OpenAI e Meta aos juízes dos EUA: os deepfakes não poderão ser detectados com certeza
Diante dos juízes federais americanos, responsáveis da OpenAI e da Meta explicaram por que reconhecer conteúdos gerados por IA está cada vez mais difícil. Veja o que isso pode mudar para quem precisa usar fotos e vídeos como prova.
Atualizado em
Em 15 de outubro de 2026, em Boston, representantes da OpenAI e da Meta falaram ao Advisory Committee on Evidence Rules, o comitê da Judicial Conference dos Estados Unidos que prepara as regras federais sobre provas. Shira Anderson, da OpenAI, disse não acreditar que vá existir um método científico para detectar imagens geradas por IA, e Devin Norder, da Meta, afirmou que o conteúdo dos modelos recentes é indistinguível do autêntico para uma pessoa (Reuters). A TrueScreen certifica fotos, vídeos e áudios no momento da captura, com metodologia forense, para que a autenticidade de uma prova possa ser demonstrada desde a origem.
Em resumo
- Em 15 de outubro de 2026, em Boston, Shira Anderson (OpenAI) disse ao Advisory Committee on Evidence Rules não acreditar que haverá um método científico para detectar imagens geradas por IA (Reuters).
- Segundo Shira Anderson (OpenAI), cada empresa usa a própria marca d’água e não existe um método universal para verificá-las (Investing.com, 15/10/2026). Para a TrueScreen, a ausência de marca é informação que falta, não a prova de um falso nem de um original.
- A regra 901(c), rascunho de trabalho do comitê americano, pede a quem contesta uma prova como deepfake elementos suficientes e, depois, a quem a apresentou que demonstre que é mais provavelmente autêntica; não foi aprovada nem publicada para comentários (pauta do comitê, outubro de 2026).
- Em Portugal (Código Civil, art. 368.º) e no Brasil (Código Civil, art. 225), fotos e vídeos fazem prova plena enquanto a parte contrária não impugnar a sua exatidão; no Brasil, fotografias digitais impugnadas exigem autenticação eletrônica ou perícia (CPC, art. 422, § 1º).
- No Regulamento eIDAS, o artigo 35.º dá ao selo eletrônico qualificado a presunção de integridade e de origem dos dados, e o artigo 41.º dá ao carimbo do tempo qualificado a presunção de exatidão da data e da hora; não a presunção de que a cena mostrada seja verdadeira.
931
juízes federais de primeira instância responderam à pesquisa do Federal Judicial Center (taxa de resposta de 45%)
15
desses juízes tinham enfrentado uma contestação de prova como deepfake
82%
dos que nunca a enfrentaram exigiriam uma demonstração inicial antes de examinar a alegação de falsificação
O que se ouviu em Boston pode mudar a pergunta que importa em um processo: se a detecção não é confiável, desmascarar o falso vira uma defesa mais fraca, e o que resta é poder demonstrar que a sua prova é autêntica desde que foi adquirida. É o problema dos deepfakes como prova, agora discutido diante dos juízes também por uma consultora da OpenAI e por uma diretora da Meta. A TrueScreen parte dessa premissa: em vez de depender de uma estimativa posterior sobre um arquivo gerado por IA, certifica como e quando ele foi adquirido.
O que a OpenAI e a Meta disseram ao comitê federal sobre provas
Duas responsáveis da OpenAI e da Meta explicaram ao comitê que redige as Federal Rules of Evidence por que reconhecer conteúdos gerados por IA está cada vez mais difícil, no painel sobre deepfakes que abriu a reunião (pauta oficial). Shira Anderson, da OpenAI, disse não acreditar que haverá um método científico para detectar imagens geradas por IA, e Devin Norder, da Meta, afirmou que o conteúdo dos modelos recentes é indistinguível do autêntico para uma pessoa. A conclusão que tiramos é nossa, não delas: se a detecção não é confiável, apontar o falso vira uma defesa mais fraca para quem precisa usar uma prova digital. Isso é coerente com o que já se mediu sobre a precisão dos detectores.
