A OpenAI começou a inserir marcas d'água invisíveis nos textos gerados pelo ChatGPT e pelo Codex, batizadas de "textGrain". A medida é restrita, por enquanto, a usuários na União Europeia e atende diretamente a uma exigência da AI Act sobre proveniência de conteúdo gerado por IA.

A diferença em relação a marcas d'água visuais ou metadados comuns é que o textGrain é pensado para sobreviver dentro do próprio texto, detectável por máquina sem alterar a leitura humana. A OpenAI afirma que o método igualou ou superou o desempenho de abordagens concorrentes já existentes, citando como referência o SynthID, da Google DeepMind, que também marca textos gerados por IA desde 2023. É a primeira vez que a comparação entre as duas técnicas aparece de forma explícita — até aqui, cada empresa divulgava resultados isolados, sem benchmark direto contra a concorrente.

O ponto prático é que a AI Act exige rastreabilidade, mas não especifica como implementá-la tecnicamente. Isso deixou um vácuo que cada empresa vem preenchendo à sua maneira — Google com SynthID para texto e imagem, Meta e outras com metadados C2PA para mídia. A OpenAI já usa marca d'água em imagens geradas pelo DALL-E há algum tempo; a novidade agora é estender isso a texto puro, que é tecnicamente mais frágil: uma imagem tem milhões de pixels para esconder um padrão, um texto tem muito menos redundância estatística para carregar uma assinatura sem alterar o sentido.

E é exatamente aí que mora o problema que a própria OpenAI admite: edições no texto — reescrever trechos, traduzir, resumir, passar por outro modelo — podem apagar ou enfraquecer a marca o suficiente para que a detecção falhe. Isso significa que a ferramenta funciona bem para captar o caso mais simples (alguém cola a resposta do ChatGPT sem mexer) e perde eficácia exatamente nos casos que mais importam para detectar fraude acadêmica, desinformação ou plágio reescrito.

O acesso à detecção não será aberto de imediato. A OpenAI vai liberar primeiro para pesquisadores, antes de uma expansão mais ampla — um padrão comum em lançamentos sensíveis, que permite calibrar falsos positivos antes de expor a ferramenta a escala.

A empresa publicou um documento técnico detalhando onde a marca se aplica e como a verificação funciona, o que ao menos dá transparência ao mecanismo, mesmo sem abrir o código.

Fica em aberto se essa primeira implementação da AI Act vai de fato funcionar como política pública ou se vira só um selo de conformidade fácil de contornar. Se marcas d'água em texto se mostrarem tão frágeis quanto a própria OpenAI sugere, a pergunta que a UE vai precisar responder é se a lei deveria exigir algo tecnicamente mais robusto — ou se rastreabilidade de texto gerado por IA é, na prática, um problema sem solução limpa.