Deepfake: Delírio ou realidade? Como a IA abusa da nossa confiança
Publicado em: 24 Fev 2024
Última modificação em: 27 Nov 2025

O que é um Deepfake e como funciona?
A O deepfake é uma manipulação digital sofisticada que combina “aprendizagem profunda” e “falso”. Utilizando inteligência artificial (IA), os deepfakes alteram imagens, vídeos e áudio para criar conteúdos que parecem e soam reais – mas não são. Mas porque é que os deepfakes são criados e como é que esta tecnologia funciona realmente?
Os deepfakes baseiam-se em redes neurais, sistemas de IA modelados com base no cérebro humano. Quando treinadas com grandes conjuntos de dados de imagens, vídeos ou áudio, estas redes aprendem padrões e geram manipulações altamente realistas. Uma das redes neurais mais poderosas utilizadas é a Generative Adversarial Network (GAN).
Uma GAN consiste em dois algoritmos: um cria a falsificação (o falsificador) e o outro tenta detectá-la (o investigador). Através de iterações contínuas, o falsificador melhora, tornando o conteúdo cada vez mais realista – um processo designado por aprendizagem profunda.
Diferentes tipos de Deepfakes
As falsificações profundas assumem várias formas:
- Troca de rosto: Substitui o rosto de uma pessoa por outro em imagens ou vídeos, muitas vezes para fins de entretenimento ou personificação.
- Troca de voz: Manipula o áudio para imitar a voz de alguém. As versões avançadas sincronizam os movimentos labiais e faciais para maior realismo.
- Fantoches corporais: Captura e replica os movimentos do corpo em tempo real para imitar os gestos ou acções de uma pessoa.
Porque é que os Deepfakes são perigosos?
Os deepfakes podem representar sérios riscos. Inicialmente explorados em 2017 para criar conteúdo adulto não consensual – principalmente visando mulheres – o volume de arquivos deepfake disparou desde então. De 500.000 em 2023 para uma estimativa de 8 milhões em 2025, esses arquivos de mídia manipulados por IA agora representam ameaças sem precedentes para empresas e indivíduos, tornando a deteção e a mitigação mais críticas do que nunca.
À medida que a IA avança, o desafio não é apenas a tecnologia – é a falta de ferramentas de deteção. Mesmo as competições que utilizam conjuntos de dados maciços e vários algoritmos têm dificuldade em detetar deepfakes com uma taxa de sucesso superior a 65%. Isto torna essencial a sensibilização para a cibersegurança e a monitorização proactiva.
Exemplos reais de utilização indevida do Deepfake
Os deepfakes tiveram consequências tangíveis em todo o mundo:
- Gabão, 2018: Um vídeo manipulado do presidente Ali Bongo provocou agitação política e uma tentativa de golpe de Estado.
- Caso Emma González: Os opositores alteraram o vídeo do discurso de uma sobrevivente para deturpar a sua mensagem.
- Nancy Pelosi: Um vídeo foi editado para fazer com que a Presidente da Câmara parecesse confusa, ganhando milhões de visualizações apesar de ser falso.
- Rana Ayyub: Uma jornalista foi alvo de um falso vídeo pornográfico para prejudicar a sua credibilidade.
Ferramentas populares de criação de Deepfake
- DeepFaceLab: O software de código aberto mais utilizado para troca e manipulação facial (Windows e Linux).
- Zao: Aplicação chinesa para smartphone para vídeos deepfake instantâneos, principalmente para entretenimento (Android e iOS, apenas na China).
- FaceApp: Altera a idade, o sexo ou adiciona caraterísticas como tatuagens ou maquilhagem (Android e iOS). Os utilizadores têm de autorizar a partilha dos direitos de imagem.
- Avatarify: Cria deepfakes ao vivo para chamadas de vídeo, imitando movimentos faciais em tempo real (Windows, Mac, Linux, iOS).
Como detetar um Deepfake
Identificar deepfakes pode ser complicado. Verifica cuidadosamente o contexto e procura os sinais comuns destacados pelo FBI:
- Distorções visuais, desfocagem ou iluminação inconsistente
- Colocação não natural dos olhos ou assimetria facial
- Movimentos estranhos da cabeça ou do corpo
- Problemas de sincronização labial entre a voz e os movimentos faciais
- Fundos desfocados ou indistintos
- Artefactos nas pupilas ou nos lóbulos das orelhas
Aplicações positivas da tecnologia Deepfake
Nem todos os deepfakes são prejudiciais. No domínio do entretenimento, a IA recriou o jovem Luke Skywalker em The Mandalorian e a Disney planeia utilizar deepfakes Disney Megapixel para novos filmes. No sector da educação, a Synthesia cria vídeos de e-learning orientados para a IA, utilizando avatares realistas. Os investigadores chegaram mesmo a animar a Mona Lisa, demonstrando as utilizações criativas e éticas da IA deepfake.
Proteger-se contra Deepfakes: Sensibilização para a cibersegurança
A formação do pessoal dota os funcionários das competências necessárias para detetar e responder a manipulações, salvaguardando a organização e a integridade digital. A formação proactiva reduz os riscos de deepfakes maliciosos, reforça as defesas e capacita os funcionários para agirem como guardiões vigilantes da autenticidade. Sabe mais sobre como proteger a tua organização contra ameaças impulsionadas por IA com a Human Risk Management Platform, que inclui Automated Security Awareness, Advanced Phishing Simulations, Risk Intelligence & Analytics e Compliance Management.
FAQ: Explicação sobre Deepfakes
O que é um deepfake?
Um deepfake é um áudio, imagem ou vídeo gerado por IA que manipula a realidade para fazer com que as pessoas pareçam dizer ou fazer coisas que nunca fizeram. É criado utilizando técnicas avançadas de aprendizagem automática, como redes neurais e GANs.
Os deepfakes são ilegais?
Depende da utilização. Os conteúdos não consensuais ou a fraude podem ser criminosos, enquanto as utilizações de entretenimento podem ser legais.
Como é que posso detetar um deepfake?
Procura distorções visuais, movimentos faciais não naturais, problemas de sincronização labial ou fundos inconsistentes.
Poderá a IA detetar sempre as falsificações profundas?
Não. Mesmo a IA avançada tem dificuldade em detetar de forma consistente deepfakes altamente realistas.
As deepfakes só são utilizadas para fins negativos?
Não. São utilizados em filmes, marketing, e-learning e projectos criativos de forma ética.
Como posso proteger a minha organização de deepfakes?
Forma o pessoal em matéria de cibersegurança e implementa ferramentas de monitorização para detetar conteúdos suspeitos.