O fenómeno conhecido como economia gig ganha impulso com a venda de conteúdos pessoais para treinar inteligências artificiais. Jovens adultos gravam e partilham imagens, vídeos e áudio do quotidiano, recebendo poucos euros por cada arquivo. Utilizam aplicações como Kled AI, Silencio ou Neon Mobile, segundo o Guardian.
As plataformas funcionam como mercados onde milhões de pessoas monetizam a sua identidade para alimentar modelos de IA. A motivação é financeira, mas a prática expõe utilizadores a riscos de burlas, roubo de identidade e fraudes, além de potenciais impactos a longo prazo sobre as suas competências.
Especialistas indicam que a procura por dados de alta qualidade supera a oferta disponível na internet. Fontes amplamente usadas para treino, como os repositórios C4, RefinedWeb e Dolma, restringem o acesso, o que leva as empresas a recorrer a conteúdos de utilizadores comuns.
Contexto europeu
A investigação do Guardian aponta que o mercado está a nascer num contexto de escassez de dados para IA generativa. Em paralelo, a Cifas, organização britânica de prevenção de fraudes, registou mais de 118 mil sinais de fraude de identidade entre janeiro e junho de 2025. Identidades sintéticas aumentam a vulnerabilidade.
Na Europa, a fraude com deepfakes cresce de forma significativa, com um aumento estimado de cerca de 142% em dados partilhados com IA e conteúdos gerados por ela. Em Portugal não há casos públicos de venda voluntária de identidades, mas as autoridades mantêm vigilância sobre a prática.
O relatório da PwC, em parceria com investigadores da UNSW, aponta que os deepfakes representam um risco crescente à confiança de infraestruturas digitais. Especialistas alertam para a necessidade de mecanismos de verificação mais robustos em bancos e serviços financeiros.
Alerta em Portugal
Em 2025, o inspector-chefe da Polícia Judiciária, Luís Afonso, destacou os impactos de partilhar dados com assistentes de IA. A instituição alerta para a possibilidade de conteúdos permanecerem disponíveis a longo prazo e serem explorados de forma inadequada.
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