Como funciona a marca d’água de texto do Claude

O que é a marcação de texto do Claude

A marcação de texto do Claude é um viés aplicado enquanto o modelo escolhe as palavras. Não é uma etiqueta anexada ao ficheiro nem uma sequência de caracteres Unicode invisíveis que possa ser removida com uma expressão regular. A Anthropic descreve-a em Como funciona a marcação de texto do Claude, com data de 14 August 2026: o mecanismo "altera apenas a origem da aleatoriedade usada para escolher entre palavras", utilizando uma chave secreta e as poucas palavras anteriores. Como a marca fica nas palavras escolhidas, sobrevive a operações de copiar e colar e desaparece quando as palavras são alteradas.

Daqui resultam duas consequências, que explicam por que motivo este tema é pesquisado. A deteção é um teste estatístico que precisa de muitas palavras para produzir um resultado significativo, pelo que pode não fornecer informação útil sobre uma única frase. Além disso, um resultado negativo não prova nada: o centro de ajuda da Anthropic afirma que a "ausência de uma marca detetada não significa que o conteúdo não tenha sido gerado ou processado por IA".

A página de ajuda Como o Claude marca conteúdo gerado por IA, consultada em 18 August 2026, lista as superfícies abrangidas: "Claude Platform (API), Claude, Claude Code, Claude Cowork e Claude Tag", incluindo o acesso através de AWS, Google Cloud e Microsoft Foundry. Os modelos lançados em ou depois de 2 August 2026 suportam a marcação legível por máquinas desde o lançamento, e os modelos anteriores são descritos como estando em desenvolvimento. Essa data não é uma coincidência. O artigo 50 do EU AI Act aplica-se a partir de 2 August 2026 e exige que os fornecedores de sistemas que geram texto sintético marquem o resultado "num formato legível por máquinas e detetável como gerado ou manipulado artificialmente". A Anthropic afirma que aplica a marcação em todo o mundo, e não apenas ao tráfego da UE.

Os ficheiros funcionam de forma diferente. A página de ajuda afirma que os ficheiros gerados suportados (".svg, .png ou .jpg") incluem metadados de proveniência assinados criptograficamente, de acordo com a norma C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Esses metadados são anexados ao conteúdo do ficheiro, e não uma alteração ao próprio conteúdo. Por isso, são removidos com facilidade.

Como a marca de água influencia a escolha dos tokens

A cada passo, um modelo de linguagem produz uma probabilidade para cada token (um token é uma palavra ou parte de uma palavra) que pode escrever a seguir. Um sampler escolhe um deles e, normalmente, a aleatoriedade dessa escolha vem de uma fonte comum de números aleatórios. Um sampler com marca de água substitui essa fonte por uma função pseudorrandómica baseada numa chave. Os seus argumentos são a chave secreta e os últimos tokens. Assim, a escolha pode ser reproduzida por quem tiver a chave e parece uma variação normal para todas as outras pessoas.

A primeira versão pública amplamente citada é A Watermark for Large Language Models (Kirchenbauer et al., ICML 2023). Antes de cada token, a chave e os tokens anteriores selecionam um subconjunto pseudorrandómico "verde" do vocabulário, e o sampler acrescenta um pequeno bónus à pontuação desses tokens. Nada é proibido, por isso o texto mantém-se fluido, mas os tokens verdes aparecem um pouco mais vezes do que o acaso permitiria.

A publicação da Anthropic diz que a sua implementação se baseia no SynthID-Text, publicado pela Google DeepMind na Nature em outubro de 2024 com o título Scalable watermarking for identifying large language model outputs, e que esta família de ideias remonta a uma proposta de 2022 de Scott Aaronson. O SynthID-Text extrai vários tokens candidatos da própria distribuição do modelo e organiza um torneio eliminatório entre eles, pontuado pela função baseada na chave, de modo que o token sobrevivente tende a ser um dos favorecidos pela chave. Os candidatos vêm da própria distribuição do modelo. É por isso que a avaliação publicada não regista perda mensurável de qualidade.

