Google закрыла AI-редактор спутниковых снимков в Google Earth через сутки после запуска
Google запустила в Google Earth AI-редактор спутниковых снимков на базе модели Nano Banana 2 — и свернула его меньше чем через сутки. Исследователь Хенк ван Эсс из Digital Digging показал: инструмент позволяет добавлять беженцев у мексиканской границы, воронки от бомб рядом с больницами в Газе и ядерные объекты на территории Ирана. Google сначала ссылалась на водяные знаки, но 31 июля 2026 года полностью отключила функцию.
Processado por IA de The Verge; editado por Hamidun News
O Google lançou no Google Earth, em 30 de julho de 2026, uma função de edição de imagens de satélite com o modelo de AI Nano Banana 2 — e já em 31 de julho de 2026, menos de um dia depois, a desativou. O motivo: um pesquisador do Digital Digging demonstrou claramente como a ferramenta permite adicionar refugiados próximos a fronteiras e rastros de ataques aéreos perto de hospitais em imagens reais.
O que o editor de AI no Google Earth era capaz de fazer
O novo recurso incorporava AI generativa diretamente na interface do Google Earth: o usuário selecionava uma região, inseria uma solicitação em texto — e o modelo Nano Banana 2 redesenhava a imagem de satélite conforme a descrição. O Google posicionou a ferramenta como um meio de exploração visual: o exemplo de demonstração oficial mostrava Pompeia reconstruída como poderia ter sido antes da erupção de 79 d.C.
Principais parâmetros do lançamento:
- Data de lançamento — 30 de julho de 2026
- Modelo — Nano Banana 2 (modelo de AI generativa do Google para imagens)
- Como funciona — prompts de texto aplicados sobre imagens reais de satélite
- Proteção conforme declaração do Google — marca d'água digital em cada resultado
- Restrições integradas — bloqueio de "criação de imagens sobre temas prejudiciais"
Os usuários podiam adicionar, remover ou modificar objetos em mapas reais — editando efetivamente imagens da superfície da Terra em um serviço público com uma audiência de milhões.
Por que o Google encerrou o recurso no dia seguinte
Henk van Ess, do veículo de mídia Digital Digging, testou deliberadamente os limites da ferramenta e documentou os resultados: usando algumas solicitações de texto, conseguiu gerar imagens mostrando grupos de refugiados na fronteira mexicana, uma cratera de bomba perto de um hospital na Faixa de Gaza e uma instalação nuclear em território iraniano. Ele descreveu seus experimentos em um artigo intitulado "Como instalar um reator nuclear no Irã", publicado no mesmo dia no site do Digital Digging.
A reação inicial do Google às críticas foi contida: a empresa citou marcas d'água e filtros de conteúdo integrados.
"As imagens criadas com o
Nano Banana 2 no Google Earth incluem uma marca d'água digital; a empresa impede a criação de imagens sobre temas prejudiciais", dizia a resposta oficial do Google na conta @NewsFromGoogle no X.
No entanto, em 31 de julho de 2026, o Google publicou uma nova declaração e encerrou completamente o recurso. A ferramenta ficou ativa por menos de 24 horas. A marca d'água provou ser uma proteção insuficiente: ao ser compartilhada nas redes sociais, frequentemente passa despercebida, e imagens semelhantes a fotografias reais de satélite são percebidas como evidência documental.
O que isso significa
O incidente com o Google Earth expôs um risco fundamental da edição de geodados com AI: mesmo com filtros e marcas d'água, a AI generativa é capaz de criar deepfakes convincentes de locais específicos na Terra — e essa ferramenta é imediatamente utilizada para manipulação de informação. Isso é particularmente perigoso próximo a fronteiras estatais, em zonas de conflito ativo e próximo a instalações de infraestrutura civil.
Perguntas frequentes
O que é o Nano Banana 2?
O Nano Banana 2 é o modelo de AI generativa do Google para criação e edição de imagens. Foi a base do recurso do Google Earth, sintetizando versões modificadas de imagens de satélite com base nos prompts de texto dos usuários.
Por que uma marca d'água não protege contra deepfakes?
Uma marca d'água digital ajuda a identificar a origem de AI em uma inspeção detalhada, mas não impede a distribuição: nas redes sociais, os usuários veem a imagem, não os metadados. Uma imagem de satélite convincente mostrando "refugiados na fronteira" ou "uma cratera perto de um hospital" pode ser compartilhada milhares de vezes antes que alguém questione sua origem.
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