Após a inteligência artificial generativa entrar numa fase de aplicação em larga escala, a marcação de IA deixou de ser apenas um sinal no canto das imagens ou um logótipo nos vídeos, evoluindo gradualmente para uma infraestrutura de rastreio de conteúdos. Google e Anthropic apresentaram, em agosto de 2026, propostas em direções diferentes: a primeira enfraqueceu as marcas visuais de conteúdos gerados, enquanto a segunda introduziu características estatísticas difíceis de detectar no processo de geração de texto do modelo Claude. Ambas as empresas estão, na verdade, a lidar com a mesma questão, que é a quem devem ser apresentadas as informações de identidade da IA quando o conteúdo gerado se torna cada vez mais difícil de distinguir da criação humana, e como equilibrar a experiência de criação com a verificação da origem.
A Google não abandonou a identificação de conteúdos ao reduzir a marcação visível. O SynthID não tem como principal objetivo permitir que as pessoas reconheçam imediatamente o conteúdo gerado por IA, mas sim incorporar sinais digitais invisíveis em imagens, vídeos e áudios. Nos últimos anos, a Google tem expandido continuamente as ferramentas de verificação relacionadas e, em 2026, conectou a capacidade de verificação do SynthID a produtos como pesquisa e Chrome, ao mesmo tempo que promove o padrão de certificação de conteúdo C2PA. O foco atual está em saber se a marcação visível deve tornar-se a aparência padrão do conteúdo gerado por IA, e não se o mecanismo de identificação deve ser mantido.
Os dois serviços têm propósitos diferentes: um para notificação imediata e outro para rastreio a longo prazo, e os conceitos não são os mesmos.
Marcas visíveis podem informar de forma simples e direta os consumidores de que a obra não é uma fotografia tradicional ou uma ilustração manual, mas à medida que a IA se torna amplamente utilizada em design publicitário, fotografia comercial, produção audiovisual, criação em redes sociais e design profissional, o conteúdo gerado já não é sinónimo de produtos de baixa qualidade. Se cartazes comerciais, conceitos de filmes ou vídeos profissionais forem cobertos por marcas grandes e visíveis a longo prazo, isso pode afetar a integridade visual da obra. A Google, portanto, explora uma experiência em camadas: imagens geradas por utilizadores gratuitos e utilizadores do Google AI Pro mantêm a identificação visível, enquanto utilizadores do Google AI Ultra e cenários profissionais como o Google AI Studio podem obter imagens sem marcas visíveis, mas o SynthID ainda está presente.
Isso significa que o sistema separa o tratamento de marcas visíveis para visualização humana e sinais para deteção por máquinas.
Google separa a identificação visível da verificação por máquinas
Observando o ecossistema de produtos da Google, esta disposição tem uma continuidade clara. A empresa possui simultaneamente Gemini, pesquisa, Chrome, YouTube, Android, e uma variedade de ferramentas voltadas para criadores e empresas. O seu objetivo não é apenas adicionar etiquetas visíveis a cada obra gerada por IA, mas sim estabelecer um sistema de identidade de conteúdo que abranja geração, disseminação, pesquisa e verificação. A Google espera que a marcação se torne, no final, uma informação semelhante a um cartão de identidade digital, e não um adesivo colado na superfície da obra. O SynthID insere precisamente esta informação de identidade no interior do conteúdo, permitindo que a obra mantenha pistas de origem legíveis por máquinas, mesmo que a imagem permaneça limpa.
A marcação de texto do Claude utiliza um mecanismo diferente. Quando o modelo de linguagem gera frases, normalmente faz escolhas probabilísticas entre várias palavras que são semanticamente razoáveis e gramaticalmente corretas; modelos tradicionais selecionam uma delas com base em um mecanismo de amostragem; a proposta da Anthropic utiliza chaves criptográficas, combinando o texto gerado anteriormente, para aplicar um leve viés estatístico nas escolhas de menor risco. Uma única palavra não tem significado identificável, mas se o viés aparecer repetidamente em um texto longo, pode formar um padrão estatístico reconhecível. O leitor comum não perceberá, e a experiência de leitura não mudará significativamente; a parte que possui o mecanismo de deteção correspondente pode estimar a probabilidade de que o texto tenha sido gerado ou editado pelo Claude.
