O crime com deepfakes na polícia do Reino Unido está aumentando, mas a contagem oficial captura apenas parte dos danos

Os registros de crimes com deepfakes da polícia do Reino Unido em 20 forças chegaram a 163 até julho de 2026, segundo números reportados pelo The Telegraph. A contagem comparável era de 10 em 2023. Esse aumento sugere que as mídias sintéticas deixaram de ser um risco teórico e passaram a integrar o trabalho policial cotidiano.

No entanto, os números não representam um total nacional completo de crimes. Eles vieram de buscas por termos como “AI-generated”, “deepfake” e “nudify” em registros policiais. Vinte forças forneceram dados relevantes, enquanto Inglaterra e País de Gales têm 43 forças policiais territoriais.

Portanto, o número principal revela uma história em duas frentes. A polícia está encontrando mais crimes com um componente de IA identificável, especialmente abusos envolvendo imagens sexualizadas. Ao mesmo tempo, práticas inconsistentes de registro dificultam medir a verdadeira escala do problema.

Essa tensão importa porque Inglaterra e País de Gales alteraram a lei no mesmo período. Criar ou solicitar uma suposta imagem íntima de um adulto sem consentimento tornou-se uma infração específica em fevereiro de 2026. O Parlamento também mirou serviços projetados para gerar essas imagens.

O desafio passou de reconhecer o dano para detectá-lo, registrá-lo, investigá-lo e removê-lo. As leis podem definir uma infração. Elas não conseguem identificar automaticamente toda imagem manipulada, preservar provas no exterior ou convencer vítimas de que denunciar ajudará.

O crime com deepfakes na polícia do Reino Unido cresceu em um conjunto de dados parcial

Os 163 crimes registrados são um sinal de alerta, não uma estimativa de prevalência nacional.

Os números policiais reportados abrangem registros devolvidos por 20 forças após o uso de palavras-chave associadas a mídias sintéticas. Segundo o relato do The Telegraph, o total subiu de 10 em 2023 para 163 até julho de 2026.

Isso representa um aumento de mais de dezesseis vezes entre os pontos finais reportados. Ainda assim, a comparação não deve ser interpretada como uma medida precisa de quantas vezes pessoas criaram deepfakes em qualquer um dos períodos.

Uma busca por palavras-chave depende dos termos inseridos por atendentes, policiais, investigadores e vítimas. Uma força pode descrever uma fotografia manipulada como “AI-generated”. Outra pode registrar conduta semelhante como assédio, chantagem, comunicações maliciosas ou abuso de imagem íntima.

Um terceiro registro pode explicar a alteração sem usar nenhum dos termos pesquisados. Esse caso não apareceria no resultado, apesar de envolver a mesma tecnologia e danos comparáveis.

O conjunto de dados também inclui menos da metade das forças policiais territoriais da Inglaterra e do País de Gales. Ele não estabelece o que ocorreu nas forças que não forneceram informações utilizáveis. Tampouco mostra se cada força participante pesquisou os mesmos campos, grafias ou intervalos de datas.

A palavra “crime” exige cautela semelhante. Um registro que contenha “deepfake” não representa necessariamente uma infração distinta redigida especificamente para a criação de deepfakes. A polícia classifica a conduta de acordo com a lei aplicável ao comportamento, o que pode incluir infrações sexuais, de comunicações, fraude, perseguição ou proteção infantil.

Alguns registros podem envolver áudio gerado por IA usado para personificação. Outros podem tratar de imagens sexuais alteradas, ameaças de publicá-las ou material envolvendo crianças. O método de palavras-chave agrupa casos tecnologicamente relacionados que podem diferir substancialmente em conduta e tratamento jurídico.

O comportamento de registro também mudou entre 2023 e 2026. A conscientização pública aumentou, policiais adquiriram vocabulário para mídias sintéticas e novas infrações deram à polícia rótulos mais claros. Parte do aumento provavelmente reflete mais crimes, enquanto outra parte reflete melhor reconhecimento e documentação.

Essa ressalva não torna o crescimento menos importante. Uma medida administrativa imprecisa ainda pode revelar uma mudança operacional significativa. Os mesmos termos estão aparecendo em muito mais registros policiais, em múltiplas jurisdições, dentro de um período de reporte muito mais curto.

