Programas automatizados já respondem por mais da metade das solicitações registradas em parte da web. Isso não significa que os humanos desapareceram, mas revela uma transformação real: estamos entrando em uma internet na qual é cada vez mais difícil saber quem criou, compartilhou ou comentou alguma coisa.

Você abre uma rede social e começa a deslizar a tela.

Uma imagem mostra uma casa impossível construída sobre um penhasco. O texto conta uma história emocionante, mas não informa onde ela aconteceu. Nos comentários, dezenas de perfis escrevem frases parecidas: “isso é incrível”, “ninguém fala sobre isso” ou “finalmente alguém teve coragem de dizer”.

Alguns minutos depois, outra publicação apresenta uma fotografia histórica que nunca existiu. Um vídeo mostra uma celebridade dizendo algo que provavelmente jamais disse. Um site publica um artigo que parece explicar determinado assunto, mas repete informações genéricas sem indicar a origem.

Tudo parece produzido para alguém.

A dúvida é se esse alguém ainda é humano.

Essa sensação deu força à chamada teoria da internet morta, segundo a qual grande parte da atividade on-line seria criada por robôs, algoritmos e sistemas de inteligência artificial que conversam entre si, fabricando uma falsa impressão de participação humana.

A teoria nasceu como uma narrativa conspiratória. Não existe evidência de que governos e empresas tenham secretamente substituído a população da internet por uma rede artificial coordenada.

Entretanto, alguns de seus sintomas deixaram de parecer completamente absurdos.

Relatórios de empresas de infraestrutura indicam que bots já produzem mais solicitações na web do que usuários humanos. Ferramentas de IA conseguem gerar milhares de textos, imagens e comentários em poucas horas. Mecanismos de recomendação recompensam conteúdos repetitivos, enquanto páginas originais são copiadas por sistemas que raramente enviam visitantes de volta.

A internet não morreu.

Mas está se tornando um lugar muito diferente daquele que imaginávamos estar usando.

Onde surgiu a teoria da internet morta?

É difícil determinar a origem exata de uma teoria criada e modificada dentro de fóruns anônimos.

Uma das primeiras formulações detalhadas apareceu em janeiro de 2021 no fórum Agora Road’s Macintosh Cafe. Um usuário chamado “IlluminatiPirate” publicou um texto intitulado Dead Internet Theory: Most of the Internet is Fake — “Teoria da internet morta: a maior parte da internet é falsa”.

O autor afirmava que a internet havia “morrido” por volta de 2016 ou 2017. Segundo ele, grande parte das conversas, tendências, vídeos e publicações já seria produzida artificialmente por redes de inteligência artificial.

A teoria também sugeria que empresas, governos e grupos poderosos utilizariam esse conteúdo para manipular comportamentos e fabricar a sensação de consenso.

Não foram apresentadas provas capazes de sustentar uma operação global desse tipo.

Naquele momento, modelos generativos ainda não produziam textos, imagens e vozes com a qualidade disponível atualmente. Havia bots, fazendas de cliques, perfis falsos e sistemas de recomendação, mas a tecnologia não possuía a capacidade necessária para substituir silenciosamente quase toda a atividade humana.

A publicação misturava problemas reais da internet com uma conclusão extraordinária e não comprovada.

Durante algum tempo, a teoria permaneceu restrita a fóruns, vídeos e comunidades interessadas em conspirações digitais.

Então chegou a inteligência artificial generativa.

Mais da metade do tráfego vem de bots?

Segundo o relatório de 2026 da Imperva, empresa pertencente ao grupo de segurança digital Thales, sistemas automatizados foram responsáveis por mais de 53% do tráfego web analisado durante 2025. A participação humana teria caído para aproximadamente 47%. Imperva

Esse dado parece confirmar a teoria.

Mas é preciso compreender o que ele realmente mede.

“Tráfego de bots” não significa que mais da metade das publicações, contas ou conversas seja falsa. Significa que programas automatizados produziram mais da metade das solicitações registradas nos sites monitorados pela empresa.

Uma única pessoa pode abrir uma página uma vez. Um bot pode visitar milhares de páginas durante o mesmo período.

Também não existe apenas um tipo de bot.

Mecanismos de busca utilizam robôs para encontrar e indexar páginas. Serviços de segurança procuram vulnerabilidades. Ferramentas de monitoramento verificam se um site continua funcionando. Assistentes digitais consultam informações, comparadores buscam preços e plataformas atualizam automaticamente seus bancos de dados.

Essas atividades são automatizadas, mas não fingem necessariamente ser seres humanos.

