A partir de 2 de agosto, entrarão em vigor as primeiras regulamentações que exigem que os desenvolvedores de inteligência artificial incorporem informações sobre a origem das imagens e ofereçam ferramentas para verificar se imagens, vídeos e áudios foram criados ou modificados usando IA.
Sempre que fotos, vídeos ou gravações de áudio impactantes circulam, surge a mesma pergunta: são reais ou foram criados com inteligência artificial (IA)? Para o público da Europa e do Estado da Califórnia, nos Estados Unidos, parte desta resposta estará mais próxima a partir de 2 de agosto.
Neste dia entram em vigor as primeiras regulamentações exigindo que as empresas informem o público sobre o papel da IA na geração ou manipulação de conteúdo digital. Além disso, já existem indícios de que essas regras poderão influenciar outras jurisdições ao redor do mundo.
No entanto, saber que o conteúdo foi gerado ou modificado usando IA não resolve, por si só, os problemas da desinformação ou da perda de confiança pública nas informações que consome. Uma grande quantidade de conteúdo ainda é capturada e manipulada manualmente.
De fato, alguns especialistas alertam que rotular apenas o conteúdo gerado por IA — uma espécie de “rótulo nutricional digital” — pode distorcer a percepção do público sobre o restante do conteúdo que circula online. Nesta fase de transição, a resposta será necessariamente parcial e apresentará desafios.
A partir dessa data, as principais empresas de desenvolvimento de IA terão que oferecer ao público ferramentas que permitam responder a uma pergunta cada vez mais comum: este conteúdo foi gerado por IA? Muitas empresas, incluindo Google, OpenAI , Microsoft e Meta, já começaram a se movimentar nessa direção.
Na Califórnia, a obrigação decorre da Lei de Transparência da IA do estado, enquanto na Europa está estabelecida no Artigo 50 da Lei de Inteligência Artificial.
Na preparação para esta data crucial, em coordenação entre as duas jurisdições, pesquisadores do norte da Europa publicaram um estudo demonstrando que a confiança pública nas marcas jornalísticas aumentou quando estas incorporaram etiquetas de origem digital nas imagens das notícias.
“Mostramos que enfatizar a veracidade do conteúdo midiático por meio de rótulos de fonte melhora a credibilidade do conteúdo, o que, por sua vez, fortalece a confiabilidade da fonte”, afirmaram os autores do estudo, ligados ao MediaFutures, o Centro de Pesquisa em Tecnologia e Inovação para Mídia Responsável da Universidade de Bergen (Noruega) e à Escola de Pesquisa em Comunicação da Universidade de Amsterdã.
“Em particular, descobrimos que a informação da fonte tem um impacto maior na confiança em fontes jornalísticas que inicialmente eram percebidas como menos confiáveis. Isso provavelmente ocorre porque há mais espaço para construir confiança em comparação com veículos de grande reputação, como a BBC News”, acrescentaram os pesquisadores no resumo do estudo.
Grande parte da legislação atualmente em desenvolvimento em diversos países se limita, por ora, a exigir transparência quanto à origem do conteúdo sintético gerado por inteligência artificial. No entanto, a Califórnia foi além: a lei estipula que os criadores de conteúdo real também podem incorporar voluntariamente rótulos de origem, como etapa final na transição para um ecossistema digital mais transparente.
Mesmo na Califórnia, a incorporação de metadados e etiquetas para conteúdo autêntico é o passo mais recente em um processo que visa construir um ecossistema com informações abrangentes sobre a origem do conteúdo digital.
Christoph Trattner, professor da Universidade de Bergen e um dos autores do estudo sobre confiança pública, explicou que rotular apenas o conteúdo gerado por IA, e não o conteúdo autêntico, pode ter consequências indesejadas.
“Um dos riscos durante esse período de transição é que o público comece a interpretar a ausência de um selo como prova de que o conteúdo é autêntico”, observou ele em respostas enviadas por e-mail.