As questões cruciais sem resposta dizem respeito aos resultados. Os números públicos não fornecem uma divisão nacional padronizada de prisões, acusações, processos, idades das vítimas ou categorias de infrações. Sem esses detalhes, a contagem mede mais claramente a demanda registrada do que o sucesso da aplicação da lei.

Por isso, líderes policiais precisam de uma forma comum de marcar crimes habilitados por IA. Caso contrário, formuladores de políticas continuarão comparando buscas por palavras-chave que variam conforme a força, o sistema de software e a prática dos agentes.

Um retrato nacional confiável distinguiria imagens íntimas sintéticas de personificação por voz, fraude, provas fabricadas e material de abuso infantil gerado por IA. Ele também acompanharia se cada caso envolveu criação, distribuição, ameaças ou republicações repetidas.

Até que esse sistema exista, 163 deve ser lido como um piso dentro de um conjunto de dados parcial. Ele mostra um problema crescente, mas não seus limites.

Por que ferramentas de nudify mudaram a escala do abuso

Serviços de nudify reduzem um ato tecnicamente difícil a um upload, um prompt e uma imagem gerada.

Um deepfake é uma mídia sintética ou alterada que retrata falsamente uma pessoa real fazendo ou dizendo algo. Uma ferramenta de nudify é um serviço projetado para fazer uma pessoa vestida parecer nua ou sexualmente exposta.

Antes, a produção de deepfakes frequentemente exigia software especializado, hardware adequado, muitas imagens de origem e tempo considerável. Serviços voltados ao consumidor agora escondem grande parte desse trabalho atrás de formulários web, bots de mensagens ou assistentes de imagem integrados.

O infrator não precisa entender treinamento de modelos. Uma fotografia escolar, imagem de perfil social ou retrato comum pode se tornar o material de origem. A distribuição pode então ocorrer por chats de grupo, redes sociais, fóruns ou mensagens diretas.

Essa barreira menor muda quem pode cometer o abuso e onde ele ocorre. Um colega de classe pode visar outro estudante. Um ex-parceiro pode fabricar material humilhante. Um desconhecido pode alterar uma fotografia pública e associá-la a um nome.

A imagem pode ser fabricada, mas a violação está ligada a uma identidade real. Espectadores podem reconhecer o rosto, a escola, o local de trabalho ou a conta social. As vítimas podem então enfrentar ridicularização, assédio sexual, extorsão ou exigências repetidas para provar que a imagem é falsa.

O dano também sobrevive à desmistificação técnica. Uma vítima pode demonstrar que uma imagem foi gerada e ainda assim perder o controle sobre sua circulação. Cópias podem migrar para novas contas ou plataformas depois que o upload original desaparece.

A escala agrava esse problema. A Wired identificou pelo menos 50 bots do Telegram que alegavam criar imagens ou vídeos explícitos em uma investigação de 2024 sobre bots de nudify. A reportagem mostrou como automação, infraestrutura de mensagens e interfaces simples poderiam transformar abuso individualizado em um serviço.

Geradores de imagens de uso geral acrescentam outra camada. Eles não são necessariamente comercializados para abuso, mas proteções fracas podem permitir transformações sexualizadas de pessoas reais. A distinção entre um produto de nudify dedicado e um assistente popular usado indevidamente torna-se então importante tanto para a lei quanto para sua aplicação.

Uma ferramenta sob medida tem uma finalidade evidente. Um modelo geral pode atender a muitas funções legítimas e ainda produzir resultados proibidos após determinados prompts ou modificações. Desenvolvedores devem testar se as proteções funcionam em diferentes idiomas, solicitações indiretas, edições de imagem e tentativas repetidas.

A tecnologia também pode criar um problema de provas. Investigadores precisam estabelecer quem enviou a imagem, quem gerou o resultado, quem o compartilhou e se a pessoa retratada consentiu. Essas ações podem envolver pessoas, contas, dispositivos e países diferentes.

Provedores de serviço podem deter registros essenciais, incluindo horários de upload, identificadores de contas, registros de pagamento, prompts e resultados gerados. Se um provedor retiver poucas informações ou operar no exterior, a polícia pode ter dificuldade para obtê-las antes da exclusão.

