Ferramenta baseada em Inteligência Artificial auxilia na identificação de imagens manipuladas e reforça o combate à desinformação eleitoral

O avanço recente das tecnologias de inteligência artificial generativa tornou mais simples a criação de imagens altamente realistas, incluindo representações falsas de pessoas reais. Embora essas ferramentas apresentem aplicações legítimas em diferentes áreas, seu uso indevido pode favorecer a disseminação de desinformação, manipulação de conteúdo e propagação de notícias falsas, especialmente em contextos sensíveis como processos eleitorais.

Com o objetivo de enfrentar esse desafio, pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Matemática Científica e Computacional (GPMCC) apresentaram, no 4º Science Business and Connections (4SBC), um projeto que propõe o desenvolvimento de uma ferramenta personalizada capaz de identificar se imagens do rosto de uma pessoa específica foram geradas ou manipuladas por inteligência artificial. A solução busca atuar como um mecanismo adicional de verificação de autenticidade visual, contribuindo para reduzir riscos associados ao uso malicioso de conteúdos sintéticos.

A principal estratégia adotada pelo projeto consiste em utilizar a própria inteligência artificial para detectar padrões característicos deixados por sistemas generativos. Para isso, são empregados métodos modernos de deep learning combinados com características biométricas faciais, permitindo que o sistema aprenda diferenças sutis entre imagens autênticas e conteúdos produzidos artificialmente.

Nos experimentos realizados até o momento, a ferramenta alcançou aproximadamente 95% de acerto em imagens inéditas, ou seja, imagens que não foram utilizadas durante o processo de treinamento do modelo. Os resultados indicam potencial para aplicações em cenários que demandam verificação de autenticidade visual, incluindo monitoramento de desinformação digital e apoio à integridade de conteúdos compartilhados em ambientes online.

O projeto, que é desenvolvido no Laboratório de Matemática Científica e Computacional (LMCC), é coordenado pelo Prof. Michael Macedo Diniz e conta com três bolsistas de iniciação científica — incluindo bolsas do CNPq (Pibic e Pibit) e uma institucional. Os pesquisadores envolvidos acreditam que tecnologias desse tipo podem se tornar importantes aliadas na proteção da democracia, contribuindo para fortalecer a confiança na informação e preservar a integridade do debate público, particularmente em períodos eleitorais.