Este design transforma a marcação de IA de um rótulo visual em uma verificação estatística. A Anthropic aponta que o mecanismo não adiciona tokens adicionais à geração e não deve afetar significativamente a criatividade, precisão e legibilidade. O seu objetivo não é identificar a identidade do autor, mas sim determinar se o Claude pode ter participado na geração ou edição do conteúdo, portanto, não pode ser visto como uma ferramenta infalível de deteção de mentiras da IA. Se o texto for levemente corrigido por humanos, ainda pode manter alguns sinais; após uma reescrita substancial, os padrões estatísticos originais podem ser destruídos. Códigos, fórmulas matemáticas e afirmações de fatos altamente certos também carecem de espaço suficiente para escolhas livres, dificultando a formação de sinais fortes.
Em outras palavras, os resultados da deteção podem apenas fornecer evidências probabilísticas, não podendo provar isoladamente a origem do texto.
Anthropic transforma escolhas de geração de texto em sinais estatísticos
As propostas da Google e da Anthropic não são contraditórias. Ambas as empresas acreditam que o conteúdo gerado por IA precisará, no futuro, de ter informações de origem que sejam identificáveis e verificáveis, mas a compreensão do nível em que a identificação deve ocorrer é diferente. O valor comercial de imagens, vídeos e música depende fortemente do efeito final apresentado, e marcas visíveis podem prejudicar diretamente a obra, portanto a Google tende a separar a experiência do utilizador do rastreio de conteúdos, permitindo que os utilizadores vejam obras limpas, enquanto as máquinas leem identidades ocultas. O texto, por outro lado, é naturalmente adequado para ser copiado, colado, modificado e redistribuído, e a marcação “Este texto foi gerado por IA” é fácil de remover durante o processo de cópia, por isso a Anthropic incorpora diretamente o sinal no processo de geração do modelo.
As duas estratégias apontam na mesma direção de desenvolvimento: a marcação de IA não deve ser apenas um rótulo adicional, mas sim parte integrante do conteúdo. O artigo 50 da proposta de lei da União Europeia sobre Inteligência Artificial também exige que os sistemas de inteligência artificial que geram áudio, imagens, vídeos ou conteúdos textuais sintéticos sejam marcados de forma legível por máquinas, para que possam ser identificados como conteúdos gerados ou manipulados artificialmente. As tecnologias relevantes devem ter, tanto quanto possível, eficácia, interoperabilidade, robustez e fiabilidade, podendo utilizar métodos como marcação, metadados, provas de origem criptográficas, registos ou impressões digitais. Para textos gerados ou modificados por IA que fornecem informações de interesse público, as regras, em princípio, exigem divulgação, mas aqueles que foram revisados ou editados por humanos e que são responsáveis pela edição podem ser isentos.
Os requisitos regulatórios, portanto, explicam a razão pela qual a marcação de IA passou de um nível experimental para um nível de produto em 2026, mas a legislação não estipula que todos os conteúdos devem utilizar uma marcação uniforme e visível, mas sim reconhece que diferentes tipos de conteúdo podem utilizar diferentes tecnologias. A estratégia multimédia da Google e a proposta de texto da Anthropic estão a desenvolver-se precisamente sob esta flexibilidade. A Google foca-se em relegar a marcação visível a um segundo plano, enquanto mantém a verificação por máquinas com o SynthID; a Anthropic utiliza o viés de escolha durante o processo de geração para deixar características estatísticas no texto que não afetam a leitura.
Ambas tentam permitir que o conteúdo gerado por IA mantenha liberdade criativa suficiente, ao mesmo tempo que preservam a origem rastreável e os registos de modificação.