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Chatbots já estão moldando intenções de voto — e a regulação brasileira ainda patina
Imagine um eleitor indeciso, de madrugada, abrindo o celular e perguntando ao assistente de IA: “em quem eu voto para presidente em 2026?”.
Em vez de uma resposta neutra, ele recebe uma sugestão direta, argumentada, personalizada — e muitas vezes persuasiva o suficiente para alterar a preferência inicial.
Isso não é ficção especulativa. Estudos recentes mostram que está acontecendo agora, em vários países, inclusive com sinais claros no Brasil.
O que as pesquisas revelam sobre persuasão via IA
Experimentos publicados em revistas como *Nature* e *Science* demonstram o poder real dos chatbots.
Em um deles, mais de 2.300 eleitores conversaram com versões programadas para defender candidatos opostos às suas inclinações iniciais — e uma parcela significativa mudou de ideia.
A persuasão foi maior quando o modelo usava “fatos” (mesmo que fabricados ou enviesados), linguagem empática e argumentos adaptados ao perfil do usuário.
No Brasil, pesquisa do Ipsos indica que 79% dos usuários de IA recorrem a ela para aprendizado, incluindo temas políticos e econômicos.
Isso supera o uso recreativo.
Ou seja: a população já incorpora esses sistemas como fonte confiável de orientação — inclusive eleitoral.
Testes feitos pela DW com modelos populares (ChatGPT, Gemini, Grok) sobre as eleições de 2026 no Brasil mostram variações de comportamento:
• Alguns se limitam a descrever posições e pesquisas.
• Outros indicam diretamente “a melhor opção” dependendo do perfil ideológico informado (conservador, socioeconômico, anti-política).
O risco? A confiança depositada em uma resposta “rápida e inteligente” pode superar anos de exposição a propaganda tradicional.
O que muda na prática para as eleições de 2026
O TSE foi pioneiro ao regulamentar IA em 2024:
• Proibiu deepfakes sem identificação.
• Exigiu aviso explícito em conteúdos gerados por IA.
• Restringiu chatbots de campanha — eles podem atender, mas não podem simular diálogo com o candidato ou pessoa real.
Essas regras valem para propaganda oficial de candidatos e partidos.
Mas não alcançam o uso orgânico e individual de chatbots comerciais (ChatGPT, Gemini etc.).
Um eleitor perguntando “qual candidato defende redução de impostos?” recebe respostas baseadas no treinamento do modelo — que pode refletir vieses dos dados de origem, posicionamentos das big techs ou até atualizações recentes enviesadas.
Ninguém controla o que o modelo responde em uma conversa privada.
E ninguém obriga transparência sobre como ele chega àquela conclusão.
Quem sente o impacto primeiro — e o que pode dar errado
Os mais vulneráveis são os indecisos e os eleitores com baixa exposição a fontes jornalísticas tradicionais.
Eles tendem a confiar mais na “conversa afetiva” com a IA do que em debates ou propagandas pagas.
Cenários plausíveis de problema:
• Campanhas criam prompts otimizados e os disseminam em grupos de WhatsApp (“pergunte isso ao seu Gemini”).
• Modelos comerciais atualizam posicionamentos de forma opaca, influenciando milhões sem que ninguém perceba.
• Ausência de auditoria: não há como verificar se o chatbot “lembra” fatos corretos ou se prioriza certos candidatos por design ou por pressão regulatória em outros países.
O que quase ninguém discute ainda: a combinação entre IA conversacional + anúncios segmentados em mensageria privada.
É um vetor de influência muito mais íntimo e difícil de rastrear do que o impulsionamento no feed público.
Análise da equipe: o vácuo regulatório que persiste
O Brasil tem, sim, o arcabouço mais avançado do mundo sobre IA em propaganda eleitoral.
Mas ele foi desenhado para campanhas oficiais — não para o uso cotidiano de ferramentas de terceiros.
O TSE não tem competência (nem deveria ter) para censurar respostas de modelos globais.
A solução passa por transparência maior das big techs: publicação de como os modelos são alinhados em temas políticos, mecanismos de red teaming eleitoral e rotulagem dinâmica de respostas sensíveis.
Sem isso, a regulação atual vira uma rede com buracos gigantes.
E quem cai neles é o eleitor que acha que está apenas “pedindo uma opinião imparcial”.
No fim das contas, o maior desafio não é proibir chatbots.
É garantir que, quando o eleitor perguntar “em quem votar?”, a resposta não venha com uma urna embutida.
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