Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu um novo método para identificar vídeos manipulados por inteligência artificial (IA), os chamados deepfakes, com uma taxa média de acerto superior a 95%.

A abordagem, criada por cientistas da Universidade de Tóquio (Japão) e do Instituto Max Planck de Informática (Alemanha), deixa de procurar imperfeições visuais e passa a analisar se as expressões faciais correspondem naturalmente à fala da pessoa.

Segundo os pesquisadores, o sistema conseguiu detectar manipulações que passaram despercebidas por diversos detectores já existentes, representando um avanço na busca por ferramentas mais eficazes contra vídeos falsificados.

O trabalho foi apresentado no artigo “ExposeAnyone: Personalized Audio-to-Expression Diffusion Models Are Robust Zero-Shot Face Forgery Detectors”, divulgado durante a edição de 2026 da Conferência IEEE/CVF sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR, na sigla em inglês).

Deepfakes se tornam cada vez mais difíceis de identificar

Os pesquisadores destacam que a IA generativa já é capaz de produzir imagens e vídeos praticamente indistinguíveis de gravações reais para o olho humano.

Embora essa tecnologia tenha diversas aplicações úteis, ela também amplia os riscos de desinformação, roubo de identidade e fraudes. Por isso, desenvolver métodos confiáveis para identificar deepfakes tornou-se uma das principais áreas de pesquisa em IA.

O estudo foi conduzido por Kaede Shiohara e Toshihiko Yamasaki, da Universidade de Tóquio, em parceria com Vladislav Golyanik, pesquisador sênior e chefe do grupo 4D and Quantum Vision do Instituto Max Planck de Informática.

Método abandona busca por artefatos visuais

Segundo os autores, os detectores de deepfake mais precisos disponíveis atualmente costumam utilizar aprendizado supervisionado, sendo treinados com grandes conjuntos de vídeos autênticos e manipulados.

Esse modelo, porém, apresenta uma limitação importante: ele pode acabar aprendendo características específicas de determinados métodos de falsificação, fenômeno conhecido como overfitting, tornando-se menos eficiente diante de técnicas inéditas.

Já os métodos autossupervisionados utilizam apenas vídeos autênticos durante o treinamento. Embora sejam considerados mais resistentes ao surgimento de novas tecnologias de deepfake, normalmente apresentam níveis inferiores de precisão.

Os pesquisadores afirmam que a nova técnica é a primeira abordagem autossupervisionada capaz de combinar robustez com altas taxas de detecção, superando os métodos supervisionados existentes.

Expressões faciais são comparadas com a fala

• Em vez de procurar inconsistências em pixels ou outros artefatos visuais, o sistema concentra sua análise nos movimentos naturais do rosto;
• A tecnologia utiliza o modelo FLAME, amplamente empregado em computação gráfica e animação facial, que representa matematicamente expressões faciais por meio de 53 parâmetros;
• Durante o desenvolvimento do sistema, os pesquisadores realizaram um pré-treinamento utilizando mais de 450 horas de vídeos públicos. Com esse material, o modelo aprendeu a prever quais movimentos faciais seriam naturalmente esperados a partir de uma determinada trilha de áudio;
• Depois desse treinamento inicial, o sistema pode ser adaptado para uma pessoa específica utilizando apenas cerca de 60 segundos de vídeo, tornando-se um detector personalizado de deepfakes.

Na etapa de análise, o software compara os movimentos faciais observados no vídeo com aqueles previstos a partir da fala. Quando existem diferenças significativas entre os dois conjuntos de informações, isso é interpretado como um forte indicativo de manipulação.

“A combinação de aprendizado autossupervisionado e análise facial baseada no FLAME torna nossa abordagem particularmente robusta contra novos métodos de geração de deepfake, bem como contra distorções como compressão de imagem ou ruído”, afirmou Vladislav Golyanik.

Testes incluíram vídeos produzidos pelo Sora 2

Nos experimentos realizados pela equipe, o método alcançou uma precisão média superior a 95% em diversos conjuntos de dados de referência utilizados pela comunidade científica, superando o desempenho das técnicas consideradas estado da arte.

Um dos desafios mais difíceis foi a avaliação em um conjunto de dados criado pelos próprios pesquisadores com vídeos gerados pelo Sora 2, modelo de geração de vídeos da OpenAI.

Segundo o estudo, enquanto detectores anteriores obtiveram resultados próximos ao acaso — equivalentes a um simples lançamento de moeda —, o novo sistema conseguiu identificar corretamente quase 95% dos vídeos manipulados.

