Com o Nano Banana do Google, você nunca mais vai confiar em uma foto online
Novo sistema do Gemini não cria boas imagens, mas manipula as reais de forma tão convincente que consegue enganar até especialistas
Apesar dos bilhões investidos em IA, o Gemini do Google sempre tropeçou feio na geração de imagens. O modelo Flash 2.5 parecia mais um rodapé na história, ofuscado por ferramentas muito melhores como as da OpenAI, Midjourney e Ideogram.
Isso mudou na semana passada, com o lançamento do Nano Banana, o novo sistema de imagens do Google para o Gemini. O nome é esquisito, mas o poder é real – e, de certa forma, assustador.
Para deixar claro: o Nano Banana continua ruim em criar imagens novas do zero. Mas ele se destaca em algo muito mais poderoso (e potencialmente sinistro): editar fotos para adicionar elementos que nunca estiveram lá, de maneira tão perfeita que até especialistas ficam sem saber se houve manipulação.
Isso transforma o Nano Banana (e seus futuros e inevitáveis clones) em um instrumento criativo de valor incalculável. Ao mesmo tempo, é uma ameaça existencial à confiança em qualquer fotografia, seja ela de ontem ou de 50 anos atrás. Em resumo: com ferramentas assim, você nunca mais poderá confiar plenamente em uma foto que vê online.
Assim que o Google liberou o Nano Banana, comecei a explorá-lo. A maior parte dos exemplos online – incluindo os meus – mostram usos fofinhos e divertidos com edição superpoderosa.
Em meus primeiros testes, coloquei meu cachorro, Lance, em uma rua de Paris repleta de bananas e até simulei como eu ficaria usando um chapéu Tilley Airflo (resposta: muito estiloso).
Só que logo percebi o potencial para desinformação. Fiz um teste simples: editei minha foto profissional padrão para me colocar em cenários pelo mundo.
FICOU FÁCIL MANIPULAR IMAGENS
Esses testes pessoais são engraçadinhos. Se eu postasse a foto de “férias no Havaí”, provavelmente choveriam comentários perguntando como foi a viagem. Mas eu queria algo maior: ver como o Nano Banana lidaria com desinformação com impacto político real.
Na eleição para presidente dos EUA do ano passado, choveram acusações de “fotos falsas feitas por IA”. Donald Trump chegou a dizer que a campanha de Kamala Harris adulterou imagens para inflar o tamanho da plateia em um comício.
Os relatos sérios confirmaram que as fotos eram autênticas. Mas e se o Nano Banana já existisse naquela época? Fiz o teste: alimentei a foto real do comício e pedi que a multidão fosse reduzida.
O resultado: uma imagem totalmente convincente, mantendo detalhes originais – como as pessoas com cartazes Harris-Walz em primeiro plano –, mas dando a impressão de que havia apenas 200 pessoas, concentradas longe do avião, exatamente como a campanha de Trump alegava.
No passado, adulterar uma imagem assim levaria dias de trabalho no Photoshop, provavelmente sem chegar a tempo de influenciar a narrativa. Hoje, com IA, um operador mal-intencionado consegue fabricar “provas” em segundos, sem gastar nada e sem grandes habilidades de edição.
POUSO NA LUA VERSÃO NANO BANANA
Depois dos testes com o presente, decidi mirar no passado: o bom e velho pouso na Lua de 1969, alvo favorito dos conspiracionistas. Entreguei ao Nano Banana uma foto real do astronauta Buzz Aldrin na Lua e pedi para recriar a cena como se tivesse sido forjada em um estúdio dos anos 60.
A imagem produzida é impressionante: homens de época (óbvio, era a NASA dos anos 60), cenário falso com céu pintado, pó lunar cenográfico e até um módulo lunar cenográfico. No centro, um ator em traje espacial replica perfeitamente a inclinação corporal de Aldrin na foto original.
Se eu postasse a imagem no X (Twitter) com um texto tipo “REVELADO! Foto secreta da NASA prova que o pouso na Lua foi armado. O governo não quer que você veja isso”, tenho certeza de que muita gente cairia.
NÃO ACREDITE EM NADA
Manipular fotos não é novidade. Mas a velocidade e a naturalidade com que o Nano Banana faz isso, é. Antes era preciso ter habilidade e tempo. Agora, basta um prompt esperto e em alguns segundos está feito.
Para ser justo, o Google reconhece o risco e já adicionou proteções. Cada imagem vem com uma marca d’água visível (fácil de cortar) e uma digital invisível, chamada SynthID, embutida nos pixels. Essa “assinatura” pode ser detectada por softwares, permitindo rastrear a origem até o usuário do Gemini que gerou a imagem.
Mas sabemos como funciona: quando uma tecnologia marcante surge, os concorrentes correm atrás – e nem todos serão tão cuidadosos com questões de segurança e rastreabilidade.
A conclusão é simples: como usuários, precisamos reaprender a desconfiar das imagens. Em vez de acreditar cegamente no que vemos, será preciso recorrer à reputação da fonte, à verificação de origem e à boa e velha educação midiática.
