Rótulo de IA no Facebook e no Threads: de onde vem

O rótulo de IA do Facebook e do Threads vem do mesmo sistema que marca publicações no Instagram. Ao receber a foto ou o vídeo, a Meta lê os marcadores C2PA e o campo IPTC DigitalSourceType gravados no arquivo, e também a declaração que quem publica marcou na tela de postagem. Se algum desses sinais estiver presente, a etiqueta aparece, mesmo quando a edição foi pequena. Limpar o arquivo antes de subir costuma evitar o rótulo automático.

De onde vem a etiqueta

Há duas fontes, e elas se somam. A primeira é automática e está no arquivo. A segunda é manual e está na publicação.

• Credenciais C2PA. O C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) é um registro assinado, embutido na imagem, que lista as ferramentas que a criaram ou editaram. Ele fica num bloco próprio, separado do EXIF; a página sobre o que é C2PA explica a estrutura.
• DigitalSourceType. É um campo do padrão IPTC que classifica a origem do conteúdo. Quando o valor indica mídia gerada por algoritmo treinado, o sistema tende a rotular. Os valores estão descritos em DigitalSourceType, e o caso mais citado é trainedAlgorithmicMedia.
• Declaração do autor. Na tela de publicação há uma opção para marcar que o conteúdo foi gerado ou alterado por IA. O nome exato muda conforme a versão e o idioma do app, então procure por algo com “IA” nas opções antes de postar.

Um exemplo do que o sistema lê, em forma de dump (ilustrativo, com nomes reais de campos):

DigitalSourceType : http://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia
C2PA claim       : c2pa.actions -> created, ferramenta de IA registrada no manifesto

Uma foto real que recebeu um toque de remoção de objeto com IA pode carregar o mesmo sinal que uma imagem gerada do zero. O sistema não distingue a intensidade da edição, porque lê o marcador, não a cena.

Onde o rótulo aparece

Em geral ele fica perto do nome de quem publicou ou sobre a própria mídia, e tocar nele mostra a explicação da Meta. A posição depende do tipo de publicação (foto única, carrossel, vídeo) e da versão do app. Confira no seu aparelho antes de confiar nesta descrição: o que vale é o que aparece na tela.

No Threads a lógica é a mesma, mas a interface é outra. Como a posição e o texto da etiqueta podem diferir do Facebook, confira no seu app em vez de presumir.

Como conferir antes de postar

Há três verificações que cabem numa rotina de dois minutos. A primeira é o detector de IA, que roda no próprio navegador: a imagem não é enviada a nenhum servidor, e a ferramenta mostra os marcadores que encontrou. A segunda é o verificador de Content Credentials, que lê a cadeia C2PA quando ela existe. A terceira é o leitor de metadados, para ver o campo DigitalSourceType e o bloco de origem.

Essas ferramentas respondem uma pergunta específica: o arquivo declara ter sido gerado ou editado por IA? Elas não respondem se a cena aconteceu. Ausência de marcador não prova que a imagem é real, como explica o post como verificar se uma imagem foi feita por IA.

Quando limpar e quando declarar

A decisão depende do que a IA fez na imagem. A regra prática é simples, e ela nem sempre é a que a pessoa espera.

• Edição pequena numa foto real. Remover um cabo, uma sujeira do sensor ou um reflexo com preenchimento generativo. A etiqueta é um falso positivo. Limpe o arquivo com a MetaWipe antes do upload.
• Imagem inteira gerada por IA com aparência realista. A etiqueta é o resultado correto, e a declaração manual é exigida pelas regras de publicação. Limpar o arquivo para não aparecer o rótulo engana quem vê o post.
• Foto de câmera com credencial de origem. Um C2PA que diz “capturado por câmera” não é um rótulo de IA. Ele pode permanecer se você quiser provar a origem.

O caso intermediário, em que a IA mudou pouco mas o conteúdo ficou realista, é o mais difícil. O post sobre tirar o rótulo de IA e quando isso engana mostra o critério que faz mais sentido nesses casos.

Um caso comum: foto de produto

Uma loja que fotografou uma peça e usou um recurso de IA para trocar o fundo ou apagar um reflexo tem uma imagem essencialmente real. Ainda assim, o arquivo exportado pode trazer o marcador da ferramenta, e o rótulo aparece no anúncio. Antes de publicar, a conferência é a mesma: o detector e o leitor de metadados mostram se o marcador existe. Se existir e a mudança foi só o fundo, a limpeza do arquivo é a correção que faz sentido. Se a mudança foi inventar um produto que não existe, a declaração é o caminho certo.

Uma ressalva honesta

Limpar metadados não muda o que a imagem mostra, e isso vale nos dois sentidos. A remoção não torna uma imagem gerada em foto real, e uma marca d’água invisível, como as de algumas ferramentas de IA, fica nos pixels e não sai com a limpeza. Ela não é metadado, e o post sobre marca d’água invisível explica por quê.

Também não existe garantia de que a etiqueta vai aparecer ou não aparecer no futuro. A Meta pode mudar a lógica de leitura. O teste que sempre funciona é o mesmo: suba a versão limpa numa conta de teste ou num grupo fechado e veja o resultado, em vez de confiar numa regra de hoje.

O que fazer antes de publicar

1. Verifique a imagem com o detector de IA e leia os campos no leitor de metadados.
2. Se a IA foi uma edição pequena numa foto real, limpe o arquivo e suba a versão limpa. Um teste rápido confirma que o marcador saiu.
3. Se a imagem é gerada e realista, marque a opção de IA na publicação e não tente esconder o arquivo.
4. Se o rótulo já apareceu, editar o post não o remove; apague, limpe e publique de novo, como no caso do aviso de IA no Instagram.
5. Ao enviar vídeo, lembre que o arquivo tem outras camadas, como o GPS da gravação. O guia de vídeos MP4 mostra o que a limpeza alcança.