DESINFORMAÇÃO SINTÉTICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA: MECANISMOS, RISCOS E RESPOSTAS INSTITUCIONAIS NO CONTEXTO ELEITORAL BRASILEIRO
Resumo
Este trabalho analisa os mecanismos, riscos e respostas institucionais relacionados ao uso da inteligência artificial generativa na produção e disseminação de desinformação no contexto eleitoral brasileiro. Parte-se do conceito de desordem informacional (Wardle; Derakhshan, 2017), que distingue misinformation, disinformation e mal-information, e das tecnologias de síntese de conteúdo, cuja escala, velocidade, acessibilidade e verossimilhança ampliam a produção de conteúdos enganosos (Chen; Shu, 2023).
A pesquisa é aplicada, exploratória e descritiva, de abordagem predominantemente qualitativa. Combina pesquisa bibliográfica e documental com dados quantitativos secundários do Observatório IA nas Eleições (2026) e com a análise de três casos emblemáticos: Caxias (MA), em 2024; a convenção do Partido Liberal, em 2026; e a eleição parlamentar eslovaca, em 2023.
Entre 1º de janeiro e 15 de agosto de 2026, foram identificados 413 casos de uso de IA em publicações sobre política brasileira, concentrados no Instagram, TikTok e X. Os vídeos representaram 68% dos casos, e mais de 81% manipularam imagem ou voz de pessoas públicas. Cerca de 63% dos conteúdos não traziam qualquer indicação de uso de IA, e 64% partiram de perfis anônimos. Aproximadamente 40% foram classificados como desinformação e 60% circularam como sátira ou humor, embora 64,5% tivessem intuito de atacar ou criticar. O levantamento registrou ainda ataques a mulheres na política, revelando uma dimensão de violência política de gênero.
Os casos evidenciam três lacunas estruturais. A probatória: em Caxias, a perícia da Polícia Federal foi inconclusiva, e apenas cerca de 20% das decisões sobre as eleições de 2024 reconheceram manipulação digital. A temporal: a desinformação circula em horas, enquanto a checagem e a decisão judicial levam dias. A de qualificação: a fronteira entre sátira e desinformação é tênue, e a tese do TSE, de 1º de setembro de 2026, exige que o deepfake seja caracterizado como propaganda eleitoral. O caso eslovaco mostra ainda os limites da inferência causal (De Nadal; Jančárik, 2024). Somam-se o risco do "dividendo do mentiroso" (Chesney; Citron, 2019) e o vácuo normativo geral, já que o PL 2.338/2023 não será votado antes do pleito.
No plano institucional, destacam-se as Resoluções TSE nº 23.732/2024 e nº 23.755/2026, que estabelecem regras de rotulagem, vedam deepfakes que induzam o eleitor a erro, preveem parcerias periciais com universidades e proíbem novos conteúdos sintéticos entre 72 horas antes e 24 horas depois do pleito.
Propõem-se quatro estratégias de enfrentamento: (i) letramento midiático preventivo, baseado em prebunking (Roozenbeek et al., 2022); (ii) rotulagem associada a padrões técnicos de proveniência, como C2PA e marcas d'água invisíveis; (iii) fluxo rápido de verificação, com núcleos permanentes de perícia; e (iv) regulação focalizada no período crítico e na responsabilidade da cadeia de distribuição, evitando o controle generalizado de conteúdo.
Reconhecem-se como limitações a amostra não representativa e a impossibilidade de medir o efeito sobre a intenção de voto. Sugerem-se estudos experimentais sobre prebunking, análise longitudinal das decisões após outubro de 2026 e investigação da circulação de conteúdo sintético em aplicativos de mensagens criptografadas.
Palavras-chave: Inteligência artificial generativa, desinformação sintética, deepfakes, desordem informacional, eleições, desinformação eleitoral, redes sociais, propaganda eleitoral, Tribunal Superior Eleitoral, conteúdo sintético
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