Shira Anderson (OpenAI): nenhum método científico para detectar imagens de IA
Shira Anderson, policy counsel da OpenAI, falava das imagens geradas por IA: disse que elas só melhoram e que não acredita que haverá uma forma científica de detectá-las (Reuters). Sobre as marcas d’água, disse que cada empresa usa o próprio sistema e que não existe um método universal para verificá-las (Investing.com); o palpite dela é que vão continuar melhorando, mas ela não acredita que um dia sejam à prova de falhas.
Devin Norder (Meta): conteúdos indistinguíveis e baratos de produzir
Para Devin Norder, diretora de gestão de produto da Meta para confiança, segurança e risco da IA generativa, o que os modelos de fronteira geram, pelo menos nas últimas gerações, é “indistinguishable by humans” do conteúdo autêntico, e o custo e o tempo para produzi-lo “really are quite trivial at this point”: hoje são mínimos (Reuters).
Por que a marca d’água não basta para reconhecer um conteúdo gerado por IA
Uma marca d’água de IA é um sinal que o gerador insere no arquivo: só prova alguma coisa quando está presente e quando se tem a ferramenta certa para lê-la, e, segundo Shira Anderson, da OpenAI, cada fornecedor usa um sistema próprio. A marca d’água informa sobre os conteúdos que a carregam e não diz nada sobre os que não a têm. A TrueScreen trata a ausência de marca d’água ou de Content Credentials como uma informação que falta, nunca como prova de manipulação.
Na Califórnia, o AI Transparency Act (SB 942, alterado pelo AB 853) vale desde 2 de agosto de 2026 e obriga, em primeiro lugar, os fornecedores de grandes sistemas generativos a inserir uma marcação latente em imagens, vídeos e áudios; o AB 853 estende obrigações às grandes plataformas online (a partir de 1º de janeiro de 2027) e aos fabricantes de dispositivos de captura (a partir de 1º de janeiro de 2028). Na União Europeia, o artigo 50.º, n.º 2, do AI Act exige dos fornecedores de sistemas generativos, também desde 2 de agosto de 2026, que os resultados desses sistemas sejam marcados em formato legível por máquina; o Regulamento (UE) 2026/1744 dá prazo até 2 de dezembro de 2026 apenas aos sistemas colocados no mercado antes de 2 de agosto, e só para a marcação. O n.º 4 do mesmo artigo exige também que quem usa deepfakes informe que o conteúdo foi gerado ou manipulado artificialmente. O artigo 50.º trata, portanto, da marcação e da identificação dos conteúdos sintéticos; não pede a ninguém que demonstre que um conteúdo autêntico é verdadeiro.
Segundo o memorando do relator do comitê americano, o AI Act não impõe uma marca d’água universal, e até o padrão C2PA, conforme uma análise citada no memorando, oferece sinais de proveniência, não prova de autenticidade. Que cada empresa use o próprio sistema foi Shira Anderson, da OpenAI, quem lembrou; o SynthID do Google é um exemplo. Um arquivo sem marca, por isso, não prova que é autêntico nem que foi manipulado: para saber se uma foto feita por IA é sintética, o arquivo sozinho não basta.
| Detecção automática | Marca d’água do gerador | Certificação na origem | |
|---|---|---|---|
| O que demonstra | A probabilidade de que um arquivo tenha sido gerado ou manipulado | Que o conteúdo passou por um gerador que aplica aquela marca | Como, quando e com qual dispositivo o conteúdo foi adquirido, e que não mudou desde então |
| O que não demonstra | O que aconteceu de fato; um resultado negativo não prova autenticidade | Nada sobre conteúdos sem marca ou criados com outros sistemas | Que a cena registrada não foi encenada |
| Quem verifica | O fornecedor do detector, que precisa acompanhar os geradores | O fornecedor do gerador, com a própria ferramenta de leitura | Qualquer terceiro, com ferramentas padrão, a partir do pacote de certificação |
| Quando serve | Para arquivos de origem desconhecida, como sinal a avaliar | Para reconhecer conteúdos de geradores que aplicam a marca | Para as provas que você mesmo produz, antes de qualquer contestação |
A regra 901(c): quem precisa provar o quê quando uma prova é contestada como deepfake
A regra 901(c) é um rascunho de trabalho do comitê federal americano para as contestações de deepfake: quem acusa uma prova de ter sido fabricada por IA apresenta primeiro elementos concretos, e só então quem a apresentou demonstra que é autêntica. O rascunho não está em vigor, mas mostra quais perguntas o comitê está considerando para quem traz uma prova digital. As regras de hoje estão no guia sobre a admissibilidade em juízo da prova digital.
