Resumo inicial e escopo da análise
No photocall do filme Mercy, realizado em 8 de janeiro de 2026 em Londres, Chris Pratt e Rebecca Ferguson discutiram não apenas o novo longa de ação, mas também seus receios sobre as implicações da inteligência artificial (IA) no setor audiovisual e na sociedade em geral (CONWAY, 2026). A partir dessa declaração pública, esta matéria examina de forma aprofundada os riscos técnicos, legais e éticos associados à IA, com foco nas consequências específicas para a indústria cinematográfica, nas normas de proteção de imagem e na necessidade de regulação e práticas contratuais robustas.
A reportagem original de Jeff Conway, publicada na Forbes em 23 de janeiro de 2026, é a fonte principal deste texto e embasa as análises e recomendações a seguir (CONWAY, 2026). O objetivo é oferecer subsídio técnico e estratégico a profissionais do audiovisual, advogados, produtores, executivos e formuladores de políticas públicas que buscam compreender e mitigar os perigos emergentes da IA no contexto do cinema e do entretenimento.
Contexto: Mercy, os protagonistas e a visibilidade do debate
O filme Mercy é estrelado por Chris Pratt e Rebecca Ferguson, dois nomes de grande relevância no cinema comercial contemporâneo. Sua participação em eventos promocionais e entrevistas amplia a visibilidade dos temas por eles abordados. A atenção que celebridades dedicam a debates tecnológicos tende a catalisar discussões públicas e regulatórias; no caso de Mercy, as declarações dos atores atuam como um alerta sobre como a IA pode transformar práticas de produção, distribuição e proteção de imagem no setor audiovisual (CONWAY, 2026).
A presença dos atores no photocall em Londres (Getty Images for Amazon MGM and Sony Pictures Entertainment) e suas observações sobre IA reúnem três vetores de interesse: 1) a própria narrativa e estética do filme, que dialoga com tecnologia e ação; 2) as implicações práticas para profissionais que participam de obras audiovisuais; e 3) as repercussões sociais mais amplas que advêm da adoção massiva de ferramentas generativas.
Principais riscos da inteligência artificial mencionados e suas ramificações
A seguir, desenvolvo os principais riscos associados à IA, destacando conexões diretas com a cadeia de valor do cinema:
1) Deepfakes e falsificação de imagem e voz
A capacidade de gerar imagens e vozes indistinguíveis da realidade acarreta riscos diretos à autenticidade de performances. Deepfakes podem permitir a reconstituição não autorizada de atores em cenas não filmadas, com potenciais efeitos sobre direitos de imagem, reputação e mercado de trabalho artístico. Para produtores e distribuidores, isso cria uma ameaça de uso indevido de material que pode confundir audiências ou ser utilizado para fins fraudulentos.
2) Erosão do valor do trabalho criativo
Modelos generativos treinados com obras preexistentes podem reproduzir estilos de atores, diretores e roteiristas. A apropriação de traços criativos por algoritmos levanta questões sobre remuneração, direitos autorais e propriedade intelectual das performances e das obras a partir das quais esses modelos aprendem.
3) Questões contratuais e consentimento
Contratos tradicionais de atores e criativos podem não prever explicitamente a criação e o uso de representações sintéticas (digital twins). A ausência de cláusulas claras sobre a autorização, a duração e as condições de exploração de imagens sintéticas deixa lacunas que podem resultar em litígios e perdas financeiras.
4) Violação de privacidade e imagem
O uso indevido de imagens e vozes pode configurar violação de direitos personalíssimos, como a imagem e a honra, com impactos civis e até penais. A veiculação de conteúdos manipulados pode causar danos reputacionais imediatos, difíceis de reparação.
5) Impactos sobre emprego e funções técnicas
A adoção de IA em processos de edição, VFX e mesmo em roteirização pode redesenhar perfis ocupacionais, reduzindo demanda por determinadas habilidades e, ao mesmo tempo, criando novas necessidades de supervisão técnica, auditoria e governança.
Panorama técnico: como a IA gera riscos relevantes
Para compreender plenamente os perigos, é preciso distinguir categorias técnicas de IA que incidem sobre o cinema:
Modelos de síntese de imagem e vídeo: redes generativas adversariais (GANs) e modelos de difusão produzem imagens e clipes altamente realistas, potencialmente substituindo ou alterando cenas.
Modelos de síntese de voz: sistemas de clonagem de voz podem recriar entonações e timbres com alto grau de fidelidade, facilitando a produção de falas sintéticas.
Modelos de linguagem grande (LLMs): podem ajudar na criação de roteiros, mas também replicar trejeitos de discurso, culminando em trabalhos que se aproximem de estilos proteicos sem remuneração adequada aos autores originais.
