Marca d'água em texto de IA: o que o AI Act exige e o que muda

Marca d'água em texto de IA é um padrão invisível na escolha de palavras que permite a um detector reconhecer, depois, que aquele texto saiu de um modelo. Ela virou assunto porque o AI Act, a lei de IA da União Europeia, passou a exigir desde 2 de agosto de 2026 que conteúdo sintético seja marcado de forma detectável por máquina.

OpenAI, Anthropic e Google já anunciaram como estão cumprindo a regra, cada uma de um jeito e com alcance diferente. Este guia explica o que a lei pede, como a técnica funciona, por que ela é frágil e o que muda para quem escreve, contrata ou publica texto no Brasil. Fontes conferidas em 03/11/2026.

O que o AI Act exige

A regra está no artigo 50 do AI Act, que trata de transparência e se aplica desde 2 de agosto de 2026. O parágrafo 2 diz que fornecedores de sistemas de IA, incluindo os de uso geral, que geram áudio, imagem, vídeo ou texto sintético devem garantir que a saída seja marcada em formato legível por máquina e detectável como gerada ou manipulada artificialmente. As soluções precisam ser eficazes, interoperáveis, robustas e confiáveis dentro do que for tecnicamente viável.

Há exceções. Sistemas que só fazem edição assistiva comum, como corretor, ou que não alteram de forma substancial o conteúdo de entrada, ficam de fora. O parágrafo 4 trata de quem usa a IA: deepfakes de imagem, áudio ou vídeo precisam ser revelados como tal, e texto gerado por IA publicado para informar o público sobre assuntos de interesse público também, a menos que tenha passado por revisão humana e alguém assuma a responsabilidade editorial.

Como funciona a marca d'água em texto

Um modelo de linguagem escreve uma palavra por vez, escolhendo entre candidatas com probabilidades diferentes. O SynthID, do Google DeepMind, usa um exemplo simples: depois de "minhas frutas tropicais favoritas são manga e", a palavra "banana" tem nota maior que "avião". A marca d'água ajusta de leve essas notas segundo uma chave secreta.

Em uma frase isolada, ninguém percebe. Em centenas de palavras, o conjunto dessas pequenas inclinações forma um padrão estatístico que um detector com a chave consegue medir. Não há caractere escondido, emoji ou espaço especial, por isso o padrão sobrevive a copiar e colar. A técnica mexe justamente na aleatoriedade da geração, o mesmo mecanismo explicado em por que a IA responde diferente à mesma pergunta.

O que cada empresa fez

As três maiores empresas do setor seguiram caminhos parecidos na técnica e diferentes no alcance:

• OpenAI. Segundo o TechCrunch, a marca chamada textGrain vale para todos os planos do ChatGPT e do Codex, mas só na União Europeia. Na API, em qualquer região, é opcional e vem desligada. O detector ficou restrito a pesquisadores e organizações aprovados. Mais detalhes na notícia sobre o textGrain.
• Anthropic. De acordo com o The Decoder, a marca é uma variante do SynthID embutida no próprio modelo, vale em qualquer plataforma de nuvem e não pode ser desligada pelo cliente. Modelos lançados depois de 2 de agosto já saem marcados e os antigos recebem a marca em etapas, de olho em um prazo de dezembro. Nos modelos 4.6, ela só vale com os parâmetros de amostragem no padrão, brecha descrita na notícia sobre a marca d'água do Claude.
• Google. A página do SynthID informa que o texto gerado no app Gemini e na versão web já leva a marca.

Na prática, um usuário brasileiro do ChatGPT recebe texto sem marca, enquanto o mesmo usuário no Claude ou no app Gemini recebe texto marcado. A obrigação é europeia, mas a implementação depende de cada empresa.

Os limites da detecção

A própria OpenAI publicou números que mostram a fragilidade. Em um teste, trocar 10% das palavras por sinônimos derrubou a taxa de detecção de cerca de 92% para 66%. Trechos curtos, respostas de matemática e textos traduzidos são ainda mais difíceis. E a empresa avisa que a falta da marca não prova autoria humana.

