AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # IWF contabilizou 6 310 imagens de abuso sexual de crianças geradas por IA em seis meses > A IWF avaliou 6 310 imagens de abuso sexual de crianças geradas por IA no primeiro semestre de 2026. Os valores publicados para 2025 são divergentes, pelo que a taxa exacta de aumento não é clara. By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-06T00:29:25.731Z Updated: 2026-10-06T00:29:25.731Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/iwf-ai-generated-child-abuse-images-2026-report ![Conceptual charcoal illustration of a blank monitor enclosed by a privacy hood on a tabletop.](https://bigchange.ai/api/media/file/iwf-private-assessment-hero-v1.png) AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. A Internet Watch Foundation (IWF) afirmou que os seus analistas avaliaram 6 310 imagens geradas por IA que satisfazem a definição legal britânica de imagens de abuso sexual de crianças, entre 1 de Janeiro e 30 de Junho de 2026. O total de seis meses ultrapassa o valor publicado pela IWF para todo o ano de 2025. O [comunicado de 5 de Outubro](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/) apela também a regras da UE que permitam aos serviços detectar material anteriormente desconhecido, além de ficheiros já conhecidos. Há uma discrepância no ano usado para comparação. O comunicado de Outubro indica 4 512 imagens em 2025, enquanto o [relatório de imagens de 2025](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) da IWF indica 4 586. A contagem do primeiro semestre de 2026 é superior a ambas. A IWF não explica nos documentos públicos a diferença de 74 imagens, pelo que não é possível determinar a taxa exacta de aumento. ## A principal mudança - **O que mudou:** Em seis meses, o número de imagens de abuso sexual de crianças geradas por IA classificadas pela IWF ultrapassou o total publicado para todo o ano de 2025, qualquer que seja o valor de 2025 utilizado. A contagem mede o material avaliado, não tudo o que circula na Internet. - **Porque é importante:** Os ficheiros recém-identificados têm de ser avaliados antes da criação de uma impressão digital que ajude os serviços a localizar cópias correspondentes. Para as equipas de protecção de crianças, um maior volume de entradas torna mais importante distinguir a detecção de ficheiros conhecidos da descoberta de novos ficheiros. - **O que acompanhar:** A IWF quer que o Regulamento da UE proposto sobre o abuso sexual de crianças também abranja a detecção de material anteriormente desconhecido. A avaliação do alerta depende do âmbito da proposta e da forma como a IWF explica os valores divergentes relativos a 2025. ## O que os analistas contabilizaram O comunicado de Outubro discrimina as 6 310 imagens avaliadas no primeiro semestre segundo as categorias de gravidade da lei britânica: 5 557 na categoria C, 403 na B e 350 na A. Cerca de 88% das imagens geradas por IA avaliadas pertenciam à categoria C. De acordo com a [metodologia de classificação publicada](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/) pela IWF, cada imagem recebe uma avaliação de gravidade. A categoria C abrange imagens obscenas que não se enquadram nas categorias A ou B. As categorias descrevem a gravidade jurídica, não o número de crianças representadas nem o número de autores dos ficheiros. A metodologia da IWF para 2025 indica que os dados provêm de denúncias públicas e de pesquisas proactivas dos analistas. Denúncias, páginas Web, imagens e vídeos são unidades distintas. Para cada imagem, os avaliadores registam a idade e o sexo da criança representada e criam uma impressão digital, ou hash, após a avaliação. Os ficheiros compostos recebem uma única categoria de gravidade; uma pequena alteração no ficheiro pode gerar um hash diferente. O [relatório de imagens de 2025](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) alerta que a mesma criança pode aparecer repetidamente no conjunto de dados. Por isso, a contagem de imagens não deve ser interpretada como uma contagem de crianças distintas. O [relatório de investigação de Março de 2026](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf) da IWF indica que os analistas só registam material como gerado por IA quando a fonte ou os metadados o indicam. Esta regra pode deixar algum material sintético de fora do total assinalado. O comunicado de Outubro não indica quantas imagens foram pesquisadas, uma estimativa de todo o material em linha ou se o esforço de pesquisa ou as regras de identificação de IA mudaram entre os períodos comparados. Os valores mostram o material que a IWF encontrou e avaliou; não demonstram a