O LinkedIn é a mais recente plataforma social a adicionar tags a conteúdo gerado por IA no fluxo, através de uma parceria com a Coalizão para Proveniência e Autenticidade de Conteúdo (C2PA), que usa marcação de dados para identificar imagens de IA.
Como você pode ver neste exemplo (postado pela especialista em marketing de influenciadores Lia Haberman), imagens geradas por IA postadas no LinkedIn agora incluirão uma pequena tag C2PA no canto superior direito do visual no fluxo. Toque nesse ícone e você poderá ver mais informações sobre a imagem. As tags serão adicionadas automaticamente, com base nos dados do código embutido na imagem, conforme identificado pelo processo da C2PA. A C2PA é uma das várias organizações que trabalham para estabelecer padrões da indústria para conteúdo gerado por IA, incluindo marcas d’água digitais que não podem ser facilmente removidas do código de imagens e vídeos. A empresa-mãe do LinkedIn, Microsoft, já se inscreveu nos padrões da C2PA, junto com Google, Adobe e OpenAI. A C2PA também foi adotada pelo TikTok em seu processo de marcação por IA, anunciado no início deste mês.
Importância da Transparência no Conteúdo Gerado por IA
As plataformas sociais agora possuem pelo menos algum tipo de rótulos de conteúdo de IA no fluxo, o que ajudará a melhorar a transparência e limitar a disseminação de conteúdo “deepfake” e/ou representações de coisas que não são reais. Isso é importante, porque embora a maioria dessas representações sejam geralmente inofensivas, mesmo que levantem dúvidas sobre sua autenticidade (como O Papa com um casaco acolchoado), alguns outros usos incorretos podem ter um impacto maior. Como, por exemplo, imagens falsas de um ataque ao Pentágono ou representações falsas sobre a guerra Israel-Hamas. Esses tipos de gerações de IA podem influenciar a opinião pública, o que é um grande risco à medida que nos aproximamos de uma série de eleições em todo o mundo. E há uma possibilidade significativa de que o conteúdo gerado por IA vá desempenhar um papel na próxima eleição nos EUA. E muitas vezes, mesmo que seja marcado como falso, os rótulos são adicionados tarde demais, com os visuais já tendo um impacto. É por isso que a detecção automatizada e imediata é importante, garantindo que esses rótulos possam ser anexados antes que ganhem força.
Próximos Passos na Detecção de Conteúdo de IA
O próximo passo, então, é garantir que o público entenda o que esses rótulos significam, mas alcançar uniformidade na notificação é o primeiro objetivo a ser trabalhado.
