Anthropic põe marca d'água invisível em textos e imagens do Claude
O que muda
A Anthropic anunciou que textos e arquivos gerados pelos modelos Claude passarão a conter marcas d'água invisíveis, com o objetivo de indicar a origem do conteúdo. A medida busca atender ao Código de Práticas da União Europeia sobre Transparência de Conteúdo Gerado por IA, que exige que empresas informem usuários quando estão interagindo com IA e identifiquem conteúdos produzidos por sistemas automatizados, incluindo deepfakes.
A novidade vale para modelos Claude lançados a partir de 2 de agosto e se aplica globalmente, não apenas à UE. Segundo a Anthropic, a marca d'água será implementada no nível do modelo, abrangendo conteúdo criado por meio da API, Claude, Claude Code, Claude Cowork e Claude Tag.
Como funciona
No caso de texto, as marcas d'água são sinais embutidos em letras e palavras, invisíveis para leitores, mas detectáveis por sistemas computacionais. A empresa cita como exemplos possíveis variações de espaçamento entre palavras e números e sequenciamento de palavras. Esses marcadores devem permanecer mesmo se o texto for copiado e colado entre plataformas ou editores, como Windows Notepad ou TextEdit, e podem sobreviver a edições humanas.
Para arquivos de imagem gerados pelo Claude, como .svg, .png ou .jpg, o mecanismo inclui metadados de procedência assinados, com informações sobre origem, autoria e possíveis modificações. Se alguém tentar alterar ou ocultar esses metadados, a assinatura criptográfica é quebrada, indicando adulteração.
A Anthropic afirmou que compartilhará futuramente detalhes sobre como detectar as marcas d'água.
Limitações
A empresa pondera que a presença ou ausência da marca d'água não é prova definitiva de autoria. Um texto pode receber marca d'água mesmo quando apenas reformula conteúdo humano, como em casos de revisão, tradução ou resumo. Por outro lado, um conteúdo com participação do Claude pode ficar sem marcação se o trecho gerado for muito pequeno ou tiver sido fortemente editado, parafraseado ou misturado a outros textos.
Imagens também podem perder a identificação: por exemplo, se alguém tirar um print e salvar o arquivo novamente, os metadados de procedência podem desaparecer.
O artigo lembra ainda que a detecção de conteúdo gerado por IA segue pouco confiável em alguns casos, com relatos de textos de falantes não nativos de inglês marcados falsamente como produzidos por IA.