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Para dezenas de milh\u00f5es de pessoas no TikTok<\/strong>, a percep\u00e7\u00e3o de que a IA<\/strong> pode estar ficando melhor n\u00e3o veio de um comunicado \u00e0 imprensa ou de um artigo, foi um v\u00eddeo de uma d\u00fazia de coelhos pulando em um trampolim.<\/p>\n O clipe, postado pela primeira vez por uma conta desconhecida do TikTok<\/strong> @rachelthecatlovers, mostrava um bando de coelhos descendo em um trampolim suburbano no final da noite, com a legenda \u201cAcabei de conferir a c\u00e2mera de seguran\u00e7a de casa e\u2026 acho que temos artistas convidados l\u00e1 atr\u00e1s!\u201d V\u00eddeos no estilo de vigil\u00e2ncia j\u00e1 representam um grande segmento de conte\u00fado no aplicativo, mas o que chamou a aten\u00e7\u00e3o dos 230 milh\u00f5es de pessoas que o viram foi que o v\u00eddeo era convincente\u2026 quase. Tantas pessoas ficaram chocadas que esse v\u00eddeo de IA as enganou \u2014 mesmo que por um momento \u2014 que isso provocou uma onda de alerta no aplicativo.<\/p>\n A internet evoluiu bastante desde que o teste mais amplamente reconhecido para IA era produzir um v\u00eddeo convincente de Will Smith<\/strong> comendo uma tigela de espaguete, algo que os primeiros modelos simplesmente n\u00e3o conseguiam fazer. Agora, com fotos e v\u00eddeos gerados ou modificados por IA inundando as redes sociais, saber como identificar imagens alteradas ou manipuladas pode ser a chave para um consumo cr\u00edtico de m\u00eddia.<\/p>\n A Rolling Stone<\/strong><\/em> conversou com v\u00e1rios especialistas em tecnologia e IA sobre as melhores maneiras de identificar conte\u00fado gerado por IA, pelo menos por enquanto.<\/p>\n Imagens manipuladas ou completamente geradas por IA podem variar de desinforma\u00e7\u00e3o pol\u00edtica a edi\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo quase indetect\u00e1veis. Mas, de acordo com Zhuang Liu<\/strong>, professor de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o da Universidade de Princeton, uma das maneiras mais f\u00e1ceis de detectar imagens de IA \u00e9 simplesmente pensar se o que voc\u00ea est\u00e1 vendo \u00e9 realmente poss\u00edvel.<\/p>\n \u201cSe n\u00e3o for plaus\u00edvel no mundo real, ent\u00e3o obviamente \u00e9 gerado por IA\u201d, disse ele \u00e0 Rolling Stone<\/strong><\/em>. \u201cPor exemplo, um cavalo na lua ou uma cadeira feita de abacate. Esses s\u00e3o obviamente gerados por IA. Esse \u00e9 o caso mais f\u00e1cil\u201d.<\/p>\n O pr\u00f3ximo passo \u00e9 verificar a fonte onde voc\u00ea encontrou a imagem. Isso n\u00e3o funciona necessariamente para conte\u00fados virais, especialmente porque muitas vezes v\u00eam de contas desconhecidas, mas ver um v\u00eddeo em uma p\u00e1gina de memes pode ser uma pista de que n\u00e3o \u00e9 real. Verificar suas fontes, incluindo buscar o v\u00eddeo em sites leg\u00edtimos ou usar pesquisa reversa de imagens, pode ajudar se voc\u00ea estiver tentando verificar uma foto, especialmente se for de natureza pol\u00edtica.