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Um estudo inédito publicado na revista Plos One mostra como a inteligência artificial (IA), aliada à modelagem estatística, está transformando o entendimento sobre a origem dos textos da bíblia. A pesquisa, conduzida por especialistas internacionais, aplicou tecnologia de ponta para identificar padrões linguísticos que revelam diferentes grupos de autores em vários trechos bíblicos — muitos deles com cerca de 2.800 anos. A análise revelou, por exemplo, que os textos sobre Abraão no livro de Gênesis provavelmente foram adicionados posteriormente, pois não correspondem aos estilos autorais predominantes.
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Segundo Thomas Römer, especialista do Collège de France, “as versões originais dos pergaminhos foram continuamente reelaboradas e reescritas por redatores que acrescentavam, alteravam e, às vezes, também omitiram partes dos textos anteriores.” A equipe conseguiu distinguir estilos de escrita com base em palavras simples como “não”, “que” e “rei”. Foram classificados 50 capítulos dos nove primeiros livros da bíblia hebraica, associando-os a três tradições principais: o Deuteronômio, a História Deuteronomista (de Josué a Reis) e os Escritos Sacerdotais (Gênesis, Êxodo e Levítico).
A base do sistema é um algoritmo da estatística, adaptado para analisar a frequência e distribuição de cerca de 1.447 termos únicos associados a cada estilo de redação. Esse método revelou, por exemplo, que palavras como Elohim e lo são típicas do Deuteronômio; melech e asher, da História Deuteronomista; e zahav, dos Escritos Sacerdotais. Shira Faigenbaum-Golovin, matemática que participou do projeto ao lado do arqueólogo Israel Finkelstein, explica: “Podíamos quantificar a distribuição da palavra no texto um e no texto dois e verificar se eram iguais.”
Além disso, a IA foi aplicada a passagens de autoria discutida, como o Livro de Ester e as histórias sobre Abraão. Em ambos os casos, os trechos não se encaixaram nos estilos dominantes, reforçando a tese de que teriam sido escritos por autores externos às correntes principais. Para garantir a confiabilidade dos dados, o grupo evitou o uso de machine learning tradicional — que depende de grandes volumes — e usou um modelo mais direto, baseado na comparação de frases e palavras. “Precisávamos estar absolutamente certos da significância estatística”, frisou Faigenbaum-Golovin.
Essa mesma técnica pode, inclusive, ser usada para autenticar textos históricos fora do contexto bíblico. “Se se buscam fragmentos de documentos para descobrir se foram escritos por Abraham Lincoln, por exemplo, esse método pode ajudar a determinar se são reais ou uma falsificação”, destaca Faigenbaum-Golovin. O grupo já planeja novas análises, incluindo livros proféticos e os Manuscritos do Mar Morto. Römer reforça: “Esse método será de grande ajuda para obter resultados mais objetivos”.