Também existem bots maliciosos: programas utilizados para roubar credenciais, criar contas falsas, comprar ingressos antes de consumidores, copiar conteúdo, produzir spam, manipular métricas e explorar falhas em sistemas.

Portanto, afirmar que “53% do tráfego é automatizado” não equivale a dizer que “53% da internet é falsa”.

O número comprova o crescimento das máquinas na circulação de dados. Não comprova o desaparecimento das pessoas.

Os bots já existiam antes da inteligência artificial

A automação faz parte da internet desde seus primeiros anos.

O Google não poderia organizar bilhões de páginas se funcionários precisassem visitar manualmente cada endereço. Seus programas automatizados percorrem a web, identificam conteúdos e atualizam o índice utilizado pelo buscador.

Lojas virtuais usam bots para atualizar estoques. Empresas financeiras automatizam transações. Plataformas combatem fraudes com sistemas que analisam solicitações em tempo real.

Ao mesmo tempo, os bots sempre tiveram um lado menos legítimo.

Programas criam comentários de propaganda, enviam mensagens em massa, simulam visualizações e tentam descobrir senhas. Fazendas de cliques oferecem seguidores, curtidas e reproduções para quem estiver disposto a pagar.

O problema não nasceu com o ChatGPT.

A inteligência artificial generativa alterou principalmente o custo e a qualidade da imitação.

Um bot antigo podia repetir a mesma frase centenas de vezes. Era relativamente fácil perceber o comportamento mecânico.

Um sistema atual consegue variar palavras, adaptar o tom, responder ao contexto e manter uma conversa aparentemente coerente. Também pode combinar texto, imagem, áudio e vídeo.

A automação deixou de apenas executar ações.

Ela passou a produzir linguagem.

A produção de conteúdo ficou praticamente gratuita

Escrever um artigo, criar uma ilustração ou editar um vídeo exigia tempo e algum nível de habilidade.

Hoje, uma pessoa pode solicitar centenas de textos, imagens ou comentários em poucos minutos. O resultado nem sempre é bom, mas pode ser suficiente para preencher sites, redes sociais e páginas criadas apenas para atrair visitas.

Isso mudou a economia do conteúdo digital.

Se uma publicação custa quase nada para ser produzida, não precisa ser particularmente útil. Basta gerar algumas visualizações, ocupar espaço nos resultados de busca ou servir como veículo para publicidade.

O efeito aparece em artigos repetitivos, imagens acompanhadas por histórias inventadas, vídeos narrados por vozes artificiais e perfis que publicam em uma frequência impossível para uma pessoa comum.

Nem todo conteúdo criado com IA é ruim. A tecnologia pode ajudar pesquisadores, artistas, jornalistas, programadores e pequenas empresas.

O problema surge quando a facilidade de produção é utilizada para substituir pesquisa, experiência e responsabilidade.

A internet começa a receber uma quantidade crescente de material que possui aparência de informação, mas não necessariamente conhecimento por trás.

Robôs também estão consumindo o conteúdo

Durante décadas, o modelo econômico da web funcionou de maneira relativamente simples.

Um site publicava algo. Um mecanismo de busca encontrava aquela página. O usuário clicava no resultado e visitava o endereço original. O site podia ganhar dinheiro com publicidade, assinaturas ou vendas.

Os sistemas de inteligência artificial alteraram essa relação.

Robôs percorrem páginas, recolhem informações e utilizam esses dados para treinar modelos ou produzir respostas. O usuário pode receber um resumo sem visitar a fonte original.

Em julho de 2025, a Cloudflare passou a permitir que seus clientes bloqueassem por padrão rastreadores de inteligência artificial que acessassem conteúdo sem autorização ou compensação. A empresa afirmou que proprietários de sites deveriam poder decidir se seus materiais poderiam ser utilizados por esses sistemas. Cloudflare

Dados publicados pela empresa mostraram que o tráfego de rastreadores de IA e mecanismos de busca cresceu 18% entre maio de 2024 e maio de 2025, considerando os mesmos clientes. Cloudflare

O conflito não é apenas técnico.

Se as máquinas consomem o conteúdo, mas não enviam leitores para quem o produziu, o incentivo econômico para manter sites originais diminui.

A IA precisa de informação humana para oferecer respostas. Mas, ao reduzir o tráfego das fontes, pode enfraquecer justamente o sistema que produz essa informação.

Uma curtida ainda representa uma pessoa?

Nas redes sociais, a situação é ainda mais difícil de medir.