O mecanismo em duas etapas
O rascunho, que consta da pauta da reunião, altera a Rule 901 das Federal Rules of Evidence. Quem alega a fabricação por IA generativa precisa apresentar elementos suficientes para sustentá-la: dizer “é falso” não basta. Se conseguir, a prova só é admitida se quem a apresentou demonstrar que ela é “more likely than not authentic”, ou seja, mais provavelmente autêntica do que falsa. O relator do comitê, o professor Daniel Capra, propõe acrescentar à nota explicativa (Committee Note), como possíveis indícios para a primeira etapa, metadados ausentes ou anômalos, a falta do arquivo nativo e lacunas na cadeia de custódia. É uma proposta dele, não o texto da regra nem uma posição do comitê.
O texto nunca foi aprovado nem publicado para comentários. Em 7 de maio de 2026, o comitê, dividido, adiou a 901(c) e a proposta de Rule 707, sobre provas produzidas por IA, para um aprofundamento na reunião de outubro, justamente a de Boston. Na ocasião, o presidente do comitê lembrou que, mesmo publicada em meados de 2026, a regra não entraria em vigor antes de 1º de dezembro de 2028. O resultado da reunião de Boston não está documentado oficialmente: a 901(c) continua sendo um rascunho que o comitê não aprovou nem publicou para comentários.
Por que os juízes não têm pressa
Os juízes federais ainda veem poucos casos. Em uma pesquisa do Federal Judicial Center, com taxa de resposta de 45%, só 15 dos 931 juízes de primeira instância que responderam tinham enfrentado uma contestação de deepfake, e 82% dos demais exigiriam uma demonstração inicial, como prevê a 901(c) (ata de maio, na pauta do comitê). Em Boston, o presidente Jesse Furman, juiz distrital em Manhattan, disse que “we haven’t actually seen a whole lot of that yet”: até agora não se viu muito disso. A juíza Valerie Caproni lembrou que provas falsas existem desde Caim e Abel (Reuters) e, segundo o IBTimes UK, pediu indícios mais sólidos de que o problema seja difundido antes de uma regra específica sobre IA.
O que muda para quem produz provas digitais em Portugal e no Brasil
Um rascunho americano não altera a lei portuguesa nem a brasileira, que têm mecanismos próprios e diferentes nos efeitos: nos dois países, uma reprodução mecânica faz prova plena enquanto a parte contrária não impugnar a sua exatidão. Em Portugal e no Brasil, o momento decisivo para uma foto ou um vídeo é a impugnação, e é nele que a forma como a prova foi adquirida pode pesar.
Em Portugal, o artigo 368.º do Código Civil diz que as reproduções mecânicas “fazem prova plena dos factos e das coisas que representam” se a parte contrária não impugnar a sua exatidão. Com base nos artigos 35.º e 41.º do Regulamento eIDAS, o Decreto-Lei n.º 12/2021, artigo 3.º presume a origem e a integridade de um documento com selo eletrônico qualificado e a exatidão da data e da hora com o carimbo do tempo qualificado (na lei, “selo temporal qualificado”). Essas presunções dizem respeito aos dados, não à veracidade da cena que o arquivo mostra, e o juiz as avalia caso a caso.