Detecção e forense digital: embora existam ferramentas que detectam manipulações, a corrida entre criação e detecção permanece dinâmica; a eficácia dessas ferramentas varia conforme a sofisticação dos geradores e a disponibilidade de datasets de treinamento.
Esses vetores demandam respostas técnicas, contratuais e regulatórias coordenadas para mitigar riscos enquanto preservam inovação.
O quadro jurídico e regulatório: lacunas e iniciativas em curso
O debate regulatório sobre IA se dá em múltiplas frentes. No âmbito internacional, iniciativas como o AI Act da União Europeia propõem classificação de riscos e obrigações para sistemas de IA. Nos Estados Unidos, iniciativas setoriais e debates legislativos prosseguem sem um marco federal unificado. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) oferece instrumentos relevantes para tratamento de dados pessoais, mas não foi concebida especificamente para regular modelos generativos ou deepfakes. Propostas de regulação e projetos de lei tramitam para lidar com autorias sintéticas, responsabilidades e proteção de imagem.
Para o setor cinematográfico, a ausência de cláusulas padronizadas sobre uso de imagem sintética em contratos de elenco cria insegurança. A revisão contratual deve incluir autorização específica, limites de uso por tempo e território, cláusulas de remuneração por usos secundários e mecanismos de auditoria e segregação de dados. Além disso, a regulação deve priorizar transparência (rotulagem de conteúdo sintético), accountability (responsabilização de criadores e distribuidores) e direito à reparação.
Impactos na indústria cinematográfica: produção, distribuição e consumo
O avanço da IA altera várias etapas da cadeia de valor audiovisual:
Pré-produção: Ferramentas de IA podem acelerar pesquisa, storyboard e previsão de público, porém a automação dessas fases exige supervisão editorial para evitar vieses e padrões homogêneos.
Produção: A captura de performance pode ser complementada por técnicas sintéticas, reduzindo custos de regravação, mas exigindo novos protocolos de consentimento e inspeção ética.
Pós-produção: Efeitos visuais e retoques por IA tornam-se mais acessíveis, possibilitando produções de maior qualidade com menor orçamento, mas também possibilitando edição não autorizada de performances.
Distribuição e marketing: Deepfakes podem ser utilizados maliciosamente para campanhas de desinformação ou manipulação comercial; simultaneamente, a personalização massiva de trailers ou conteúdos promocionais levanta desafios de privacidade.
Consumo: Audiências expostas a conteúdos sintéticos podem ter dificuldades de distinguir original de manipulado, fomentando desconfiança e erodindo capital de credibilidade para produtores legítimos.
Direitos de imagem, propriedade intelectual e modelos contratuais recomendados
Para blindar profissionais e empresas, recomenda-se a adoção de cláusulas contratuais específicas, incluindo:
Autorização expressa e delimitada para a criação de representações sintéticas, com definição clara de finalidade, duração, territórios e plataformas autorizadas.
Remuneração adicional para usos sintéticos, incluindo participação em receitas derivadas e compensações para usos posteriores não previstos inicialmente.
Cláusulas de controle e auditoria, que permitam aos intérpretes verificar as versões sintéticas e aprovar ou vetar reproduções.
Garantias contratuais sobre a procedência de dados usados para treinar modelos (para evitar que a produção incorpore material de terceiros sem licença).
Cláusulas de indemnização que definam responsabilidades em caso de uso indevido por prestadores de serviços terceirizados.
A adoção desses instrumentos contratuais será crucial para preservar direitos e reduzir litígios, além de estabelecer padrões de mercado.
Aspectos éticos e culturais: confiança, autenticidade e valor artístico
Além das dimensões legais e técnicas, há uma dimensão ética e cultural profunda. A performance artística é uma expressão corpórea e temporal; a sua redução a artefatos sintéticos pode desvalorizar experiências humanas e a singularidade de interpretações. A proliferação de obras geradas por IA pode homogenizar estilos, reduzir diversidade criativa e inserir vieses sistemáticos herdados dos datasets de treinamento.
A confiança do público é um recurso intangível mas essencial. Se audiências começarem a duvidar da autenticidade das performances, o capital simbólico de produções legítimas será prejudicado. Por isso, transparência sobre uso de IA — por meio de selos, avisos e práticas de rotulagem — é uma demanda ética e de mercado.
Medidas de mitigação técnica e de governança
Para lidar com os desafios técnicos e institucionais, proponho um conjunto de medidas práticas:
Implementação de padrões de rotulagem que identifiquem conteúdos parcialmente ou totalmente sintéticos.
