Num estudo de 2003 com 500 pessoas, mais de 75% dos participantes consideraram ser bons a detetar mentiras, mas a realidade mostra ser diferente.

Em 2006, um estudo que testou a capacidade de detetar mentiras revelou que apenas 54% dos participantes conseguiram de facto cumprir o objetivo, uma percentagem que, segundo os cientistas, é semelhante à verificada quando se escolhem respostas ao calhas. De qualquer modo, os tempos eram outros, a inteligência artificial era pouco mais do que um conceito. Vinte anos depois, estamos na era da I.A., das notícias falsas e dos deepfakes e a capacidade de deteção de mentiras é posta à prova diariamente online.

Um estudo de 2025 da iProov, feito com consumidores dos Estados Unidos e Reino Unido, concluiu que apenas 0,1% das pessoas consegue identificar deepfakes, mas isto acontece quando se está à procura de deepfakes. Num cenário de quotidiano, onde as pessoas estão menos focadas em identificar imagens e vídeos falsos, a percentagem será ainda menor. O estudo revelou também que 30% das pessoas com mais de 55 anos nunca tinha ouvido falar de deepfakes, o que as torna mais suscetíveis de ser enganadas.

Na verdade, apesar do aumento de deepfakes, uma em cada cinco pessoas inquiridas nunca tinha ouvido falar do assunto, mas as que estavam a par da problemática mostraram-se excessivamente confiantes nas suas capacidades de identificação. Os mais jovens, entre os 18 e os 34 anos, são os que mais acreditam que não serão enganados. As gerações mais velhas são as mais preocupadas com a propagação de notícias falsas: 82% das pessoas com mais de 55 anos tem receio das consequências da desinformação.

Apesar disso, poucos são os que reportam vídeos falsos: 48% porque não sabem como fazê-lo, 25% porque até não se importa de ver deepfakes. Outra conclusão: os vídeos falsos são mais difíceis de identificar do que as imagens, o que agrava preocupações de segurança em videochamadas, por exemplo.

Mas porque temos tanta dificuldade em identificar deepfakes? Porque estas imagens, vídeos e áudio falsos, gerados por Inteligência Artificial, são cada vez mais realistas, e nós estamos treinados para acreditar no que vemos e ouvimos, por isso raramente pomos em causa o que parece verídico. Ainda assim, podemos estar atentos a alguns sinais que ajudam a separar a verdade da ilusão: não pestanejar ou pestanejar pouco, as sombras não estarem de acordo com a direção da luz, problemas de sincronia entre a voz e os movimentos da boca, anomalias na pele (uma pele demasiado perfeita, por exemplo), e zonas difusas no fundo podem ser indicadores de que as imagens são falsas.

Podem testar a capacidade de detetar deepfakes aqui.