O pesquisador acrescentou que as credenciais de conteúdo não devem ser entendidas simplesmente como “rótulos de IA”, já que conteúdo sem identificação não é necessariamente autêntico ou verificado.
“O valor a longo prazo dessas etiquetas de procedência reside em comunicar tudo o que se sabe sobre a origem e o histórico de edição do conteúdo, independentemente de ter sido gerado sinteticamente ou capturado no mundo real”, disse Trattner. “Caso contrário, o sistema poderia inadvertidamente criar uma falsa dicotomia entre uma ‘IA etiquetada’ e uma ‘realidade não etiquetada’.”
Segundo o acadêmico norueguês, para que o sistema funcione corretamente, os rótulos devem estar presentes em todos os tipos de conteúdo. Isso permitiria aos usuários avaliar o nível de confiabilidade de cada informação com base na qualidade e quantidade de dados disponíveis sobre sua fonte.
“Do meu ponto de vista, o caminho a seguir exige uma adoção muito mais ampla por parte de câmeras, ferramentas de edição e plataformas de distribuição. Também exige uma comunicação mais clara sobre o que a ausência de uma etiqueta significa — e o que não significa — bem como o desenvolvimento de interfaces que ofereçam um resumo claro para o público em geral, sem impedir que jornalistas e usuários avançados examinem o registro completo de procedência”, concluiu.
Além da entrada em vigor dessas regulamentações, já existe um conjunto de iniciativas que antecipam um ecossistema digital com cada vez mais informações sobre a origem e a natureza do conteúdo.
Embora algumas empresas tenham desenvolvido suas próprias soluções — como o SynthID do Google ou as marcas d’água incorporadas aos serviços de IA da Alphabet — a maioria dos avanços converge para o padrão promovido pela Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), com o apoio da Content Authenticity Initiative (CAI), uma aliança composta por mais de 6 mil organizações de diferentes setores da atividade econômica.
O padrão C2PA atende aos requisitos estabelecidos pelas regulamentações europeias e californianas, pois é interoperável, confiável, robusto e amplamente adotado por diversas partes interessadas no ecossistema digital. Embora não seja mencionado explicitamente nos textos legais, foi reconhecido durante o processo de desenvolvimento de padrões como o único padrão que atualmente satisfaz esses requisitos.
Durante o primeiro semestre deste ano, tanto o Google quanto a OpenAI anunciaram ferramentas que permitem aos usuários detectar informações de origem incorporadas em conteúdo gerado por seus sistemas. No caso do Google, esse recurso estará disponível por meio do Gemini e, em breve, também no Chrome e seu mecanismo de busca. A OpenAI , por sua vez, adicionou um hiperlink específico para acessar essas informações.
O Google também informou que a Meta — com a qual compartilha responsabilidades no comitê diretivo do C2PA — começará a exibir no Instagram as informações de origem geradas por câmeras compatíveis com esse padrão, como o Pixel 10, o primeiro telefone da empresa a incorporá-lo de forma nativa.
Ao anunciar essas medidas, Laurie Richardson, vice-presidente de Confiança e Segurança do Google, reafirmou o compromisso da empresa em adotar o C2PA como um padrão global.
“Estamos usando cada vez mais as Credenciais de Conteúdo C2PA em ferramentas de mídia generativa. É o padrão da indústria para entender como o conteúdo foi criado e modificado, com ou sem inteligência artificial”, disse Richardson. “O Pixel 10 foi o primeiro smartphone a oferecer Credenciais de Conteúdo para imagens do seu aplicativo de câmera nativo, e em breve expandiremos essa tecnologia para incluir vídeos no Pixel 8, 9 e 10.”
Os avanços anunciados pelo Google e pela OpenAI estão alinhados com as regulamentações que começarão a vigorar na Califórnia e na Europa, embora já estejam disponíveis para usuários em diversos países que ainda não possuem esse tipo de legislação.
