Poucas horas após a Anthropic confirmar a implementação de marcas d'água invisíveis nos textos gerados pelo Claude, desenvolvedores independentes já começaram a encontrar formas de removê-las. Entre as estratégias estão a reescrita do conteúdo com outros modelos de IA, mudanças na estrutura das frases, manipulação de caracteres e tradução para outro idioma antes de voltar ao texto original.
Uma das iniciativas foi o projeto “watermarksremover”, publicado no GitHub pelo desenvolvedor Guillaume Meyer. A ferramenta usa outros modelos de linguagem para criar novas versões do texto, trocando palavras por sinônimos e reorganizando trechos. Com isso, o padrão estatístico deixado pelo Claude é alterado. Em pouco tempo, a iniciativa acumulou mais de 20 mil marcações de favoritos no X e atraiu mais de 100 colaboradores interessados em aprimorar a ferramenta.
O próprio Meyer disse à reportagem da WIRED que apoia a atribuição de conteúdo e não é contrário à transparência, mas considera as marcas d'água invisíveis uma solução ruim. Como o francês é sua língua nativa, ele costuma usar o Claude e ferramentas de correção, como o Grammarly, para aprimorar textos em inglês. A preocupação é que sistemas de detecção gerem falsos positivos, levando empregadores a rejeitar currículos legítimos ou fazendo pesquisadores serem acusados injustamente por terem usado IA apenas para correções no texto.
O engenheiro de software Erik Hughes também afirmou ter criado, em apenas 15 minutos e com a ajuda do próprio Claude, uma ferramenta que consegue remover os rastros da marca d'água. A técnica combina mudanças na estrutura do texto, como reorganização de frases e substituição de palavras, com manipulação de caracteres.
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Já o pesquisador Leon Chlon apresentou outra possibilidade: traduzir o conteúdo para um idioma com estrutura semântica diferente, como o árabe, e depois traduzi-lo novamente para o idioma original. O processo modifica as escolhas de palavras e pode destruir o padrão estatístico usado pela marcação.
As tentativas já geraram opiniões diferentes na comunidade técnica. O Wayne Pan, cofundador da startup Haimaker, incorporou ferramentas de remoção em seus projetos porque discorda da marcação invisível, principalmente quando os textos passam por pequenas edições humanas. Já Martin Markwart, consultor de Inteligência Artificial e Automação na Zeimet Consulting, alerta que reescrever o conteúdo para remover a marca pode prejudicar a qualidade do texto e deixar mudanças perceptíveis para o leitor.
A eficácia das ferramentas desenvolvidas pela comunidade ainda será colocada à prova com a API de detecção da Anthropic. Quando o recurso estiver disponível, será possível verificar com mais precisão quais técnicas conseguem eliminar os padrões identificados pelo sistema.
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Por que a Anthropic colocou marca d'água no Claude?
A tecnologia faz parte dos esforços da Anthropic para identificar conteúdos gerados por inteligência artificial. A empresa adotou o sistema SynthID, desenvolvido pelo Google, que insere um padrão estatístico nas escolhas de palavras e frases durante a geração do texto.
A ideia, porém, não é nova. O cientista da computação Scott Aaronson já havia proposto um sistema de marcação semelhante durante sua passagem pela OpenAI. A empresa decidiu não implementá-lo comercialmente por receio de que a marca d'água prejudicasse a experiência dos usuários e afastasse clientes de seus produtos.
A adoção pela Anthropic também está ligada às novas exigências do AI Act da União Europeia. Cerca de 190 organizações, incluindo Microsoft, Meta e OpenAI, assinaram o código de prática europeu sobre transparência. As regras estabelecem o uso de marcas d'água em novos modelos lançados a partir de agosto de 2026, com a implementação em modelos já existentes prevista até dezembro do mesmo ano. No caso da Anthropic, a marcação começou a ser adotada nos novos modelos lançados após 2 de agosto de 2026.
A Anthropic afirma que a marca d'água não afeta a qualidade ou a legibilidade das respostas. O padrão fica invisível para o leitor, mas pode ser identificado por sistemas preparados para reconhecê-lo. A própria empresa, no entanto, reconhece que traduções, paráfrases profundas e edições pesadas podem alterar ou remover o padrão estatístico.
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