Isso conversa com o que já se sabe sobre detectores comerciais, que erram para os dois lados, como mostra o guia sobre se detector de texto de IA funciona. A diferença é que a marca d'água é colocada na origem, pelo próprio fornecedor, em vez de adivinhada depois pelo estilo.

E no Brasil?

Não há, hoje, regra brasileira equivalente ao artigo 50 para texto comum. O marco legal da IA, aprovado no Senado, segue em discussão, como mostra o guia sobre a lei de IA no Brasil. Mas existem regras setoriais que já pedem transparência: o TSE exige rótulo em conteúdo sintético nas campanhas, tema do guia sobre deepfake nas eleições de 2026, e o Conar trata da identificação de publicidade, explicado em link de afiliado é publicidade.

Mesmo sem lei própria, a regra europeia chega por tabela. Como Claude e Gemini marcam o texto em qualquer país, quem usa essas ferramentas no Brasil já produz conteúdo marcado. E empresas brasileiras que vendem para a Europa podem ser cobradas pelos clientes de lá.

Exemplo com um freelancer

Cenário ilustrativo: Marina, redatora em Recife, cobra R$ 250 por artigo de blog para uma agência de Lisboa. Ela usa IA para o rascunho, reescreve boa parte e revisa os dados. Pelo parágrafo 4, um texto de blog comercial não é, em geral, "informação ao público sobre assunto de interesse público", e há revisão humana. Mesmo assim, faz sentido combinar em contrato como a IA entra no trabalho, porque o cliente pode ter política própria. O guia sobre direitos autorais e IA no Brasil ajuda a fechar a outra parte da conversa: de quem é o texto.

O que muda para quem usa IA no trabalho

Para a maioria das pessoas, nada muda na tela: o texto sai igual. O que muda é a possibilidade de rastrear a origem. Alguns cuidados práticos:

• Seja transparente com clientes e professores sobre o uso de IA, em vez de apostar que ninguém vai detectar.
• Revise de verdade: além de ser a exigência europeia para texto de interesse público, é o que garante qualidade e responsabilidade.
• Não use marca d'água, nem detector, como prova única para acusar alguém de usar IA.
• Em redação jornalística, siga a política do veículo; o guia sobre jornalismo e IA traz exemplos.
• Para imagens e vídeos, a checagem de marca já é pública em alguns casos, como no site do SynthID.

Erros comuns sobre o tema

O primeiro erro é achar que existe um "removedor de marca d'água" seguro. Reescrever muda o padrão, sim, mas a obrigação de transparência não depende da marca existir: se a sua profissão ou o seu contrato pede aviso, o aviso continua devido. O segundo é imaginar que a marca expõe dados pessoais; segundo as empresas, ela não contém informações sobre o usuário ou as conversas.

O terceiro erro é confundir marca d'água com verificação de fatos. Um texto marcado pode estar certo e um texto humano pode estar errado. Checar a informação continua sendo trabalho de quem publica, como no guia sobre alucinação de IA. O quarto é acreditar que o assunto é só europeu: como Claude e Gemini marcam o texto em qualquer país, a regra já alcança quem usa essas ferramentas aqui, e a discussão sobre IA generativa também avança no Brasil, como mostra o sandbox de IA da ANPD.

O que esperar daqui para frente

Duas coisas ainda estão em aberto. A primeira é a interoperabilidade que a lei pede: hoje cada empresa tem seu detector e sua chave, e não existe um verificador único para texto aberto ao público. A segunda é o efeito em quem usa modelos abertos, que podem rodar sem nenhuma marca. Se você trabalha com conteúdo, a melhor preparação é simples: use IA de forma declarada, revise tudo e guarde rascunhos que mostrem o seu processo. Quer entender o lado da privacidade? Continue em IA e privacidade: o que você entrega sem perceber.