Apple testa selo de "foto real" para provar que imagem não é feita por IA

Por André Lourenti Magalhães • Editado por Jones Oliveira | 12/08/2026 às 09:19 • Atualizado 12/08/2026 às 09:19

Diante de um cenário em que muitas empresas liberam funções para provar que uma imagem foi gerada por IA, a Apple quer seguir um caminho contrário: a empresa testa uma nova forma para confirmar que uma foto é real e foi tirada por um iPhone .

A função recebe o nome de “Reference Image” (“Referenciar imagem”, em tradução livre) e foi encontrada no Beta 5 do iOS 27, de acordo com o site 9to5Mac. Ao tirar uma foto com um modo específico da câmera, o sistema identifica dados dos sensores do aparelho e consegue verificar que a imagem é real e foi capturada por um iPhone.

O arquivo é enviado para a nuvem privada da Apple (Private Cloud Compute) para ser autenticado. A empresa não tem acesso ao conteúdo da imagem , somente aos dados que precisam ser checados.

O recurso é desativado por padrão, mas pode ser habilitado nas configurações de câmera. É importante mencionar que as fotos tiradas tanto no iOS como no Android já contam com uma série de metadados (dados escondidos que informam data, dispositivo usado e outras informações), então o Reference Image traria uma camada adicional de verificação.

A evolução dos conteúdos realistas gerados por IA também cria uma necessidade de comprovar que os arquivos são, de fato, artificiais. Um padrão muito comum na indústria de tecnologia é o C2PA , que inclui uma série de informações sobre um único arquivo e pode ser usado para mencionar uso de inteligência artificial.

OpenAI, Adobe, Google e Meta são algumas das empresas que usam esse padrão de metadados. No caso das imagens, ferramentas como Gemini e Meta AI podem incluir uma marca d’água visual, mas isso pode ser facilmente apagado em edições futuras.

O Google tem uma solução chamada SynthID : uma espécie de marca d’água invisível que pode ser lida apenas por máquinas e usada em imagens, vídeos ou músicas gerados por IA. No entanto, a ferramenta tem maior eficácia para identificar materiais gerados nas próprias plataformas do Google e não funciona tão bem com resultados de terceiros.