Transformar a aplicação das regras de conteúdos com IA
ATUALIZADO 19/03/2026
Sempre utilizámos uma combinação de tecnologia e pessoas para rever conteúdos e aplicar os nossos Padrões da Comunidade. Conforme anunciámos recentemente, estamos a fazer experiências com a integração de sistemas de IA mais avançados nos nossos processos de aplicação das regras de conteúdos existentes. Temos como objetivo continuar a desenvolver os resultados positivos das nossas alterações efetuadas para reduzir os erros no ano passado, com sistemas atualizados que conseguem detetar infrações de conteúdos mais graves e conteúdos ilegais, impedir mais fraudes e responder mais rapidamente a eventos do mundo real.
No entanto, mesmo que utilizemos mais tecnologias novas para expandir aquilo que é possível, as pessoas vão continuar a estar no centro da nossa abordagem. Os nossos especialistas continuam a ser responsáveis por escrever e criar as nossas políticas, conceber, treinar e avaliar os nossos sistemas de IA, medir o desempenho e tomam as decisões mais complexas e com maior impacto. É uma evolução da forma como combinamos a escala e as capacidades da IA avançada com o conhecimento e o discernimento das pessoas, em que cada um fortalece o outro, para manter as pessoas seguras nas nossas plataformas.
O que vai mudar e o que não vai mudar
Uma implementação faseada e cuidadosa
Estamos a abordar esta transição com cuidado ao longo do tempo, para garantir que a nossa implementação é ponderada e cuidadosa. Todos os modelos de IA são submetidos a testes rigorosos e em várias fases antes de serem implementados. A transição para a aplicação das regras com IA só vai ocorrer quando a tecnologia tiver um desempenho consistentemente melhor do que os nossos sistemas existentes em todos os nossos testes.
Novidades: mais idiomas abrangidos e uma melhor deteção
Estes sistemas de IA mais avançados abrangem idiomas falados por 98% das pessoas online, muito para além da nossa cobertura anterior de cerca de 80 idiomas, o que nos ajuda a aplicar as políticas de forma mais precisa e consistente em milhares de milhões de conteúdos. Estes sistemas também conseguem perceber mais contexto e detalhes culturais, incluindo subculturas de nicho, palavras de código que mudam rapidamente e são específicas a nível regional, significados de emojis e calão.
Testes iniciais já demonstraram resultados promissores no que respeita à descoberta destas nuances da aplicação das regras, como quando os nossos sistemas de IA detetaram um site falso a imitar um endereço legítimo e a fazer-se passar por uma popular loja de material de desporto, ao repararem no logótipo real a ser utilizado com preços baixos e um endereço suspeito.
O que não muda: princípios fundamentais da aplicação das regras
- As pessoas permanecem no centro: as pessoas continuam a desempenhar um papel fundamental na nossa abordagem à aplicação das regras de conteúdos. As equipas de especialistas são os arquitetos da aplicação das regras de IA da Meta. Estas equipas definem as políticas, treinam os modelos, validam o desempenho e tratam de decisões de alto risco e alto impacto, como tomar a decisão final sobre recursos de desativação de contas e informar as autoridades quando exigido por lei.
- Padrões da Comunidade: os nossos Padrões da Comunidade não mudam como parte desta transição e vão continuar a definir as nossas regras para o que é ou não permitido nas nossas plataformas. A única coisa que vai mudar é a forma como aplicamos estas políticas.
- Denúncias e recursos: continuas a poder denunciar conteúdos que consideras que infringem as nossas políticas. E, se tomarmos medidas em relação aos teus conteúdos ou à tua conta, continuas a poder recorrer dessa decisão.
Como funciona
A nossa abordagem combina capacidades de IA com conhecimentos humanos integrados durante o processo.
