Uma imagem gerada por inteligência artificial pode passar por editores profissionais, perder seus metadados, ser convertida para outro formato e até receber filtros que alteram completamente sua aparência. Para qualquer pessoa, ela parece um arquivo comum.
Mas, em muitos casos, existe algo que continua presente.
Não é visível aos olhos humanos. Também não aparece nas propriedades do arquivo. Está embutido na própria estrutura matemática da imagem ou registrado em uma cadeia criptográfica de procedência.
É uma espécie de DNA digital.
Essa tecnologia, ainda pouco conhecida fora dos círculos de segurança da informação, começa a mudar a forma como governos, empresas de tecnologia e até tribunais enxergam fotografias, vídeos e documentos produzidos por inteligência artificial.
A pergunta que surge é inevitável: será possível apagar completamente essa identidade invisível?
A autópsia de um arquivo digital
Durante muitos anos, a principal forma de identificar a origem de uma fotografia eram os metadados EXIF. Eles registravam informações como modelo da câmera, data da captura e localização.
O problema é que esses dados são fáceis de remover. As grandes empresas de IA passaram então a investir em outra estratégia.
O Google desenvolveu o SynthID, um sistema que insere alterações praticamente imperceptíveis nos próprios pixels da imagem. Essas alterações funcionam como uma marca d’água invisível, resistente a edições moderadas.
Ao mesmo tempo, empresas como OpenAI, Adobe, Microsoft, Intel, Nikon, Canon, Leica e Sony passaram a apoiar o padrão C2PA.
Ao contrário do SynthID, o C2PA não altera necessariamente a imagem. Ele registra uma cadeia de procedência assinada digitalmente, informando onde aquele conteúdo nasceu, quais programas participaram da edição e quais modificações ocorreram ao longo do processo.
É a diferença entre colocar uma impressão digital dentro da fotografia e anexar um passaporte criptográfico ao arquivo. Quando tudo funciona corretamente, softwares especializados conseguem verificar essa procedência em poucos segundos.
O ponto que muda completamente a discussão
Existe, porém, um enorme obstáculo.
Todo esse sistema depende da colaboração das empresas. Modelos comerciais como ChatGPT, Gemini, Firefly e outros podem ser programados para adicionar essas assinaturas automaticamente.
Já o universo open source segue outra lógica.
Modelos como Stable Diffusion, Flux, SDXL e diversos forks distribuídos livremente podem ser executados localmente em qualquer computador equipado com uma placa de vídeo moderna. Nesses casos, não existe uma autoridade central obrigando a inserção de marcas invisíveis.
Também não existe um servidor validando a autenticidade do conteúdo. Na prática, duas pessoas podem produzir imagens quase idênticas. Uma delas carregará uma cadeia completa de procedência. A outra poderá nascer completamente anônima.
Esse é justamente o maior desafio enfrentado pelos reguladores. Como exigir identificação obrigatória de conteúdos produzidos por sistemas que qualquer usuário pode modificar livremente?
O desafio chega aos tribunais
A preocupação deixou de ser apenas acadêmica. A proliferação dos deepfakes já colocou peritos forenses diante de um novo tipo de investigação. Antes, especialistas procuravam sombras incoerentes, olhos desalinhados, dedos extras ou falhas de iluminação.
Agora, cresce a importância da análise do próprio arquivo digital. Ferramentas conseguem verificar assinaturas criptográficas, histórico de edição, integridade da cadeia de procedência e outras evidências técnicas. Isso não significa que um arquivo sem C2PA seja automaticamente falso.
Também não significa que um arquivo com C2PA seja verdadeiro por definição. Mas a existência de uma cadeia de autenticidade tende a aumentar significativamente a confiança na origem daquele conteúdo. Disputas judiciais envolvendo treinamento de modelos de IA também demonstram a importância da perícia técnica.
No processo movido pela Getty Images contra a Stability AI, uma das evidências apresentadas envolvia imagens geradas que ainda exibiam fragmentos borrados da marca d’água da Getty, sugerindo que fotografias protegidas por direitos autorais haviam sido utilizadas durante o treinamento do modelo.
O jogo de gato e rato
Como acontece em praticamente toda tecnologia de segurança, cada novo mecanismo de proteção gera imediatamente tentativas de contorná-lo.
Pesquisadores já demonstraram métodos capazes de enfraquecer algumas marcas invisíveis por meio de recompressões sucessivas, redimensionamentos extremos, adição de ruído ou alterações específicas em regiões da imagem.
Ao mesmo tempo, empresas desenvolvem algoritmos cada vez mais resistentes a esse tipo de ataque. É uma corrida semelhante à disputa histórica entre antivírus e criadores de malware. Nenhum lado permanece na liderança por muito tempo.
Uma nova internet baseada na procedência
O impacto pode ir muito além da perícia criminal. Grandes plataformas começam a discutir mecanismos capazes de destacar conteúdos cuja origem possa ser comprovada.
No futuro, não seria surpreendente que fotografias, vídeos e documentos assinados digitalmente recebessem maior credibilidade em redes sociais, mecanismos de busca e plataformas jornalísticas. O objetivo não seria impedir a criação de conteúdos por inteligência artificial. Seria tornar transparente sua origem. A lógica deixa de ser “proibir” e passa a ser “informar”.
Afinal, é possível apagar completamente essas marcas?
Depende.
Se a imagem foi produzida por um sistema aberto que nunca adicionou qualquer marca de procedência, provavelmente não haverá nada para remover. Se ela contém apenas metadados, bastam poucos segundos para eliminá-los.
Já marcas invisíveis inseridas diretamente na estrutura da imagem podem sobreviver a diversas edições, embora algumas técnicas consigam reduzir sua eficácia. No caso das cadeias criptográficas de procedência, qualquer alteração significativa normalmente rompe a assinatura digital, tornando evidente que o arquivo deixou de corresponder ao original.
Em outras palavras, a tecnologia talvez nunca impeça completamente a falsificação. Mas pode tornar muito mais fácil responder a uma pergunta que será cada vez mais importante na era da inteligência artificial:
“De onde veio este arquivo?”
Essa resposta pode valer mais do que a própria imagem.
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