<\/p>\n Identificar erros de IA pode ser f\u00e1cil. Mas quando uma imagem ou v\u00eddeo parece plaus\u00edvel \u00e9 a\u00ed que voc\u00ea realmente precisa usar outras pistas para tentar identificar IA. V.S. Subrahmanian<\/strong>, diretor do Laborat\u00f3rio de Seguran\u00e7a e IA da Northwestern University, disse \u00e0 Rolling Stone<\/strong><\/em>que determinar se uma imagem foi gerada por IA come\u00e7a quebrando uma foto em componentes. Embora o resultado final possa parecer cr\u00edvel, frequentemente h\u00e1 pistas de que os objetos na foto n\u00e3o seguem as regras da f\u00edsica. Coisas como sombras podem ser um indicativo de que uma foto foi feita por IA, ou v\u00eddeos em que a fonte de luz parece imposs\u00edvel de obter. Outra pista importante \u00e9 observar claramente as transi\u00e7\u00f5es na foto, como onde os corpos das pessoas terminam e come\u00e7am, \u00e1rvores ou imagens de fundo.<\/p>\n \u201cEstamos procurando coisas que s\u00e3o dif\u00edceis para um deep fake acertar perfeitamente\u201d, diz ele.<\/p>\n Digamos que estou olhando para a orelha de uma pessoa e h\u00e1 um fundo confuso atr\u00e1s dela. A IA nem sempre percebe que uma orelha tem um limite n\u00edtido. Ela tem um fim claro. Ent\u00e3o, quando gera falsifica\u00e7\u00f5es, pode haver borr\u00f5es ali.<\/p><\/blockquote>\n Saining Xie<\/strong>, professor de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o da New York University, acrescenta que esse tipo de pensamento cr\u00edtico tamb\u00e9m pode ser aplicado a v\u00eddeos. \u201cProcure por detalhes realmente estranhos. Verifique escritas n\u00e3o naturais\u201d, diz ele. \u201cSe houver um espelho [ou] \u00e1gua, \u00e0s vezes h\u00e1 um reflexo distorcido, uma sombra desalinhada. Pause em diferentes quadros e procure por falhas, rostos distorcidos e fundos\u201d.<\/p>\n Embora conte\u00fado totalmente gerado por IA possa ser um problema, muitas pessoas n\u00e3o consideram que algumas imagens podem ter sido manipuladas em vez de criadas do zero, o que pode fazer as falsifica\u00e7\u00f5es parecerem ainda mais reais. Um dos melhores exemplos disso est\u00e1 em mensagens pol\u00edticas e desinforma\u00e7\u00e3o, que muitas vezes usam clipes de v\u00eddeo reais, mas substituem o \u00e1udio, ou mant\u00eam o \u00e1udio verificado enquanto alteram ligeiramente o que as pessoas est\u00e3o fazendo na tela. Esses microajustes podem ser mais dif\u00edceis de identificar, por isso os especialistas dizem que voc\u00ea deve observar v\u00eddeos de m\u00faltiplos \u00e2ngulos, mas, mais importante, ser c\u00e9tico.<\/p>\n \u201cMantenha uma mentalidade de pensamento cr\u00edtico\u201d, diz Liu<\/strong>. \u201cVerifique se a fonte \u00e9 confi\u00e1vel e pense: \u2018Qual poderia ser a inten\u00e7\u00e3o de quem est\u00e1 compartilhando isso? \u00c9 ganhar seguidores nas redes sociais ou promover algum produto?\u2019 Esteja atento \u00e0 inten\u00e7\u00e3o\u201d. \u00c0 medida que empresas de tecnologia continuam a investir bilh\u00f5es em avan\u00e7os de IA, fica claro que pode haver um futuro em que se torne incrivelmente dif\u00edcil identificar imagens geradas por IA de fotografias e v\u00eddeos reais. Em 27 de agosto, o Google<\/strong> lan\u00e7ou uma grande atualiza\u00e7\u00e3o de seu editor de fotos Gemini AI<\/strong>, que a empresa anunciou como tendo capacidade de renderiza\u00e7\u00e3o sofisticada.<\/p>\n \u201cIdentificar [IA] est\u00e1 ficando cada vez mais dif\u00edcil\u201d, diz Xie<\/strong>. \u201cSe voc\u00ea me perguntasse ontem, eu daria uma resposta diferente. Mas agora, o modelo do Google<\/strong> avan\u00e7ou para um novo n\u00edvel. Muitos desses instrumentos virais de inspe\u00e7\u00e3o podem n\u00e3o ser mais v\u00e1lidos\u201d.