Criptografia e métodos de pagamento anônimos podem acrescentar mais barreiras. Mesmo quando os agentes identificam uma conta, vinculá-la a uma pessoa além de qualquer dúvida razoável continua sendo uma tarefa separada.

Esses mecanismos explicam por que os casos registrados podem crescer mais rapidamente do que a capacidade de aplicação da lei. A geração é imediata. A investigação ainda depende da preservação de provas, da cooperação das plataformas, do trabalho forense e do processo jurídico.

Novas leis transferem a responsabilidade do compartilhamento para a criação

Inglaterra e País de Gales agora criminalizam mais etapas da cadeia abusiva, incluindo criação e solicitações feitas antes da distribuição de uma imagem.

Compartilhar ou ameaçar compartilhar imagens íntimas sem consentimento já era abrangido pela Sexual Offences Act 2003 após mudanças introduzidas pela Online Safety Act 2023. Essa estrutura inclui imagens alteradas ou inteiramente fabricadas.

Havia uma lacuna em torno da criação de uma suposta imagem íntima de um adulto quando o criador não a distribuía. A Data (Use and Access) Act 2025 introduziu infrações que abrangem a criação e solicitações de criação sem consentimento ou sem crença razoável no consentimento.

Essas infrações entraram em vigor em 6 de fevereiro de 2026. O momento é central para interpretar os novos números policiais, porque condutas registradas anteriormente podem ter sido investigadas sob infrações diferentes.

A lei usa “purported intimate image” para abranger uma imagem que parece mostrar uma pessoa real em estado íntimo, mas que não é exclusivamente uma fotografia ou filme genuíno dessa pessoa. Essa redação neutra em relação à tecnologia evita vincular a infração a um modelo ou método de geração específico.

Ela também reconhece que o dano começa antes da publicação. Criar uma imagem sem consentimento pode, por si só, violar a autonomia sexual de uma pessoa, mesmo que a polícia não consiga provar que o criador a distribuiu.

Solicitar a criação também é abrangido. Isso importa quando uma pessoa encomenda a um serviço, operador de bot ou outro indivíduo a fabricação da imagem.

A Crime and Policing Act 2026 vai além ao abordar geradores. Suas disposições sobre nudification visam fabricar, adaptar, fornecer ou oferecer algo para uso como gerador de supostas imagens íntimas.

A legislação define “thing” de modo amplo o suficiente para incluir um programa, informação eletrônica ou serviço. A responsabilidade depende, em parte, de uma pessoa razoável considerar que o item foi fabricado ou fornecido para gerar supostas imagens íntimas.

A pena máxima pela infração relacionada ao gerador pode chegar a três anos de prisão após condenação por acusação formal, além de multa ilimitada. A lei também contém defesas, isenções para intermediários e disposições sobre responsabilidade corporativa.

Um provedor pode apresentar uma defesa baseada em ter tomado todas as medidas razoáveis para evitar o uso indevido. Isso cria uma questão prática de conformidade para desenvolvedores de IA multipropósito: quais testes, controles de acesso, monitoramento e procedimentos de resposta se qualificam como razoáveis?

A mesma lei estabelece ordens de exclusão de imagens. Um tribunal pode exigir que um infrator torne o material abrangido inutilizável, incluindo a exclusão de cópias digitais ou a adoção de providências para que conteúdo online seja removido ou permanentemente ocultado.

Essas mudanças criam uma cadeia jurídica mais completa. A lei pode alcançar criação, solicitações, distribuição, ameaças, geradores dedicados e posse ou controle contínuo após a condenação.

No entanto, a entrada em vigor não garante impacto operacional imediato. Diferentes disposições podem exigir medidas de início de vigência, orientações, normas técnicas ou implementação regulatória. A polícia também precisa de treinamento para reconhecer qual delito se aplica a uma sequência específica de ações.

Os investigadores devem distinguir adultos de crianças, pois se aplicam regimes legais diferentes. Os supostos delitos relacionados a imagens íntimas de adultos não substituem as leis que abrangem imagens indecentes ou pseudo-fotográficas de crianças.

O novo quadro é, portanto, mais amplo, mas também mais complexo. Os agentes precisam identificar a vítima, o tipo de imagem, a ação do suspeito, o status do consentimento, o histórico de distribuição e o gerador envolvido.

