C2PA e SynthID: o que a marcação das imagens geradas muda para um editor

Uma imagem gerada por uma IA em 2026 já não é um ficheiro anónimo. Consoante o fornecedor, traz metadados assinados, uma marca de água invisível, ou ambos. Para um editor que ilustra os seus conteúdos com estas imagens, colocam-se duas perguntas: estas marcas sobrevivem à publicação, e dispensam-no de alguma coisa? A primeira depende da técnica. A segunda merece um não sem matizes.

Duas técnicas que não fazem a mesma coisa

A norma C2PA, sustentada por uma coligação que reúne, entre outros, a Adobe, a Microsoft, a Google, a OpenAI e a BBC, define os Content Credentials: um manifesto assinado criptograficamente, agregado ao ficheiro, que descreve a origem do conteúdo e as operações por que passou. Um leitor compatível pode verificar a assinatura e mostrar a proveniência. A força do C2PA é a sua precisão: diz quem produziu a imagem, com que ferramenta, e o que foi alterado desde então. A sua fraqueza é viver nos metadados: basta um recorte numa ferramenta não compatível, uma captura de ecrã ou simplesmente o upload numa plataforma que limpa os ficheiros, e o manifesto desaparece.

O SynthID, desenvolvido pela Google DeepMind, procede de outra maneira: a marca de água é inscrita nos próprios pixels, de forma impercetível, e foi concebida para resistir à compressão, ao recorte, à recodificação e à captura de ecrã. Não transporta um manifesto detalhado: permite a um detetor afirmar que o conteúdo foi produzido por uma ferramenta que aplica esta marca de água, e nada mais. A Google aplica-o às suas imagens, aos seus vídeos, aos seus conteúdos áudio e, desde o final de 2024, a texto. Já não é exclusivo da Google: a OpenAI adotou-o em maio de 2026 para as suas imagens e os seus conteúdos áudio.

Quem marca o quê em 2026

A OpenAI anunciou logo em 2024 a junção de Content Credentials C2PA às suas imagens, num artigo intitulado «Understanding the source of what we see and hear online», onde a própria empresa reconhece o limite: os metadados podem ser retirados, de forma voluntária ou não. É precisamente esse limite que mudou desde então: a documentação da OpenAI indica que as imagens geradas pelo ChatGPT, pelo Codex e pela sua API passaram a ter ao mesmo tempo metadados C2PA e uma marca de água SynthID, e que os seus conteúdos áudio têm uma marca inaudível. Limpar os metadados já não basta para apagar a proveniência de uma imagem da OpenAI. A Google marca as suas produções com o SynthID e aderiu ao C2PA. Os outros grandes fornecedores seguem trajetórias próximas, empurrados pelo artigo 50.º do regulamento europeu sobre a IA, que lhes impõe uma marcação legível por máquina com um prazo adiado para 2 de dezembro de 2026 no caso dos sistemas já em serviço, como explicamos no calendário do AI Act.

O movimento vai num único sentido: cada vez mais imagens geradas trarão uma marca sólida, e cada vez menos poderão passar por fotografias depois de uma simples limpeza de metadados. Um editor que construísse uma estratégia sobre a ideia de que «ninguém pode saber» já está enganado no que toca às imagens.

O que a marcação não muda: a obrigação de menção

Pesam aqui duas obrigações sobre dois atores que não convém confundir. A marcação legível por máquina é a obrigação do fornecedor do modelo. A menção visível, quando é devida, é a obrigação do editor que publica. A presença de uma marca de água SynthID ou de um manifesto C2PA numa imagem não dispensa o editor de assinalar um deepfake, e a sua ausência também não o desobriga. Os dois dispositivos são independentes.

No caso das imagens, a obrigação de menção do editor visa apenas os deepfakes: uma imagem gerada ou manipulada que se assemelhe a pessoas, objetos, lugares, entidades ou acontecimentos existentes e que possa dar a uma pessoa a impressão falsa de ser autêntica. Contam as cinco categorias: um produto é um objeto, uma marca é uma entidade. Uma ilustração abstrata, uma colagem editorial, um esquema, um visual manifestamente estilizado não entram nesta categoria. Uma fotografia realista de uma obra que nunca existiu, de um cliente que não existe ou de um produto num uso que ele não permite, sim.

