IA Generativa e Anúncios de Carros Usados: As Regras Que Já Se Aplicam

Algo mudou na forma como a fotografia de carros com IA é regulada, e a maior parte do setor ainda não acompanhou a mudança.

Até há pouco tempo, a resposta honesta a "as fotos de carros com IA são permitidas?" era depende do que a IA altera. Essa resposta continua correta. Mas já não é a resposta completa, porque a questão está agora parcialmente resolvida por escrito — por um regulador, com um exemplo concreto sobre um carro, e com um dever que recai sobre o concessionário e não sobre a empresa de software.

Este artigo cobre o que se aplica de facto à fotografia de um anúncio de carro usado, o que não se aplica, e as perguntas que vale a pena colocar a quem lhe fornece as imagens.

Este artigo é apenas informação geral, não aconselhamento jurídico. Para as suas circunstâncias específicas, procure aconselhamento próprio.

A distinção que passou a ter peso jurídico

"Fotografia de carros com IA" é uma única expressão que cobre duas coisas genuinamente diferentes.

A IA generativa sintetiza pixels novos. Pede-se uma imagem a um modelo de difusão ou a uma GAN e ele produz uma — inventando detalhe que nunca foi fotografado. Quando é apontada a um carro, pode inventar o carro: uma jante que não é a jante, uma grelha com o número errado de lamelas, um emblema que não existe nessa versão.

A visão computacional determinística mede e move pixels que já existem. Encontra o contorno do carro, separa-o do fundo, calcula onde estava a câmara e compõe o mesmo carro fotografado sobre um fundo diferente. Nada no veículo é inventado, porque nada no veículo é gerado.

Durante anos, esta foi uma distinção de engenharia sem consequência comercial — ambas as abordagens produziam uma imagem mais bonita, e o setor, com toda a razão, chamava "IA" às duas. Já não é assim. A distinção é agora o eixo em torno do qual gira uma obrigação de transparência.

O que está efetivamente em vigor

As regras de transparência do Regulamento da IA da UE estão em vigor

As disposições de transparência do Artigo 50 do Regulamento da Inteligência Artificial da UE (Regulamento (UE) 2024/1689) aplicam-se desde 2 de agosto de 2026. Não é um prazo futuro com que contar. É lei em vigor.

Duas obrigações interessam a quem publicita veículos.

O Artigo 50(2) vincula o prestador — o fornecedor de software. Quando um sistema gera conteúdo sintético de imagem, o prestador deve assegurar que os resultados sejam "marcados num formato legível por máquina e detetáveis como tendo sido artificialmente gerados ou manipulados". Não pode fazer isto pelo seu fornecedor, e o seu fornecedor não lho pode delegar.

O Artigo 50(4) vincula o responsável pela implantação — e o responsável pela implantação é o concessionário: é a si que este número se aplica. Quando o resultado constitui uma "falsificação profunda", a empresa que o publica deve revelar que os conteúdos foram artificialmente gerados ou manipulados. O Artigo 50(5) exige que essa informação seja prestada de forma clara e percetível, o mais tardar aquando da primeira exposição.

É este segundo ponto que o setor continua a deixar passar. O encargo de conformidade das imagens generativas não fica com o fornecedor que lhas vendeu. Uma parte significativa transfere-se para a empresa que publica a imagem.

"Falsificação profunda" não é só rostos

A objeção mais comum nesta altura é a de que uma falsificação profunda — um deep fake — significa um vídeo fabricado de uma pessoa, e que uma fotografia de um carro nunca poderia qualificar-se como tal.

A própria definição do Regulamento, no Artigo 3(60), diz o contrário. São falsificações profundas os "conteúdos de imagem, áudio ou vídeo gerados ou manipulados por IA, que sejam semelhantes a pessoas, objetos, locais, entidades ou acontecimentos reais, e que possam levar uma pessoa a crer, erroneamente, que são autênticos ou verdadeiros". As orientações de execução da Comissão Europeia, publicadas a 20 de julho de 2026, eliminam qualquer dúvida que restasse sobre o que "objetos" abrange: "artigos materiais inanimados realistas, incluindo edifícios, obras de arte, maquinaria, bens de consumo, etc."

Um carro usado é um objeto. A definição alcança-o.

Vale a pena conhecer mais dois pontos das mesmas orientações. A apreciação é objetiva — não é necessária qualquer intenção de enganar para que a definição se aplique. E um elevado grau de fotorrealismo torna a classificação mais provável, o que é uma conclusão incómoda para uma categoria que se vende por ser indistinguível de uma fotografia real.

Mas a Comissão traçou a linha — usando um carro

Aqui, as orientações fazem algo invulgarmente útil. Dão exemplos práticos dos dois lados, e o exemplo que escolheram para o lado conforme é um carro.