Um padrão nacional de registro tornaria essa complexidade visível. Sem ele, o público poderá ver um total crescente sem saber se o sistema de justiça está utilizando efetivamente os novos delitos.

Polícia e Plataformas Agora Compartilham o Ônus da Aplicação da Lei

A disputa central já não é entre a lei e a ilegalidade; é entre a geração mais rápida e a detecção e remoção mais lentas.

A polícia pode investigar suspeitos individuais, apreender dispositivos, colher depoimentos e solicitar registros das plataformas. Ela não consegue monitorar continuamente todos os serviços em que imagens abusivas possam ser criadas ou republicadas.

As plataformas controlam os sistemas que geram, hospedam, recomendam e replicam conteúdo. Suas decisões de produto determinam se um usuário pode enviar a fotografia de outra pessoa, solicitar uma alteração sexualizada e publicar o resultado em minutos.

Isso faz da prevenção uma questão de design, além de uma questão de policiamento. Os serviços podem restringir transformações sexualizadas envolvendo pessoas identificáveis, testar prompts adversariais, limitar tentativas repetidas e preservar evidências após denúncias válidas.

Também podem usar hashes, que são impressões digitais derivadas de arquivos, para identificar cópias conhecidas. Sistemas de correspondência podem reduzir reenvios repetidos sem exigir que as vítimas encontrem manualmente cada ocorrência.

A Crime and Policing Act cria um dever para serviços abrangidos de interação entre usuários e de busca agirem diante de denúncias válidas de imagens íntimas. Ela exige a remoção ou supressão assim que for razoavelmente praticável, com prazo máximo de 48 horas.

As regras preveem a correspondência entre o conteúdo denunciado e cópias idênticas ou substancialmente semelhantes. Esse recurso é importante porque pequenas edições, recortes, legendas ou compressão poderiam, de outro modo, frustrar a simples correspondência exata de arquivos.

A Ofcom propôs separadamente exigências de detecção mais rigorosas em seus Códigos sobre Conteúdo Ilegal. O regulador afirmou que as alterações dos códigos deveriam entrar em vigor no outono de 2026, sujeitas ao processo pertinente.

Essa camada de plataformas altera o cálculo de pressão. Uma vítima não deveria depender apenas da identificação e responsabilização criminal do criador original. A remoção rápida pode limitar a exposição enquanto a investigação criminal continua.

No entanto, a detecção automatizada envolve compensações. Um sistema precisa distinguir abuso íntimo de conteúdo médico, educacional, jornalístico, artístico e consensual lícito. Correspondências fracas deixam passar cópias alteradas, enquanto filtros excessivamente amplos podem remover material legítimo.

A mídia sintética adiciona outra complicação. Modelos de detecção nem sempre identificam se uma imagem foi gerada, e as técnicas de geração continuam mudando. Um falso negativo pode deixar conteúdo nocivo online, enquanto um falso positivo pode bloquear expressão lícita.

O consentimento nem sempre pode ser inferido a partir dos pixels. Uma imagem realista pode ser autêntica e compartilhada consensualmente, autêntica e roubada, ou sintética e não autorizada. As plataformas precisam de processos de denúncia que incorporem o contexto fornecido pela pessoa retratada.

As vítimas também precisam de uma via que não as exponha a mais danos. Exigir uploads repetidos de uma imagem abusiva, documentos de identidade excessivos ou denúncias separadas para cada cópia pode recriar a perda de controle.

As necessidades de prova da polícia e das plataformas podem entrar em conflito com a exclusão imediata. Os investigadores podem exigir registros preservados, enquanto as vítimas razoavelmente querem que o acesso público seja interrompido de imediato. Os provedores precisam de processos que restrinjam o acesso sem destruir dados legalmente relevantes.

Serviços internacionais criam atritos adicionais. Uma empresa pode não ter escritório no Reino Unido, armazenar dados em outra jurisdição ou responder lentamente a solicitações das autoridades. Bloqueios e penalidades financeiras podem pressionar provedores, mas a atribuição ainda leva tempo.

O governo criou o PoliceAI e um Policing AI Threat Hub para coordenar a resposta ao crime possibilitado por IA. Espera-se que seu programa de policiamento forneça às forças ferramentas de detecção de deepfakes e treinamento.

