Vídeos de animais criados por IA podem ser perigosos: saiba como identificá-los.

O melhor método para contemplar animais inventados - e, ao mesmo tempo, esquecer que os reais estão a sofrer ou até a desaparecer.

Com os avanços muito rápidos de alguns modelos de IA, como o Veo 3 da Google ou o Sora 2 da OpenAI, multiplicam-se nas redes sociais vídeos encenados de animais que, na verdade, nunca aconteceram. Em muitos casos, o realismo é tão convincente que parecem “bons demais para serem verdade”… e, por vezes, é exactamente isso. Embora algumas imagens e vídeos tragam uma indicação de que são artificiais (como a imagem destacada no topo deste artigo), muitos não têm qualquer aviso e, sem darmos conta, este tipo de conteúdo está a distorcer a nossa relação com a natureza e com a própria realidade.

É esta a hipótese defendida num estudo publicado a 3 de setembro na revista Conservation Biology, que vai mais longe e conclui que esta tendência pode prejudicar a conservação da fauna selvagem. E mesmo quando certas sequências parecem hiper-realistas, ainda há formas de não cair no engano e de separar o autêntico do fabricado; a seguir, explicamos como.

Porque é que estes vídeos são um problema?

Os investigadores responsáveis pelo estudo destacam três desvios principais associados a estes vídeos - alguns com vários milhões de visualizações no TikTok ou no YouTube. O primeiro é o risco de criarmos uma ideia fantasiosa sobre o comportamento dos animais.

Um exemplo típico é o de um vídeo em que um crocodilo “sobe” calmamente para uma pequena embarcação com três homens a bordo, sem que ninguém reaja. Um crocodilo não se comportaria assim: sendo um predador, tenderia a fugir ou a atacar, e isso provocaria, pelo menos, uma resposta imediata das pessoas à sua frente. Além disso, com o peso do animal, um barco tão pequeno afundaria praticamente de imediato; no entanto, no vídeo, a embarcação mal se mexe. A isto juntam-se alguns artefactos visuais que também podem ser detectados - já lá vamos.

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O segundo desvio identificado é que, com a exposição repetida a este tipo de conteúdos, tendemos a antropomorfizar os animais em excesso. Na prática, estes vídeos transformam-nos muitas vezes em “personagens”, em vez de os apresentarem como seres guiados por instintos biológicos e pelas limitações próprias de cada espécie.

A terceira e última deriva é que estes vídeos criam um afastamento entre o que é a “verdadeira” natureza e a sociedade humana. À primeira vista, isto pode parecer irrelevante, mas o zoologista José Guerrero Casado, coautor do estudo, discorda. Segundo ele: “O que nos preocupa é que estes vídeos não mostram a realidade: fabricam ideias falsas, e é assim que a desinformação se espalha. Mas, para defender a biodiversidade, o público tem de poder aceder a informação fiável”.

Quando nos aparecem em ciclo nos ecrãs, estas publicações vão viciando a forma como olhamos para a alteridade animal. O que se encontra com frequência são cenários que não existem: espécies ameaçadas retratadas como se fossem omnipresentes, predadores apresentados como inofensivos, presas a agir de forma agressiva ou comportamentos incompatíveis com a vida real. É uma natureza “domesticada”, excessivamente encenada, que acaba por moldar a nossa percepção de um reino animal que nunca existiu. E convém chamar as coisas pelo nome: estes vídeos encaixam no universo dos deepfakes. Se já eram devastadores no plano político, também o são quando vistos pela lente ecológica.

Há ainda um efeito indirecto que merece atenção: quando o público se habitua a “natureza perfeita” criada por IA, pode reduzir-se a urgência emocional face a problemas reais - perda de habitat, caça furtiva, declínio de populações, incêndios ou secas. Em vez de mobilizar para a conservação, o consumo contínuo de ficção hiper-realista pode banalizar o sofrimento animal e tornar a crise da biodiversidade menos tangível.

Por fim, esta onda coloca pressão sobre quem faz divulgação científica séria (biólogos, fotógrafos de natureza, projectos de conservação), que passa a competir com conteúdos fabricados para maximizar cliques. Quando a atenção é capturada por encenações, a informação baseada em observação e dados tem mais dificuldade em circular - precisamente o oposto do que a conservação precisa.

Como reconhecer vídeos falsos de animais gerados por IA?

Mesmo que estes vídeos consigam enganar o olho humano e pareçam autênticos, os modelos que os produzem não são infalíveis e o resultado final continua a revelar falhas. Siwei Lyu, especialista em deepfakes, resume os principais sinais a observar para os identificar:

• Movimentos demasiado suaves ou, pelo contrário, deslocações estranhas que parecem “flutuar” e violam as leis da física.
  
• Iluminação incoerente: sombras e reflexos que não batem certo com a fonte de luz.
  
• Detalhes finos mal resolvidos, como pêlo ou penas, que a IA tende a desfocar, a repetir de forma artificial ou a “derreter” em padrões pouco naturais.

Um exemplo comum é o de uma doninha-americana listrada (Mephitis mephitis) que supostamente se defende de várias hienas que a atacam em plena savana. À partida, isto já falha no básico: são animais que não partilham a mesma distribuição geográfica. A doninha-americana listrada vive sobretudo na América do Norte, enquanto as hienas existem apenas no continente africano - este encontro é impossível por definição.

Depois, ao observar com atenção, nota-se que, no momento em que o animal “dispara” o seu almíscar para afastar as hienas, a substância sai… pela parte da frente do corpo, quando na realidade é produzida por glândulas anais. No comportamento real, a defesa ocorre ao virar o dorso para o adversário. Some-se a isto animações algo erráticas, uma luz com aspecto demasiado artificial, texturas excessivamente lisas e uma atmosfera sintética que retira o que resta de credibilidade ao vídeo. Em suma: nada encaixa.

Este é apenas um caso entre milhões e, se entrar num ciclo de doomscrolling (rolar sem parar por conteúdos negativos ou hipnotizantes), é muito provável que encontre mais publicações do mesmo género. Daí a importância de adoptar uma postura altamente crítica ao consumir vídeos servidos “ao acaso” pelos algoritmos. O que já era válido antes, hoje é ainda mais: não dê crédito cego ao que encontra na Internet. A verdade deixou de ter prioridade quando o objectivo é gerar audiência - e quem distribui estes vídeos artificiais sabe-o perfeitamente. Se deixarmos de questionar a veracidade do que vemos, aceitamos que o nosso olhar perde valor crítico; e isso, por si só, constitui uma derrota moral e ética inaceitável.