<\/p>\n \u00c9 aqui que a percep\u00e7\u00e3o p\u00fablica termina e a responsabilidade corporativa come\u00e7a. Todos os especialistas que conversaram com a Rolling Stone<\/strong><\/em> afirmam que as empresas por tr\u00e1s desses modelos de grande sucesso t\u00eam a responsabilidade de desenvolver t\u00e9cnicas de marca d\u2019\u00e1gua que indiquem explicitamente quando imagens foram feitas com seus modelos.<\/p>\n \u201cEsse tipo de autentica\u00e7\u00e3o precisa ser feito do lado da edi\u00e7\u00e3o de imagem, do provedor de gera\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m\u201d, diz Xie<\/strong>. \u201cMuitos provedores de gera\u00e7\u00e3o de imagens n\u00e3o oferecem esse servi\u00e7o. Mas acredito que, no futuro, as pessoas v\u00e3o se preocupar mais com responsabilidade e seguran\u00e7a, e [as empresas] v\u00e3o adicionar mais salvaguardas. Estou bastante otimista quanto a isso\u201d.<\/p>\n Liu<\/strong> observa que, embora o consumidor m\u00e9dio esteja preocupado em identificar imagens de IA, muitas empresas desenvolveram modelos de IA que podem identificar com precis\u00e3o quando uma imagem foi gerada ou manipulada, mas muitos n\u00e3o est\u00e3o dispon\u00edveis ao p\u00fablico.<\/p>\n Subrahmanian<\/strong> concorda que as empresas de tecnologia t\u00eam responsabilidade em identificar e rotular suas cria\u00e7\u00f5es de IA. Mas ele observa que, mesmo com mudan\u00e7as generalizadas, isso n\u00e3o se aplicaria a pessoas que usam seus pr\u00f3prios modelos ou modelos recentemente desenvolvidos. \u201cAcho que o n\u00famero de empresas de tecnologia que est\u00e3o lan\u00e7ando algoritmos para criar deep fakes est\u00e1, na verdade, come\u00e7ando a colocar marcas d\u2019\u00e1gua\u201d, diz Subrahmanian<\/strong>. \u201cMas [atores mal-intencionados] podem aproveitar essas coisas, e isso \u00e9 muito mais dif\u00edcil de regulamentar\u201d.<\/p>\n N\u00e3o h\u00e1 uma boa resposta sobre como manter as comportas da internet firmes contra as ondas de imagens geradas por IA. Haver\u00e1 outra praga de coelhinhos em trampolins que colocar\u00e1 aplicativos em p\u00e2nico, ou um v\u00eddeo de uma figura pol\u00edtica capaz de convencer algumas pessoas de algo totalmente improv\u00e1vel. Mas, diante desses avan\u00e7os, a melhor defesa do p\u00fablico contra a IA continua sendo o pr\u00f3prio pensamento cr\u00edtico.<\/p>\n \u201cNo fim das contas, grande parte do que voc\u00ea v\u00ea foi criada por estranhos, e \u00e9 preciso encarar essas imagens com o mesmo ceticismo que se teria diante de um pedido de dinheiro de algu\u00e9m desconhecido\u201d, afirma Subrahmanian<\/strong>. \u201cO senso comum ainda \u00e9 um recurso muito subestimado\u201d.<\/p>\n Este artigo foi originalmente publicado pela Rolling Stone EUA, por CT Jones, no dia 30 de agosto de 2025, e pode ser conferido aqui.<\/em><\/p>\n +++ LEIA MAIS: Meta cria chatbots de celebridades com conte\u00fado sexual n\u00e3o autorizado<\/strong><\/p>\nPense por literalmente mais de um segundo<\/h2>\n
Coloque seu chap\u00e9u de cr\u00edtico de arte<\/h2>\n
Pense em manipula\u00e7\u00e3o, n\u00e3o apenas gera\u00e7\u00e3o de IA<\/h2>\n
\u201cEstamos ativamente em uma era p\u00f3s-verdade. E precisamos mudar nossa mentalidade de que ver \u00e9 acreditar\u201d, acrescenta Xie<\/strong>. \u201cPara o usu\u00e1rio m\u00e9dio da internet, o padr\u00e3o deve ser o ceticismo\u201d.<\/p>\nEntenda o problema maior<\/h2>\n