Plataformas ampliam identificação e restrições a conteúdos gerados por IA
Reprodução/g1 Economia
Brasil

Plataformas ampliam identificação e restrições a conteúdos gerados por IA

LinkedIn, Substack, Snapchat e YouTube adotaram medidas para sinalizar, limitar ou retirar incentivos a conteúdos produzidos artificialmente. Especialistas relacionam o movimento à pressão regulatória, à qualidade dos feeds e aos riscos financeiros e jurídicos das empresas.

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Por Redação Fato Inteiro · 28 de agosto de 2026 às 04:45
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A facilidade de criação de textos, imagens, vídeos e músicas com inteligência artificial contribuiu para a rápida disseminação de materiais de baixa qualidade. Esse tipo de produção em massa, muitas vezes feito para gerar visualizações e receita, é chamado de “AI slop”.

O LinkedIn passou a oferecer o botão “Parece lixo de IA” para denúncias e informou que desenvolve classificadores capazes de identificar esse tipo de postagem. Já o Substack lançou uma ferramenta que estima a parcela de um texto produzida por inteligência artificial, em parceria com o software Pangram.

O Snapchat anunciou que deixará de recomendar publicações totalmente geradas por IA no Spotlight. Conteúdos editados ou aprimorados com a tecnologia continuarão elegíveis para recomendação, desde que acompanhados de indicadores de transparência.

O YouTube também decidiu retirar a monetização de vídeos genéricos, com histórias repetitivas produzidas por IA e sem diferenciação em relação a outros materiais do mesmo canal, segundo o portal Mashable. TikTok e Instagram já permitem que usuários sinalizem o uso da tecnologia em suas publicações.

As mudanças ocorrem em meio à entrada em vigor, em 2 de agosto, do artigo 50 do AI Act, regulamento da União Europeia que determina a identificação clara de conteúdos gerados ou manipulados por IA. Segundo especialistas ouvidos pelo g1, as plataformas também buscam preservar o valor de seus serviços, reduzir riscos jurídicos e evitar danos à reputação causados pela circulação de materiais falsos ou de baixa qualidade.

A tendência deve continuar, de acordo com os especialistas. O desenvolvimento de ferramentas de identificação acompanha a evolução dos próprios modelos de IA, em uma disputa na qual novos sistemas de detecção enfrentam modelos cada vez mais capazes de escapar deles.

Fonte: g1 Economia

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