Arteseek - detector de imagens feitas por I.A

conscientização no uso da inteligência artificial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.2521.2025

Palavras-chave:

Inteligência artificial; arte; software; sustentabilidade; ética.

Resumo

As mídias digitais têm crescido em diversos contextos de estudos, vários nichos têm explorados estas melhorias propostas por tais mídias. A pesquisa propõe o desenvolvimento de uma ferramenta computacional voltada para a detecção e identificação de imagens geradas por sistema de inteligência artificial (IA), a partir da aplicação de técnicas de Machine Learning e da análise técnica das imagens submetida por fornecidas pelos usuários. Tal iniciativa busca responder a uma crescente demanda por mecanismos de verificação da autenticidade de imagens digitais, considerando os avanços acelerados na geração de conteúdo sintético por meio de modelos das IAs generativas. O sistema proposto é desenvolvido na linguagem de programação Python e bibliotecas como TensorFlow, OpenCV e NumPy, o projeto aplica metodologia PjBL, que proporciona a construção do conhecimento, Canvas que tem a finalidade de estruturar a construção do projeto e Growth Hacking para alavancar o processo de crescimento da startup. Além da construção do sistema, o estudo aborda a alta demanda energética dos modelos de IA, o uso não autorizado de obras artísticas por grandes empresas e os riscos à valorização cultural e profissional dos artistas. Os resultados obtidos até o momento sugerem a viabilidade técnica da ferramenta e apontam para a necessidade urgente de regulamentação específicas voltadas à produção e disseminação de conteúdos sintéticos. Conclui-se que é fundamental promover o uso ético, transparente e sustentável das tecnologias de IA, de forma a preservar os direitos dos criadores, mitigar danos ambientais e fomentar a confiança da sociedade nas inovações digitais.

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Referências

CRABAPPLE, Molly. Restrict AI Illustration from Publishing: An Open Letter. Center for Artistic Inquiry and Reporting, 2023. Disponível em: https://artisticinquiry.org/AI-Open-Letter. Acesso em: 23 fev. 2025.

BIANCHINI, Lucas Hoppen; MACHADO, Claudia. Growth hacking e a importância de seus processos para o desenvolvimento de startups. 2021. Disponível em: https://revistafae.fae.emnuvens.com.br/revistafae/article/view/680/526. Acesso em: 22 mar. 2025.

O'CONNOR, Ryan. How DALL-E 2 Actually Works: How does OpenAI's groundbreaking DALL-E 2 model actually work?. AssemblyAI, 2023. Disponível em: https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e-2-actually-works/. Acesso em: 19 fev. 2025.

K.HO, Karen. Database of 16,000 Artists Used to Train Midjourney AI, Including 6-Year-Old Child, Garners Criticism. ARTNews, 2024. Disponível em: https://www.artnews.com/art-news/news/midjourney-ai-artists-database-1234691955/. Acesso em: 22 fev. 2025.

MINEO, Liz. If it wasn’t created by a human artist, is it still art?. The Harvard Gazette, 2023. Disponível em: https://news.harvard.edu/gazette/story/2023/08/is-art-generated-by-artificial-intelligence-real-art/. Acesso em: 23 fev. 2025.

KRAJCIK, Joseph; BLUMENFELD, Phyllis. Project-Based Learning. Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press, 2005. Disponível em: https://moodle2.units.it/pluginfile.php/732406/mod_resource/content/1/PBL_Article.pdf. Acesso em: 22 fev. 2025.

WU, Carole-jean et al. SUSTAINABLE AI: ENVIRONMENTAL IMPLICATIONS, CHALLENGES AND OPPORTUNITIES. MLSys Proceedings, 2022. Disponível em: https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2022/file/462211f67c7d858f663355eff93b745e-Paper.pdf. Acesso em: 20 fev. 2025.

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Publicado

16-01-2026

Como Citar

Barboza Sydio, H., Gonçalves de Paula, P., & Siqueira Filho, V. (2026). Arteseek - detector de imagens feitas por I.A: conscientização no uso da inteligência artificial. Tudo é Ciência: Congresso Brasileiro De Ciências E Saberes Multidisciplinares, (4). https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.2521.2025

Edição

Seção

Ciências Exatas, Tecnologias e Engenharias