O Google lançou o Backstory, uma ferramenta experimental de inteligência artificial voltada à checagem de imagens. O sistema automatiza buscas reversas, procura sinais de manipulação e rastreia os locais onde um arquivo já foi publicado.
Desenvolvido pelo Google DeepMind a partir dos modelos Gemini, o Backstory recebe uma imagem e uma pergunta básica do usuário. Agentes de inteligência artificial definem quais ferramentas de autenticação devem ser aplicadas e em que ordem. Ao final, o programa produz um relatório com resumo das informações, citações das fontes e registro das etapas realizadas.
Uso por checadores
A equipe de checagem de fatos do India Today, formada por 6 pessoas, usa o programa na triagem inicial de conteúdos. O trabalho inclui a análise de imagens falsas de políticos, vídeos de inundações retirados de contexto e deepfakes.
Antes, os repórteres precisavam usar ferramentas separadas para detectar imagens geradas por inteligência artificial, fazer buscas reversas e reconstruir o histórico de publicação. O Backstory realiza essas tarefas simultaneamente e, atualmente, pode ser usado gratuitamente.
“Essa é a principal vantagem”, afirmou Bal Krishna, líder da equipe de checagem de fatos do India Today. Segundo ele, a ferramenta reúne em um ambiente tarefas que antes exigiam 5 plataformas e 5 acessos diferentes.
O Backstory está disponível apenas pelo Programa de Testadores Confiáveis do Google. O grupo inclui milhares de jornalistas, especialistas em inteligência de fontes abertas, bibliotecários e pesquisadores de alfabetização informacional. Os comentários dos participantes são usados para melhorar o sistema.
Zoe Darmé, gerente de produto da equipe do DeepMind responsável pela ferramenta, disse que os jornalistas são o principal público-alvo. A possibilidade de ampliar o acesso no futuro também é avaliada.
Limitações e recursos
A ferramenta pode acionar o SynthID, que identifica marcas-d’água digitais em imagens criadas pelo Nano Banana, modelo de geração de imagens por inteligência artificial do Google. Também verifica credenciais de conteúdo e metadados criptografados associados ao padrão C2PA, que reúne empresas como Google, Adobe e BBC.
O rastreamento do histórico é apontado por Mike Caulfield, criador do método SIFT de verificação, como um dos recursos mais úteis. Ele afirmou que o Backstory reduz para 3 minutos uma tarefa que antes levava 50 minutos.
O sistema não garante precisão total e informa que pode cometer erros. Durante os testes, confundiu uma foto pessoal com uma imagem do jornalista Carlos Maza e produziu o histórico do arquivo incorreto até que o nome certo fosse informado.
Atualmente, o programa processa apenas imagens. A análise considera arquivos indexados em motores de busca, o que pode deixar o histórico incompleto quando o conteúdo vem de redes fechadas ou plataformas não indexadas, como TikTok, WhatsApp e Signal.
Por isso, Bal Krishna afirmou que o India Today confirma manualmente todas as informações obtidas pelo software e não usa os relatórios do Backstory como fonte direta em suas checagens publicadas. O Google também afirma que a ferramenta foi criada para responder à desconfiança crescente sobre conteúdos publicados na internet, e não como reação direta às críticas ao Nano Banana.
Um relatório publicado em julho pelo Centro de Políticas de Tecnologia da Informação da Universidade de Princeton apontou que detectores comerciais costumam apresentar percentuais de probabilidade sem explicar os critérios usados. O documento também destacou que essas ferramentas nem sempre identificam manipulações mais complexas, como a retirada de uma imagem de seu contexto original.
No final de julho, o Google anunciou que reverteria a integração do Nano Banana ao Google Earth para implementar limitações de segurança mais rígidas, após críticas sobre a alteração de imagens de satélite em 3D.
