Uma imagem espacial que você mais gosta pode ser falsa. Embora as fotos tiradas por telescópios e sondas tenham ajudado o público a se aproximar da astronomia por décadas, revelando estruturas invisíveis ao olho humano e visualizando fenômenos a milhões ou bilhões de quilômetros da Terra, o progresso na inteligência artificial (IA) ameaça essa confiança. Hoje, a linha entre evidência científica legítima e mera invenção digital está cada vez mais tênue.
O problema não é apenas a capacidade de criar fotos falsas. A astronomia trabalha com imagens que passam por várias etapas de processamento antes de chegar ao público. Para quem não está familiarizado com esses procedimentos, uma fotografia real, a composição de dados, a simulação e a criação por IA podem parecer muito semelhantes.
Nesta situação, a divulgação científica adquire uma responsabilidade adicional. Além de apresentar descobertas e explicar fenômenos, agora é necessário contextualizar as imagens de acompanhamento, indicando claramente o que foi observado, como os dados foram obtidos e que tipo de representação está sendo usada.
Essas dificuldades não começaram com a IA generativa. Em 2022, o físico francês Étienne Klein publicou nas redes sociais uma imagem apresentada como Proxima Centauri, a estrela mais próxima do Sol, supostamente registrada pelo Telescópio Espacial James Webb (JWST) da NASA. No entanto, na verdade, a foto mostrava um pedaço de chouriço em um fundo preto. Klein explicou mais tarde que foi uma provocação sobre a facilidade de aceitação e disseminação de informações na internet, mas a publicação gerou grande repercussão e foi inicialmente percebida pelo público como verdadeira.
Este incidente mostrou como uma imagem pode adquirir autoridade simplesmente por associação com informações científicas. Com os geradores de IA atuais, o problema ganhou outra escala: agora é possível criar imagens altamente realistas de planetas, eclipses, galáxias, espaçonaves e outros fenômenos sem registros correspondentes.
Este ano, por exemplo, circulam nas redes sociais imagens falsas atribuídas à missão Artemis 2 da NASA, como se tivessem sido criadas durante o voo dos astronautas ao redor da Lua. Verificações revelaram imagens e conteúdo artificiais apresentados fora de contexto. Em um caso, a suposta foto da Terra da janela da nave Orion tinha características incompatíveis com esse veículo. Outra imagem mostrava a Piscina Oriental na Lua, mas não correspondia aos dados reais obtidos pela tripulação.
Este caso chama a atenção para o fato de que a desinformação não precisa inventar todo o evento. A missão ocorreu, os astronautas fizeram um voo ao redor da Lua e tiraram fotos reais. A imagem falsa pode estar simplesmente associada a esse contexto para ganhar credibilidade.
Na astronomia, a distinção entre registro e representação tem um significado especial. Os telescópios observam não apenas a luz visível. Dependendo do instrumento, eles podem capturar radiação infravermelha, ultravioleta, raios X e outras faixas do espectro eletromagnético inacessíveis ao olho humano.
Os dados precisam ser processados para se tornarem imagens compreensíveis. Em certas situações, cores são atribuídas a diferentes comprimentos de onda para destacar estruturas ou características específicas. Ajustes de brilho e contraste também podem ser usados.
Portanto, uma imagem científica autêntica pode parecer muito diferente do que um humano veria observando o objeto diretamente. Isso não significa que o registro seja falso. Existe uma diferença fundamental entre o processamento de dados obtidos por um instrumento e a fabricação de uma representação sem dados observacionais correspondentes.
Estudos de comunicação visual na astronomia analisaram essa questão antes da popularidade da IA. O projeto Aesthetics and Astronomy, desenvolvido por pesquisadores do Centro de Astrofísica do Instituto Harvard-Smithsonian nos Estados Unidos, estudava como as características estéticas das imagens afetam a percepção e a compreensão pública. Com o advento da IA, surge uma nova preocupação: além da interpretação das escolhas feitas por cientistas e observatórios, o público deve avaliar a origem do conteúdo recebido.