A tecnologia de detecção pode ajudar a priorizar evidências, mas não pode decidir um caso sozinha. Os agentes ainda precisam de proveniência, relatos de testemunhas, registros de contas e evidências de dispositivos. A pontuação de confiança de um detector não prova quem criou ou compartilhou uma imagem.

O modelo de aplicação mais robusto combina prevenção pelas plataformas, denúncias rápidas das vítimas, preservação de evidências, capacidade policial especializada e acusação. Deixar qualquer um desses elementos fraco dá aos infratores uma rota para contornar os demais.

O Que os 163 Casos Ainda Não Nos Dizem

A maior incerteza não é se o abuso está aumentando, mas quanto dele continua sem ser denunciado ou oculto por classificações inconsistentes.

As vítimas podem evitar a polícia por medo de não serem acreditadas, de publicidade, de descoberta pelos pais, de consequências no trabalho ou de maior circulação. Algumas inicialmente não sabem se a imagem é autêntica, manipulada ou inteiramente sintética.

Outras podem denunciar diretamente a uma plataforma sem contatar a polícia. Uma escola pode lidar internamente com um incidente, enquanto um empregador pode tratá-lo como má conduta. Cada via pode deixar o comportamento fora das estatísticas criminais.

O conjunto de dados de 20 forças não consegue medir esses casos ausentes. Também não pode revelar quantas denúncias envolveram mulheres, homens, adultos ou crianças, a menos que as forças subjacentes tenham coletado e divulgado esses campos de forma consistente.

O uso sexualizado de deepfakes é amplamente compreendido como abuso baseado em gênero. Serviços dedicados de nudify frequentemente foram concebidos em torno de corpos femininos, enquanto casos públicos têm repetidamente visado mulheres e meninas.

No entanto, o total policial informado não deve ser usado para atribuir um perfil de vítima que o conjunto de dados não demonstrou. Estatísticas nacionais melhores devem publicar informações demográficas com salvaguardas que protejam as vítimas.

A mesma cautela se aplica à expressão “crime de IA”. A IA pode ser o instrumento, a evidência, o alvo ou um detalhe incidental em um caso. Um deepfake usado para humilhação sexual apresenta necessidades investigativas diferentes de áudio clonado usado em fraude de pagamentos.

Os resultados por palavras-chave também podem refletir mudanças na linguagem, e não apenas mudanças no comportamento. O termo “deepfake” tornou-se mais conhecido após incidentes de grande repercussão e debates legislativos. Um agente que escreveu “imagem editada” em 2023 poderia escrever “deepfake gerado por IA” em 2026.

Novas leis podem provocar um aumento aparente ao melhorar a classificação. Esse é um resultado desejável se vítimas antes invisíveis receberem uma resposta mais precisa. Ainda assim, isso complica comparações de um ano para outro.

Há outra fronteira em relação às crianças. A legislação existente já trata material realista de abuso sexual infantil gerado por IA como ilegal, por meio de disposições que abrangem pseudo-fotografias indecentes e material correlato.

A Internet Watch Foundation identificou 8.029 imagens e vídeos realistas gerados por IA que retratavam abuso sexual infantil durante 2025. Sua avaliação de 2026 também descreveu o uso de semelhanças de crianças reais e sinais de serviços comercializados de geração.

Esses números medem material avaliado por uma linha direta especializada, não delitos registrados pela polícia. Eles não devem ser somados aos 163 casos. A diferença ilustra por que o Reino Unido precisa de métricas conectadas que cubram denúncias das vítimas, remoções pelas plataformas, achados de linhas diretas, investigações e resultados judiciais.

Os resultados da aplicação da lei são especialmente importantes. Uma contagem crescente de denúncias acompanhada de poucos pedidos de evidências, prisões ou acusações indicaria uma lacuna operacional. Mais acusações sob os novos delitos de criação sugeririam que a legislação está sendo convertida em prática.

As estatísticas públicas também deveriam mostrar o tempo até a remoção. Uma imagem que permanece amplamente acessível por dias pode causar danos duradouros mesmo quando um suspeito é eventualmente identificado.

Pesquisadores precisarão testar se o dever de 48 horas reduz a exposição nos principais serviços. Também deverão examinar se comunidades abusivas migram para sites menores, canais criptografados ou provedores fora do Reino Unido.

