Imagens de aves manipuladas por inteligência artificial estão gerando registros falsos em plataformas de ciência cidadã, como o iNaturalist, e preocupam cientistas que dependem desses bancos de dados para monitorar a biodiversidade. A prática, que pode parecer inofensiva, altera características das espécies e cria informações imprecisas, comprometendo pesquisas ecológicas e esforços de conservação.
O problema das imagens falsas
Com o avanço de ferramentas de IA generativa, tornou-se mais fácil modificar fotografias de aves, alterando cores, padrões de plumagem ou até mesmo inserindo espécies em locais onde não ocorrem naturalmente. Essas imagens são então carregadas em plataformas como o iNaturalist, onde voluntários e especialistas identificam espécies. No entanto, a verificação manual não consegue acompanhar o volume de dados, e muitas imagens falsas passam despercebidas.
De acordo com pesquisadores, cerca de 1.400 imagens já foram sinalizadas como potencialmente alteradas por IA. “Cada registro falso pode distorcer modelos de distribuição de espécies e levar a conclusões erradas sobre a saúde dos ecossistemas”, afirma a bióloga Maria Silva, da Universidade de São Paulo.
Impacto na pesquisa científica
Os bancos de dados de ciência cidadã são fundamentais para estudos de biodiversidade, especialmente em regiões tropicais, onde os recursos para monitoramento são limitados. Com a proliferação de imagens adulteradas, a confiabilidade dessas bases de dados é ameaçada. “Precisamos de mecanismos automáticos de detecção de IA e de uma curadoria mais rigorosa para garantir a qualidade dos dados”, defende o ornitólogo Carlos Pereira, do Museu Nacional.
A situação é agravada pela dificuldade em distinguir entre edições sutis e variações naturais das aves. Enquanto isso, cientistas alertam que a comunidade deve se adaptar rapidamente para evitar que a desinformação visual comprometa décadas de esforços de conservação.
