Vídeos de animais gerados por IA somam milhões de visualizações online, mas investigadores alertam que distorcem a compreensão pública do comportamento da vida selvagem e podem enfraquecer o apoio à conservação
Imagens falsas de animais nas redes sociais estão a distorcer os esforços de conservação e podem minar o apoio público às espécies ameaçadas, conclui um estudo.
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Ferramentas de IA generativa já conseguem produzir vídeos e fotografias de vida selvagem aparentemente credíveis que nunca aconteceram, segundo um artigo (fonte em inglês) publicado na revista Conservation Biology por investigadores da Universidade de Córdoba.
Os autores, José Guerrero-Casado, Tamara Murillo-Jiménez, Antonio Carpio, Francisco Tortosa e Rocío Serrano-Rodríguez, defendem que este tipo de conteúdos molda cada vez mais a forma como o público entende o comportamento animal, muitas vezes de forma errada.
Um dos exemplos destacados pelos investigadores é um vídeo viral criado por IA que mostra várias espécies de aves a protegerem as crias da chuva, amplamente partilhado com legendas a descrevê-lo como «verdadeiro amor de mãe».
Essa leitura ignora um facto bem estabelecido: em 90 % das espécies de aves, os machos também participam na criação das crias, enquanto muitos répteis, anfíbios e peixes não prestam qualquer cuidado parental.
O artigo aponta ainda interações inventadas entre espécies, como vídeos fabricados de predadores e presas, ou de parasitas e respetivos hospedeiros, a comportarem-se com uma afeição pouco plausível entre si.
Os autores destacam também vídeos que mostram laços fictícios entre seres humanos e animais selvagens, incluindo um vídeo de um urso-polar resgatado por pescadores e a reagir com uma gratidão exagerada.
Os investigadores alertam que estas cenas podem dar às pessoas uma falsa sensação de segurança junto de animais selvagens e incentivar a procura de animais de estimação exóticos, alimentando o comércio ilegal de vida selvagem.
Conservar animais «apelativos»
Os investigadores antecipam também que o conteúdo gerado por IA se incline sobretudo para os mamíferos, já que estas espécies tendem a fazer mais sucesso nas redes sociais.
Alertam que isso pode reforçar desequilíbrios já existentes no financiamento, deixando em desvantagem projetos de conservação de grupos de animais menos populares.
Avisam ainda que vídeos falsos de vida selvagem com marcação de localização podem atrair turistas para locais onde o animal mostrado nunca esteve, aumentando a pressão sobre os ecossistemas.
O estudo evita propor uma solução concreta, reconhecendo que uma regulamentação global do conteúdo gerado por IA é improvável a curto prazo, e defende antes uma aposta mais ampla na literacia mediática, para que o público aprenda a questionar o que vê online.
Registos de ciência cidadã em risco
As conclusões vão ao encontro de um alerta separado publicado esta semana (fonte em inglês) por investigadores na revista Nature Ecology and Evolution, que defendem que fotografias, áudios e vídeos manipulados por IA e enviados para plataformas de ciência cidadã podem contaminar os dados em que os cientistas se baseiam para acompanhar onde ocorrem as espécies e como se comportam, conduzindo potencialmente a conclusões ecológicas erradas.
Os investigadores apontam o excesso de edição como o problema mais comum, mais do que a criação total de imagens.
As ferramentas de edição podem eliminar ou alterar características físicas usadas para identificar uma espécie, levando por vezes à sua identificação errada.
Citam um caso real em que uma fotografia que se pensou mostrar um red-winged blackbird, uma espécie norte-americana nunca antes registada no Brasil, foi submetida à plataforma iNaturalist como um possível primeiro registo.
Na realidade, a ave era um epaulet oriole, uma espécie comum na região. A imagem tinha sido «reconstruída» com o editor de imagens por IA da Google, que acrescentou marcas semelhantes às da ave norte-americana, provavelmente por essa espécie estar mais representada nos dados usados para treinar a ferramenta.
Os investigadores sublinham que o autor da fotografia não tinha intenção de enganar ninguém. O objetivo, explicam, era apenas cosmético: obter uma imagem mais apelativa.
A equipa diz ter conseguido replicar de forma independente o mesmo erro com ferramentas de edição baseadas em IA. Conclui que é urgente sensibilizar os colaboradores para o impacto que este tipo de edição pode ter nos dados científicos.