A maioria dos americanos não consegue diferenciar um deepfake da realidade – mesmo quando tem certeza de que consegue

Nova York – 20 de maio de 2026 – Um novo relatório da Veriff, a plataforma global de identidade nativa de IA, revela uma lacuna preocupante entre a confiança dos americanos em identificar deepfakes e sua capacidade real de fazê-lo. O Relatório de Deepfakes Veriff 2026, produzido em parceria com a Kantar, entrevistou 1.000 adultos nos EUA como parte de um estudo mais amplo com 3.000 pessoas, abrangendo Estados Unidos, Reino Unido e Brasil.

Os resultados traçam um quadro claro: para a pessoa média, detectar deepfakes é, na prática, o mesmo que jogar cara ou coroa.

A detecção é pouco melhor do que o palpite

Quando os participantes viram uma série de 16 materiais visuais – oito reais e oito gerados ou manipulados por IA – os respondentes dos EUA tiveram uma pontuação média de detecção de apenas 0,07 em uma escala de -1 a 1, em que 0 representa puro acaso. Essa pontuação é estatisticamente indistinguível de um palpite aleatório.

A análise detalhada conta a mesma história:

• 14% tiveram a pontuação mais baixa possível
• 16% tiveram um desempenho pior do que o acaso
• 15% ficaram exatamente no nível do acaso
• 38% tiveram um desempenho ligeiramente acima do acaso
• 18% alcançaram as pontuações mais altas

Conteúdos em vídeo se mostraram particularmente enganosos. Em uma comparação lado a lado de um par de vídeos masculino e feminino, os respondentes ficaram quase igualmente divididos em relação ao par masculino (52% de acertos), mas erraram muito no par feminino: 70% identificaram incorretamente o deepfake como sendo o vídeo real.

Imagens de mulheres geradas por IA e visuais de troca de rosto também foram altamente enganosos, enquanto os resultados variaram mais para sujeitos masculinos.

Americanos apresentam o menor nível de conscientização

Apesar de abrigar as principais empresas de IA do mundo, os EUA apresentaram o menor nível de conscientização sobre deepfakes entre os três mercados pesquisados. Apenas 63% dos adultos americanos estão familiarizados com o termo “deepfake”, em comparação com 74% no Reino Unido e 67% no Brasil. E, ao contrário da maioria dos países, os jovens americanos não estão mais atentos aos deepfakes do que as gerações mais velhas.

Ao mesmo tempo, os EUA se destacam de outra forma: os americanos têm mais probabilidade do que seus pares no Reino Unido e no Brasil de confiar que as plataformas de mídia social e os serviços digitais lidarão com conteúdos gerados por IA em seu nome. Essa combinação — menor conscientização individual aliada a maior dependência das plataformas — cria uma vulnerabilidade que os fraudadores estão em ótima posição para explorar.

Metade dos americanos acha que consegue identificar um falso, mas está enganada

Roughly half of U.S. respondents described themselves as confident in their ability to identify manipulated media. But confidence and accuracy are not the same thing. While slightly more confident respondents did perform better on average, the gap was small, and even the most self-assured participants scored far below what would constitute reliable detection.

As táticas mais comuns relatadas pelos americanos para identificar deepfakes – pele não natural (53%), estranhezas na aparência (52%) e movimentos ou expressões não naturais em vídeos (51%) – são exatamente os artefatos que as ferramentas modernas de IA são projetadas para eliminar.

“Nossa pesquisa revela o que pode ser a dinâmica mais perigosa na era dos deepfakes: o excesso de confiança”, disse Ira Bondar-Mucci, Fraud Platform Lead na Veriff. “Ver não é mais acreditar. O elemento mais perigoso deste relatório não é o fato de que os deepfakes estão se tornando cada vez mais sofisticados, mas sim que as pessoas acham que conseguem perceber, e não conseguem.”

O segmento de alto risco

Nos três mercados, cerca de 7% dos respondentes se enquadram em uma categoria de “alto risco”: pessoas que têm baixo desempenho na detecção, estão muito confiantes de que identificariam um falso e raramente ou nunca verificam conteúdos suspeitos que encontram on-line. Esse grupo representa um alvo vulnerável constante para fraudes impulsionadas por deepfakes.

Nos EUA, esse padrão se mantém mesmo entre adultos mais velhos — um contraste marcante com o Reino Unido e o Brasil, onde os respondentes mais velhos eram um pouco menos propensos a se enquadrar nessa categoria. Respondentes com ensino superior eram menos propensos a ser de alto risco em todos os mercados.

A preocupação é alta, mas a ação não acompanha

Despite the detection challenges, Americans are acutely aware of the stakes. 79% of U.S. respondents are rather or extremely concerned about deepfake-driven personal fraud and impersonation, making it the top fear in the survey. Political misinformation (77%) and the erosion of online trust (75%) follow closely behind.

O problema é que a preocupação, por si só, não se traduz em proteção, especialmente quando quase metade da população acredita que as plataformas resolverão o problema por ela.

“Essa lacuna entre proteção percebida e proteção real é exatamente onde a fraude prospera. Para as empresas, a resposta não é tranquilizar os clientes – é conquistar essa confiança por meio de ações”, disse Bondar-Mucci. “Isso significa adotar Autenticação biométrica baseada em IA que consiga verificar uma pessoa real em tempo real, detectar mídia sintética no ponto de interação e fazer isso sem depender do cliente para identificar o falso por conta própria. A corrida armamentista dos deepfakes é um problema de IA que exige uma solução de IA. As empresas que construírem hoje essa parceria entre supervisão humana e verificação automatizada serão aquelas que conquistarão e manterão a confiança de seus clientes no futuro.”

Você consegue diferenciar o que é real do que é falso?

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Metodologia

A pesquisa foi conduzida pela Kantar em fevereiro de 2026, usando um painel de acesso on-line. O estudo incluiu 3.000 respondentes com idades entre 18 e 64 anos, sendo 1.000 em cada um dos seguintes países: Estados Unidos, Reino Unido e Brasil, com cotas nacionalmente representativas de idade, gênero e região. Os participantes avaliaram 16 materiais visuais (8 reais e 8 gerados ou manipulados por IA), incluindo imagens totalmente geradas por IA, vídeos gerados por IA e conteúdos de troca de rosto. Todos os visuais foram exibidos em ordem aleatória. A precisão da detecção foi calculada usando um índice de pontuação comparado com uma linha de base definida de nível de acaso.

Sobre a Veriff

Veriff is a global AI-native identity platform that helps organizations build trust online. Leading companies across financial services, marketplaces, mobility, gig economy, and other digital sectors rely on Veriff’s technology to stay compliant, prevent fraud, protect users, and scale globally.

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