A consequência relevante está na entropia. O enviesamento só pode atuar quando o modelo tinha uma escolha real. Se o único token correto seguinte for Paris, nenhum esquema o pode alterar sem tornar o texto incorreto. A Anthropic afirma isto diretamente: a marca de água "é mais esparsa em passagens factuais, onde há menos escolhas que possam ser feitas sem diminuir a precisão do texto", e o código "geralmente tem menos marca de água do que outras formas de texto" porque normalmente tem de ser exato. A densidade do sinal acompanha a liberdade que o modelo teve. Por isso, um texto longo e aberto em prosa transporta uma marca forte, enquanto uma resposta factual curta transporta quase nenhuma.

Há um limite importante e deve ser declarado. Em 18 de agosto de 2026, a Anthropic publicou a família à qual o seu esquema pertence, mas não os parâmetros nem o limiar do detetor. A mecânica desta secção vem dos artigos citados. Deve ser entendida como o desenho publicado que a Anthropic identifica, não como uma descrição da configuração exata do Claude.

Por que a deteção é um teste de hipóteses, não um carimbo

Um detetor recebe o texto e a chave. Percorre o texto, recalcula o que a amostragem baseada nessa chave teria favorecido em cada posição, atribui uma pontuação a cada token e soma as pontuações. A hipótese nula é que o texto foi escrito sem esse amostrador baseado na chave. Nesse caso, as pontuações comportam-se como lançamentos de uma moeda e o total fica próximo do valor esperado. O texto com marca de água fica acima desse valor. O resultado é um valor-p, que corresponde à probabilidade de obter um total tão alto a partir de texto sem marca de água. O veredito "detetado" resulta da comparação desse valor-p com um limiar escolhido por alguém.

Este desenho tem dois efeitos práticos. A confiança aumenta com o comprimento, porque cada token adicional fornece mais um elemento fraco de evidência. A Anthropic explica-o desta forma: "A deteção de uma marca de água também não funciona bem em amostras pequenas, nas quais há menos escolhas de palavras e, por isso, menos informação disponível." O limiar também implica um compromisso. Se o definir baixo o suficiente para sinalizar um parágrafo, começará a sinalizar por acaso parágrafos escritos por humanos.

Ainda não pode executar este teste. A publicação da Anthropic afirma que a empresa "em breve disponibilizará uma API de deteção de marcas de água" e que está "a trabalhar nos detalhes da sua implementação". Assim, em 18 August 2026, não existe um detetor público de marcas de água do Claude, e ninguém fora da Anthropic pode confirmar ou refutar a alegação de que determinada passagem contém a marca.

Esta lacuna é importante por causa da alternativa a que as pessoas recorrem. Os "detetores de IA" comerciais vendidos a escolas e editores são classificadores treinados com base no estilo de escrita. Não têm uma chave nem executam um teste deste tipo. O seu modo de falha está documentado: os detetores de GPT são tendenciosos contra autores não nativos de inglês (Liang et al., Patterns, 2023) concluiu que detetores amplamente utilizados sinalizaram como gerados por IA mais de metade de um conjunto de ensaios TOEFL escritos por autores não nativos, embora tenham classificado corretamente as amostras de autores nativos. Um detetor de marcas de água e um classificador de estilo são ferramentas diferentes. Não permita que lhe apresentem a segunda como se fosse a primeira.

O que remove a marca-d'água

Respostas curtas. Uma resposta de uma linha contém poucas decisões para alterar uma estatística. Não há correção, porque isto é uma propriedade do teste, e não uma falha na implementação.

Uma reescrita. A Anthropic afirma que uma edição ligeira pode deixar a marca legível, enquanto "uma reescrita completa em que todas as palavras são substituídas" a remove. Cada palavra que substituir deixa de poder ser explicada pela chave.

Paráfrase através de outro modelo. Um segundo modelo escolhe novamente cada token com o seu próprio amostrador e sem uma chave. Por isso, o resultado transporta a marca desse modelo, se existir, e não a do Claude.

Tradução, com uma exceção. Executar o texto em inglês do Claude através de um tradutor diferente destrói o sinal, porque um novo amostrador escolhe cada palavra de destino. A Anthropic observa o caso inverso: "Uma tradução produzida pelo Claude transporta uma marca-d'água, porque, neste caso, todas as palavras são escolhidas pelo Claude."

