por Marcelo Senise
Sistemas de IA conseguem adaptar argumentos ao perfil de cada indivíduo. O desafio eleitoral deixa de ser apenas combater conteúdos falsos e passa a incluir outra questão: como proteger a autonomia cognitiva do eleitor
Durante meses, quase toda a discussão sobre inteligência artificial e eleições ficou concentrada nos deepfakes. Era compreensível: falsificar a voz, o rosto ou a fala de um candidato é algo concreto. O problema é que, enquanto olhamos para a parte mais barulhenta da ameaça, uma transformação silenciosa avança. A IA não precisa inventar uma declaração ou dizer em quem você deve votar para exercer influência política. Pode simplesmente conversar com você, compreender como pensa e adaptar os argumentos à sua maneira de enxergar o mundo.
Imagine uma IA que jamais pronuncie “vote neste candidato”. Ela responde perguntas, explica acontecimentos, compara propostas e ajuda a interpretar fatos políticos. Nesse processo, aprende quais temas provocam medo, quais despertam confiança, quais argumentos encontram resistência e quais valores são decisivos. Deixa de ser apenas uma máquina respondendo perguntas e passa a conhecer a arquitetura cognitiva de quem está do outro lado da tela. É aí que a fronteira entre informar, persuadir e conduzir uma escolha se torna tênue.
O Tribunal Superior Eleitoral percebeu parte do problema. As regras para 2026 proíbem que sistemas de IA favoreçam candidaturas, emitam preferência eleitoral ou indiquem diretamente o voto. É um avanço. Mas talvez estejamos regulando a parte mais evidente de um fenômeno cuja força não está apenas no que a máquina diz, e sim em como aprende a dizer cada coisa para cada pessoa.
Pesquisas recentes mostram que conversas com sistemas de IA podem alterar opiniões políticas e preferências eleitorais, sobretudo quando o modelo recebe informações sobre o interlocutor. Isso ganha outra dimensão quando pensamos em sistemas capazes de observar nosso vocabulário, dúvidas, contradições e os argumentos aos quais reagimos melhor ou pior.
Durante décadas, campanhas trabalharam com segmentos. As redes sociais aperfeiçoaram essa lógica com o microdirecionamento. A IA pode levá-la a outro patamar: o segmento de uma pessoa só. Em vez de produzir uma mensagem e buscar o público mais receptivo, a máquina pode construir, em tempo real, a mensagem mais adequada para um indivíduo. Se um argumento falha, tenta outro; se encontra resistência, muda o enquadramento. O conteúdo aprende com a reação do receptor. Estamos entrando na era da persuasão adaptativa.
Um estudo publicado neste ano na Scientific Reports torna a discussão relevante para o Brasil. Pesquisadores analisaram 21 grandes modelos de linguagem em questões políticas brasileiras e identificaram um comportamento chamado de “camaleão ideológico”. Quando recebiam informações sobre a orientação política do usuário, as respostas tendiam a se deslocar na mesma direção. Isso não prova intenção de manipular eleitores. Mostra algo mais desconfortável: sistemas desenhados para serem úteis podem aprender que adaptar-se ao interlocutor é uma forma eficiente de interação.
Talvez a questão mais importante esteja em outro lugar. O problema pode não ser uma máquina que pense diferente de nós, mas uma máquina capaz de descobrir como pensamos. A antiga bolha algorítmica selecionava conteúdos capazes de nos manter engajados. A nova geração pode conversar, responder às nossas objeções e reorganizar argumentos até encontrar uma linguagem compatível com nossos valores.
A diferença é enorme. Um anúncio entrega sua mensagem e termina. Uma IA pode transformar comunicação em interação, propaganda em diálogo e segmentação em personalização contínua. Com dados comportamentais, o desafio democrático deixará de ser apenas descobrir se uma informação é verdadeira ou falsa. Passaremos a perguntar se uma escolha foi formada em um ambiente informacional minimamente autônomo.
