Não se preocupe, você não está ficando louco.
Se você acha que a correção automática do seu iPhone deu errado recentemente – corrigindo inexplicavelmente palavras como “venha” para “coca” e “inverno” para “w Inter” – então você não é o único.
A julgar pelos comentários online, centenas de detetives da Internet pensam da mesma forma, e alguns temem que o problema nunca seja resolvido.
A Apple lançou seu sistema operacional mais recente, iOS 26, em setembro. Cerca de um mês depois, abundam as teorias da conspiração, e um vídeo que pretende mostrar um teclado de iPhone alterando a grafia da palavra “polegar” para “thjmb” de um usuário acumulou mais de 9 milhões de visualizações.
“Existem muitas formas diferentes de autocorreção”, disse Jan Pedersen, estatístico que fez um trabalho pioneiro em autocorreção para a Microsoft. “É um pouco difícil saber que tecnologia as pessoas estão realmente empregando para fazer suas previsões, porque está tudo abaixo da superfície.”
Um dos padrinhos da correção automática disse que aqueles que esperam por uma resposta talvez nunca saibam como essa nova mudança funciona – especialmente considerando quem está por trás dela.
Kenneth Church, um linguista computacional que ajudou a criar algumas das primeiras abordagens de autocorreção na década de 1990, disse: “O que a Apple faz é sempre um segredo profundo e obscuro. E a Apple é melhor em guardar segredos do que a maioria das empresas”.
A Internet tem falado muito sobre a correção automática nos últimos anos, mesmo antes do iOS 26. Mas há pelo menos uma diferença concreta entre o que é a correção automática agora e o que era há vários anos: inteligência artificial, ou o que a Apple chamou, em seu lançamento do iOS 17, um “modelo de linguagem de aprendizado de máquina no dispositivo” que aprenderia com seus usuários. O problema é que isso pode significar muitas coisas diferentes.
Em resposta a uma pergunta do Guardian, a Apple disse que atualizou a correção automática ao longo dos anos com as tecnologias mais recentes e que a correção automática agora é um modelo de linguagem no dispositivo. Eles disseram que o problema do teclado no vídeo não estava relacionado à correção automática.
A correção automática é um desenvolvimento de uma tecnologia anterior: a verificação ortográfica. A verificação ortográfica começou aproximadamente na década de 1970 e incluía um comando inicial no Unix – uma linguagem de codificação – que listava todas as palavras com erros ortográficos em um determinado arquivo de texto. Isso foi simples: compare cada palavra de um documento com um dicionário e informe ao usuário se alguma palavra não aparecer.
“Uma das primeiras coisas que fiz no Bell Labs foi adquirir os direitos dos dicionários britânicos”, disse Church, que os utilizou em seus primeiros trabalhos em autocorreção e em programas de síntese de fala.
Corrigir automaticamente uma palavra – isto é, sugerir em tempo real que um usuário pode ter querido dizer “seu” em vez de “seu” – é muito mais difícil. Envolve matemática: o computador tem que decidir, estatisticamente, se por “graff” é mais provável que você se refira a uma girafa – com apenas duas letras de diferença – ou a um homófono, como “grafo”.
Em casos avançados, a correção automática também precisa decidir se uma palavra real em inglês que você usou é realmente apropriada para o contexto ou se você provavelmente quis dizer que seu filho adolescente era bom em “matemática” e não em “metanfetamina”.
Até alguns anos atrás, a tecnologia de ponta eram os n-gramas, um sistema que funcionava tão bem que a maioria das pessoas o considerava um dado adquirido – exceto quando parecia incapaz de reconhecer nomes menos comuns, substituía pudicamente palavrões por alternativas insatisfatórias (algo que pode ser irritante) ou frases alteradas apócrifamente como “deu à luz um bebê em um táxi” para “devorou um bebê em um táxi”.
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Simplificando, os n-gramas são uma versão muito básica dos LLMs modernos, como o ChatGPT. Eles fazem previsões estatísticas sobre o que você provavelmente dirá com base no que você disse antes e em como a maioria das pessoas completa a frase que você começou. Diferentes estratégias de engenharia afetam os dados que uma correção automática de n-gramas recebe, diz Church.
Mas eles não são mais o que há de mais moderno; estamos na era da IA.
A nova oferta da Apple, um “modelo de linguagem de transformador”, implica uma tecnologia que é mais complexa do que a antiga autocorreção, diz Pedersen. Um transformador é um dos principais avanços que sustenta modelos como ChatGPT e Gemini – torna esses modelos mais sofisticados na resposta a consultas humanas.
O que isso significa para a nova autocorreção é menos claro. Pedersen diz que tudo o que a Apple implementou provavelmente será muito menor do que os modelos familiares de IA – caso contrário, não funcionaria em um telefone.
Mas, o que é mais importante, é provável que seja muito mais difícil compreender o que está errado na nova autocorreção do que nos modelos anteriores, devido aos desafios de interpretação da IA.
“Existe toda esta área de explicabilidade, interpretabilidade, onde as pessoas querem compreender como as coisas funcionam”, disse Church. “Com os métodos mais antigos, você pode realmente obter uma resposta para o que está acontecendo. As melhores e mais recentes coisas são como mágica. Funciona muito melhor do que as coisas mais antigas. Mas quando acontece, é muito ruim.”
