,1993;Halliday; Matthiessen,2014) to investigatethe complexity of the produced texts, as lexical complexity is related to proficiency in writing, where moreadvanced texts proportionally use more “content words” (nouns, verbs, adjectives, and some adverbs of man-ner). The results reveal that ChatGPT does not adhere to task instructions regarding the requested wordcount, thereby impacting the calculation of lexical density, nor does it produce texts that show significantdifferences in lexical density among additional languages and proficiency levels.