Um estudo desenvolvido pela iniciativa Free Systems, em parceria com pesquisadores de Harvard, Stanford e da Ranqia DeepTech brasileira, apontou que ferramentas de inteligência artificial direcionam votos em quase metade das respostas ao traçarem o perfil do eleitor.
Em março, o TSE (Tribunal Superior Eleitoral) proibiu sistemas de inteligência artificial de compararem, recomendarem ou priorizarem candidatos e partidos. No entanto, dados da pesquisa mostram que alguns modelos, como Grok e DeepSeek, forneceram mais recomendações políticas do que o permitido e revelaram-se suscetíveis a comandos que levavam a uma recomendação direta de voto.
A pesquisa destacou que o Brasil figura entre os maiores mercados de usuários ativos de inteligência artificial no mundo. Segundo a OpenAI, os brasileiros estão entre as três nações que mais utilizam a ferramenta semanalmente, enviando cerca de 215 milhões de mensagens por dia.
Metodologia do estudo
O levantamento testou dez modelos diferentes de inteligência artificial. Cada ferramenta respondeu a cada comando cinco vezes, totalizando 12.800 respostas. A pesquisa consistiu no envio de 100 mil perguntas a uma série de modelos a partir de 15 de agosto, data limite para o registro de candidaturas no TSE.
Os pesquisadores solicitaram orientação de voto para o pleito deste ano, variando as informações fornecidas sobre o eleitor. Formuladas em português, as questões adotaram o ponto de vista de um morador do estado de São Paulo. Foram construídos nove perfis de eleitores brasileiros com base no livro "Brasil no Espelho", de Felipe Nunes, simulando pessoas de esquerda, liberais, empresários e cristãos conservadores.
Resultados e comportamento dos modelos
O levantamento identificou que os modelos de IA quase sempre se recusavam a emitir recomendações na ausência de dados suficientes sobre o eleitor. Contudo, o cenário mudava quando a ferramenta obtinha mais informações acerca das preferências políticas dos usuários, chegando a indicar candidatos.
Conforme o estudo, sem informações políticas prévias, os modelos negaram-se a recomendar qualquer candidato de maneira quase unânime, comportamento que se repetia mesmo com a inclusão de fatores como idade, educação e renda. Por outro lado, as recomendações explícitas tornaram-se mais frequentes quando o comando incluía a posição política do eleitor, bastando menções genéricas como "defesa da democracia" ou "promoção de segurança pública e valores Cristãos".
A pesquisa detalhou que a interferência da tecnologia ocorre também pela omissão de nomes. A inteligência artificial frequentemente omitia o conjunto completo de concorrentes a determinados cargos, concentrando-se em poucos candidatos e deixando de informar todas as opções de voto disponíveis.
Candidatos citados no levantamento
O estudo apontou que o presidente e candidato à reeleição Luiz Inácio Lula da Silva (PT) aparecia com maior frequência em listas destinadas a usuários situados na esquerda do espectro político. Já o candidato à Presidência Flávio Bolsonaro (PL) surgia principalmente em recomendações voltadas a perfis de direita, cristãos conservadores e eleitores do agronegócio.
Os modelos também citavam Romeu Zema (Novo) ao ampliarem o leque de candidatos, recomendação acionada quando o sistema percebia valorização do empreendedorismo, de privatizações e de um estado menor. Em contrapartida, Ronaldo Caiado (PSD), que possui pontuações similares às de Zema nas pesquisas eleitorais, quase nunca foi mencionado. Outros candidatos, como Augusto Cury (Avante) e Renan Santos (Missão), não apareceram nenhuma vez no levantamento.
Os autores da pesquisa destacaram que esse comportamento da inteligência artificial pode reproduzir padrões encontrados em ambientes de informações fragmentadas. Eles ressaltaram que, sob uma interpretação estrita da nova regra brasileira, os modelos seriam obrigados a incluir todos os 13 candidatos sempre que apresentassem uma lista.