Em 2026, é muito difícil distinguir se aquele vídeo de gatos fazendo algo aparentemente incomum é verdadeiro ou se é gerado por inteligência artificial. Nem sempre a busca por falhas óbvias ajuda a identificar, e nem todo mundo tem olhos treinados o bastante para distinguir, ainda mais com a evolução das ferramentas. Se você já não acredita mais nos seus olhos para nada, não tema: é possível identificar se um vídeo ou foto foi feito por IA de maneira até simples, se você puder tirar um tempo para isso.
Enquanto a maioria das pessoas procura por erros óbvios, como mãos com seis dedos ou dentes bizarros, Hany Farid, cientista da Universidade da Califórnia e conhecido como o padrinho da perícia digital, publicou um estudo sobre uma abordagem para desmascarar falsificações: a física do mundo real.
Farid atua há mais de duas décadas na linha de frente da análise de imagens e percebeu que técnicas antigas de detecção estão cada vez mais obsoletas. Antes bastava procurar por rastros de pixels ou ruídos específicos dos sensores de câmeras para identificar se uma imagem era real, mas as IAs atuais aprenderam a imitar esses ruídos e inutilizaram essa técnica.
Então, o jeito é observar as leis da natureza, um ponto em que a inteligência artificial ainda não aprendeu a imitar de maneira precisa.
Como identificar manipulações usando física e geometria
Podemos definir a IA generativa atualmente como um papagaio visual: ela reproduz padrões estatísticos de bilhões de imagens, mas não compreende as regras matemáticas e físicas do mundo tridimensional.
Para detectar uma fraude, os especialistas recomendam analisar os seguintes elementos:
- Sombras e iluminação: a IA frequentemente falha ao calcular como a luz deve interagir com múltiplos objetos em uma cena. Sombras que apontam para direções conflitantes ou a ausência de reflexos corretos em superfícies espelhadas são os maiores delatores de uma imagem falsa. “A IA generativa não sabe sobre física, não sabe sobre geometria, e faz todo tipo de loucura”, explicou Farid.
- A dinâmica das explosões: em vídeos de conflitos globais, a IA tende a ser dramática demais. Explosões geradas por computador costumam ter excesso de fogo e fumaça muito ondulada, que parecem cenas de filmes de Hollywood, em vez da física bruta e rápida de uma detonação real.
- Escala e tempo (matemática básica): Em vídeos, é possível usar o som e a escala para validar a cena. Se um objeto tem um tamanho conhecido, pode-se calcular a que distância a câmera estava com base nos pixels que o objeto ocupa na tela. Se medir o tempo entre o clarão de um evento e a chegada do som ao microfone, calcula-se a distância pela velocidade do som. Se os dois cálculos de distância não baterem, o vídeo é falso.
A psicologia da dúvida: o estudo sobre a nossa percepção
Ironicamente, a qualidade dos deepfakes criou um novo problema psicológico para os investigadores. Farid e sua esposa, Emily Cooper, cientista de visão computacional da UC Berkeley, conduziram estudos sobre como os humanos julgam se um vídeo é falso.
A conclusão é surpreendente: quanto mais tempo as pessoas têm para assistir a um vídeo gerado por IA, melhores elas se tornam em identificá-lo, pois notam os pequenos erros aos poucos. No entanto, quando o vídeo é real, as repetições não aumentam a confiança do observador. Pelo contrário, gera paranoia.
“Se algo é real, você olha, olha, olha, olha, e nunca vê o artefato, então você nunca chega a um ponto de alta confiança”, esclareceu Cooper. Com o nível de sofisticação atual, “é realmente muito difícil convencer a si mesmo de que algo é real”.
O estudo de caso: o míssil Tomahawk no Irã
O método de Farid foi testado ao limite em março, quando um vídeo que mostra a queda de um míssil sobre uma escola em Minab, no sul do Irã, circulou nas redes (acima). O governo dos EUA negou o ataque, mas o vídeo, de baixa resolução, mostrava a silhueta de um míssil Tomahawk norte-americano.
Farid foi chamado para verificar a autenticidade das imagens, nas quais o míssil aparece por somente cinco quadros consecutivos. “Um, dois, três, quatro, cinco, bum. É só isso que você tem”, observou o especialista. Ele notou que adicionar aquela silhueta exigiria apenas “10 minutos no Photoshop”.
Com a física, o vídeo foi validado. Um míssil Tomahawk é autopropelido, mas na curta distância mostrada antes do impacto, ele deveria cair em linha reta, e quando Farid sobrepôs os cinco quadros digitalmente, a trajetória de queda era perfeita.
Além disso, o tamanho do míssil na tela, de 46 pixels, indica uma distância de 100 metros da câmera, enquanto o tempo entre o flash da explosão e o som do estrondo é de um terço de segundo, o que confirma esse afastamento. O vídeo é autêntico porque a física é complexa demais para ser forjada por uma agência de notícias que espalha desinformação. Foi um ataque real que deixou mais de 150 mortos.
Por que não usar IA para combater a própria IA?
Muitos pesquisadores tentam desenvolver programas de IA treinados para detectar fotos falsas, como a ferramenta deepfake-o-meter. Embora essas tecnologias já superem a capacidade humana média, Farid rejeita essa abordagem porque a considera uma falha intelectual e um problema prático.
“Você diz ‘não sei como resolver isso. Tudo o que posso fazer é coletar alguns dados e deixar a IA descobrir'”, criticou Farid. Para ele, o sistema judicial e o jornalismo exigem explicações lógicas e rastreáveis, não apenas porcentagens. “Não é certo entrar num tribunal e dizer: ‘bem, Meritíssimo, acho que isso é falso porque a máquina me disse'”.
Com a escala fenomenal de vídeos no YouTube, TikTok e fotos no Instagram e X/Twitter, a guerra contra a manipulação visual está longe do fim. Mas o foco de Farid não é criar um sistema impenetrável, e sim encarecer o custo da mentira.
“Toda vez que saio de casa, eu tranco a porta da frente. Isso impede 99,99% das pessoas de invadirem minha casa, mas não um chaveiro profissional.” Há 20 anos, Farid atua como o chaveiro que tranca as portas da nossa percepção — e a IA não vai fazê-lo parar.
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