O que é a marca d’água com IA?

A marca d'água é um método para detetar conteúdos gerados por IA que se baseia na manipulação da frequência com que um LLM utiliza determinadas palavras. Desta forma, é possível detetar essas alterações na frequência das palavras e determinar se um texto foi escrito por um determinado modelo de IA.

Como funciona a marca d'água?

Os LLMs funcionam introduzindo um conjunto de palavras e, em seguida, gerando um conjunto de palavras possíveis que poderiam seguir essas palavras na frase. É assim que as IAs escrevem: lêem uma frase e produzem uma lista de palavras que poderiam vir a seguir na frase. A cada uma dessas palavras é atribuída uma probabilidade que indica o quanto o LLM deseja colocá-la a seguir. Em seguida, o LLM escolhe dessa lista uma palavra para ser efetivamente a seguinte, mas não necessariamente (nem mesmo, na maioria das vezes) a palavra seguinte MAIS provável — se, para qualquer frase, digamos «Eu passeio o meu…», o LLM escolhesse sempre a palavra seguinte mais provável, «cão», os LLMs diriam a mesma coisa sempre que lhes fosse feita a mesma pergunta.

Portanto, tem uma frase incompleta e uma lista de possíveis palavras seguintes à escolha. O processo através do qual o LLM escolhe a palavra seguinte é onde a marca de água entra em jogo: consiste em ajustar as probabilidades dessas opções de palavras seguintes.

Outra forma de explicar isto é a seguinte. Consideremos o conjunto de palavras possíveis que um LLM poderia utilizar — ou seja, qualquer palavra possível que um modelo de IA pudesse alguma vez dizer. Chamaremos a isto o vocabulário do LLM. A marcação de água funciona através da seleção pseudoaleatória de um subconjunto do vocabulário e da aplicação de um pequeno modificador à sua pontuação, o que aumenta a probabilidade de algumas palavras serem escolhidas.

É inserida uma marca de água num subconjunto do vocabulário do LLM, selecionado de forma pseudoaleatória

Assim, quando o LLM elabora uma lista ordenada de palavras potenciais, o modificador faz com que estas fiquem ligeiramente mais acima na lista do que estariam de outra forma, tornando-as, assim, mais suscetíveis de serem escolhidas.

As palavras com marca d'água sobem ligeiramente na lista ordenada de próximas palavras do LLM

A marca de água é detetada através da análise do texto de saída e da determinação da frequência com que as palavras com marca de água aparecem. Se estas aparecerem no texto com maior frequência do que no inglês de referência, isso é considerado um resultado positivo, e o detetor de marcas de água indica que o texto foi gerado por IA.

Como é uma marca de água criada por IA?

As marcas de água geradas por IA são invisíveis e os estudos indicam que a inserção de marcas de água por IA não degrada a qualidade dos resultados. Isto pode parecer contraintuitivo: se as marcas de água alteram a probabilidade de certas palavras aparecerem num resultado de um LLM, isso não deveria ser percetível para um ser humano, tal como percebemos quando os LLMs utilizam palavras como «delve»?

Isto deve-se ao facto de a lista de palavras com marca d'água ser gerada a cada token. Ou seja, o subconjunto de palavras do vocabulário selecionadas para receberem a marca d'água muda com cada nova palavra na frase. Isto significa que existe muito mais variação no vocabulário do que seria de esperar se o conjunto de palavras com marca d'água fosse um conjunto fixo e predeterminado.

Quais são as vantagens da marca d'água com IA?

As marcas de água são vantajosas para a deteção por IA por várias razões. Em primeiro lugar, a aplicação de marcas de água permite atingir um elevado grau de certeza com um número relativamente reduzido de palavras, embora, tal como no caso do Pangram, a certeza diminua à medida que os segmentos se tornam mais curtos. As marcas de água são também específicas de cada modelo — enquanto o Pangram apenas indica se um texto foi gerado por IA, a marca de água tem a capacidade de indicar exatamente qual o modelo de IA que produziu o texto. No entanto, um resultado positivo numa marca de água é também específico do modelo: se introduzir um texto do ChatGPT num detetor de marcas de água do Claude, este apresentará um resultado negativo, porque a marca de água só aparece em textos escritos pelo Claude.

