C2PA: A nova fronteira da autenticação digital de imagens em tempos de IA

Postado em: 23/08/2024 | Por: Emerson Alves

Com a proximidade das eleições presidenciais nos Estados Unidos, cresce a preocupação com a autenticidade das imagens que circulam online, especialmente diante da crescente sofisticação das ferramentas de inteligência artificial (IA) generativa.

À medida que as eleições se aproximam, a internet tem sido inundada por imagens de figuras políticas como Donald Trump e Kamala Harris, muitas delas manipuladas ou totalmente geradas por IA. Essas imagens variam desde fotos aparentemente reais de eventos até cenas chocantes, como candidatos segurando armas ou participando de atividades controversas. A questão da autenticidade digital se torna cada vez mais crucial nesse cenário.

C2PA: Um padrão para garantir a autenticidade

Para combater a disseminação de imagens falsas, várias gigantes da tecnologia, como Microsoft, Adobe, e Google, uniram forças para criar o padrão C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Este padrão técnico permite que as imagens carreguem metadados detalhados sobre sua origem, facilitando a identificação de manipulações.

Andy Parsons, membro do comitê de direção da C2PA e diretor sênior da CAI na Adobe, comparou essas tecnologias de proveniência a um “rótulo nutricional” para o conteúdo digital. Assim como em alimentos, onde os rótulos informam sobre ingredientes e valores nutricionais, as Credenciais de Conteúdo fornecem transparência sobre a origem e a integridade das imagens digitais.

Implementação e desafios de adoção

Apesar das promessas, a implementação do C2PA enfrenta desafios significativos, principalmente em termos de interoperabilidade. Embora marcas como Sony e Leica tenham começado a incorporar assinaturas digitais baseadas no C2PA, a adoção por outras marcas de câmeras e smartphones ainda é limitada. Empresas como Apple e Google ainda não adotaram o padrão em seus dispositivos, o que limita o alcance da tecnologia.

Impacto da edição de imagens na autenticidade

Além da captura, a edição de imagens desempenha um papel fundamental na questão da autenticidade. Softwares como Adobe Photoshop e Lightroom já permitem a incorporação de dados de autenticidade, mas muitos outros aplicativos de edição populares, como Affinity Photo e GIMP, não oferecem suporte a soluções interoperáveis de metadados.

A empresa Capture One, por exemplo, está explorando a integração de recursos como o C2PA, buscando apoiar fotógrafos profissionais e amadores na luta contra a manipulação digital. A integração desses recursos em softwares de edição pode ser uma peça-chave para a popularização do padrão.

Exibição de metadados e acessibilidade

Mesmo quando uma câmera captura uma imagem com suporte ao C2PA, os dados de autenticidade nem sempre estão acessíveis ao público. Plataformas como X e Reddit ainda não exibem esses metadados de forma visível, o que dificulta a verificação das imagens compartilhadas. Além disso, veículos de mídia que apoiam o padrão, como o New York Times, não sinalizam consistentemente as credenciais de verificação após usarem o padrão para autenticar fotografias.

O sistema “Feito com IA” da Meta, por exemplo, foi criticado por aplicar rótulos de forma excessiva, inclusive em imagens com edições mínimas. A Meta ajustou seus rótulos para diminuir a ênfase no uso de IA, mas o caso ilustra as dificuldades na implementação de sistemas de autenticação.

Desafios e futuro da autenticação digital

Embora o sistema C2PA ofereça uma abordagem promissora para a autenticação de imagens, ele ainda enfrenta limitações. A eficácia do sistema depende da adoção por plataformas e dispositivos, e existem obstáculos, como a possibilidade de remoção de metadados através de capturas de tela. Segundo Mounir Ibrahim, diretor de comunicações da Truepic, a detecção de manipulação e geração de IA é, na melhor das hipóteses, probabilística.

Apesar dos desafios, o sistema de rotulagem criptográfica representa uma abordagem viável para identificar conteúdo autêntico, manipulado ou gerado artificialmente em larga escala. No entanto, para que essa tecnologia alcance seu potencial completo, será necessária uma adoção mais ampla e uma integração mais profunda em todas as etapas da criação, edição e distribuição de imagens digitais.