Listado entre o que não constitui uma falsificação profunda:

"Um produto real (por exemplo, um carro) apresentado num anúncio contra um fundo e um ambiente envolvente gerados por IA"

Listado entre o que constitui:

"Uma imagem gerada por IA de um produto num anúncio ou numa embalagem que possa afetar a perceção do público e induzir em erro quanto ao aspeto real do produto"

E as orientações enunciam com clareza o que desencadeia este segundo exemplo: uma imagem que faz "o produto parecer não idêntico ao produto real, mais apelativo ou com qualidade superior à da vida real".

Lidos em conjunto, a linha do regulador fica clara, e não é uma linha sobre fundos versus ausência de fundos. É uma linha sobre se o próprio produto é real na imagem. Uma fotografia genuína de um carro genuíno, colocada num ambiente sintético, é expressamente admissível. Uma imagem sintetizada do carro não é.

Há mais uma disposição que vale a pena conhecer, porque é aquela que a imprensa do setor deixou passar por completo. As orientações isentam do Artigo 50(2) os conteúdos "produzidos por simples processamento de dados que não sejam especificamente gerados por IA" — e o exemplo que a Comissão dá é um fotograma renderizado. A renderização de computação gráfica, do tipo que se usa em jogos e efeitos visuais há trinta anos, não é de todo conteúdo sintético na aceção do Regulamento.

A via do Reino Unido é diferente, e mais antiga

O Reino Unido não adotou o Regulamento da IA, e não existe no Reino Unido qualquer exigência legal geral de rotular um anúncio como feito por IA. A ASA disse-o diretamente em maio de 2025. Mas este é um conforto muito mais fraco do que parece, por três razões.

Primeira: a lei subjacente já o cobre. O Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024 aplica-se às práticas comerciais desde 6 de abril de 2025. Uma ação enganosa inclui prestar informações falsas ou enganosas sobre um produto — e a secção 226(3) sublinha que a apresentação global pode ser enganadora mesmo quando cada elemento de informação nela contido é verdadeiro. A CMA pode agora aplicar ela própria uma coima, por notificação final de infração, até 10% do volume de negócios global. No seu primeiro ano de aplicação direta, abriu investigações a 14 empresas e aplicou £4,7 milhões em coimas.

A orientação apoiada pelo Governo e escrita especificamente para os comerciantes de automóveis é ainda mais direta: a informação enganosa pode ser prestada verbalmente, por escrito ou visualmente, e o exemplo prático que dá para a via visual é "a utilização de imagens de veículos".

Segunda: a ASA não precisa de uma regra sobre IA para atuar. O CAP Code é neutro quanto ao meio: aplicam-se as mesmas regras, independentemente de como a imagem foi feita. A regra 3.11 proíbe exagerar a capacidade de um produto, e a regra 3.7 exige que se detenham provas das alegações objetivas antes de publicar. A ASA decide contra imagens de produto alteradas há anos — deu provimento a uma queixa contra imagens retocadas em 2017, muito antes de a IA generativa existir, e em junho de 2024 decidiu contra uma imagem composta em que uma fotografia de banco de imagens tinha matrículas acrescentadas digitalmente e era apresentada como resultado real do produto.

Dois pormenores que os concessionários erram sistematicamente. O anúncio no seu próprio site está dentro do âmbito da ASA — o Code cobre o marketing em espaço não pago que controla, não apenas a publicidade paga. E a responsabilidade mantém-se no anunciante mesmo quando o anúncio foi produzido por uma plataforma automatizada; não se transfere para o fornecedor da ferramenta.

Terceira: se for acreditado, o seu código pode já ser mais rigoroso do que a lei. O Vehicle Sales Code do Motor Ombudsman, aprovado pelo Chartered Trading Standards Institute e emitido a 1 de junho de 2025, exige na cláusula 2.8 que as empresas acreditadas utilizem imagens do próprio veículo quando um veículo usado é vendido online. Nenhuma lei o impõe; a adesão foi sua.

O aspeto que isto tem quando corre mal

O caso mais claramente documentado em público não é o de um concessionário, e isso importa — mas mostra exatamente o aspeto de uma falha generativa num anúncio real.

Em janeiro de 2026, o The Autopian analisou as fotografias de um Cadillac DeVille de 1999 colocado em consignação no Bring a Trailer. As imagens mostravam jantes que não eram as jantes do carro, uma grelha com três lamelas onde o modelo tem quatro, uma disposição de faróis que não correspondia, farolins que não eram os farolins de um DeVille, uma moldura de porta acima do espelho que simplesmente tinha desaparecido e — o pormenor que denuncia tudo — pavimento de calçada visível dentro do carro.

Cada um destes é detalhe inventado. Nenhuma verificação do fundo os teria apanhado, porque o fundo não era o problema. O carro era.

