Empresas de tecnologia estão adotando novas formas de identificar, rotular e até limitar conteúdos produzidos por inteligência artificial. O movimento ganhou força diante da explosão do chamado “AI slop”, termo usado para descrever a produção em massa de textos, imagens, vídeos e músicas de baixa qualidade gerados por IA.
O objetivo não é necessariamente combater o uso da tecnologia, mas reduzir a circulação de materiais considerados genéricos ou pouco relevantes, além de aumentar a transparência para os usuários.
O LinkedIn, por exemplo, passou a oferecer a opção “Parece lixo de IA” para denunciar publicações que aparentam ter sido produzidas artificialmente. A plataforma também afirma estar desenvolvendo sistemas para identificar esse tipo de conteúdo e diminuir sua presença nas recomendações.
Outras empresas seguiram caminho semelhante. O Substack passou a indicar uma estimativa de quanto de um texto foi produzido com IA, enquanto o Snapchat anunciou que deixará de recomendar conteúdos totalmente gerados pela tecnologia. TikTok e Instagram também permitem que os próprios usuários sinalizem publicações produzidas com auxílio de IA.
O YouTube, por sua vez, apertou as regras de monetização para vídeos considerados genéricos e produzidos em massa, especialmente aqueles com histórias repetitivas ou pouco conteúdo original.
Pressão regulatória
Uma das principais razões para essa mudança é a entrada em vigor de novas exigências na União Europeia. O artigo 50 do AI Act, que passou a valer em 2 de agosto, determina que conteúdos gerados ou manipulados por inteligência artificial sejam identificados de maneira clara.
Para especialistas, porém, a regulamentação não é o único fator. As plataformas também têm interesse financeiro em controlar a quantidade de conteúdo de baixa qualidade que chega aos usuários.
Quando os feeds ficam saturados de publicações genéricas, a experiência do usuário pode piorar e, consequentemente, afetar a percepção sobre serviços pagos e sobre as próprias ferramentas de IA.
Há ainda uma preocupação com reputação e desinformação. O Google, por exemplo, chegou a retirar um recurso do Google Earth que permitia criar imagens falsas a partir de registros de satélite depois que usuários passaram a produzir cenas de guerras inexistentes em locais reais.
Corrida entre IA e detectores
A tendência deve continuar nos próximos anos. À medida que os modelos de inteligência artificial ficam mais sofisticados, também avançam as ferramentas criadas para identificar seus conteúdos.
O problema é que essa disputa tende a funcionar como uma corrida tecnológica: novos sistemas de detecção surgem enquanto os modelos de IA também evoluem para produzir materiais cada vez mais difíceis de distinguir daqueles feitos por humanos.
Por isso, especialistas avaliam que rótulos, classificadores e ferramentas de identificação de IA ainda devem mudar bastante antes que as plataformas encontrem um padrão definitivo.