Durante o primeiro semestre de 2026, a Transparency Coalition — organização que monitora a evolução da legislação relacionada à inteligência artificial nos Estados Unidos — apresentou quatro projetos de lei para abordar diferentes aspectos regulatórios. Um deles propõe a rotulagem e a marcação obrigatórias de conteúdo gerado por IA, em termos muito semelhantes às regulamentações já aprovadas nos estados do Arizona e de Washington.
“A desinformação, o engano, a fraude e a difamação online proliferaram desde o surgimento das ferramentas de inteligência artificial generativa”, afirmou a Transparency Coalition, justificando a necessidade desse modelo legislativo. O documento concluiu acrescentando: “Exigir a identificação de imagens e vídeos gerados por IA é uma medida de bom senso que pode ser implementada com a tecnologia atualmente disponível”.
Datas das principais regulamentações
2 de agosto de 2026: A Lei de Transparência da IA da Califórnia e as disposições da Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, em particular o Artigo 50, entram em vigor.
A entrada em vigor da regra californiana, originalmente prevista para 1º de janeiro de 2026, foi adiada para 2 de agosto para coincidir com a aplicação do regulamento europeu. A partir dessa data, os sistemas de inteligência artificial que geram conteúdo digital devem incorporar informações sobre sua origem e oferecer aos usuários ferramentas que lhes permitam verificar se o conteúdo foi criado usando IA.
1º de janeiro de 2027: A Lei de Transparência de IA da Califórnia exigirá que plataformas digitais e redes sociais exibam ou forneçam acesso às informações de origem quando estas acompanharem o conteúdo digital.
2 de fevereiro de 2027: A Lei 1786 do Senado do Estado do Arizona, já aprovada e promulgada pelo governador, exige que os serviços de inteligência artificial generativa sediados naquele estado incorporem informações de proveniência ao conteúdo de imagem, vídeo e áudio que produzem. Nesse mesmo dia, a Lei 1170 do Estado de Washington, aprovada e promulgada pelo governador, também entrará em vigor. Ela exige que os serviços de IA generativa identifiquem conteúdos de áudio, vídeo e imagem quando técnica e comercialmente viável, e que disponibilizem ferramentas ao público para verificar a fonte dessas informações.
1º de janeiro de 2028: A Lei de Transparência de IA da Califórnia exigirá que os fabricantes de dispositivos de captura — câmeras fotográficas, câmeras de vídeo e gravadores de áudio — sediados naquele estado incorporem a tecnologia necessária para identificar o conteúdo por meio de metadados, marcas d’água ou outros mecanismos de informação de procedência.
Ferramentas para verificar credenciais de conteúdo C2PA
Essas plataformas permitem verificar a presença de credenciais de conteúdo C2PA para determinar a origem das imagens, se foram geradas por inteligência artificial ou capturadas com câmeras compatíveis com o padrão C2PA.
Visualizador C2PA (SSL.com): Permite gerar uma imagem com OpenAI e visualizar as credenciais de conteúdo incorporadas para verificar sua origem.
Autenticidade do conteúdo da Iniciativa de Autenticação de Conteúdo (CAI): Uma ferramenta da Iniciativa de Autenticação de Conteúdo que permite inspecionar as credenciais de origem de imagens e outros conteúdos digitais.
OpenAI Verify: serviço da OpenAI para verificar as informações de origem incorporadas no conteúdo gerado por seus modelos.
Autenticidade de conteúdo da Adobe: Este recurso permite inspecionar as credenciais de conteúdo de imagens digitais. Além disso, os autores podem assinar digitalmente suas fotografias para verificar sua autoria e indicar que seu trabalho não deve ser usado para treinar modelos de inteligência artificial.
Este artigo foi traduzido pelo Google Tradutor e revisado pela editora do Observatório da Imprensa, Denize Bacoccina.
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John Reichertz é Consultor na América Latina da CAI (Content Authenticity Initiative).