Vale a pena ser preciso sobre por que razão este é o caso mais agudo especificamente para os veículos usados. Um carro novo é uma entre muitas unidades idênticas, e uma imagem de estúdio do fabricante é entendida como representativa. Um carro usado é um objeto único e específico com uma história única e específica, e cada marca nele é informação em que o comprador se está a basear. É isso que torna a imagem generativa estruturalmente mais arriscada aqui do que em quase qualquer outro lugar onde seja vendida.

As perguntas que vale a pena fazer ao seu fornecedor

Nada disto faz da imagem por IA uma má ideia. Faz com que valha a pena conhecer o mecanismo. Cinco perguntas levam-no muito longe:

1. O vosso sistema gera pixels do veículo, ou apenas do ambiente à volta dele? É esta a pergunta em que assentam os dois exemplos da Comissão.
2. Se processar a mesma fotografia duas vezes, obtenho a mesma imagem? Um modelo generativo é estocástico por construção — a mesma entrada produz resultados diferentes. O determinismo é prova de um pipeline que mede em vez de inventar.
3. Marcam os vossos resultados como artificialmente gerados num formato legível por máquina? Se o sistema for generativo e vender para a UE, o Artigo 50(2) exige-o ao prestador.
4. O que é exatamente alterado na imagem, etapa a etapa? Um fornecedor que não consiga responder a isto com precisão está a pedir-lhe que assuma um risco que ele próprio não mediu.
5. Quem disseram que suporta o dever de divulgação? Se a resposta for outra que não "a empresa que publica o anúncio", não leram o Artigo 50(4).

Onde a Motuva se posiciona, com precisão

Usávamos um modelo de difusão. Em setembro de 2026 substituímo-lo por um pipeline próprio que não gera imagens de todo, e vale a pena expor exatamente o que isso significa, em vez de pedir a alguém que aceite o "não é generativo" como um ato de fé.

O carro na imagem é o carro que fotografou. Os seus pixels são recortados da sua própria fotografia e compostos. Não são ressintetizados, repintados, endireitados nem melhorados. O sistema não tem capacidade para alterar a carroçaria, a cor, o acabamento ou o estado do veículo, porque nada nele gera pixels do veículo.

O estúdio em torno dele é renderizado, não gerado. É uma cena 3D, traçada por path tracing num motor de renderização, na posição de câmara medida a partir da sua fotografia. Isso é computação gráfica do mesmo tipo que se usa no cinema e nos jogos — o "fotograma renderizado" da Comissão.

A mesma fotografia produz a mesma imagem. Processe-a duas vezes e os resultados diferem em 0,043 níveis médios — na prática, idênticos. Não há semente, não há amostragem, não há variação entre execuções.

Há duas coisas que vale a pena nomear com honestidade, porque um fornecedor que só enumera pontos fortes não está a ser franco consigo. A sombra de contacto por baixo do carro é produzida por uma rede neuronal treinada, pelo que esses pixels de sombra são novos. Lê apenas a silhueta do veículo e nunca os pixels de cor do carro, pelo que não pode inventar nada sobre o aspeto do carro — mas é um modelo treinado e preferimos dizê-lo a deixar que o descubra. E a matrícula é deliberadamente substituída, o que é uma alteração que pediu, que controla e que pode desligar.

É tudo. Preferimos publicar o mecanismo a publicar um slogan, porque "não alteramos o carro" é uma afirmação que qualquer fornecedor pode escrever, e uma arquitetura que não consegue alterar o carro é uma coisa completamente diferente.

A versão curta

• O Artigo 50 do Regulamento da IA da UE aplica-se desde 2 de agosto de 2026. Está em vigor, não está a caminho.
• "Falsificação profunda" inclui objetos. Um carro qualifica-se. O fotorrealismo torna a classificação mais provável, e não é necessária qualquer intenção de enganar.
• O dever de divulgação das falsificações profundas recai sobre o concessionário que publica a imagem, não sobre o fornecedor de software.
• O próprio exemplo da Comissão diz que um carro real contra um fundo gerado não é uma falsificação profunda. Uma imagem gerada do carro que induza em erro quanto ao seu aspeto é.
• O Reino Unido não tem lei de rotulagem de IA, mas o DMCC Act, o CAP Code e — se for acreditado — a exigência do Motor Ombudsman de utilizar imagens do próprio veículo já alcançam uma fotografia de anúncio enganosa.
• O teste duradouro não mudou: o carro na imagem é o carro no pátio? O que mudou é que a forma como o seu software responde a essa pergunta tem agora consequências jurídicas associadas.

Fontes: Regulamento (UE) 2024/1689, Artigos 3(60), 50 e 99; orientações da Comissão Europeia sobre as obrigações de transparência do Artigo 50, C(2026) 5054 final, 20 de julho de 2026; Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024; o CAP Code e as decisões da ASA; Vehicle Sales Code do Motor Ombudsman, 1 de junho de 2025. Este artigo é apenas informação geral, não aconselhamento jurídico.

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