Um modelo de IA chega pronto à conversa: o treinamento acontece antes, com textos da web, livros e conteúdo licenciado. O que você digita pode entrar num treino futuro, e isso depende de uma configuração da conta.
A cena é comum na sala dos professores. Alguém cola a planilha de notas da turma no chat e pede a média ponderada. A conta sai certa em segundos.
Depois vem a dúvida: e esses nomes, para onde foram?
Nessa dúvida há duas perguntas misturadas. A primeira é se a IA aprende ali, na hora, com o que acabou de ler. A segunda é se a empresa guarda o texto e o usa depois. As respostas são diferentes.
O ChatGPT aprende durante a conversa?
Não. Um modelo de linguagem passa por uma fase de treinamento antes de chegar ao público. Nessa fase, bilhões de parâmetros são ajustados até o sistema prever bem a continuação de um texto. Quando o treino termina, esses números ficam congelados.
Durante a conversa, o modelo trabalha com o que cabe na sua janela de contexto: a sua mensagem, as anteriores e os arquivos anexados. Ele relê tudo isso a cada resposta. Quando a conversa acaba, nada no modelo mudou.
Repare que a sensação de ser lembrado vem de outro lugar. Vários serviços têm uma função de memória, que guarda anotações sobre você e as devolve ao contexto na conversa seguinte. É um recurso do aplicativo, que pode ser desligado ou apagado. O modelo continua o mesmo.
Na prática, o texto que você digita pode seguir quatro caminhos:
- fica na janela de contexto enquanto a conversa durar;
- fica no histórico da conta até você apagar;
- vira anotação da função de memória, quando ela está ativa;
- entra no treinamento de uma versão futura, conforme a configuração da conta.
Minhas conversas podem treinar a próxima versão da IA?
Podem, e esse é o caminho que pede atenção. O treino da versão seguinte pode incluir conversas de usuários. Quem decide é uma chave nas configurações, e o padrão muda de empresa para empresa.
No ChatGPT, nos planos pessoais, o uso para treino vem ligado. Segundo a central de ajuda da OpenAI, desligar a opção “Melhorar o modelo para todos” impede que as novas conversas sejam usadas. O histórico continua visível.
No Claude, a opção fica na seção de privacidade das configurações. A página de privacidade da Anthropic avisa que, depois de desligar, o que já entrou em modelos treinados permanece neles.
No Gemini, a chave é “Manter atividade”, em Atividade nos Apps do Gemini. O Google informa que parte das conversas pode ser lida por revisores humanos, depois de desvinculada da conta, e recomenda não inserir informação confidencial. ChatGPT e Gemini também oferecem conversas temporárias, que ficam fora do histórico.
E aqui vale prestar atenção em dois detalhes. Desligar o treino vale daqui para frente e não retira o que já foi usado. No caso da OpenAI, também não impede que a empresa processe as conversas por segurança e prevenção de abuso.
De onde vêm os dados que treinam a IA?
Antes das conversas de usuários, o treinamento passa por um volume de texto difícil de imaginar. As fontes mais comuns são:
- páginas públicas da web, recolhidas por programas que percorrem a internet;
- livros, artigos científicos e código;
- conteúdo licenciado em acordos com editoras, bancos de imagem e veículos de imprensa;
- exemplos escritos e avaliados por pessoas contratadas para ensinar o formato das respostas.
O ponto mais disputado é o dos livros. Nos Estados Unidos, o caso que mais avançou envolveu a Anthropic, criadora do Claude. Em 2025, um juiz considerou que treinar com livros se enquadrava no uso justo previsto na lei americana. Manter uma biblioteca de cópias piratas, porém, violava direitos autorais. O acordo que encerrou o processo, de US$ 1,5 bilhão para cerca de 480 mil obras, foi aprovado em julho de 2026.
No Brasil, a regra ainda não existe. O PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, prevê que quem desenvolve IA publique um resumo dos conteúdos protegidos usados no treino e que o titular possa proibir esse uso. Até outubro de 2026, o texto seguia na Câmara, à espera do parecer do relator.
O que não colar no chat da IA?
De volta à sala dos professores: nome de estudante com nota é dado pessoal, e a LGPD dá a esse tipo de dado regras próprias. Antes de colar, vale tirar ou trocar:
- nomes, notas, laudos e qualquer dado de estudante ou paciente;
- contrato, proposta comercial e dado de cliente;
- senha, número de documento e dados bancários;
- texto inédito que você ainda pretende publicar.
Duas saídas resolvem a maior parte dos casos. Trocar nomes por códigos, como Aluno 1 e Aluno 2, não muda a média ponderada. E, quando a escola ou a empresa tem contrato com o fornecedor, a conta institucional costuma seguir regras de dados próprias, mais restritas que as da conta pessoal.
Repare que a pergunta do começo tinha duas respostas. O modelo não guardou a planilha. A conta, talvez sim. É a mesma lógica do que as empresas já sabem sobre você por outros caminhos: o dado vale mais do que parece no momento em que é entregue.
Se fizer sentido para você, comente e compartilhe – você sabe como está essa configuração na sua conta?