Em 5 de outubro de 2026, a OpenAI anunciou um plano de implantação gradual da marca d’água estatística textGrain em textos elegíveis do ChatGPT e do Codex na União Europeia (UE), em todos os planos. A empresa previu que a implantação ocorreria ao longo das semanas seguintes. O anúncio não apresentou a medida como padrão global para esses produtos. Para clientes da API, a opção é separada: está disponível no mundo todo para modelos selecionados e fica desligada por padrão, segundo a OpenAI.
Para quem está no Brasil, essa distinção importa: a OpenAI anunciou o plano para ChatGPT e Codex com escopo na UE, enquanto a opção mundial descrita separadamente é para clientes da API que decidam ativá-la.
A API tem uma opção mundial, desligada por padrão
No mesmo anúncio, a OpenAI informou que clientes da API no mundo todo já podiam optar pela marca d’água em modelos selecionados. A adesão é voluntária: a função permanece desligada por padrão. Essa opção não transforma a textGrain em um padrão global para o ChatGPT ou o Codex.
Como a textGrain funciona e o que os testes mediram
A OpenAI descreve a textGrain como um sinal estatístico invisível incorporado às escolhas de palavras do modelo. Em vez de acrescentar um rótulo visível ou caracteres ocultos, o método altera padrões estatísticos no texto. O detector não foi disponibilizado ao público no anúncio; pesquisadores aprovados e organizações especializadas podem solicitar acesso, analisado caso a caso.
Nas avaliações de passagens sobre psicologia, a OpenAI relatou detecção de cerca de 80% em trechos de 200 tokens e de cerca de 95% em trechos de 400 tokens, com uma taxa-alvo de falsos positivos de 1%. Em outra avaliação, feita com respostas em inglês a perguntas do conjunto ELI5, a empresa mediu a detecção em trechos de 400 tokens antes e depois de substituir palavras. Os resultados têm condições diferentes:
| Avaliação e conteúdo | Tamanho e condição do trecho | Detecção relatada pela OpenAI |
| Passagem sobre psicologia | 200 tokens; taxa-alvo de falsos positivos de 1% | Cerca de 80% |
| Passagem sobre psicologia | 400 tokens; taxa-alvo de falsos positivos de 1% | Cerca de 95% |
| Resposta em inglês a pergunta do ELI5 | 400 tokens, sem edição | Cerca de 92% |
| Resposta em inglês a pergunta do ELI5 | 400 tokens; 10% das palavras substituídas por sinônimos | 66% |
| Resposta em inglês a pergunta do ELI5 | 400 tokens; 25% das palavras substituídas | 17% |
Para a avaliação de edição, a OpenAI usou o mesmo conjunto original de 600 respostas, mas determinou separadamente, para cada condição, quais trechos atendiam ao requisito de tamanho. A empresa também relata que a detecção é substancialmente menor em conteúdos mais restritos, como matemática, nos quais há menos flexibilidade na escolha de palavras.
A OpenAI afirma ainda que não observou diferenças significativas de desempenho com e sem textGrain nos benchmarks Astra que citou.
Uma detecção não identifica quem escreveu o texto
Segundo a OpenAI, um sinal detectado pode indicar que um sistema da empresa gerou ou processou parte de um trecho, mas não revela o usuário, a conta, a organização, o prompt ou a conversa associados. Tampouco mede quanto trabalho humano contribuiu para o texto ou determina autoria, propriedade, responsabilidade ou precisão.
A ausência de um sinal detectável também não comprova autoria humana. Trechos curtos, editados ou traduzidos, textos de modelos não compatíveis, conteúdo anterior à marca d’água e textos de outros provedores podem não apresentar um sinal detectável da OpenAI.
