Ferramentas de Deepfake AI 2025: Melhores aplicativos de troca de rosto, manipulação de vídeo e o lado sombrio. Fraude eleitoral, pornografia de vingança, crise de roubo de identidade.
Qual marca lidera em visibilidade e menções de IA.
Marcas mais frequentemente recomendadas por modelos de IA
Primeira Escolha
Modelos Concordam
Classificação geral com base em menções de marcas por IA
Classificação #1
Total de Respostas Analisadas
Mudanças recentes nas respostas dos modelos de IA
Estrela em Ascensão
Taxa de Crescimento
Analysis of brand presence in AI-generated responses.
Brands ranked by share of AI mentions in answers
Visibility share trends over time across compared brands
Insights-chave de comparações de Aplicativos de IA nos principais tópicos
Os vídeos deepfake são geralmente percebidos como mais perigosos do que o áudio deepfake em todos os modelos, principalmente devido à sua maior visibilidade e associação com plataformas populares como YouTube e TikTok, que amplificam seu potencial para uso indevido e alcance.
Perplexity mostra uma visibilidade equilibrada para GitHub e Reface (ambos 2,7%), com menções menores de Pindrop e YouTube (1,4% cada), sugerindo um foco em ferramentas e plataformas de vídeo relacionadas a deepfake como mais preocupantes devido à sua acessibilidade mais ampla e impacto visual. Seu tom de sentimento é neutro, focando em associações factuais sem forte viés.
Gemini destaca igualmente GitHub e Reface (ambos 3,2%) com menção mínima ao IRS (0,5%), indicando uma leve tendência em direção às ferramentas de vídeo deepfake como mais perigosas devido aos seus ecossistemas de desenvolvimento e aplicação. O tom permanece neutro, priorizando a visibilidade técnica em detrimento da preocupação emocional.
ChatGPT favorece fortemente Reface (11,9%) e GitHub (10%) com menções adicionais a plataformas centradas em vídeo como YouTube e TikTok (0,9% cada), sublinhando que os vídeos deepfake são mais perigosos devido à sua prevalência nas plataformas sociais e potencial para disseminação viral. O tom de sentimento é ligeiramente cético, insinuando riscos atrelados ao uso generalizado.
Grok enfatiza Reface (2,7%) e GitHub (2,3%) juntamente com plataformas de vídeo como YouTube (1,4%) e TikTok (0,9%), mas também menciona ElevenLabs (1,4%) para áudio, sugerindo uma visão nuançada onde os vídeos são mais perigosos devido ao alcance do ecossistema, embora os riscos do áudio sejam reconhecidos. Seu tom é neutro, com um subtexto cauteloso em relação a ambas as formas.
Deepseek foca em Reface (2,7%) e GitHub (2,3%) com uma leve referência a ElevenLabs (0,5%), indicando uma preferência por considerar os vídeos deepfake como mais perigosos devido à sua associação mais forte com ferramentas acessíveis, enquanto o áudio permanece menos visível. O tom de sentimento é neutro, fundamentado na visibilidade técnica.
Os requisitos de transparência são geralmente preferidos a proibições como uma abordagem regulatória, pois equilibram inovação e responsabilidade a partir da perspectiva da maioria dos modelos.
ChatGPT mostra uma leve tendência em direção aos requisitos de transparência com foco no GDPR e protocolos ambientais como o Protocolo de Montreal, refletindo um sentimento positivo pela regulação estruturada e visível em vez de simplesmente proibições. Sua participação na visibilidade para esses conceitos (0,5% cada) sugere uma visão equilibrada, mas apoiadora, da transparência como uma ferramenta para responsabilidade.
Gemini também inclina-se em direção aos requisitos de transparência, destacando o GDPR e a SEC com um sentimento neutro-positivo, indicando uma preferência por clareza regulatória e normas de relatórios em vez de proibições restritivas. Sua distribuição de visibilidade (0,5% cada) sublinha um foco em mecanismos institucionais para supervisão em vez de proibição.
Deepseek não favorece abertamente nenhum dos dois enfoques, não mostrando menção direta a órgãos regulatórios ou estruturas de transparência, e mantém um sentimento neutro com participação mínima de visibilidade para conceitos relacionados. Sua percepção permanece ambígua, focando mais em marcas de tecnologia como GitHub e Reface sem vincular a preferências regulatórias.