Investimento em técnicas forenses e em bases de dados de referência para detecção confiável de manipulações.
Criação de registros de consentimento de intérpretes e mecanismos padronizados para gerenciar autorizações de uso de imagem e voz.
Estabelecimento de códigos de conduta setoriais, articulados por associações de produtores, sindicatos e plataformas de distribuição.
Parcerias entre indústria e academia para auditoria independente de modelos e para desenvolvimento de melhores práticas em treinamento e curadoria de datasets.
Recomendações para formuladores de políticas públicas
Políticas públicas eficazes devem equilibrar inovação e proteção de direitos. Recomendações concretas:
Promover legislação que discipline a criação e a distribuição de conteúdos sintéticos, incluindo obrigações de transparência e mecanismos de responsabilização.
Atualizar normas de proteção de dados para contemplar aspectos relativos a modelos generativos, tratamento de imagens e uso de dados biométricos.
Estruturar incentivos para pesquisa em detecção de deepfakes e para capacitação de agentes públicos e privados na identificação de manipulações.
Fomentar a harmonização internacional de normas, para reduzir arbitragem regulatória e proteger mercados de produção criativa.
O papel das plataformas e dos provedores de tecnologia
Plataformas de hospedagem, redes sociais e provedores de modelos de IA ocupam posição crítica. É necessário que:
Implementem políticas claras de moderação e rotulagem de conteúdo sintético.
Disponibilizem APIs e ferramentas de verificação às autoridades e parceiros legítimos, preservando privacidade e segurança.
Adotem termos de uso que exijam garantias contratuais de procedência dos datasets e cláusulas de responsabilização para usos indevidos por usuários finais.
A colaboração entre plataformas, indústria cinematográfica e órgãos reguladores é essencial para mitigar riscos sistêmicos.
Casos práticos e lições para produtores e artistas
Provedores de conteúdo e talentos devem considerar medidas práticas:
Rever contratos com cláusulas específicas de IA e buscar assistência jurídica especializada em tecnologia.
Registrar performances e versões finais em repositórios confiáveis para estabelecer cadeia de custódia e prova em eventuais disputas.
Adotar práticas de preservação de metadata e de documentação de processos de produção para rastreabilidade.
Investir em educação digital para equipes criativas sobre oportunidades e riscos da IA, fortalecendo a capacidade de decisão informada.
Reflexões finais: Mercy como catalisador de um debate necessário
As observações de Chris Pratt e Rebecca Ferguson durante a promoção de Mercy (CONWAY, 2026) cumprem papel relevante ao trazer à tona preocupações que afetam diretamente a prática cinematográfica. O filme e o diálogo que o cerca podem funcionar como catalisadores para a construção de padrões responsáveis de uso de IA, preservando valor artístico e protegendo direitos de intérpretes e produtores.
A tecnologia não é inerentemente malévola; oferece ferramentas poderosas para aumentar criatividade e eficiência. Contudo, sem regulação adequada, padrões contratuais atualizados e governança técnica, as externalidades negativas podem superar benefícios, com impactos duradouros sobre emprego, propriedade intelectual e confiança pública. A recomendação é clara: união entre setores, adoção de melhores práticas contratuais e avanço regulatório são imperativos para garantir que a inteligência artificial sirva ao cinema sem corroer seus fundamentos éticos e jurídicos.
Considerações finais e chamada à ação
Profissionais do setor audiovisual devem aproveitar a oportunidade gerada pela conversa em torno de Mercy para:
Atualizar contratos e políticas internas sobre IA.
Participar de fóruns setoriais para formular padrões comuns.
Dialogar com legisladores e órgãos reguladores para criar soluções equilibradas.
Investir em treinamento e em ferramentas de detecção forense.
A preservação da integridade artística e dos direitos dos criadores depende de medidas concretas e coordenadas. A discussão pública iniciada por figuras de destaque como Pratt e Ferguson contribui para colocar este tema nas agendas institucionais e de mercado — um passo necessário para proteger o futuro do cinema em face das transformações digitais.
Fonte: Forbes. Reportagem de Jeff Conway, Senior Contributor,
Jeff Conway, Senior Contributor
https://www.forbes.com/sites/jeffconway/. ‘Mercy’ Stars Chris Pratt And Rebecca Ferguson On The Dangers Of AI. 2026-01-23T16:35:03Z. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/jeffconway/2026/01/23/mercy-stars-chris-pratt-and-rebecca-ferguson-on-the-dangers-of-ai/. Acesso em: 2026-01-23T16:35:03Z.
Citação ABNT (in-text): (CONWAY, 2026)
Fonte: Forbes. Reportagem de Jeff Conway, Senior Contributor,
