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.
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.
Duas formas de enfrentar os deepfakes
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 em um caso como o de Paolla
Se uma foto original utilizada posteriormente em uma montagem tivesse sido autenticada antes da publicação, o registro poderia servir como uma referência técnica independente do conteúdo existente naquele momento. Isso permitiria verificar posteriormente se a imagem que passou a circular corresponde ao arquivo originalmente registrado 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 posteriormente, é possível verificar se ela corresponde ao conteúdo originalmente documentado ou se houve alterações.
Além do registro em blockchain, a plataforma utiliza padrões internacionais de autenticidade digital, mecanismos de rastreabilidade e marcação invisível para ampliar a capacidade de 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 utilizadas 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 utilizada 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.