A preocupação com a desinformação existia entre os divulgadores há muito tempo antes do surgimento desta nova geração de ferramentas. Durante o 'Olhar Cósmico' na sexta-feira (11), o astrônomo amador e astrofotógrafo Marcelo Domingues lembrou que este era também um dos objetivos do projeto Astronomia ao Vivo, criado no final de 2012 para aproximar a astronomia do público pela internet, unindo observações, notícias, entrevistas, astrofotografias e transmissões de fenômenos celestes. Ao longo desses anos, o projeto também procurou refutar teorias da conspiração e informações infundadas que circulavam na rede.
Domingues recorda que, durante o lançamento do Astronomia ao Vivo, afirmações de que as missões lunares eram fraudes coexistiam com ideias como a Terra plana e a Terra oca. Segundo ele, esse conteúdo encontrava pouca resistência na internet, o que facilitava sua disseminação. Nesse contexto, o projeto também se tornou um espaço para esclarecimentos. Quando a equipe não possuía conhecimento suficiente sobre um determinado tópico, recorria a pesquisadores e outros especialistas para fornecer explicações fundamentadas. Domingues afirmou: 'Essas bobagens se tornam populares porque ninguém as refuta.'
Se antes o problema era refutar alegações infundadas, hoje a própria representação visual pode ser usada para dar aparência de autenticidade a informações falsas. Assim, a IA intensifica um problema que o divulgador científico já conhecia: a dificuldade de levar informações corretas ao público com a mesma força do conteúdo enganoso.
José Serrano Agustoni, conhecido como Zeca Astrônomo, também participou do debate. Formado em engenharia elétrica na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e ex-engenheiro de petróleo da Petrobras, dedicou-se à divulgação científica após a aposentadoria, usando seu próprio equipamento em transmissões abertas na internet.
Zeca expande este debate para além da astronomia. Na sua opinião, a dificuldade em combater conteúdo criado ou amplificado por inteligência artificial reside não apenas na capacidade de criar imagens convincentes, mas também na vantagem que esse tipo de conteúdo pode obter ao competir pela atenção do público com a explicação científica. Ele observa: 'A questão não é que não haja pessoas para combater. A questão é que, às vezes, a mentira é muito mais bonita que a verdade.'
Segundo Zeca, a desinformação pode ser construída de forma fantástica, extraordinária e instantaneamente atraente, enquanto a explicação correta muitas vezes é mais simples ou requer conhecimentos prévios para ser compreendida. Por exemplo, uma história sobre uma suposta invasão alienígena pode despertar curiosidade instantânea, enquanto a explicação de um fenômeno real pode exigir conceitos de física ou astronomia.
É exatamente essa diferença de atratividade que torna a luta contra a desinformação mais complexa. A questão não se resume a dar a resposta correta depois que o conteúdo falso se espalhou. É preciso também lutar pela atenção do público, apresentando informações científicas de maneira clara e interessante, sem sacrificar a precisão. Com imagens artificiais cada vez mais convincentes, esse equilíbrio se torna ainda mais importante.
Esta afirmação aponta para a dificuldade central da divulgação científica. A explicação correta pode exigir contexto e conhecimento prévio. Uma história falsa pode simplesmente explorar a admiração: um fenômeno impossível, uma descoberta extraordinária ou uma situação que parece confirmar aquilo em que o público já quer acreditar.
Portanto, refutar uma imagem depois que ela se torna viral pode ser insuficiente. A divulgação científica deve fornecer constantemente fontes confiáveis e educar o público para entender o contexto da informação recebida.
Nesse cenário, a origem é tão importante quanto a aparência. Fotos e dados publicados por missões espaciais e observatórios geralmente estão ligados a informações sobre a missão, o instrumento utilizado, a data, a autoria e o processamento realizado.
A resposta, portanto, não é transformar o público em especialistas na identificação de imagens geradas por IA. Ela reside no fortalecimento da literacia científica e visual: entender que uma imagem pode ser processada sem ser falsa; que a representação artística não é um registro; e que uma fotografia só adquire valor como prova quando sua origem pode ser verificada.
Para a astronomia, isso representa um novo desafio, mas não diminui o poder das imagens como ferramenta de divulgação. Pelo contrário, quanto mais fácil for criar a aparência de realidade, mais importante é explicar o que está por trás de cada registro.
Na era da IA, a divulgação científica também significa ensinar a olhar para a imagem e fazer a pergunta não apenas 'o que estou vendo?', mas também 'de onde isso veio e quais dados comprovam o que está sendo mostrado?'