O número 163, portanto, abre a investigação em vez de encerrá-la. Ele confirma que os agentes estão vendo mais alegações relacionadas à IA, mas não consegue estabelecer, por si só, prevalência, vitimização ou dissuasão.

Três Sinais Mostrarão se a Resposta Funciona

O próximo teste é saber se a mudança legal produz melhorias mensuráveis no registro, na remoção e nos resultados criminais.

O primeiro sinal é um conjunto de dados policial nacional padronizado. O Home Office, o PoliceAI ou o National Police Chiefs’ Council deveria definir indicadores consistentes para delitos possibilitados por IA em todas as 43 forças territoriais.

Esse sistema deveria separar criação de imagens, solicitações, compartilhamento, ameaças, fornecimento de geradores, fraude e material de abuso sexual infantil. Também deveria registrar se a IA foi confirmada, suspeitada ou apenas mencionada.

Um conjunto de dados padronizado revelaria se o aumento atual continua após a estabilização da terminologia. Ele permitiria comparações entre forças sem depender de pesquisas separadas por palavras-chave.

Também ajudaria a identificar lacunas de treinamento. Se populações semelhantes produzirem taxas de registro radicalmente diferentes, a diferença poderá refletir canais de denúncia, conscientização dos agentes ou capacidade investigativa local.

O segundo sinal é a implementação, pela Ofcom, de proteções mais robustas para imagens íntimas. As medidas importantes não são apenas as regras escritas, mas a velocidade de remoção, a prevenção de reenvios repetidos, o tratamento de reclamações e a aplicação contra serviços não conformes.

Um resultado significativo mostraria vítimas denunciando uma vez e vendo cópias correspondentes suprimidas em todas as plataformas abrangidas. O reaparecimento repetido enfraqueceria a alegação de que o quadro regulatório devolve o controle às vítimas.

A transparência será importante aqui. Relatórios agregados deveriam mostrar quantas notificações as plataformas recebem, com que frequência agem dentro de 48 horas e quantas decisões são contestadas ou revertidas.

O terceiro sinal é o primeiro conjunto de casos sob os delitos de 2026. Acusações e decisões judiciais esclarecerão como os promotores provam criação, solicitações, ausência de consentimento e responsabilidade pelo fornecimento de um gerador.

Os primeiros casos também testarão a defesa de “medidas razoáveis” disponível para alguns provedores. Os tribunais poderão precisar examinar se as salvaguardas foram significativas, documentadas e testadas contra usos indevidos previsíveis.

Esses resultados devem ser avaliados com cuidado. Um baixo número de processos pode indicar aplicação fraca, mas também pode refletir prazos investigativos ou prevenção bem-sucedida. Um número alto pode significar melhor detecção, e não mais abuso subjacente.

A medida mais útil combinará vários resultados: menos uploads nocivos, remoção mais rápida, apoio mais forte às vítimas, investigações mais claras e processos proporcionais.

Para desenvolvedores de IA, a lição já é concreta. Os testes de segurança devem incluir tentativas de sexualizar pessoas identificáveis, não apenas solicitações de conteúdo explícito em geral. Os provedores também precisam de sistemas de denúncia e preservação de evidências antes que incidentes ocorram.

Para escolas e empregadores, imagens sintéticas devem ser tratadas como abuso real, e não descartadas porque o corpo retratado foi fabricado. Os planos de resposta precisam proteger a pessoa visada, preservar as provas e limitar a recirculação.

Para os usuários, o ceticismo em relação a mídias manipuladas continua necessário, mas essa responsabilidade não pode recair apenas sobre o público. Uma vítima não deveria precisar vencer um debate público de perícia forense antes que uma plataforma aja.

Os registros policiais britânicos sobre crimes com deepfakes mostram que o problema chegou às instituições do dia a dia. A próxima questão é se essas instituições conseguem agir tão rapidamente quanto as ferramentas que causam o dano.

Acompanhe os padrões nacionais de registro, a implementação da Ofcom e os primeiros processos sob as leis ampliadas. Em conjunto, esses sinais mostrarão se os 163 casos marcam o início de uma responsabilização efetiva ou apenas uma visibilidade maior sobre um problema muito mais amplo.