De canguru de apoio emocional à Marisa Maiô, passando pelos vídeos de 'influencers' da Bíblia no TikTok, a criatividade dos usuários encontrou no Google Veo 3 uma nova ferramenta para dar vida a ideias surreais — em vídeo, com som e resolução 4K.

Lançado no Google I/O 2025, o modelo de IA desenvolvido pela DeepMind transforma descrições em texto em vídeos com cenários, personagens e falas gerados automaticamente. A ferramenta aceita também imagens como referência visual.

A principal novidade está na geração automática de áudio — falas, efeitos sonoros e música ambiente — sem exigir comandos específicos no prompt.

Do texto ao vídeo com som e câmera cinematográfica

A entrada pode ser uma frase detalhada como “uma mulher de pele verde fala sobre a Força em uma escadaria de templo, com raios ao fundo e iluminação dramática”. O modelo interpreta o pedido, aplica movimentação de câmera, gera o cenário e insere som compatível.

Usuários ainda podem usar o editor Flow para controlar continuidade visual, ângulos e personagens. Cenas anteriores servem de base para manter consistência em vídeos compostos por múltiplos clipes.

Disponibilidade por assinatura e limites técnicos

Veo 3 está disponível via planos pagos: o AI Ultra (US$ 249,99/mês, exclusivo nos EUA) e o AI Pro (US$ 20/mês, com acesso parcial). Algumas regiões oferecem testes gratuitos e uso baseado em créditos.

Apesar dos recursos avançados, o modelo tem falhas frequentes:

• Clipes são curtos — em muitos casos, limitados a 8 segundos.
• Movimentos corporais e expressões podem parecer artificiais.
• Sons nem sempre acompanham corretamente as ações ou diálogos.
• Legendas e textos gerados em cena muitas vezes apresentam erros ou são desconexos.
• Ao exportar de ferramentas como Scene Builder, o áudio pode desaparecer, exigindo edição manual.

Segurança, marcação e futuro da IA em vídeo

Todos os vídeos gerados recebem a SynthID, uma marca d’água digital embutida em cada quadro, indicando origem artificial e dificultando manipulações mal-intencionadas.

Mesmo com limitações, o Veo 3 representa um salto técnico na criação audiovisual com IA, unindo geração de imagem e som em uma mesma etapa — e permitindo que, com um bom prompt, qualquer um crie uma cena entre o cinema, o absurdo e o viral.

Perigo constante

Estudos recentes e discussões acadêmicas destacam como os perigos desses vídeos têm aumentado nos últimos anos.

Na University of Maryland, durante o TechFest 2025, especialistas ressaltaram que deepfakes conseguem replicar vozes e imagens com poucos dados, facilitando fraudes financeiras, prejuízos à reputação e desafios legais.

A professora Minoo Modaresnezhad enfatizou que “os estudantes aprenderam sobre os desafios éticos, vieses e preocupações com privacidade ligados à IA e segurança cibernética, reconhecendo que a tecnologia sozinha não é suficiente para proteger contra esses riscos.”

O impacto dessas tecnologias já é visível.

Professores da West Virginia University, Laurel Cook e Amy Cyphert, em um artigo publicado no site da universidade, destacam que conteúdos gerados por IA influenciam eventos políticos, citando robocalls usando a voz do presidente Joe Biden para enganar eleitores.

“[Deepfakes] são muito preocupantes porque tendemos a confiar em vídeo e som como provas suficientes para acreditar no que vemos e ouvimos”, diz Cook.

Ainda segundo Cook,  “[em deepfakes] tendemos a confiar em vídeo e som como provas suficientes para acreditar que estamos vendo ou ouvindo algo real", o que deixou de ser verdade com a evolução das IAs.

"As abordagens comuns para atrair engajamento incluem o uso de apelos emocionais, especialmente aqueles que incitam a raiva, dividindo o público e sendo exagerados, como o uso proposital de pronúncias incorretas. Além disso, esse tipo de conteúdo pode incluir o roubo ou distorção de informações disponíveis publicamente. Essas táticas costumam ser combinadas com conteúdos deepfake projetados para provocar uma resposta imediata, geralmente na forma de boca a boca, que os mecanismos de busca e algoritmos das redes sociais recompensam amplamente. Esse resultado também pode afetar negativamente o retorno financeiro daqueles que publicam conteúdo original. Quando essas táticas são usadas, o consumo saudável desse tipo de conteúdo deve incluir checagem dos fatos e/ou triangulação de fontes", explicou.

Até mesmo o Departamento de Segurança Interna dos EUA já se posicionou sobre os vídeos feitos por IA.

O departamento aponta que deepfakes são usados em operações maliciosas, pornografia não consensual e ataques de engenharia social.

Em documento divulgado pela instituição americana, Dr. Matthew Wright, professor do Rochester Institute of Technology, alerta que “deepfakes são mais visualmente impactantes, precisos e em maior resolução” do que os antigos “cheapfakes,” tornando-os mais difíceis de detectar — e ainda mais perigosos.