No Brasil, o artigo 225 do Código Civil dá prova plena às reproduções mecânicas ou eletrônicas não impugnadas. O artigo 422, § 1º, do CPC é mais direto: as fotografias digitais fazem prova das imagens que reproduzem, “devendo, se impugnadas, ser apresentada a respectiva autenticação eletrônica ou, não sendo possível, realizada perícia”. Nos dois países o juiz avalia o valor probatório caso a caso; o que a parte pode fazer é chegar à impugnação com uma prova que já responda às perguntas.
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Adquirir com um método verificável
Uma foto tirada com a câmera comum, enviada por mensagem e salva de novo perde pelo caminho metadados e arquivo nativo, justamente os indícios que o relator americano sugere examinar. Um método documentado, que registra qual dispositivo captou o quê e em que condições, dá ao perito algo concreto para examinar.
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Fixar data e integridade no momento da captura
Data e integridade valem mais quando fixadas no instante da aquisição do que semanas depois, quando o arquivo já passou por várias mãos. Na União Europeia, selo eletrônico qualificado e carimbo do tempo qualificado aplicados nesse momento trazem as presunções dos artigos 35.º e 41.º do eIDAS sobre a integridade, a origem e a data dos dados, não sobre a veracidade da cena. No Brasil, são elementos técnicos que a parte pode apresentar se a foto for impugnada; quanto valem, quem decide é o juiz.
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Conservar o que é necessário para a verificação por terceiros
A prova precisa poder ser verificada por quem não confia em você: a outra parte, o perito, o juiz. Guarde o arquivo original, o registro da aquisição e o que permite checar a integridade com ferramentas padrão, sem depender de quem produziu a prova.
Como se demonstra a autenticidade de uma foto ou de um vídeo antes que seja contestada?
A TrueScreen demonstra a autenticidade de fotos, vídeos e áudios certificando-os no momento em que são adquiridos, com uma metodologia forense que impede alterações durante a captura e torna detectável qualquer modificação posterior. A captura acontece em um ambiente controlado, onde nenhuma pessoa, software, sistema ou IA pode alterar o conteúdo, e o contexto (hora, posição, dispositivo, rede) é coletado junto. Se o falso não pode ser reconhecido com certeza, a pergunta útil passa a ser como demonstrar o verdadeiro.
A metodologia segue uma ordem: aquisição forense, verificação dos dados, relatório técnico e, por último, a certificação com selo eletrônico qualificado e carimbo do tempo qualificado, reconhecidos internacionalmente. A cadeia de custódia não se interrompe e o processo está alinhado às diretrizes da ISO/IEC 27037. O pacote resultante é autossuficiente: quem o recebe pode verificar a integridade e o selo sem a TrueScreen e sem precisar confiar em quem o entregou. É o princípio da proveniência digital.
O app TrueScreen certifica fotos, vídeos, áudios e gravações de tela no momento em que são feitos. No computador, o Portal certifica arquivos e a tela e guarda e compartilha as certificações. Para páginas web, redes sociais e conteúdos online, o Forensic Browser adquire o que aparece na tela com metodologia forense.
A certificação tem um limite: garante o como, não o quê, e uma cena encenada é certificada como a gravação autêntica de uma cena encenada. Para arquivos não adquiridos com a TrueScreen, a análise por IA, incluindo a detecção de deepfakes e de conteúdos gerados por IA, está disponível em todos os planos e hoje no Forensic Browser; indica a probabilidade de uma manipulação. A detecção é um sinal adicional; a certificação na origem documenta como e quando o conteúdo foi capturado.
Pense em uma construtora que fotografa com o app os danos de uma obra e, um ano depois, ouve que as fotos foram geradas por IA: o pacote de certificação mostra como, quando e com qual dispositivo foram adquiridas, e o perito da outra parte pode examiná-lo. O conteúdo certificado com a TrueScreen tem pleno valor legal e probatório em todo o mundo, e o peso que terá no processo continua sendo decidido pelo juiz.