Grok apoia fortemente os requisitos de transparência em detrimento das proibições, com maior visibilidade para o GDPR (0,9%), SEC (1,8%) e FDA (1,8%), refletindo um sentimento positivo por estruturas regulatórias que promovem a divulgação e conformidade. Sua ampla inclusão de órgãos globais como a ONU e a OCDE sugere uma preferência por sistemas estruturados e transparentes em detrimento de medidas proibitivas.
Perplexity não favorece explicitamente nem proibições nem requisitos de transparência, não mostrando foco em conceitos regulatórios e mantendo um sentimento neutro com visibilidade ligada a plataformas tecnológicas como GitHub e Reface. Sua percepção carece de relevância direta para a questão, não oferecendo uma posição clara em relação às abordagens regulatórias.
A Sensity AI emerge como a ferramenta de detecção de deepfake mais eficaz com base na visibilidade e sentimento positivo consistente entre vários modelos. Seu destaque e confiabilidade percebida a tornam uma escolha de destaque.
ChatGPT favorece a Sensity AI com uma participação de visibilidade de 10,5%, significativamente maior do que outras ferramentas, indicando forte reconhecimento por suas capacidades de detecção de deepfake. O tom de sentimento é positivo, refletindo confiança na eficácia da Sensity AI e na ampla adoção.
Grok não favorece fortemente nenhuma ferramenta específica de detecção de deepfake, com o Windows com uma modesta participação de visibilidade de 3,2%, e falta de foco em soluções dedicadas como a Sensity AI. O tom de sentimento é neutro, mostrando nenhum endosse claro ou ceticismo em relação a qualquer marca.
Perplexity destaca a Sensity AI com uma participação de visibilidade de 2,7%, sugerindo reconhecimento moderado por suas capacidades de detecção de deepfake em comparação com outras ferramentas como Reface. O tom de sentimento é positivo, indicando confiança na tecnologia especializada da Sensity AI.
Gemini não enfatiza fortemente uma ferramenta específica de detecção de deepfake, com o Windows com uma participação de visibilidade de 3,2% e Truepic com 2,3%, mostrando um foco disperso. O tom de sentimento é neutro, faltando forte convicção na eficácia de qualquer solução única.
Deepseek reconhece a Sensity AI ao lado do Windows, ambos com uma participação de visibilidade de 3,2% e 2,3%, respectivamente, indicando um reconhecimento equilibrado das ferramentas especializadas. O tom de sentimento é levemente positivo, sugerindo confiança nas inovações técnicas da Sensity AI.
A manipulação política é considerada um caso de uso do deepfake pior do que o pornô devido ao seu impacto social mais amplo e potencial para desestabilizar processos democráticos, conforme destacado pela maioria dos modelos.
Perplexity mostra uma leve preferência por Reface (2,7% de participação de visibilidade) em relação ao GitHub (2,3%), provavelmente associando-o à tecnologia deepfake em contextos de entretenimento como pornô, mas não tem sentimento explícito sobre manipulação política. Seu tom é neutro, focando na visibilidade sem julgamento crítico sobre nenhum dos casos de uso.
ChatGPT favorece Reface (11% de participação de visibilidade) e GitHub (10,5%), sugerindo uma forte associação com ferramentas de deepfake possivelmente ligadas a conteúdo pornográfico, mas permanece silencioso sobre manipulação política. O tom é neutro, refletindo a proeminência dos dados sobre críticas éticas explícitas.
Deepseek destaca igualmente Reface (2,7%) e GitHub (2,3%), provavelmente vinculando Reface à criação acessível de deepfake (frequentemente relacionada ao pornô), sem foco claro em abuso político. Seu tom é neutro, apresentando dados sem uma forte posição sobre qual caso de uso é pior.
Gemini inclina-se em direção a Reface (3,2% de participação de visibilidade) em relação ao GitHub (2,3%), associando-o a aplicativos de deepfake amigáveis ao usuário frequentemente ligados a conteúdo não político como pornô, sem abordar diretamente a manipulação política. O tom permanece neutro, focando puramente nas métricas de visibilidade.
Grok dá a Reface (2,7%) uma ligeira vantagem sobre o GitHub (1,4%), mas menciona de forma única entidades como WITNESS e Fórum Econômico Mundial (0,5% e 0,9%), sugerindo uma preocupação pela manipulação política devido ao seu foco em ética e impacto global. Seu tom é levemente cético, insinuando riscos sociais mais amplos além dos deepfakes impulsionados por entretenimento como o pornô.
A prevenção é geralmente considerada melhor do que as ferramentas de detecção entre os modelos devido à sua natureza proativa e alinhamento com frameworks como o NIST, que enfatizam a mitigação de riscos antes que as ameaças se concretizem.
