Você está olhando pra alguma coisa agora e algo não bate. Aqui está o que realmente checar em texto e imagem, com um aviso honesto desde já: conforme os modelos melhoram, os sinais ficam cada vez mais difíceis de perceber, e nenhum método aqui é totalmente confiável. O HAL pode olhar junto com você e te dar uma leitura honesta, não um veredito.
Estrutura de frases repetitiva, linguagem genérica que serviria pra quase qualquer assunto, uma gramática esquisitamente perfeita sem nenhum deslize natural, e um ritmo muito parelho, cheio de listas. Preste atenção especial em detalhes concretos ditos com muita confiança, nomes, datas, estatísticas, que soam exatos mas não dá pra verificar; é um padrão clássico de alucinação de IA.
Aberturas tipo "No mundo acelerado de hoje", frases de transição como "É importante notar que", e finais bem arrumadinhos tipo "Em conclusão" aparecem muito mais em texto de IA do que na forma como a maioria das pessoas escreve ou fala. Uma só dessas não quer dizer nada; várias juntas já vale reparar.
Modelos de linguagem geram a próxima palavra mais provável estatisticamente, não fatos verificados, então quando falta informação real eles conseguem inventar um detalhe que soa específico, uma citação, uma fonte, um número, que é totalmente inventado mas escrito com confiança total. Isso se chama alucinação, e um tom confiante não é prova de precisão em texto de IA como costuma ser na escrita humana.
Olhe primeiro pras mãos e os dentes: dedos a mais ou a menos, dentes que se misturam de um jeito estranho. Depois confira qualquer texto dentro da imagem: placas, rótulos e lombadas de livro costumam sair borrados ou sem sentido. Por fim, olhe sombras e reflexos: imagens de IA costumam ter a direção da luz inconsistente dentro da mesma cena.
Mãos são formas complexas e muito variáveis que aparecem em relativamente poucas imagens de treino em todos os ângulos possíveis, então os modelos de imagem historicamente tiveram dificuldade em renderizar bem: dedos a mais, dedos fundidos, juntas erradas. Modelos novos já melhoraram bastante nesse ponto específico, então esse sinal sozinho está ficando menos confiável.
Repare se uma sombra cai numa direção que não bate com a fonte de luz que aparece na imagem, ou se duas pessoas na mesma foto têm sombras apontando pra lados diferentes. Confira também os reflexos em óculos, janelas ou água; a IA costuma errar detalhes sutis aí mesmo quando o sujeito principal parece bem convincente.
Piscadas pouco naturais, movimento labial que não bate direito com o áudio, bordas que distorcem ou piscam ao redor do cabelo e dos óculos, e luz no rosto que muda de forma estranha entre os quadros são os sinais clássicos. São sinais técnicos gerais, algo que o HAL não analisa diretamente, já que o HAL não processa vídeo.
Sim, bastante. Sinais que funcionavam bem até um ano atrás, mãos deformadas, frases obviamente robóticas, muitas vezes já não funcionam mais, porque as melhorias dos modelos miram exatamente nos pontos de falha mais visíveis. É uma corrida de verdade, e se manter atualizado sobre os sinais novos importa mais do que decorar uma lista fixa.
Não, hoje não, nem pra texto, nem pra imagem, nem pra vídeo. A abordagem mais confiável combina vários sinais imperfeitos: checar os sinais citados acima, verificar a fonte e o contexto de onde algo veio, e aplicar o bom senso de sempre, em vez de confiar num único teste infalível.
Você pode compartilhar um texto ou uma imagem com o HAL e pedir uma leitura honesta. O HAL vai te dizer o que chama atenção ou não, apresentado claramente como uma segunda opinião de conversa, não como resultado de um detector certificado, porque essa certeza ainda não existe.