prevalência total nem a causa do aumento. ## Porque é que a resposta distingue ficheiros conhecidos dos novos Quando confirma que uma imagem é ilegal, a IWF pode partilhar o respectivo hash com as autoridades policiais e empresas tecnológicas para ajudar a encontrar ficheiros conhecidos. O comunicado de Outubro afirma que este método não consegue identificar um ficheiro novo antes de este ser encontrado e avaliado. A IWF invoca esta lacuna para defender que o Regulamento da UE proposto sobre o abuso sexual de crianças permita detectar material anteriormente desconhecido, além de comparar material conhecido. Trata-se da posição política da organização, não de um resultado medido da proposta legislativa. A nova contagem dá aos decisores políticos e às equipas de segurança das plataformas uma medida concreta do volume de trabalho avaliado pela IWF. A base de comparação de 2025 por esclarecer e a informação limitada sobre a cobertura são relevantes quando os valores são usados para descrever a dimensão dos danos para além do trabalho da linha de apoio. ## Fontes e leitura adicional - [Comunicado da IWF de 5 de Outubro de 2026](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/), para a contagem de 1 de Janeiro a 30 de Junho, a discriminação por categoria, a comparação indicada com 2025 e o pedido político da IWF à UE. A base de 4 512 imagens para 2025 não coincide com o relatório anual de imagens; o comunicado não explica a diferença nem apresenta uma metodologia completa de recolha para o primeiro semestre. - [IWF: dados sobre imagens de 2025](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/), para o total de 4 586 imagens criminosas geradas por IA em 2025, o valor separado de imagens proibidas e o alerta de que a mesma criança pode surgir em várias imagens. Trata-se de um valor de referência divergente da própria fonte, não de uma contagem de crianças distintas. - [Metodologia da IWF para 2025](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/), explica como as denúncias públicas e as pesquisas proactivas entram no sistema, as diferenças entre imagens e denúncias, o registo da gravidade e dos hashes e as categorias jurídicas. Descreve o sistema de denúncias de 2025; o comunicado de Outubro de 2026 não publica uma metodologia actualizada completa. - [IWF, *Harm without limits*, Março de 2026](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf), em particular a secção sobre dados da linha de apoio, para a regra segundo a qual os analistas registam material como gerado por IA quando a fonte ou os metadados o indicam. O relatório contém descrições perturbadoras; não apresenta os valores do primeiro semestre publicados em Outubro. ## Sources - [Comunicado da Internet Watch Foundation, 5 de Outubro de 2026](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/) — A IWF afirma ter avaliado 6 310 imagens legalmente classificadas como geradas por IA entre 1 de Janeiro e 30 de Junho: 5 557 na categoria C, 403 na B e 350 na A. Indica 4 512 imagens em 2025 e pede que as regras propostas da UE incluam a detecção de material anteriormente desconhecido. O valor de 2025 diverge do relatório anual de imagens. Não publica o denominador da recolha do primeiro semestre de 2026 nem uma metodologia actualizada completa. - [Relatório de Dados e Perspectivas da IWF 2025: imagens geradas por IA](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) — A página anual de imagens indica 4 586 imagens criminosas geradas por IA em 2025, mais 74 do que as 4 512 do comunicado de Outubro. Regista separadamente mais 81 imagens proibidas e alerta que as crianças podem repetir-se entre vários ficheiros de imagem. Não mede crianças distintas nem todo o material em linha. - [Relatório de Dados e Perspectivas da IWF 2025: metodologia](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/) — Explica a entrada de denúncias públicas e pesquisas proactivas, as unidades distintas denúncia/URL/imagem/vídeo, uma avaliação de gravidade por imagem, o tratamento separado dos ficheiros compostos, as categorias britânicas e a criação de hashes. Documenta o processo de 2025; o comunicado de Outubro de 2026 não demonstra que o esforço de recolha ou a cobertura se tenham mantido. - [IWF, Harm without limits: abuso sexual de crianças gerado por IA na perspectiva dos analistas](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf) — A página impressa 23 (página 22 do PDF; índice PDF com base zero: 21) indica que os analistas só registam material como gerado por IA quando a fonte ou os metadados o indicam, o que limita a exaustividade. O relatório não apresenta a contagem do primeiro semestre publicada em Outubro.