Sistema ainda não funciona em tempo real contra deepfakes

Apesar dos resultados, os pesquisadores reconhecem que a tecnologia ainda possui limitações. O método exige um longo processo de pré-treinamento executado em hardware de alto desempenho e, no estágio atual, ainda não pode ser utilizado em aplicações em tempo real.

Mesmo assim, a equipe considera que a abordagem representa um caminho promissor para o desenvolvimento da próxima geração de sistemas capazes de detectar deepfakes com maior confiabilidade, inclusive diante de técnicas de manipulação cada vez mais sofisticadas.

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A Copa do Mundo de 2026 está sendo marcada não apenas pelo número recorde de seleções participantes, mas também por uma mudança na forma como as equipes se preparam para as partidas. Pela primeira vez, todas as 48 seleções que disputaram o torneio passaram a utilizar o FIFA AI Pro, ferramenta de inteligência artificial (IA) desenvolvida pela Lenovo em parceria com a FIFA para oferecer análises táticas avançadas a todas as delegações.

Segundo as organizações, o sistema reúne e analisa milhões de pontos de dados e mais de duas mil métricas para gerar relatórios, gráficos, animações e outros recursos que auxiliam técnicos e comissões técnicas na preparação para os jogos.

Ferramenta de IA busca democratizar a análise de desempenho

• De acordo com a Lenovo, o FIFA AI Pro foi criado para ampliar o acesso à análise de dados de alto nível, recurso que até então era restrito, principalmente, às federações com maior capacidade financeira;
• A ferramenta foi desenvolvida sobre a plataforma de agentes xIQ da Lenovo e utiliza a infraestrutura Lenovo AI Factory;
• Classificado pela empresa como um Knowledge Super Agent (Superagente de Conhecimento), o sistema coordena múltiplos agentes de IA capazes de examinar milhões de informações, analisar mais de dois mil indicadores e produzir insights em poucos minutos;
• Segundo a Lenovo, o objetivo é permitir que seleções estreantes ou com menor orçamento tenham acesso ao mesmo nível de preparação tática disponível para as principais potências do futebol mundial.

IA acompanha campanhas surpreendentes no Mundial

A utilização do FIFA AI Pro ocorre em uma edição da Copa do Mundo marcada por resultados considerados surpreendentes.

Entre eles, Cabo Verde encerrou sua participação invicta no tempo regulamentar. A seleção empatou com a Espanha na estreia e foi eliminada apenas na prorrogação diante da Argentina, nas oitavas de final.

Outra estreante, Curaçao, empatou com o Equador. A República Democrática do Congo conquistou empates diante de Colômbia e Portugal, enquanto Gana segurou a Inglaterra em igualdade no placar.

Já a tetracampeã Alemanha acabou eliminada da competição após perder para o Paraguai.

Segundo a Lenovo, embora esses resultados sejam consequência de diversos fatores, todas as seleções tiveram acesso à mesma plataforma de análise durante o torneio.

Sistema automatiza análise de dados e vídeos

Para Arsène Wenger, diretor de Desenvolvimento Global do Futebol da FIFA, a adoção do FIFA AI Pro representa uma mudança na forma como técnicos e analistas trabalham antes das partidas.

“O sucesso do FIFA AI Pro na Copa do Mundo de 2026 marca o início de uma nova era na preparação e análise de partidas. Ao automatizar a busca, organização e interpretação de volumes massivos de dados e conteúdos de vídeo, os especialistas de futebol agora podem gastar menos tempo procurando informações ou editando vídeos manualmente, dedicando-se ao que realmente importa: insights de desempenho, tomadas de decisão táticas e suporte para que as equipes conquistem uma vantagem competitiva”, afirmou.

Segundo a Lenovo, a plataforma foi desenvolvida em colaboração com analistas de futebol e utiliza a chamada Linguagem de Futebol da FIFA (FIFA’s Football Language), um modelo criado para compreender termos, conceitos e relações específicas do esporte.

A empresa afirma que o sistema é capaz de compreender sinônimos, consultas em diferentes idiomas e conceitos hierárquicos relacionados ao futebol.

Além de responder perguntas, a inteligência artificial realiza cálculos em tempo real, interpreta múltiplas métricas simultaneamente e utiliza raciocínio contextual para fornecer análises mais detalhadas, alternando entre modos de processamento rápido e aprofundado conforme a necessidade.

Respostas incluem vídeos e recriações em 3D

Segundo a Lenovo, o FIFA AI Pro vai além da geração de respostas em texto.

