Ferramentas de inteligência artificial já geraram deepfakes em campanhas nos EUA, Brasil, Irlanda, Equador e Alemanha, elevaram o risco de desinformação eleitoral e levaram governos a reagir com leis, resoluções e acordos com empresas de tecnologia.
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Na prática, o peso direto da inteligência artificial no resultado das eleições ainda aparece menor do que o pânico sugere, mas o abalo na confiança pública é concreto. Pesquisas recentes indicam que fatores tradicionais — economia, identidade política, atuação de líderes e comportamento da mídia — continuam muito mais determinantes do que vídeos falsos, enquanto o uso de IA como máquina industrial de boatos corrói a credibilidade de instituições e da própria ideia de fato verificável.
O que a IA já mudou nas eleições, dos EUA ao Brasil?
Deepfake deixou de ser hipótese acadêmica. Ferramentas desse tipo já apareceram nas disputas presidenciais americanas de 2016 e 2020, incluindo a montagem que viralizou com Barack Obama supostamente xingando Donald Trump, quando na verdade a fala era do diretor Jordan Peele sobreposta ao rosto do ex-presidente. A enxurrada de vídeos manipulados na campanha de Trump contra Joe Biden foi volumosa o bastante para estimular o desenvolvimento de sistemas específicos de detecção, como o software da Microsoft voltado a identificar esse tipo de fraude audiovisual.
No Brasil, a eleição de 2022 virou um laboratório involuntário de manipulação digital. O caso mais lembrado é o vídeo adulterado da apresentadora Renata Vasconcellos, do Jornal Nacional, anunciando uma pesquisa eleitoral com resultado invertido: Jair Bolsonaro aparecia na frente, quando os dados reais apontavam Lula na liderança. Outro vídeo forjou William Bonner chamando candidatos de “bandidos”. Um áudio falso atribuído a Ciro Gomes sobre fraude eleitoral com apoio das Forças Armadas circulou em grupos de WhatsApp, explorando o fato de que a voz soa real o bastante para convencer quem não checa a origem do conteúdo.
Esses usos se apoiam em deep learning: redes neurais treinadas com grandes volumes de imagens e áudios públicos conseguem replicar gestos, trejeitos e entonação de voz de figuras conhecidas. Com software de código aberto e tutoriais abundantes, qualquer grupo minimamente organizado monta sua própria fábrica de vídeos falsos. O gargalo já não está mais no acesso à tecnologia — o que muda o jogo é o custo quase zero de produzir mentira plausível em escala industrial.
Impacto real no voto é menor do que o medo vende?
Pesquisas recentes colocam um freio na narrativa de que a IA “decidirá eleições” sozinha. Um estudo assinado por Felix Simon, da Universidade de Oxford, analisou disputas entre 2023 e 2024, justamente no período em que a discussão sobre IA generativa explodiu, e não encontrou evidências de que essas ferramentas tenham alterado profundamente o resultado de alguma eleição nacional. Segundo os autores, a influência da IA foi ofuscada por fatores como economia, cultura política, filiação partidária e o grau de disposição dos próprios políticos em mentir e quebrar normas democráticas.
Simon afirma que o gargalo continua sendo a atenção do público: o dia oferece poucas horas livres e há competição brutal por cada minuto de tela. Quem consome conteúdo político hipersegmentado em redes sociais em geral já tem preferência consolidada. Nesse cenário, deepfakes e peças geradas por IA tendem a reforçar vieses existentes, não a promover grandes viradas de opinião. A circulação da grande maioria da desinformação em bolhas que a desejam funciona como ilustração desse mecanismo de confirmação.
Outro ponto destacado é o estado atual da internet, já saturada de mentiras. A IA barateia e polimenta a produção, mas não cria, por conta própria, uma “demanda reprimida” por mais desinformação. Pesquisas citadas por Simon indicam que a filiação partidária — muitas vezes formada ainda na adolescência — continua a funcionar como filtro principal para a leitura de notícia política. O eleitor médio não se comporta como folha em branco esperando o próximo vídeo fake para mudar de lado; ele recalibra ou rejeita informações conforme esse filtro prévio.
Onde está o risco então: planos dos EUA e dilema brasileiro
Se a IA não vira votos sozinha, a preocupação de autoridades eleitorais nos EUA e no Brasil se concentra no dano de fundo. Pesquisadores como Sam Stockwell destacam que o maior perigo não está em “virar” uma eleição isolada, mas em corroer gradualmente a confiança no espaço informacional como um todo. Deepfakes sequestram marcas de credibilidade — como grandes emissoras de TV —, espalham rumores de fraude, ameaças falsas ou desistências inventadas e alimentam a percepção de que nada é confiável, de que qualquer prova pode ser desmentida como montagem.