Em conclusão
O que se ouviu em Boston não muda nenhuma regra, nem nos Estados Unidos nem em Portugal ou no Brasil, mas pode mudar a forma de se preparar. Shira Anderson, da OpenAI, não acredita que haverá um método científico para detectar imagens geradas por IA, e Devin Norder, da Meta, diz que os conteúdos dos modelos recentes já são indistinguíveis para uma pessoa: se a detecção não é confiável, apostar nela depois é uma defesa mais fraca para quem depende de uma foto ou de um vídeo. A impugnação continua sendo o momento decisivo, e quem chega a ela com uma prova adquirida com método forense, data e integridade fixadas na captura e um pacote verificável por terceiros tem algo concreto para mostrar ao perito e ao juiz, que continua decidindo caso a caso.
FAQ: OpenAI, Meta e os deepfakes nos tribunais
O que a OpenAI e a Meta disseram aos juízes federais dos EUA sobre os deepfakes?
Em 15 de outubro de 2026, em Boston, representantes das duas empresas falaram ao comitê que prepara as regras federais sobre provas dos EUA. Shira Anderson, da OpenAI, disse não acreditar que haverá um método científico para detectar imagens geradas por IA e que cada empresa usa a própria marca d’água. Devin Norder, da Meta, afirmou que o conteúdo dos modelos recentes é indistinguível do autêntico para uma pessoa e barato de produzir (Reuters).
Ainda dá para checar se um vídeo ou uma foto é fake?
Dá para obter indícios, não certezas. Em 15 de outubro de 2026, Shira Anderson, da OpenAI, disse a um comitê judicial dos EUA que não acredita que haverá um método científico para detectar imagens geradas por IA, e Devin Norder, da Meta, afirmou que os conteúdos dos modelos recentes são indistinguíveis dos autênticos para um ser humano (Reuters). Os detectores indicam uma probabilidade, que precisa ser avaliada junto com outros elementos.
Por que a marca d’água da IA não basta para reconhecer um conteúdo gerado?
A marca d’água só funciona quando está presente e quando se tem a ferramenta do fornecedor certo. Segundo Shira Anderson, da OpenAI, cada empresa usa o próprio sistema e não existe um método universal para verificá-los (Investing.com). O artigo 50.º, n.º 2, do AI Act exige, em primeiro lugar dos fornecedores dos sistemas generativos, a marcação desde 2 de agosto de 2026 (para os sistemas já no mercado, a partir de 2 de dezembro de 2026), mas não impõe uma marca única. A ausência de marca é uma informação que falta, não a prova de que o conteúdo é autêntico.
O que é a regra 901(c) e ela já está em vigor?
A regra 901(c) é um rascunho de alteração da Rule 901 das Federal Rules of Evidence dos EUA: quem contesta uma prova como fabricada por IA precisa apresentar elementos suficientes, e então quem a apresentou deve demonstrar que é mais provavelmente autêntica do que falsa. Não está em vigor, não foi aprovada e nunca foi publicada para comentários: em 7 de maio de 2026 o comitê a adiou para a reunião de 15 de outubro, em Boston (pauta do comitê), cujo resultado não está documentado oficialmente.
Como se demonstra que uma foto ou um vídeo usados como prova são autênticos?
A TrueScreen certifica fotos e vídeos no momento da captura, com aquisição forense em ambiente controlado, verificação dos dados, relatório técnico e, por último, selo eletrônico qualificado e carimbo do tempo qualificado. Na União Europeia, o artigo 35.º do Regulamento eIDAS dá ao selo eletrônico qualificado a presunção de integridade e de origem dos dados, e o artigo 41.º dá ao carimbo do tempo qualificado a presunção de exatidão da data e da hora (EUR-Lex), não a de que a cena mostrada seja verdadeira. O pacote pode ser verificado por terceiros sem a TrueScreen, e o peso da prova é avaliado pelo juiz caso a caso.