A plataforma entrega análises contextualizadas acompanhadas de recursos visuais, como gráficos, widgets voltados ao futebol, trechos das transmissões oficiais da Copa do Mundo e recriações tridimensionais das jogadas.

Esses materiais permitem visualizar cada lance sob diferentes ângulos e posições do campo, oferecendo mais elementos para a análise técnica.

Lenovo diz que tecnologia nivelou a preparação das equipes

Para Ken Wong, vice-presidente executivo e presidente do Solutions & Services Group (SSG) da Lenovo, o FIFA AI Pro representa a aplicação prática da estratégia da empresa para ampliar o acesso à IA.

“Na Lenovo, estamos comprometidos com nossa visão de ‘Smarter AI for All’, e o FIFA AI Pro é a personificação disso. Estamos fornecendo os mesmos recursos de ponta e ferramentas analíticas para todas as equipes que competiram nesta Copa do Mundo. Isso ajudou a nivelar o campo de jogo neste torneio histórico, em que vimos os desafiantes competirem de igual para igual com os favoritos tradicionais no maior palco do mundo.”

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A Comissão Europeia prepara proposta para unificar, nos 27 países do bloco, as regras de acesso de menores às redes sociais. A ideia, anunciada pela presidente da Comissão, Ursula von der Leyen, é estabelecer um acesso “progressivo e gradual” conforme a faixa etária de cada usuário.

A base da proposta vem de recomendações entregues por um painel de especialistas formado por médicos, pesquisadores, representantes da juventude e pais. O grupo foi reunido especificamente para orientar medidas de proteção a menores nas plataformas digitais.

O que o relatório recomenda por faixa etária

• O documento defende que bebês e crianças pequenas não sejam expostos a telas;
• Para a faixa de 3 a 12 anos, a recomendação é que o uso de dispositivos e redes sociais apropriadas para a idade ocorra apenas com supervisão de adultos;
• Para adolescentes entre 13 e 18 anos, o acesso recomendado é mais autônomo e deve aumentar progressivamente com a idade;
• A condição estabelecida é que as plataformas disponham de mecanismos eficazes de proteção e segurança, e que menores de 13 anos tenham o acesso restrito até que as empresas provem que os serviços são seguros “desde a concepção”;
• Von der Leyen recorreu a uma comparação para explicar o raciocínio: assim como crianças não recebem as chaves do carro antes de obter a carteira de motorista, a União Europeia (UE) precisa definir a idade a partir da qual será legal acessar redes sociais.

Pressão por idade mínima e combate ao design viciante

A iniciativa ganhou força diante do risco de fragmentação regulatória dentro do bloco, com países adotando posições distintas. A Espanha defende impedir o acesso de menores de 16 anos, a França fala em proibição até os 15 anos, enquanto países, como a Estônia, se opõem a uma proibição ampla.

Além das faixas etárias, a Comissão Europeia quer atacar recursos descritos como “viciantes” nas plataformas. Bruxelas já havia feito advertência ao TikTok e cobrou que Facebook e Instagram eliminem funcionalidades vistas como potenciais fontes de dependência.

O comissário europeu para a Proteção do Consumidor, Michael McGrath, citou exemplos do chamado “design viciante”: rolagem infinita, notificações constantes e sistemas desenvolvidos para manter os usuários o máximo de tempo possível nas plataformas.

Leia mais:

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• Deixar carregador na tomada sem o celular desperdiça energia?
• Adolescentes ainda conseguem driblar bloqueio em redes sociais

Brasil registra queda no uso de celular entre crianças de 10 a 13 anos

No Brasil, crianças de 10 a 13 anos foram o único grupo etário a registrar queda na posse de celular e no acesso à internet entre 2024 e 2025, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A proporção com aparelho próprio recuou de 56,7% para 55,2%, e o acesso à internet caiu de 84,9% para 84,4%.

Entre os principais motivos apontados para não acessar a rede estão falta de necessidade e preocupação com privacidade ou segurança. Ao UOL, o analista Gustavo Fontes, do IBGE, associou o movimento à preocupação crescente com segurança e exposição de crianças, além de medidas, como a restrição de celular nas escolas e a entrada em vigor do Estatuto da Criança e do Adolescente Digital (ECA Digital).

Uma pesquisa do Ministério da Educação (MEC) e do Inep aponta efeitos na rotina escolar após a lei que restringe celulares nas escolas. Diretores relataram mais participação e concentração em sala, mais socialização e queda de conflitos. Segundo o levantamento, 86% dos diretores disseram ter observado redução da ansiedade dos estudantes.

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