A Anthropic anunciou na semana passada que passará a incluir marcas d'água invisíveis em todo o conteúdo gerado por seus modelos de inteligência artificial Claude. A medida visa atender às novas regulamentações da União Europeia sobre identificação de conteúdo sintético. Menos de 24 horas depois do anúncio, porém, programadores já compartilhavam publicamente ferramentas capazes de contornar o novo sistema de marcação.
De acordo com a empresa, todos os modelos Claude lançados a partir de 2 de agosto passaram a incorporar uma marca d'água em textos e imagens produzidos pela inteligência artificial. Modelos anteriores devem passar por um período de transição para também adotar o recurso. A marcação ocorre no nível do modelo, o que significa que ela permanece presente independentemente do ponto de acesso utilizado, seja por meio de interfaces de programação de aplicações, do aplicativo de chat, do Claude Code, do Claude Cowork, do Claude Tag ou de plataformas de computação em nuvem como AWS, Microsoft Foundry e Google Cloud.
Para o conteúdo textual, a empresa descreve o mecanismo como uma marca d'água "imperceptível", isto é, uma alteração invisível para a leitura humana, mas detectável por sistemas automatizados. Quando o usuário copia e cola o texto gerado em outro local, a marca permanece embutida no conteúdo. Já para arquivos de imagem em formatos compatíveis, como SVG, PNG e JPG, a Anthropic anexa metadados de procedência assinados digitalmente conforme o padrão técnico C2PA, uma especificação que permite certificar a origem de arquivos digitais por meio de assinaturas criptográficas.
A política é obrigatória e não pode ser desativada pelos usuários, aplicando-se a todos os produtos e modelos da empresa no mundo inteiro. O anúncio gerou reação imediata em redes sociais como X e Reddit, onde usuários classificaram a iniciativa como problemática e ridícula. Programadores manifestaram preocupação adicional, afirmando que a inclusão de assinaturas criptográficas em códigos gerados pela ferramenta poderia comprometer a qualidade do resultado final.
A resposta mais contundente veio justamente da comunidade de desenvolvedores. Em poucas horas após a divulgação, um repositório no GitHub disponibilizou ferramentas capazes de remover marcas d'água não apenas do Claude, mas também de sistemas concorrentes como Gemini e ChatGPT. A ferramenta atua eliminando caracteres Unicode ocultos — símbolos especiais invisíveis embutidos no texto — e apagando metadados EXIF dos arquivos. Os metadados EXIF são informações técnicas incorporadas automaticamente em arquivos digitais, contendo dados sobre a imagem.
Apesar da rápida divulgação dos métodos de contorno, existem limitações técnicas relevantes. Os metadados C2PA anexados a imagens são considerados mecanismos frágeis, pois podem ser removidos com facilidade por meio de uma simples captura de tela do conteúdo ou pela conversão do arquivo para outro formato. As marcas d'água aplicadas a textos, por outro lado, apresentam maior resistência a tentativas de remoção, segundo análises técnicas do mecanismo publicado pela empresa.
A reação contrária nas redes incluiu queixas de usuários que utilizam o Claude apenas para revisão de textos escritos por eles próprios, temendo que o conteúdo revisado passe a ser erroneamente identificado como produzido integralmente por inteligência artificial. Outros criticaram o fim da chamada "era de textos não comprováveis", sugerindo que a medida dificultará a distinção entre autoria humana e geração automatizada em contextos cotidianos.
O episódio evidencia a tensão crescente entre as exigências regulatórias de transparência para conteúdos gerados por inteligência artificial e a dificuldade técnica de criar sistemas de identificação que resistam a tentativas de burlá-los. Embora as marcas d'água representem um dos principais mecanismos adotados por empresas de tecnologia para cumprir as normas europeias que exigem a rastreabilidade de conteúdo sintético, o surgimento quase imediato de ferramentas de remoção levanta dúvidas sobre a efetividade dessas soluções a longo prazo.