Um perfil pode ser inteiramente automatizado. Outro pode pertencer a uma pessoa que utiliza IA para escrever. Um terceiro pode combinar publicações humanas com respostas programadas.

Também existem contas controladas por equipes, perfis invadidos e redes de usuários pagos para repetir determinadas mensagens.

Um estudo publicado em 2025 na revista Scientific Reports analisou discussões sobre acontecimentos globais e estimou que aproximadamente 20% das mensagens estudadas eram produzidas por bots, enquanto 80% vinham de humanos. Os comportamentos também eram diferentes: os bots utilizavam mais hashtags e estruturas facilmente automatizáveis; humanos participavam mais de conversas encadeadas. Scientific Reports

Esse resultado não pode ser aplicado automaticamente a todas as redes, idiomas ou assuntos. Detectar bots envolve incertezas, e os sistemas mais sofisticados podem escapar das ferramentas de classificação.

Ainda assim, o estudo oferece um contraponto importante.

Bots possuem presença significativa, mas isso não significa que já tenham substituído a maioria das pessoas em todas as conversas.

O perigo maior pode não estar na quantidade absoluta.

Um grupo relativamente pequeno de contas automatizadas consegue publicar continuamente, impulsionar palavras-chave e fabricar a aparência de popularidade. Pessoas reais enxergam o movimento, acreditam que determinado assunto está crescendo e passam a divulgá-lo espontaneamente.

Nesse momento, o bot não precisa mais sustentar a campanha sozinho.

Os humanos assumem o trabalho.

A falsa impressão de consenso

Seres humanos utilizam o comportamento de outras pessoas como referência.

Uma publicação com milhares de curtidas parece mais confiável. Uma opinião repetida por centenas de perfis pode transmitir a sensação de representar a maioria.

Bots exploram exatamente esse mecanismo.

Eles não precisam convencer cada pessoa com argumentos brilhantes. Podem apenas tornar uma ideia mais visível, repetida e aparentemente popular.

O Observatório de Propaganda Computacional da Universidade de Oxford identificou, em relatório publicado em 2021, o uso organizado de bots para campanhas de manipulação política em 57 países. O levantamento também encontrou contas humanas e perfis roubados sendo utilizados nessas operações. Universidade de Oxford

Isso não comprova uma conspiração mundial controlando toda a internet.

Comprova algo mais fragmentado: governos, partidos, empresas e grupos privados utilizam técnicas de manipulação em diferentes países e com objetivos distintos.

Não existe necessariamente um único comandante.

Existem muitos agentes tentando influenciar o mesmo ambiente.

Quando a inteligência artificial aprende com inteligência artificial

A proliferação de conteúdo artificial cria outro problema.

Modelos de linguagem e geradores de imagens são treinados utilizando grandes quantidades de dados. Parte desses dados vem da própria internet.

O que acontece quando a internet começa a ser preenchida por conteúdos produzidos por modelos anteriores?

Um estudo publicado na revista Nature em 2024 analisou o chamado colapso de modelo. Os pesquisadores demonstraram que o uso indiscriminado de dados sintéticos produzidos por outras inteligências artificiais pode degradar gerações futuras de modelos.

Informações menos comuns desaparecem progressivamente, enquanto erros e padrões artificiais são reforçados. O sistema passa a representar uma versão cada vez mais pobre da realidade. Nature

Isso não significa que toda IA inevitavelmente entrará em colapso.

Empresas podem selecionar dados, preservar materiais humanos, utilizar informações verificadas e combinar conteúdo sintético com bases originais. O próprio estudo trata do uso indiscriminado e recursivo dos dados, não de qualquer treinamento que contenha material artificial.

Ainda assim, existe um paradoxo.

A IA depende da produção humana, mas pode inundar o ambiente no qual procura essa produção.

Quanto mais difícil for distinguir o original da cópia, mais valioso se tornará o conteúdo humano confiável.

A teoria estava certa?

A versão conspiratória, não.

Não existem evidências de que a internet humana tenha sido secretamente encerrada em 2016 ou de que todos os grandes sites sejam controlados por uma única inteligência artificial destinada a manipular a população.

Pessoas reais continuam conversando, pesquisando, criando, discutindo, comprando e formando comunidades.

Mas a teoria percebeu alguns fenômenos verdadeiros:

• Uma parcela enorme do tráfego web é automatizada.
• Métricas de popularidade podem ser manipuladas.
• Algoritmos decidem quais conteúdos recebem visibilidade.
• Perfis falsos influenciam discussões.
• Grandes plataformas concentram o acesso à informação.
• A inteligência artificial tornou a produção de conteúdo artificial muito mais barata e convincente.