“É a diferença entre uma calculadora e um computador; o computador é exponencialmente mais poderoso e capaz de fazer todas as coisas; mais potente para o que você pode fazer; mais visualmente impactante, preciso e em maior resolução; tudo que você pode fazer com ‘cheap fakes’ pode ser feito com deepfakes, porém de forma mais convincente", afirmou Wright. “Enfrentamos um outro problema que é, à medida que as pessoas se tornam mais conscientes da tecnologia, isso se torna uma oportunidade para o que chamamos de ‘dividendo dos mentirosos’, em que alguém pode realmente dizer algo que não deveria ou fazer algo que não deveria ser gravado, e então dizer: ‘Não, isso não é real, isso é falso'", disse.

No relatório do World Economic Forum de 2025, são destacados dois grandes riscos das deepfakes: assédio — como pornografia não consensual e chantagem — e golpes de engenharia social, como clonagem de voz para fraudar pessoas e empresas.

Um caso emblemático envolveu um funcionário financeiro em Hong Kong que pagou US$ 25 milhões após uma chamada no Zoom com participantes deepfakes.   

A visão de Bill Gates

O fundador da Microsoft, Bill Gates, reconhece os riscos da tecnologia, mas vê possibilidades de controle.

“Deepfakes e a desinformação gerada por IA podem minar eleições e a democracia. A ideia de usar tecnologia para espalhar mentiras não é nova… Estamos no estágio inicial de outra mudança profunda, a Era da IA", disse ele.

Além disso, Gates já foi alvo de vídeos deepfake, o que exemplifica os perigos dessa tecnologia. Um caso notório foi um vídeo viral em que ele aparecia sendo interrogado sobre temas polêmicos, mas, na verdade, sua imagem e voz foram manipuladas por IA para criar uma entrevista falsa.

Gates destaca ainda que, apesar dos riscos reais apresentados pela IA e pelos deepfakes, esses desafios podem ser gerenciados por meio de supervisão adequada, tecnologias de detecção e uso responsável da inteligência artificial.

Para o bilionário, a situação é semelhante às inovações anteriores, como os automóveis, que exigiram leis e padrões de segurança.

Como identificar imagens geradas por IA

Com a popularização de ferramentas como Midjourney, DALL-E e Stable Diffusion, identificar imagens falsas se tornou mais difícil — mas não impossível. Existem técnicas e ferramentas que ajudam a reconhecer padrões artificiais:

1. Atenção aos detalhes visuais
   Use o zoom para procurar por distorções. IA frequentemente comete erros em mãos, olhos, dentes e simetrias . Texturas estranhas, acessórios assimétricos e sombras incoerentes também são pistas.
2. Marcas d’água e artefatos ocultos
   Algumas imagens carregam marcas discretas deixadas pelos próprios modelos geradores. Embora possam ser removidas, sua presença é um indício de origem sintética.
3. Busca reversa no Google
   Ferramentas como Google Imagens ajudam a identificar a origem e o contexto de uma foto. Se ela só aparece em perfis anônimos ou montagens, o alerta deve ser ligado .
4. Detecção automatizada
   Plataformas como AI or Not, Deepware Scanner e Forensically permitem verificar metadados, analisar padrões de compressão e detectar manipulações.
5. Verificação contextual
   Se a imagem estiver atrelada a um evento, vale procurar por registros em veículos jornalísticos confiáveis. A ausência de cobertura é, muitas vezes, sinal de fraude.

Como identificar vídeos feitos por inteligência artificial (IA)

1. Inconsistências visuais

   • Fique atento a objetos ou pessoas que aparecem e desaparecem de forma inesperada.
   • Note mudanças estranhas nas formas, bordas borradas ou falhas nos contornos.
   • Observe sombras e iluminação que não combinam ou são inconsistentes ao longo do vídeo.
2. Movimentos não naturais

   • Movimentos bruscos, mecânicos ou descoordenados, principalmente em gestos, piscadas e expressões faciais, são sinais de manipulação.
   • Piscadas muito raras ou em excesso e expressões que não condizem com o contexto podem indicar deepfake.
3. Sincronia labial

   • Verifique se o movimento dos lábios acompanha corretamente o áudio.
   • A falta de sincronização entre o som e o movimento labial é um dos indícios mais claros de vídeo manipulado.
4. Textura da pele e detalhes faciais

   • Procure por brilhos incomuns na pele ou ausência de detalhes naturais, como rugas, poros e manchas.
   • Desníveis de cor entre o rosto e outras partes do corpo também podem indicar edição artificial.
5. Qualidade do áudio

   • Ruídos de fundo excessivos, cortes abruptos ou variações estranhas na voz podem ser pistas de áudio gerado, ou editado por IA.
6. Expressões e emoções desconexas

   • Observe se as expressões faciais estão alinhadas com o conteúdo falado.
   • Por exemplo, uma pessoa aparentando felicidade ao dar uma notícia triste pode ser um sinal de manipulação.
7. Verificação da fonte e contexto

   • Sempre confirme se o vídeo foi publicado por fontes confiáveis e oficiais.
   • Busque validação em veículos de comunicação reconhecidos para evitar cair em armadilhas de conteúdos falsos.

Ferramentas que ajudam na identificação de vídeos feitos por IA

• Microsoft Video Authenticator (em desenvolvimento): analisa vídeos para detectar manipulações específicas feitas por IA.
• Originality.AI, GPTZero, Copyleaks AI Content Detector: embora mais focadas em textos, algumas dessas ferramentas também oferecem recursos para identificar conteúdos gerados artificialmente.