O impacto das deepfakes na desinformação

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Quando imagens, vídeos e vozes artificiais parecem reais

As deepfakes são conteúdos audiovisuais sintéticos
ou manipulados com técnicas de inteligência artificial. Essas
tecnologias podem reproduzir rostos, movimentos, expressões e vozes,
criando a aparência de que alguém disse ou fez algo que não ocorreu.

Embora existam usos legítimos na educação, no entretenimento e na
acessibilidade, as deepfakes também podem ser empregadas para
produzir desinformação, aplicar golpes, difamar pessoas e manipular
a opinião pública.

O que são deepfakes?

O termo combina as palavras inglesas deep learning,
aprendizagem profunda, e fake, falso. Na produção de uma
deepfake, modelos computacionais aprendem características presentes
em imagens, gravações ou vídeos e as utilizam para gerar ou modificar
um conteúdo.

O resultado pode apresentar uma pessoa real com um rosto substituído,
uma voz clonada ou uma fala e um comportamento que nunca aconteceram.
Quanto maior a qualidade dos dados e do modelo utilizado, mais
convincente poderá parecer a manipulação.

Formas mais comuns de manipulação

Vídeos manipulados

Alteram rostos, expressões, movimentos labiais ou ações
para representar acontecimentos que não ocorreram.

Clonagem de voz

Simula o timbre, a entonação e a forma de falar de uma
pessoa, podendo ser utilizada em fraudes e falsos pedidos.

Imagens sintéticas

Criam ou modificam fotografias, pessoas, objetos e cenários
que podem nunca ter existido.

Por que as deepfakes podem ser convincentes?

Fotografias, áudios e vídeos costumam ser interpretados como
registros diretos da realidade. As deepfakes exploram essa confiança
e podem levar uma pessoa a aceitar rapidamente um conteúdo sem
examinar sua origem.

Aparência de evidência

Ver ou ouvir algo pode produzir uma sensação de comprovação,
mesmo quando o conteúdo foi manipulado.

Apelo emocional

Medo, indignação, surpresa ou urgência podem reduzir o tempo
dedicado à análise crítica.

Figura conhecida

A utilização do rosto ou da voz de uma autoridade,
celebridade ou pessoa próxima aumenta a credibilidade aparente.

Principais riscos

Golpes e fraudes

Vozes e vídeos falsos podem ser usados para solicitar
transferências, dados pessoais ou informações sigilosas.

Manipulação política

Declarações falsas atribuídas a candidatos ou autoridades
podem influenciar o debate e o comportamento eleitoral.

Difamação e violência

Conteúdos falsos podem prejudicar reputações, expor vítimas
e produzir diferentes formas de violência digital.

Falsificação de identidade

A imagem ou a voz de uma pessoa pode ser reproduzida sem
conhecimento, consentimento ou autorização.

Desinformação em situações críticas

Conteúdos fabricados podem gerar pânico ou prejudicar
decisões em situações de saúde, segurança e emergência.

Erosão da confiança

A existência de deepfakes também pode fazer com que
registros verdadeiros sejam injustamente considerados falsos.

Quando um conteúdo verdadeiro pode ser chamado de falso

As deepfakes não ameaçam apenas porque produzem conteúdos falsos.
Sua existência também permite que uma pessoa desacredite uma
gravação verdadeira, alegando que ela foi produzida por inteligência
artificial.

Esse efeito, discutido por Chesney e Citron, é chamado de
“dividendo do mentiroso”: a disseminação de
falsificações reduz a confiança pública nos registros legítimos e
oferece uma justificativa conveniente para negar evidências reais.

Sinais que merecem atenção

Não existe um único sinal capaz de comprovar que um conteúdo é uma
deepfake. Entretanto, algumas características podem justificar uma
verificação mais cuidadosa:

movimentos dos lábios pouco sincronizados com a fala;
voz excessivamente uniforme ou com mudanças incomuns de entonação;
alterações repentinas na iluminação, na pele ou no contorno do rosto;
cortes, distorções ou ruídos em pontos específicos do áudio ou do vídeo;
ausência do conteúdo em canais oficiais ou veículos confiáveis;
mensagens que exigem reação imediata, pagamento ou compartilhamento urgente.

Atenção:
deepfakes de boa qualidade podem não apresentar defeitos visíveis.
A origem, o contexto e a confirmação por fontes independentes são
tão importantes quanto a inspeção do arquivo.

Como se proteger

Interrompa a reação imediata:
não tome decisões importantes sob pressão ou forte emoção.
Verifique a fonte original:
procure o conteúdo no canal oficial da pessoa ou instituição.
Pesquise outras fontes:
confira se veículos confiáveis publicaram a mesma informação.
Confirme por outro canal:
diante de pedidos financeiros, entre em contato utilizando um
número já conhecido.
Preserve as evidências:
guarde o endereço da publicação, mensagens e capturas de tela
quando houver suspeita de fraude.
Não compartilhe enquanto houver dúvida:
interromper a circulação ajuda a reduzir o alcance da desinformação.

Tecnologia e educação devem atuar juntas

Ferramentas de detecção podem analisar características de imagens,
vídeos, áudios e textos. Sistemas multimodais procuram combinar
diferentes sinais para identificar possíveis inconsistências.

No entanto, nenhuma ferramenta deve ser tratada como infalível.
O enfrentamento das deepfakes também depende de educação midiática,
procedimentos de verificação, proteção das vítimas, responsabilidade
das plataformas e desenvolvimento ético da inteligência artificial.

Ver não significa necessariamente comprovar

Na sociedade conectada, imagens, áudios e vídeos também precisam
ser verificados. Desenvolver o pensamento crítico é essencial para
reconhecer manipulações, proteger pessoas e preservar a confiança
nas informações verdadeiras.

Referências

BOTELHO, Thaïs Helena Falcão; NÖTH, Winfried.

Deepfake: inteligência artificial para discriminação e geração
de conteúdos
.
TECCOGS: Revista Digital de Tecnologias Cognitivas,
São Paulo, n. 23, p. 69–78, jan./jun. 2021.
DOI:

https://doi.org/10.23925/1984-3585.2021i23p69-78
.
Disponível em:

https://revistas.pucsp.br/index.php/teccogs/article/view/55979
.
Acesso em: 27 set. 2026.

CHESNEY, Robert; CITRON, Danielle Keats.

Deep fakes: a looming challenge for privacy, democracy, and
national security
.
California Law Review, Berkeley, v. 107, n. 6,
p. 1753–1820, 2019. Disponível em:

https://www.californialawreview.org/print/deep-fakes-a-looming-challenge-for-privacy-democracy-and-national-security
.
Acesso em: 27 set. 2026.