Casos recentes dão a medida do problema. Na Irlanda, um vídeo forjado três dias antes da votação mostrava a favorita Catherine Connolly anunciando desistência em uma suposta transmissão oficial; ela acabou vencendo, mas o episódio escancarou o nível de vulnerabilidade do processo. No Equador, montagens imitando CNN, France 24 e Deutsche Welle atacaram candidatos com acusações falsas e teorias de fraude, atingindo principalmente quem tem baixa alfabetização midiática e se ancora na marca do veículo para decidir em quem confiar. Na Alemanha, vídeos com narração gerada por IA difundiram boatos de ameaças terroristas e cédulas envenenadas durante a eleição parlamentar, misturando medo físico com incerteza política.
Essa estratégia também complica o trabalho de checadores e de órgãos eleitorais: quanto mais se fala em IA e deepfake, mais gente passa a desconfiar inclusive de conteúdos verdadeiros. Felix Simon destaca esse efeito colateral: se todo vídeo “pode ser IA”, parte do público usa o rótulo como justificativa conveniente para rejeitar provas incômodas ou desacreditar instituições quando isso se alinha às próprias crenças. A IA passa a gerar não só imagens, mas um estado de paranoia informacional.
Brasil corre atrás com leis; EUA desenham regras próprias
No Brasil, o Direito tenta alcançar a técnica em movimento. O TSE atualizou a Resolução 23.610/2019 para tratar de desinformação e propaganda irregular, incluindo o uso de deepfakes dentro da lógica de fake news, mas a experiência de 2022 mostrou que as medidas não deram conta do volume nem da criatividade dos manipuladores digitais. Projetos de lei em Brasília buscam fechar essas brechas regulatórias, muitas vezes observando à distância os movimentos dos EUA e da Europa.
O PL 2.630/2020, aprovado no Senado e ainda travado na Câmara, proíbe deepfake, mas deixa aberta a discussão sobre responsabilidade civil e criminal de quem produz e de quem distribui esse material. O PL 21/2020, já aprovado, estabelece diretrizes gerais para IA, mas não trata de forma específica do uso eleitoral. O PL 2338/2023 tenta obrigar transparência algorítmica e, com emenda apresentada em novembro de 2023, inclui a exigência de marca d’água clara em conteúdos gerados por IA, um rastro que facilitaria rastrear manipulações e diferenciar peças sintéticas de registros jornalísticos ou oficiais.
Artigos acadêmicos recentes sobre o impacto da IA e de deepfakes nas eleições brasileiras apontam que a resposta regulatória atual ainda se concentra no conteúdo oficial de campanha, deixando de fora o oceano de vídeos e áudios produzidos por apoiadores “independentes”. A avaliação desses trabalhos é direta: sem combinação de Justiça Eleitoral, plataformas, ferramentas técnicas de detecção e educação midiática, as normas continuam correndo atrás do prejuízo, enquanto campanhas de 2024 e 2026 já testam o limite do aceitável em termos de manipulação digital.
EUA, desinformação e a corrida armamentista da IA
Nos Estados Unidos, que lidam com deepfakes eleitorais desde 2016, a preocupação com IA nas eleições entrou de vez na agenda de autoridades e empresas de tecnologia. Documentos públicos e discursos oficiais descrevem planos para conter conteúdo sintético: exigência de rotulagem, acordos com plataformas para derrubar vídeos identificados como falsos, uso intensivo de detectores automáticos e pressão para que grandes modelos incorporem salvaguardas específicas contra uso eleitoral malicioso.
Pesquisadores chamam esse embate de “corrida armamentista”: as mesmas ferramentas acessíveis a uma campanha estão disponíveis para a outra, o que tende a produzir um equilíbrio tenso. Quando um partido começa a explorar IA de forma agressiva, o adversário aprende rápido e reage com arsenal técnico similar — inclusive na detecção, na checagem acelerada de boatos e na contra-propaganda dirigida. Essa simetria tecnológica ajuda a explicar por que ainda não há prova de eleição “virada” apenas por IA, mesmo diante de episódios muito barulhentos.
O incômodo, porém, não desaparece. Experimentos mostram que sistemas generativos montam argumentos concisos, bem informados e potencialmente persuasivos. Combinados a bancos de dados eleitorais, listas segmentadas e histórico de uso de redes sociais, esses modelos permitem campanhas quase sob medida, que falam diretamente com cada nicho e ajustam linguagem e temas conforme o perfil. O resultado esperado não é explosão súbita de votos, e sim um ruído contínuo que desgasta confiança nas instituições, cria fadiga informacional e abre espaço para atores que lucram politicamente com a sensação de caos permanente.
Enquanto o TSE ainda decide como enquadrar vídeos gerados por IA em campanhas como a de Flávio Bolsonaro e o Congresso empilha PLs concorrentes, os EUA avançam em acordos e exigências de rotulagem, em paralelo ao calendário de primárias e debates presidenciais que já rodam sob influência direta de conteúdo sintético.
