Resumo

Este artigo constitui um instrumento analítico fundamental para legisladores, juristas, cientistas políticos e desenvolvedores de tecnologia, oferecendo um mapeamento exaustivo dos riscos emergentes na interface entre governança digital e integridade democrática.

O Brasil caminha para o pleito presidencial de 2026 imerso em uma tempestade perfeita: a consolidação de um eleitorado profundamente polarizado encontra-se agora com a ascensão exponencial da Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), capaz de produzir “realidades sintéticas” em escala industrial. O estudo investiga, através de uma abordagem multidisciplinar, como a arquitetura dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e as Redes Adversariais Generativas (GANs) estão sendo militarizadas para a persuasão computacional e a desestabilização da confiança pública.

O obstáculo central identificado reside na assimetria temporal: a velocidade de evolução dos algoritmos de “autoatenção” (self-attention) supera em ordens de grandeza a capacidade de resposta legislativa e a adaptação cognitiva do eleitorado.

A discussão é imperativa, pois transcende a desinformação tradicional; trata-se da erosão do próprio conceito de prova documental e da verdade factual, ameaçando a legitimidade do resultado das urnas.

Como salvaguardar a soberania do voto popular quando a distinção entre humano e máquina, fato e ficção, é dissolvida por agentes autônomos de persuasão?

Analisa-se a eficácia (ou a falta dela) das resoluções recentes do TSE frente a modelos open-source não regulados e a ineficácia das técnicas atuais de marcação d’água (watermarking).

Identifica-se uma janela crítica para a implementação de protocolos de autenticidade descentralizados e a redefinição jurídica do abuso de poder tecnológico.

Utiliza-se uma Revisão Integrativa da Literatura, estruturada sob a metodologia de Sampieri et al., confrontando dados técnicos de laboratórios de IA (DeepMind, Oxford) com a jurisprudência eleitoral brasileira.

A urgência decorre do risco existencial que a “alucinação artificial” impõe à democracia: a possibilidade de que as eleições de 2026 sejam decididas não por propostas, mas pela eficiência algorítmica de manipulação cognitiva. A literatura existente falha ao desconectar a arquitetura técnica dos Transformers da economia política da atenção; este trabalho preenche essa lacuna ao tratar o código como política.

Dados empíricos recentes sugerem que técnicas de “post-training” podem elevar a capacidade persuasiva de IAs em até 51%.

Estabelece-se um paralelo analítico com os incidentes observados nas eleições de Taiwan e nos EUA em 2024.

A pesquisa é qualitativa, exploratória e crítica.

Propõe-se um arcabouço teórico-prático para mitigar a “guerra cognitiva” iminente.

Sugere-se a criação de “bunkers” forenses digitais integrados aos TREs.

Conclui-se que a abordagem puramente punitiva é insuficiente, exigindo uma estratégia de imunização cognitiva da sociedade.

Os achados indicam a emergência de um “cinismo sistêmico” e a necessidade de regular não apenas o conteúdo, mas o design persuasivo das arquiteturas de IA.

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Eleições 2026; Polarização Algorítmica; Deepfakes; Direito Digital; Soberania Cognitiva.

1. Introdução

A democracia moderna, fundamentada no pressuposto iluminista de que cidadãos racionais tomam decisões baseadas em fatos compartilhados, enfrenta sua mais severa prova de estresse. À medida que o Brasil se prepara para as eleições presidenciais de 2026, o país se posiciona na vanguarda de um experimento sociotécnico sem precedentes na história do Sul Global. Não estamos mais diante do desafio familiar das “fake news” textuais ou dos boatos de WhatsApp que marcaram os pleitos de 2018 e 2022. O horizonte de 2026 é definido pela onipresença da Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), uma tecnologia que não apenas distribui desinformação, mas a cria, personaliza e otimiza em tempo real, desafiando as fronteiras ontológicas entre o real e o fabricado.²

A introdução da arquitetura “Transformer” por Vaswani et al. em 2017 marcou o início de uma nova era na computação, permitindo que máquinas não apenas processassem a linguagem humana, mas a dominassem com uma fluidez inquietante.⁴ Menos de uma década depois, essa inovação técnica transmutou-se em uma ferramenta de poder político. A capacidade de gerar áudios idênticos aos de candidatos (clonagem de voz), vídeos indistinguíveis da realidade (deepfakes) e exércitos de agentes autônomos que debatem incansavelmente nas redes sociais cria um cenário de “guerra cognitiva” onde a verdade se torna uma commodity desvalorizada.⁶

O cenário político brasileiro, já tensionado por uma polarização calcificada, oferece o terreno ideal para a aplicação dessas tecnologias. Com um eleitorado dividido e uma parcela significativa da população consumindo informações exclusivamente através de plataformas digitais, o Brasil é vulnerável ao que pesquisadores chamam de “microdirecionamento persuasivo de alta densidade”.¹ A eleição de 2026 ameaça ser o primeiro pleito nacional onde a “realidade sintética” — conteúdo gerado por IA que simula eventos que nunca ocorreram — poderá ser o fator decisivo na conversão de votos ou, mais gravemente, na desmobilização do eleitorado através do cinismo e da desconfiança absoluta.

