Uma pesquisa divulgada nesta quarta‑feira, 23 de setembro, revelou que ferramentas populares de inteligência artificial sugerem propostas e candidatos alinhados aos interesses dos usuários. O estudo analisou interações entre 27 e 31 de agosto, envolvendo milhares de conversas com assistentes virtuais. Os resultados apontam para o potencial da IA de influenciar decisões de voto e, consequentemente, o resultado das urnas.
Metodologia da pesquisa
Três instituições – InternetLab, LabDados/FGV e ReCos – conduziram a análise de 1.679 diálogos e 18.360 respostas geradas por chatbots. Foram avaliados cinco sistemas de IA: Claude, ChatGPT, DeepSeek, Gemini (Google IA Mode) e Grok.
Os pesquisadores coletaram os dados em um período de cinco dias, garantindo que as interações fossem representativas de diferentes perfis de usuários. Cada conversa foi segmentada para identificar como a IA tratou temas eleitorais, se ofereceu recomendações explícitas ou implícitas e qual a taxa de compatibilidade apresentada.
Os resultados foram organizados em duas categorias principais: recomendações de compatibilidade – grau de afinidade entre o usuário e a proposta apresentada – e indicação de candidaturas – frequência com que a IA sugeriu nomes de candidatos.
- ChatGPT: 49,6% de compatibilidade, 10,4% de indicação de candidatos.
- Claude: 55,2% de compatibilidade, 4% de indicação de candidatos.
- DeepSeek: 98% de compatibilidade, 88,2% de indicação de candidatos.
- Gemini (Google IA Mode): 71,3% de compatibilidade, 22,5% de indicação de candidatos.
- Grok: 63,8% de compatibilidade, 15,7% de indicação de candidatos.
Como os chatbots influenciam as decisões eleitorais
Embora os assistentes virtuais não solicitem diretamente ao usuário que vote em determinado candidato, eles reorganizam as opções com base nas preferências inferidas. Quando o algoritmo detecta que o usuário tem inclinação para a direita, por exemplo, ele tende a listar candidatos desse espectro ideológico.
Essa prática cria uma espécie de “bolha digital”, em que as informações são filtradas para reforçar convicções já existentes. O estudo constatou que, mesmo sem mencionar explicitamente a palavra voto, a IA estrutura o conjunto de candidaturas de modo a refletir as características e os históricos de navegação do usuário.
Em contraste, nas interações presenciais – conversas entre amigos, familiares ou colegas de trabalho – as pessoas são expostas a uma gama maior de opiniões. Essa diversidade costuma mitigar a formação de bolhas ideológicas, algo que os algoritmos ainda não conseguem reproduzir de forma eficaz.
Os pesquisadores destacaram ainda que, em muitos casos, os chatbots se recusam a apontar um candidato específico, mas ainda assim apresentam a lista de opções em ordem de suposta relevância para o usuário. Essa ordenação pode, por si só, influenciar a percepção de quem é o candidato mais “adequado”.
Além da ordenação, alguns sistemas utilizam linguagem persuasiva ao descrever as propostas, enfatizando pontos que correspondem ao histórico de consumo de notícias ou a interesses demonstrados nas redes sociais.
O efeito cumulativo dessas práticas pode ser significativo em eleições competitivas, onde pequenas variações de apoio podem mudar o resultado final. A pesquisa alerta que, ao longo de uma campanha, a repetição de recomendações alinhadas pode consolidar a preferência do eleitor.
Desafios regulatórios e perspectivas futuras
A regulação das redes sociais e das ferramentas de IA permanece como um dos temas mais delicados para o governo brasileiro. A tentativa de criar uma legislação unificada ainda não avançou no Congresso, gerando incertezas quanto ao futuro do controle dessas tecnologias.
Como alternativa, o Executivo tem fortalecido a ANPD (Agência Nacional de Proteção de Dados), que agora desempenha um papel de supervisão sobre as plataformas digitais. A agência possui poder de impor multas e suspender funcionalidades que violem a privacidade ou a neutralidade dos usuários.
Entretanto, a eficácia da ANPD depende da capacidade de identificar e comprovar práticas de viés algorítmico. A complexidade dos modelos de IA, que muitas vezes operam como caixas‑pretas, dificulta a auditoria e a responsabilização.
Especialistas sugerem a criação de diretrizes específicas para algoritmos de recomendação em contextos eleitorais. Tais normas poderiam exigir transparência sobre os critérios usados para ordenar candidatos e a obrigação de informar ao usuário quando há influência algorítmica.
Outra proposta em debate é a implementação de “audit trails” – registros detalhados das decisões tomadas pelos sistemas – que permitiriam rastrear a origem de uma recomendação e avaliar se ela favorece algum candidato.
Ao mesmo tempo, defensores da inovação alertam que regulações excessivas podem sufocar o desenvolvimento tecnológico e limitar o acesso a ferramentas que também trazem benefícios, como o apoio à tomada de decisão informada.
O futuro da IA nas eleições dependerá, portanto, do equilíbrio entre proteção ao eleitorado e estímulo à inovação. Enquanto isso, a pesquisa indica que os usuários devem permanecer críticos ao consumir informações de chatbots, buscando fontes diversas e verificando a procedência das sugestões recebidas.
Em síntese, o estudo evidencia que a inteligência artificial já exerce influência nas escolhas políticas, ainda que de forma sutil. A necessidade de um marco regulatório claro e de maior transparência nas plataformas digitais torna‑se cada vez mais urgente, especialmente à medida que as próximas eleições se aproximam.