Código, na maioria dos casos. O código correto oferece poucas alternativas intercambiáveis. A TechCrunch noticiou em 15 August 2026 que a Anthropic espera "um efeito negligenciável no código efetivamente produzido", com maior probabilidade de as marcas aparecerem nos comentários. Isto é uma notícia sobre uma declaração da empresa, e não documentação publicada. Por isso, trate o detalhe sobre os comentários como não confirmado. Os comentários e os nomes dos identificadores são as partes de um patch com margem real para escolhas.

Remoção de metadados, no caso de ficheiros. A proveniência C2PA fica junto dos dados da imagem. Por isso, qualquer processo que volte a codificar o ficheiro normalmente remove-a, salvo indicação em contrário. Isto inclui o optimizador de imagens numa compilação normal de um site estático. A página de ajuda da Anthropic inclui a remoção de metadados entre os motivos pelos quais uma marca desaparece.

O que uma marca detetada realmente prova

Menos do que a palavra "marca-d'água" sugere. A publicação da Anthropic é direta: "Uma marca-d'água apenas pode determinar que Claude provavelmente esteve envolvido no conteúdo em algum momento. Não consegue distinguir entre 'Claude escreveu isto' e 'Claude editou isto extensivamente'." A página de ajuda acrescenta que "Claude pode não ser o autor original", porque as pessoas usam Claude para editar textos que produziram por si próprias, e esse conteúdo pode ter sido alterado depois de Claude o processar.

Nada do material publicado pela Anthropic descreve um sinal por conta ou por utilizador. Conforme documentada, a marca indica que um modelo Claude esteve envolvido. Se alguém afirmar que uma marca-d'água revela qual utilizador ou qual chave de API produziu uma passagem, essa afirmação não consta das fontes primárias em 18 August 2026.

Isto altera a publicação de código assistido por IA a partir do seu servidor?

Para código, a resposta técnica é, na maioria dos casos, não, por 2 motivos já apresentados: o sinal em código exato é fraco e não existe nenhum detetor público. O que determina se pode publicar é a política, e a política não mudou. Os projetos de código aberto definiram as suas próprias regras para contribuições assistidas por IA, e essas regras são aplicadas por um maintainer que lê o seu pull request, não por um detetor que analisa os seus tokens.

Para texto gerado pelo seu servidor, a resposta é sim, de uma forma específica. Se uma chamada à API escrever as suas notas de release ou páginas de produto, as palavras são do Claude, portanto a marca está nelas. Converter markdown em HTML, fazer minificação, guardar o resultado no Postgres e servi-lo a partir de uma CDN não altera as palavras, portanto nenhuma dessas operações altera a marca. O que a degrada é um editor humano reescrever as frases.

Não é possível remover a marca de água com um prompt. Ela é aplicada na camada de amostragem, abaixo do texto produzido pelo modelo, portanto uma instrução como "do not watermark this" não tem efeito. Esta é uma situação diferente de os motivos habituais pelos quais um agente ignora uma instrução que escreveu, em que a instrução chegou ao modelo, mas foi preterida por outra coisa. Não existe uma opção documentada para desativação por clientes da API em 18 August 2026.

Se usar o Claude para administrar um servidor, em vez de o usar para escrever por si, isto altera muito pouco. Os comandos shell e os trechos de configuração são curtos e restritos, portanto contêm muito pouco sinal, e a marcação não afeta o que é executado no seu sistema. O trabalho diário de administração de sistemas com o Claude levanta uma questão diferente: o que sai da sua máquina. Consulte o que um agente de programação realmente envia para fora do seu servidor.

O que deve divulgar

A divulgação é uma questão de regras, não de deteção. Uma marca de água não cria uma obrigação de divulgação nem a elimina. Determine qual é a regra que lhe é aplicável e cumpra-a, independentemente de ser possível detetar alguma coisa.

O Regulamento de IA da UE divide a responsabilidade em duas partes. O artigo 50(2) atribui a obrigação de marcação ao fornecedor, que neste caso é a Anthropic, e é essa obrigação que esta implementação cumpre. O artigo 50(4) atribui uma obrigação ao responsável pela implementação: quem publicar texto gerado por IA "para informar o público sobre questões de interesse público" deve divulgar que o texto foi gerado artificialmente. Existe uma isenção que abrange a maioria das equipas editoriais, quando "o conteúdo gerado por IA foi submetido a um processo de revisão humana ou controlo editorial e uma pessoa singular ou coletiva tem responsabilidade editorial pela publicação". Ambas as disposições são aplicáveis a partir de 2 August 2026. Um artigo revisto, com um editor identificado responsável por ele, é tratado de forma diferente de um feed que publica conteúdo sem que uma pessoa o leia. Esta é uma interpretação do texto do regulamento e não constitui aconselhamento jurídico.