Testes rigorosos antes da implementação
Antes de qualquer sistema de IA tomar decisões de aplicação das regras reais, testamo-lo rigorosamente e integramos salvaguardas. Comparamos as respetivas decisões com as dos nossos revisores mais experientes e só as implementamos quando constatamos um desempenho melhorado em comparação com os nossos métodos atuais de aplicação das regras de conteúdos.
Normas de qualidade claras
Todos os modelos têm de cumprir avaliações comparativas de precisão específicas antes de serem implementados. Avaliamos o desempenho para garantir a consistência, a eficácia, a imparcialidade e a precisão, e para nos certificarmos de que estamos a identificar corretamente infrações reais e a fazer a distinção entre conteúdos infratores e não infratores.
Monitorização contínua
Depois de implementado, cada modelo é continuamente avaliado. Monitorizamos a precisão e as alterações inesperadas no desempenho e, caso surjam problemas, podemos ajustar ou refinar rapidamente os modelos. Os nossos sistemas foram concebidos para iteração e correção rápidas. As equipas e a tecnologia reveem as tendências para detetar problemas precocemente.
Conhecimentos humanos em cada fase
As pessoas concebem as políticas. As pessoas treinam a IA. As pessoas monitorizam o desempenho. Além disso, são as pessoas que tomam as decisões mais complexas, diferenciadas e importantes. A IA permite uma melhor aplicação das regras em escala e melhora a consistência. Os humanos contribuem com a avaliação e a supervisão do sistema.
Desempenho em diferentes áreas de políticas
Os nossos modelos de IA estão a apresentar melhorias, mesmo em testes de fase inicial, em várias áreas de políticas:
Fraude e burlas
Uma solução de IA concebida para impedir que os responsáveis por fraudes enganem as pessoas para que estas divulguem os seus dados de acesso encontrou e impediu 5000 tentativas de fraude por dia que nenhuma equipa de revisão tinha conseguido identificar.
Conteúdos para adultos em infração
Os sistemas de IA criados para detetar infrações relativas a solicitação de serviços sexuais a adultos registaram mais do dobro dos conteúdos em infração relativamente às pessoas, diminuindo também a taxa de erros em mais de 60%. Isto significa que estamos a encontrar e remover conteúdos prejudiciais mais depressa, ao mesmo tempo que protegemos mais pessoas contra a aplicação indevida das regras.
Usurpação de identidade
A IA reduziu as denúncias de utilizadores de usurpação de identidade de pessoas de perfil elevado em 80%. Em vez de apenas corresponder nomes, a IA pode reconhecer quando alguém está a fazer-se passar por uma figura pública ao analisar mais contexto – detalhes do perfil, padrões de publicação e características associadas que indicam inautenticidade.
Pensar no futuro
Esta transição está a acontecer em fases, com testes rigorosos em cada passo. Publicamos dados de aplicação das regras no nosso Relatório de Aplicação dos Padrões da Comunidade e vamos continuar a partilhar o que aprendemos, incluindo sucessos e desafios, à medida que a aplicação das regras de IA se expande por mais áreas de políticas. Também planeamos reforçar a nossa equipa especializada de pessoas a nível global na Meta com conhecimentos aprofundados na aplicação das nossas normas e políticas.
A transparência relativamente a esta transição e os nossos processos de aplicação das regras são importantes. Para obter mais informações sobre como tomamos medidas em relação às infrações, consulta Tomar medidas. Para obter detalhes sobre as nossas políticas, consulta os nossos Padrões da Comunidade. Colaboramos regularmente com várias partes interessadas à medida que desenvolvemos as nossas políticas e vamos continuar a fazê-lo durante esta transição ao trabalhar com reguladores, especialistas externos e o Conselho de Supervisão para pedir feedback relativamente à nossa abordagem.
A nossa abordagem foi concebida para se adaptar a novas ameaças, calão em evolução e desafios emergentes, como a linguagem codificada para a venda de drogas. Baseia-se no princípio de que os melhores resultados são obtidos ao combinar tecnologia avançada com julgamento humano.