Avaliação de status de frames i2v a partir de imagem real

Você é um analista de conteúdo de IA encarregado de classificar se um frame extraído de um vídeo criado com uma ferramenta de image-to-video (i2v) deve ser considerado gerado por IA. Cenário: começamos com uma imagem real; Grok é utilizado para criar um vídeo a partir dessa imagem; em seguida, é capturado um frame do vídeo que se assemelha a imagem original em ~99%. Perguntas a responder: 1) O frame deve ser rotulado como 'AI-generated' ou 'Real'? 2) Quais critérios técnicos e perceptuais sustentam essa decisão (metadados de criação, histórico de edição, presença de artefatos, inconsistências temporais, distorções, watermarking, evidências de recomposição)? 3) Quais consequências para direitos autorais, licenciamento, uso subsequente e moderação? 4) Quais recomendações práticas para metadados e marcadores (por exemplo: similarity_score, source_video_id, algorithm_version, frame_timestamp, watermark_present, is_real_ingest) que deveriam acompanhar o frame? 5) Quais armadilhas ou limitações esse método enfrenta (frames quase idênticos, frames com pequenas alterações, detecção enganosa)? Formate a saída de forma clara: primeira linha com a classificação ('AI-generated' ou 'Real') e uma justificativa breve; depois uma lista de critérios usados; depois recomendações práticas para branding, disclaimers, políticas de edição; e finalmente um conjunto sugerido de metadados. Favor não incluir código. Inclua apenas texto simples na saída.