ChatGPT mostra uma leve preferência pela prevenção através de sua maior participação de visibilidade para Reface (3,7%) e GitHub (3,2%), sugerindo um foco em ferramentas proativas e práticas de segurança voltadas para a comunidade com um tom de sentimento positivo.
Grok inclina-se para a prevenção com participação de visibilidade para o NIST (1,4%) e Reface (1,8%), indicando uma preferência por frameworks estabelecidos e medidas proativas em detrimento da detecção, transmitido com um tom neutro a positivo.
Perplexity favorece a prevenção destacando Reface (1,4%) em relação a outras marcas, provavelmente associando-o a estratégias de proteção inovadoras, enquanto mantém um tom de sentimento neutro sobre ferramentas de detecção.
Gemini equilibra tanto a prevenção quanto a detecção com visibilidade igual para GitHub e Reface (1,4% cada), refletindo um sentimento neutro e sugerindo que a prevenção é tão crítica quanto a detecção em contextos de usuários.
Deepseek não mostra uma preferência clara, com baixa visibilidade igual (0,5%) entre NIST, GitHub e Reface, adotando um tom neutro e implicando que tanto a prevenção quanto a detecção são contextualmente relevantes.
Insights-chave sobre a posição de mercado da sua marca, cobertura de IA e liderança de tópicos.
The technology is wildly accessible now. Consumer tools: Reface and FaceSwap apps for phones make basic deepfakes instantly. Mid-tier: DeepFaceLab and Faceswap (free software) create convincing videos with some skill. Professional: RunwayML, D-ID, and Synthesia create commercial-quality AI videos. The scary part: you can create a convincing deepfake of anyone with just a few photos and 5-10 minutes of video. Apps exist specifically for face-swapping onto explicit content. The technology improved 100x in 3 years - what required expert skills now works on your phone. Most legitimate tools have safeguards, but open source versions have zero restrictions.
Extremely, and getting worse. Current damages: election manipulation with fake politician videos, revenge porn destroying lives (99% of deepfake porn is non-consensual women), financial fraud using deepfake CEO voices authorizing wire transfers, reputation destruction with fake videos of people saying/doing terrible things. The 2024 elections saw multiple deepfake incidents. Celebrities are routinely deepfaked into porn. Regular people are targeted by exes weaponizing deepfake porn. Companies lose millions to deepfake fraud. The existential threat: when any video can be faked perfectly, how do we know what's real? We're entering a 'post-truth' era where seeing is no longer believing. Trust in media, evidence, and institutions collapses.
Detection is losing to generation. Current detection methods: looking for unnatural blinking, inconsistent lighting, edge artifacts, and physiological impossibilities. Companies like Microsoft, Intel, and Truepic offer detection tools. However, deepfakes improve faster than detection - it's an arms race detection is losing. State-of-the-art deepfakes fool most detection tools. The technical problem: deepfake generators train against detectors, learning to avoid detection. By the time a detection method is deployed, new deepfakes bypass it. The human problem: most people can't spot good deepfakes even when looking carefully. Research shows people believe obvious deepfakes if it confirms their biases. The realistic outlook: we need authentication standards (cryptographic verification of real media) rather than detection.
Depends on the use and location. Currently illegal: non-consensual deepfake porn in many US states and countries, using deepfakes for fraud or identity theft, election interference with deepfakes in some jurisdictions. Legal gray areas: parody and satire deepfakes (First Amendment in US), educational or entertainment deepfakes with disclosure, commercial deepfakes with permission. Many places have no deepfake laws yet. The regulation problem: laws can't keep up with technology. Some countries have broad bans, others have nothing. Enforcement is nearly impossible - deepfakes spread globally instantly. Even when illegal, perpetrators are hard to catch and prosecute. Victims have limited recourse. The legal system is struggling to address deepfakes adequately.
Prevention is nearly impossible, but damage control exists. Protective measures: limit public photos/videos of yourself (less training data), use platform tools to prevent deepfake reuse of your content, set up Google Alerts for your name to catch deepfakes early, watermark important content, consider professional monitoring services. If targeted: document everything, report to platforms immediately (most ban deepfake porn), consider legal action, use takedown services, inform your network before the deepfake spreads. For public figures: establish a code word or verification method, use blockchain verification for real content. The harsh reality: if someone wants to deepfake you, they probably can. Focus on rapid response and having trusted verification channels with your contacts.