O erro foi unir problemas diferentes dentro de uma única explicação total.

A internet não está morta. Ela está automatizada, concentrada e comercialmente incentivada a produzir quantidade.

Isso talvez seja menos misterioso do que a teoria original.

Também é mais difícil de resolver.

O conteúdo artificial não precisa ser falso

Existe outra distinção importante.

Um texto produzido com ajuda de inteligência artificial pode estar correto, bem pesquisado e revisado por uma pessoa responsável.

Da mesma forma, uma mentira pode ser inteiramente escrita por um ser humano.

A origem do conteúdo não determina sozinha sua qualidade.

O problema central é responsabilidade.

Quem verificou a informação? Existem fontes identificáveis? Alguém responde pelos erros? O conteúdo foi criado para informar ou apenas para ocupar espaço e provocar engajamento?

Uma fotografia sintética pode ser perfeitamente aceitável em uma obra artística. Torna-se enganosa quando é apresentada como registro documental de um acontecimento real.

Um texto auxiliado por IA pode facilitar a compreensão de um tema. Torna-se problemático quando inventa estudos, especialistas ou acontecimentos e ninguém revisa o resultado.

A fronteira relevante não separa apenas humano e máquina.

Ela separa conteúdo responsável de conteúdo descartável.

É possível provar de onde veio uma imagem?

Empresas de tecnologia, fabricantes de câmeras e organizações jornalísticas trabalham em sistemas de procedência digital.

Um dos principais projetos é a C2PA, Coalizão para Procedência e Autenticidade de Conteúdo. Seu padrão permite registrar informações sobre a origem e as alterações realizadas em imagens, vídeos, áudios e documentos.

Esses registros, conhecidos como Content Credentials, podem indicar qual dispositivo criou o arquivo, quais programas o modificaram e se houve utilização de inteligência artificial. C2PA

A tecnologia pode ajudar, mas não resolve tudo.

Os metadados podem ser removidos quando o arquivo passa por serviços incompatíveis. Plataformas precisam preservar e exibir as informações. Um arquivo sem credencial não é automaticamente falso, porque bilhões de imagens legítimas foram produzidas antes da adoção do padrão.

A procedência também não determina se o conteúdo é verdadeiro. Uma câmera pode comprovar que registrou determinada imagem, mas não explica o contexto nem impede que a cena tenha sido encenada.

Ainda será necessário investigar.

Como reconhecer uma internet cada vez menos humana

Não existe um detector infalível.

Ferramentas que prometem identificar textos de IA podem produzir falsos resultados. Imagens artificiais estão melhorando rapidamente, e detalhes como mãos deformadas ou letras impossíveis deixam de aparecer com a mesma frequência.

O caminho mais seguro é verificar o contexto.

Procure a fonte original. Observe se a página possui autor, data e referências. Pesquise se veículos independentes confirmam o acontecimento. Desconfie de histórias extraordinárias que aparecem apenas em perfis dedicados a publicar dezenas de curiosidades diariamente.

Uma imagem pode ser submetida a uma busca reversa. Uma frase pode ser pesquisada fora da rede social. Estudos científicos podem ser procurados pelo título ou DOI.

Também é importante não confundir popularidade com credibilidade.

Mil comentários parecidos podem representar entusiasmo verdadeiro. Também podem vir de uma rede automatizada ou de pessoas repetindo uma afirmação que ninguém verificou.

A ausência de erros visuais não prova autenticidade.

A presença de emoção não prova humanidade.

A internet não morreu — nossa confiança nela está morrendo

A antiga internet nunca foi completamente pura ou democrática. Sempre houve propaganda, manipulação, conteúdo copiado e interesses comerciais.

O que mudou foi a escala.

Produzir uma mentira convincente ficou barato. Criar centenas de perfis tornou-se mais fácil. Imitar a linguagem humana deixou de exigir uma pessoa para cada mensagem.

Ao mesmo tempo, os mecanismos que organizam a informação continuam recompensando aquilo que provoca cliques, compartilhamentos e permanência na tela.

O resultado é uma rede cheia de atividade, mas com autenticidade cada vez mais difícil de verificar.

Talvez seja por isso que a teoria da internet morta pareça tão convincente. Ela transforma uma sensação difusa em uma explicação simples.

Sentimos que alguma coisa desapareceu.

Não foram necessariamente as pessoas.

Foi a antiga certeza de que havia uma pessoa do outro lado.

Referências bibliográficas

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