Erros na perspectiva, nas sombras e nos reflexos estão entre os sinais usados por especialistas para verificar se uma imagem foi produzida por inteligência artificial. Essas falhas também aparecem em pinturas de Adolf Hitler feitas durante o período em que ele tentou seguir carreira artística em Viena.
Entre 1908 e 1913, ainda na Áustria, Hitler pintava principalmente aquarelas de edifícios, igrejas e outras construções. As obras buscavam reproduzir um estilo hiper-realista semelhante ao de cartões-postais. Antes disso, ele havia sido rejeitado pela Academia de Belas-Artes de Viena em 1907 e novamente em 1908.
Quando a perspectiva não fecha
Em representações realistas, linhas paralelas de uma cena tendem a convergir para um mesmo ponto no horizonte, chamado ponto de fuga. Esse recurso ajuda a criar a ilusão de profundidade em uma superfície 2D.
Nas pinturas de Hitler, algumas linhas de edifícios não chegam ao mesmo ponto. O resultado é uma geometria que parece torta, especialmente porque as obras tentavam reproduzir lugares reais com aparência hiper-realista. Problemas semelhantes aparecem no alinhamento das sombras e em outras características do mundo físico.
Artistas não precisam seguir rigorosamente essa regra em todos os estilos. Em uma pintura que não busca imitar a realidade, a geometria pode ser alterada de propósito. No caso das obras de Hitler, porém, as inconsistências destoam da proposta de reproduzir cenas reconhecíveis.
O mesmo problema em imagens de IA
Uma imagem que mostra soldados caminhando por um corredor foi gerada por inteligência artificial. A perspectiva irregular é um dos elementos que indicam que a cena não é real. Outros sinais incluem textos desorganizados nos uniformes, rostos distorcidos e diferenças entre as roupas.
Esses detalhes, isoladamente, podem ser confundidos com artefatos digitais causados por uma imagem de baixa qualidade. Além disso, sistemas mais recentes conseguem representar alguns desses elementos com maior precisão. Por isso, investigadores forenses especializados em imagens digitais também analisam se a cena respeita propriedades físicas do mundo real.
“A IA generativa não entende de física, não entende de geometria, e ela comete todo tipo de maluquice”, disse Hany Farid, especialista na detecção de imagens digitalmente alteradas.
Farid e Sarah Barrington, da Universidade da Califórnia, publicaram um artigo sobre a dificuldade das IAs para simular explosões. Segundo a descrição do trabalho, esses sistemas tendem a produzir explosões dramáticas demais, com mais fogo e nuvens de fumaça maiores do que seria esperado.
Sombras e reflexos também denunciam a fabricação
As sombras oferecem outro caminho para a análise. Como os raios de luz são emitidos paralelamente, as linhas formadas pelas sombras também devem convergir para um ponto de fuga, ligado à origem da luz. Quando isso não acontece, a imagem pode ter sido fabricada.
Reflexos em espelhos são igualmente difíceis de simular. Em uma representação normal, linhas que ligam pontos correspondentes do corpo real e de seu reflexo — como a cabeça, o nariz, os olhos e a boca — permanecem paralelas. Em imagens criadas por IA, essas relações podem ser quebradas.
Os sistemas podem aprender a corrigir parte desses problemas e produzir vídeos cada vez mais semelhantes à vida real. Ainda assim, a complexidade do mundo dificulta a reprodução perfeita de todas as suas regras. Para Farid, o sistema visual humano aceita muitos absurdos nas imagens porque não os examina dessa forma.
Nesse mercado de imagens rápidas e baratas, um certo grau de imprecisão pode ser suficiente para atender ao que as pessoas querem ver.