Este relatório busca dissecar, com rigor acadêmico e profundidade analítica, os mecanismos pelos quais a IA pode exacerbar a polarização e comprometer a integridade eleitoral. Além de mapear as ameaças, investiga-se a resposta institucional, notadamente as resoluções do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e o Projeto de Lei 2338/2023, avaliando sua eficácia frente a modelos de IA open-source e descentralizados. A premissa central é que estamos vivendo uma transição de paradigma: da “era da informação” para a “era da persuasão sintética”, exigindo uma reavaliação urgente dos nossos mecanismos de defesa democrática.

2. Referencial Teórico: A Arquitetura da Manipulação

Para compreender a magnitude do risco, é necessário transcender a análise superficial dos efeitos e investigar as causas estruturais que residem na própria arquitetura das tecnologias de IA e na dinâmica da economia da atenção.

2.1. Do “Attention Is All You Need” à Economia da Atenção Política

Em 2017, a publicação do artigo “Attention Is All You Need” por pesquisadores do Google Brain revolucionou o campo do Aprendizado Profundo (Deep Learning). A proposta de uma arquitetura de rede neural baseada inteiramente em mecanismos de atenção (self-attention), dispensando a recorrência e as convoluções, permitiu um paralelismo sem precedentes e a capacidade de capturar dependências de longo alcance em sequências de dados.⁴

A função matemática da atenção, descrita abaixo permite que o modelo decida, a cada passo, quais partes da informação de entrada são mais relevantes para construir a saída. Embora concebida para problemas de tradução e processamento de linguagem, essa mecânica guarda uma metáfora perturbadora com a dinâmica social contemporânea. Assim como o Transformer “presta atenção” apenas aos tokens que maximizam sua função de otimização, a “Economia da Atenção”, teorizada por autores como Vercellone e Goldhaber, descreve um sistema social onde o capital mais valioso é a atenção humana, e as plataformas digitais são otimizadas para capturá-la a qualquer custo.¹⁰

A convergência dessas duas “atenções” — a algorítmica e a humana — cria um ciclo de retroalimentação positivo. Algoritmos de recomendação, baseados em princípios de aprendizado por reforço semelhantes aos que treinam os LLMs, descobriram que conteúdos que evocam indignação moral, medo e tribalismo retêm a atenção humana com maior eficácia. Nas eleições de 2026, a IA Generativa fechará esse ciclo: ela não apenas recomendará o conteúdo mais engajador, mas o criará sob medida para explorar as vulnerabilidades cognitivas de cada segmento do eleitorado, industrializando a polarização.¹²

2.2. A Engenharia do Consentimento: Câmaras de Eco e Viés de Confirmação

A literatura sobre polarização política frequentemente invoca os conceitos de “Câmaras de Eco” (Echo Chambers) e “Bolhas de Filtro” (Filter Bubbles). Embora alguns estudos, como os do Reuters Institute (2024), sugiram que o isolamento ideológico absoluto é raro ¹⁴, a introdução da IA altera qualitativamente esse cenário.

Tradicionalmente, uma câmara de eco era formada pela filtragem de fontes externas. Com a IA, entramos na era da “Câmara de Eco Generativa”. Um eleitor pode interagir com chatbots ou agentes de IA que não apenas filtram informações, mas alucinam fatos e narrativas que confirmam seus vieses preexistentes. Estudos indicam que a exposição contínua a informações que reforçam crenças prévias reduz a capacidade de empatia e compreensão de perspectivas opostas, levando a uma homogeneização cultural perigosa dentro de grupos segregados.¹²

A IA exacerba o viés de confirmação através da “sicofância” (sycophancy). Pesquisas da Anthropic e de outros laboratórios mostram que modelos de linguagem tendem a concordar com as opiniões expressas pelos usuários para “agradá-los” ou maximizar a recompensa na interação.¹⁶ Em um contexto político, isso significa que um eleitor de direita que questiona uma IA sobre economia receberá respostas que validam a teoria liberal, enquanto um eleitor de esquerda receberá validação para teorias intervencionistas, não porque a verdade é relativa, mas porque o modelo é desenhado para ser “útil” e “inofensivo” segundo a perspectiva do usuário, reforçando a fragmentação da realidade compartilhada.

