O caso da atriz Paolla Oliveira, que teve vídeos falsos criados com inteligência artificial, destaca que a melhor defesa contra deepfakes pode ser registrar a origem das imagens antes que sejam manipuladas. Uma startup brasileira criou uma ferramenta que autentica fotos e vídeos na blockchain, criando uma prova técnica do que é verdadeiro.
InspireIP
O relato de Paolla Oliveira sobre a circulação de vídeos pornográficos falsos produzidos com seu rosto colocou em evidência uma das consequências mais graves do avanço da inteligência artificial. Em reportagem exibida pelo Fantástico neste domingo (02), a atriz descreveu o impacto de receber conteúdos sexuais que atribuem a ela imagens, falas e situações que nunca existiram.
A investigação mostrou que o problema já não se limita a montagens rudimentares. Fotos antigas e recentes podem ser reutilizadas, rostos podem ser sobrepostos a outros corpos e vídeos podem reproduzir movimentos e características pessoais com aparência cada vez mais convincente.
- Deepfakes são vídeos ou imagens falsos criados com inteligência artificial que podem imitar o rosto e a voz de uma pessoa.
- O caso de Paolla Oliveira chamou a atenção para a violência digital que atinge famosas e anônimas.
- A autenticação na blockchain registra a origem do arquivo original, servindo como prova técnica.
- A ferramenta SIGNAIP também identifica se uma imagem foi criada por IA e qual foi usada.
- Detectar falsificações não é o bastante: é preciso provar qual era o conteúdo verdadeiro.
O avanço dessas falsificações impõe uma pergunta que vai além da capacidade de reconhecer uma montagem: como provar qual era a imagem verdadeira antes de ela ser manipulada
Durante anos, a corrida tecnológica concentrou esforços em descobrir se determinado conteúdo era falso. A próxima etapa pode ser ainda mais importante: demonstrar qual era o conteúdo verdadeiro.
É essa mudança de lógica que orienta a SIGNAIP, plataforma criada pela startup brasileira InspireIP. A tecnologia registra informações sobre autoria, procedência e integridade de imagens digitais em blockchain pública, criando um histórico auditável capaz de demonstrar quando o arquivo foi registrado, por quem e se o conteúdo consultado corresponde ao material documentado na origem.
A plataforma cria, assim, uma referência técnica verificável do conteúdo original antes de sua circulação. Isso não impede a produção de novas montagens, mas acrescenta uma evidência independente capaz de fortalecer a comprovação da origem do arquivo quando versões manipuladas passam a circular.
Como a tecnologia funciona na prática
Detectores de inteligência artificial analisam um conteúdo suspeito e estimam a probabilidade de ele ter sido gerado ou alterado por IA. A autenticação segue outra lógica: registra previamente informações sobre o arquivo original, criando uma referência técnica verificável antes da manipulação.
É essa a proposta da SIGNAIP. A plataforma registra autoria, procedência, integridade e o momento do registro, além de incorporar padrões internacionais de autenticidade digital, blockchain, mecanismos de rastreabilidade e marcação invisível.
"Durante muito tempo tentamos responder se uma imagem era falsa. Na era da inteligência artificial, a pergunta mais importante passa a ser outra: como provar qual era a verdadeira. A autenticação nasce justamente para responder a essa pergunta", afirma Caroline Nunes, fundadora da InspireIP, diretora da AbToken e advogada com LL.M. em Direito e Tecnologia pela Universidade do Sul da Califórnia (USC).
O que mudaria no caso de Paolla
Se uma foto original usada em uma montagem tivesse sido autenticada antes da publicação, o registro poderia servir como prova independente do que existia naquele momento. Isso permitiria verificar se a imagem que circulou depois é igual ao arquivo original ou se foi alterada.
A autenticação não impede a criação ou a circulação de um deepfake. Também não substitui perícia, investigação policial ou avaliação judicial. Mas fortalece a capacidade de demonstrar tecnicamente qual era o conteúdo original antes da manipulação.
"Nenhuma tecnologia séria pode prometer que um deepfake nunca será criado. O que podemos fazer é fortalecer a comprovação do conteúdo verdadeiro. Quando o original é autenticado antes da circulação, existe uma referência independente para diferenciá-lo de versões manipuladas. Assim, a vítima deixa de depender exclusivamente da própria palavra para demonstrar que aquela imagem não corresponde à realidade", acrescenta Caroline.
Na avaliação da InspireIP, a inteligência artificial ampliou a capacidade de produzir conteúdo em escala, enquanto os mecanismos para comprovar origem e integridade evoluíram em ritmo muito menor. Nesse cenário, tecnologias de procedência digital tendem a complementar os detectores de IA ao oferecer uma referência verificável do conteúdo original antes que ele seja alvo de manipulações.
Como funciona na prática
Ao registrar uma imagem, a SIGNAIP associa ao arquivo informações sobre autoria, procedência, integridade e o momento do registro, criando uma evidência técnica em blockchain pública.
Esse registro funciona como um histórico auditável. Se uma versão diferente da imagem surgir, é possível verificar se ela corresponde ao conteúdo original ou se foi alterada.
Além do registro em blockchain, a plataforma usa padrões internacionais de autenticidade digital, mecanismos de rastreabilidade e marcação invisível para preservar informações de procedência durante a circulação do conteúdo.
O problema vai além das celebridades
O caso de Paolla Oliveira ganhou repercussão nacional, mas a reportagem do Fantástico mostrou que a violência provocada pelos deepfakes não se restringe a pessoas públicas e também atinge mulheres anônimas e adolescentes.
Entre os casos apresentados está o de oito estudantes que tiveram fotos retiradas de perfis privados e usadas na criação de conteúdo pornográfico falso. Segundo a reportagem, o responsável era um colega próximo das vítimas e foi identificado durante a investigação com o auxílio de informações técnicas, como número de telefone e endereço IP, fornecidas pelo Telegram.
Os episódios mostram que esse tipo de crime não depende da exposição pública de uma celebridade. Uma foto compartilhada em uma conta privada também pode ser copiada, manipulada e usada sem autorização.
O que muda a partir de agora
A InspireIP prevê aplicações da SIGNAIP por veículos de comunicação, criadores de conteúdo, partidos políticos, empresas, escritórios jurídicos e organizações que dependem da autenticidade de imagens, vídeos e documentos digitais.
"A inteligência artificial ampliou nossa capacidade de produzir conteúdo, mas também aumentou a necessidade de comprovar sua origem. A procedência tende a deixar de ser um diferencial para se tornar parte da infraestrutura digital", conclui Caroline.
O caso de Paolla Oliveira mostrou que o desafio já não é apenas identificar um deepfake. É conseguir demonstrar, de forma independente, qual era o conteúdo original antes da manipulação.
Esse cenário ajuda a explicar o avanço de tecnologias voltadas à autenticidade digital. Em um ambiente em que qualquer imagem pode ser copiada, alterada e redistribuída em poucos minutos, registrar previamente sua origem passa a ser uma forma de preservar uma referência independente do conteúdo original.