Fontes e verificação
Cada dado e cada princípio citado remete à sua fonte, indicada aqui com tipo e data. Links verificados na data de publicação.
| Fonte | Tipo | Dados | Para que é citada |
|---|---|---|---|
| Reuters: OpenAI e Meta alertam o Judiciário dos EUA sobre o risco de provas deepfake | Documento | 15/10/2026 | Declarações de Shira Anderson, Devin Norder, Jesse Furman e Valerie Caproni na reunião de Boston |
| Investing.com: OpenAI e Meta alertam painel judicial dos EUA sobre provas deepfake | Documento | 15/10/2026 | Marcas d’água diferentes para cada empresa, sem método universal de verificação |
| IBTimes UK: OpenAI e as provas deepfake nos tribunais | Documento | 16/10/2026 | Pedido da juíza Valerie Caproni de indícios mais sólidos antes de uma regra específica sobre IA |
| Advisory Committee on Evidence Rules: pauta da reunião de 15 de outubro de 2026 | Documento | 23/09/2026 | Painel sobre deepfakes, biografias dos participantes, rascunho da regra 901(c), memorando do relator e sua proposta de indícios para a Committee Note, ata de 7/5/2026 com a pesquisa do Federal Judicial Center (taxa de resposta de 45%) e o adiamento |
| Califórnia, SB 942 (AI Transparency Act) | Norma | 19/09/2024 | Marcação latente obrigatória em imagens, vídeos e áudios gerados por IA |
| Califórnia, AB 853 | Norma | 13/10/2025 | Aplicação do AI Transparency Act a partir de 2 de agosto de 2026; obrigações para grandes plataformas online a partir de 1º de janeiro de 2027 e para fabricantes de dispositivos de captura a partir de 1º de janeiro de 2028 |
| Regulamento (UE) 2024/1689 (AI Act), artigo 50.º, n.os 2 e 4 | Norma | 2024 | Obrigação dos fornecedores de marcar os resultados dos sistemas generativos em formato legível por máquina, desde 2 de agosto de 2026 (n.º 2); obrigação de informação de quem usa deepfakes (n.º 4) |
| Regulamento (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus sobre IA) | Norma | 24/07/2026 | Prazo até 2 de dezembro de 2026 para a marcação dos sistemas já colocados no mercado |
| Google DeepMind: SynthID | Documento | 2026 | Exemplo de marca d’água proprietária de um fornecedor |
| Código Civil português, artigo 368.º | Norma | 1966 | Reproduções mecânicas fazem prova plena se a parte contrária não impugnar a sua exatidão |
| Decreto-Lei n.º 12/2021, artigo 3.º | Norma | 09/02/2021 | Presunções de origem e integridade do selo eletrônico qualificado e de exatidão da data e hora do carimbo do tempo qualificado (“selo temporal qualificado” na lei) |
| Regulamento (UE) 910/2014 (eIDAS), artigo 35.º | Norma | 2014, consolidado em 18/10/2024 | Presunção de integridade dos dados e de correção da origem do selo eletrônico qualificado |
| Regulamento (UE) 910/2014 (eIDAS), artigo 41.º | Norma | 2014, consolidado em 18/10/2024 | Presunção de exatidão da data e da hora e de integridade dos dados do carimbo do tempo qualificado |
| Código Civil brasileiro (Lei 10.406/2002), artigo 225 | Norma | 2002 | Reproduções mecânicas ou eletrônicas fazem prova plena se não impugnadas |
| Código de Processo Civil (Lei 13.105/2015), artigo 422, § 1º | Norma | 2015 | Fotografias digitais impugnadas: autenticação eletrônica ou perícia |
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Com a TrueScreen, fotos, vídeos, áudios e páginas web são adquiridos com metodologia forense e recebem selo eletrônico qualificado e carimbo do tempo qualificado, reconhecidos internacionalmente, desde o primeiro instante.
Redação da TrueScreen
Esta seção é mantida pela redação da TrueScreen, que reúne competências em perícia digital, direito da prova digital e conformidade regulatória. Cada conteúdo é verificado em fontes primárias: textos legais, decisões publicadas, normas técnicas e documentação oficial, sempre citadas no texto.