Outras regras podem ir além do que a lei exige. O seu contrato de trabalho, o contrato com o cliente, o guia de contribuição do projeto para o qual envia patches e a política do editor para o qual escreve podem exigir mais. São também as regras que alguém irá efetivamente verificar.

Quando divulgar, indique o que o modelo fez e o que verificou. "Rascunho escrito com Claude; todos os comandos foram executados numa instalação limpa do Ubuntu 24.04 antes da publicação" transmite informação concreta a um leitor técnico. Um indicador genérico de que "foi utilizada IA" não transmite essa informação, porque a parte que um modelo não pode fazer por si é a verificação.

E não use o resultado de uma marca de água como acusação. Um resultado positivo indica que um modelo Claude esteve envolvido em algum momento, inclusive como editor do texto escrito por outra pessoa. Um resultado negativo não permite concluir nada.

FAQ

Posso desativar a marca-d'água de texto do Claude?

Não existe uma opção documentada para desativá-la em 18 August 2026. A página de ajuda da Anthropic descreve a marcação no Claude, no Claude Platform (API), no Claude Code, no Claude Cowork e no Claude Tag, incluindo o acesso através da AWS, do Google Cloud e do Microsoft Foundry, mas não indica nenhuma configuração para a desativar. Pedir ao modelo que não aplique uma marca-d'água à resposta também não produz qualquer efeito, porque a marca é aplicada pelo sampler que escolhe os tokens, e não pelo modelo ao seguir a sua instrução.

A marca-d'água aparece no código escrito pelo Claude?

Quase não. A marcação funciona escolhendo entre opções que são todas aceitáveis, e o código correto raramente oferece muitas opções. A Anthropic afirma que o código "tem geralmente menos marcação do que algumas outras formas de texto", porque normalmente tem de ser exato. A TechCrunch noticiou em 15 August 2026 que a Anthropic espera um efeito negligenciável no próprio código, com maior probabilidade de as marcas aparecerem nos comentários. Trata-se de uma notícia de imprensa sobre uma declaração, e não de documentação publicada. As partes de um patch com margem para variar são os comentários e os nomes dos identificadores.

Se um detetor não encontrar uma marca-d'água, isso prova que o texto foi escrito por uma pessoa?

Não, e este é o erro mais comum cometido com marcas-d'água. A própria página da Anthropic afirma que a "ausência de uma marca detetada não significa que o conteúdo não tenha sido gerado ou processado por IA". O texto pode ser demasiado curto para ser testado, pode ter sido editado ou parafraseado, pode ter vindo de um modelo lançado antes de a marcação ser disponibilizada ou pode ter vindo de outro fornecedor. O teste é unilateral: pode aumentar a confiança de que o Claude esteve envolvido, mas nunca pode demonstrar que o Claude não esteve envolvido.

Parafrasear ou traduzir remove a marca-d'água?

Parafrasear através de outro modelo remove-a, porque esse modelo escolhe novamente cada palavra com o seu próprio sampler e sem a chave. Traduzir com uma ferramenta externa remove-a pelo mesmo motivo. A exceção funciona no sentido inverso: a Anthropic afirma que "uma tradução produzida pelo Claude contém uma marca-d'água, porque, neste caso, cada palavra é escolhida pelo Claude". Assim, traduzir o seu próprio texto com o Claude adiciona uma marca que não existia antes.

Posso verificar pessoalmente se um documento tem uma marca-d'água do Claude?

Ainda não. A deteção precisa da chave, por isso não pode ser feita através da leitura do texto nem com uma ferramenta offline. A Anthropic afirma que "em breve disponibilizará uma API de deteção de marcas-d'água" e que ainda está a definir os detalhes. Portanto, em 18 August 2026 não existe um detetor público. Qualquer ferramenta vendida atualmente como detetor do Claude é um classificador de estilo. Trata-se de um mecanismo diferente, com um problema documentado de falsos positivos em textos escritos por pessoas cuja primeira língua não é o inglês (Liang et al., Patterns, 2023).