O que um editor pode verificar por si

Duas verificações estão ao alcance de qualquer equipa. A primeira consiste em abrir uma imagem gerada numa ferramenta de leitura de metadados e procurar um manifesto C2PA: se estiver presente, sabe-se o que a imagem transporta e o que um terceiro poderá ler. A segunda consiste em repetir esse teste depois de a imagem ter passado pela cadeia de publicação real: exportação a partir da ferramenta de retoque, compressão pelo CMS, upload nas redes. Na maior parte das cadeias, o manifesto não sobrevive à segunda etapa. A constatação nada tem de tranquilizadora e deve orientar a produção: o que sobrevive é a marca de água nos pixels, e é essa que as ferramentas de deteção sabem ler. A proveniência de uma imagem gerada deve, portanto, ser tida como duradouramente detetável.

A regra de produção em vez da etiqueta

Etiquetar a posteriori é frágil: a menção tem de ser percebida na primeira exposição, e a imagem circula em suportes onde o texto que a acompanha está truncado ou ausente. As redes sociais cortam as legendas, os stories não as têm, as partilhas separam a imagem do seu contexto. Resolver a questão em cada suporte e em cada recorte é um trabalho sem fim.

A via sólida está a montante, sob a forma de uma regra de produção em três pontos:

1. Não fabricar realismo enganador. Nada de falso testemunho em fotografia, nada de falsa referência de cliente, nada de cena apresentada como um acontecimento real. Um estilo editorial assumido (colagem, ilustração, símbolo) é ao mesmo tempo mais distintivo e fica fora do âmbito do deepfake.
2. Conservar a proveniência quando ela existe. Não limpar os metadados C2PA no momento da exportação; não custam nada e documentam a boa-fé.
3. Registar a decisão. Para cada visual realista que ainda assim venha a ser produzido, a menção decide-se na criação e coloca-se onde é vista em primeiro lugar, em vez de ser acrescentada no momento da publicação num dado suporte.

A decisão que faz desaparecer a questão: não fotografar

Há uma forma de deixar de ter de decidir visual a visual: não produzir imagens figurativas de todo. Uma composição não figurativa, feita de formas, tramas, áreas de cor chapada e sobreposições, não pode, por construção, assemelhar-se a pessoas, objetos, lugares, entidades ou acontecimentos existentes. Não preenche, por isso, a definição de deepfake, que pressupõe precisamente essa semelhança e essa aparência de autenticidade. A questão da menção deixa de se colocar: o seu objeto não existe.

A mesma escolha cobre um segundo regime, que os concorrentes podem acionar muito mais depressa. O direito da publicidade enganosa visa a imagem tanto como as palavras, e um visual abstrato não afirma nada sobre o produto: não mostra um resultado, não mostra uma obra, não mostra um cliente. Uma única decisão de produção, tomada uma vez, põe os dois regimes fora de jogo para todos os visuais de um meio de comunicação.

Não sai de graça. Uma fotografia encenada lê-se de forma mais imediata, e alguns temas prestam-se mal à abstração. Em contrapartida, um meio de comunicação que publica todas as semanas deixa de ter revisão jurídica a fazer sobre as suas imagens, ganha uma identidade visual reconhecível em vez de imagens de banco intermutáveis, e deixa de depender da qualidade com que os modelos desenham rostos e mãos, que continua a ser o seu ponto fraco.

Ficam duas limitações. A abstração nada diz sobre o texto: uma afirmação falsa num artigo continua a ser enganadora, e uma alegação ambiental continua por documentar. E não dispensa a regra sobre os conteúdos de interesse público, que depende do texto e não da ilustração. Resolve o visual, e mais nada, mas resolve-o por inteiro.

O direito da publicidade aplica-se antes do AI Act

Um último ponto que as discussões sobre a marcação fazem esquecer: num visual comercial, o regime que se aplica primeiro não é o artigo 50.º, é o direito da publicidade enganosa, que existia muito antes da IA. Uma imagem que mostra um resultado que o produto não consegue dar é enganadora, tenha sido gerada ou fotografada. Em certos países, na Alemanha em particular, este regime é acionável por concorrentes em poucos dias, sem passar por uma autoridade. Dedicamos-lhe um artigo: «Publicar na Alemanha: a UWG bate antes do AI Act». É a melhor razão para adotar esta regra de produção.