A aplicação de marcas de água também é fácil de implementar do lado das empresas de IA: as marcas de água podem ser implementadas a um custo relativamente baixo e não exigem que o modelo seja retreinado para poder ser utilizado.

É possível contornar a marca d'água criada por IA?

A marca d'água é frágil e pode ser facilmente contornada por estratégias algorítmicas às quais o Pangram é resistente, como os «humanizadores». É fácil burlar um detetor de marcas d'água de IA substituindo palavras por sinónimos, porque a marca d'água está incorporada na escolha das palavras. A marca d'água é também binária: o detetor do Pangram consegue distinguir conteúdo assistido por IA e conteúdo misto (humano/IA), enquanto a marca d'água apenas indica se um texto passou por um LLM como passo final antes de chegar até si.

Embora a marca d'água permita determinar se um modelo escreveu um texto, um resultado negativo num detetor de marca d'água não indica que o texto não tenha sido gerado por IA, nem sequer que não tenha sido gerado pelo modelo em questão: indica apenas que a marca d'água desse modelo não está presente. O texto pode facilmente ter sido escrito por um modelo diferente, ou ter passado por um «humanizador» ou programa semelhante que substituiu palavras no texto por sinónimos.

O Claude utiliza a tecnologia de marca d'água com IA?

Sim, atualmente, os modelos Claude utilizam marcas de água geradas por IA para cumprir a regulamentação da UE: a Anthropic começou a aplicar marcas de água aos resultados do Claude a 2 de agosto de 2026, tal como anunciou no seu blogue.

Atualmente, o ChatGPT não utiliza marcas de água de IA, e não existe nenhum detetor ou verificador fiável de marcas de água de IA para textos gerados pelo ChatGPT.

A marca d'água afeta o Pangram?

A inserção de marcas de água por IA não tem grande efeito na deteção por IA do Pangram. Uma vez que a inserção de marcas de água se limita a alterar subtilmente os índices de probabilidade das palavras utilizadas pelos LLMs, os resultados dos LLMs com marcas de água continuarão a ser detetáveis pelo Pangram.

Em última análise, a marca d'água apenas identifica os resultados da IA mais evidentes e inalterados, nos quais não foi feito qualquer esforço para ocultar a utilização da IA. O nosso objetivo é ser muito mais específico e distinguir entre assistência da IA, texto misto (IA/humano) e texto inteiramente gerado pela IA. Além disso, ao contrário dos detetores de marcas d'água, não fazemos distinção quanto ao modelo utilizado para gerar o texto.

Consideramos que a marca d'água de IA é complementar ao Pangram. Também achamos que, de um modo geral, é benéfico para o mundo haver mais transparência na autoria da IA.

Perguntas frequentes

O ChatGPT tem uma marca de água?

Não, o ChatGPT não insere marcas de água nos seus textos. A OpenAI desenvolveu um sistema para inserir marcas de água em textos em 2024, mas nunca o lançou.

O que é o SynthID?

O SynthID é a marca de água do Google utilizada nos modelos Gemini desde 2024.

Como posso verificar se um texto contém uma marca de água de IA?

Os detetores de marcas de água baseados em IA são lançados pela empresa que cria o modelo e, por isso, verificar se um texto contém uma marca de água exige que a empresa conceda acesso à chave privada que utilizou para gerar a marca de água. A 14 de setembro de 2026, nenhuma empresa de IA tinha lançado publicamente um detetor de marcas de água para texto, embora a Gemini disponha de um detetor de imagens público.

O Pangram deteta marcas de água criadas por IA?

Atualmente, o Pangram não suporta a deteção de marcas de água através de IA.