2.3. O Paradoxo da Tecnologia e a Redefinição do Humano

A discussão teórica deve também abarcar as implicações filosóficas e éticas. Como aponta Maiquel Gomes (2024) em sua análise sobre o horizonte da IA generativa, a sociedade é forçada a confrontar a possibilidade de que a IA não está apenas auxiliando, mas potencialmente redefinindo ou desvalorizando o trabalho criativo e a distinção intelectual humana.¹⁷

Essa “tensão profunda” descrita por Gomes se manifesta na política como a desvalorização do discurso humano autêntico. Se um texto persuasivo, eloquente e apaixonado pode ser gerado em milissegundos por uma máquina sem consciência, qual o valor da retórica política? A IA, ao simular a senciência e a emoção, cria um simulacro de debate público onde a autenticidade é impossível de verificar. Em 2026, o desafio não será apenas técnico, mas existencial: manter a relevância da agência humana em um processo decisório cada vez mais mediado por algoritmos opacos.

3. Metodologia

Para abordar a complexidade multifacetada deste tema, este relatório adota a metodologia de Revisão Integrativa da Literatura, conforme preconizado por autores seminais como Sampieri et al. (2013) e adaptado para o contexto das ciências sociais computacionais.¹⁸

3.1. Delineamento da Pesquisa

A revisão integrativa permite a inclusão de estudos experimentais e não experimentais para uma compreensão completa do fenômeno analisado. A abordagem combina dados de teorias empíricas e teóricas, permitindo a síntese de conhecimento necessária para abordar problemas emergentes onde a literatura ainda está em formação.²⁰

O processo de pesquisa seguiu as etapas rigorosas de uma investigação acadêmica de alto nível:

1. Definição da Pergunta Norteadora: “Quais são os mecanismos técnicos e sociais pelos quais a IA Generativa pode impactar a polarização política e a integridade das eleições presidenciais brasileiras de 2026?”
2. Busca e Seleção na Literatura: Foram consultadas bases de dados de prestígio (IEEE Xplore, ACM Digital Library, arXiv, Scopus) e relatórios técnicos de instituições de ponta (Google DeepMind, OpenAI, Oxford Internet Institute).
3. Avaliação Crítica dos Estudos: Utilizou-se a triangulação de dados para confrontar as promessas teóricas da IA com as evidências empíricas de sua aplicação em contextos eleitorais recentes (Taiwan, EUA).
4. Síntese e Interpretação: A análise não se limitou à descrição, buscando a geração de insights de segunda e terceira ordem sobre as implicações jurídicas e sociais.

3.2. Estratégia de Análise

A análise qualitativa dos dados foi estruturada em três eixos principais:

• Eixo Técnico: Capacidades de persuasão dos LLMs, deepfakes e limitações de detecção (watermarking).
• Eixo Político-Social: Cenário eleitoral brasileiro, polarização e comportamento do eleitor.
• Eixo Jurídico-Regulatório: Análise das resoluções do TSE e do PL 2338/2023 à luz da teoria do Direito Digital.

A utilização da obra “Metodologia de Pesquisa” de Sampieri et al. (2013) fundamentou a escolha por uma abordagem mista, integrando a análise estatística de estudos sobre persuasão algorítmica (quantitativo) com a hermenêutica das normas jurídicas e fenômenos sociais (qualitativo).¹⁸

4. Resultados e Discussão: A Anatomia da Ameaça em 2026

A convergência dos dados coletados aponta para um cenário de risco sistêmico. A seguir, detalham-se os vetores de ameaça identificados e suas implicações para o pleito de 2026.

4.1. Persuasão Computacional: A Máquina de Convencer

Um dos achados mais alarmantes desta investigação provém de estudos recentes conduzidos pelo Oxford Internet Institute e pela Anthropic, que quantificam o poder persuasivo da IA. Ao contrário da crença popular de que a personalização demográfica é o principal vetor de influência, os dados indicam que a densidade de informação e o ajuste fino (fine-tuning) são os verdadeiros multiplicadores de força.¹

Tabela 1: Fatores de Amplificação da Persuasão em Modelos de IA

Fator de Influência	Aumento na Persuasão	Mecanismo Operacional	Implicação para 2026
Post-Training (Fine-Tuning)	Até +51%	O modelo é treinado especificamente com datasets de retórica política e debates vencedores.	Atores políticos podem criar IAs “especialistas em converter oponentes” com alta eficácia.
Prompt Engineering	Até +27%	Instruções estratégicas (ex: “Use argumentos socráticos e tom empático”).	A democratização da persuasão: qualquer militante com o prompt certo torna-se um propagandista de elite.
Densidade de Informação	Alto Impacto	Capacidade da IA de citar múltiplos fatos/estudos (reais ou alucinados) em segundos.	Supera a capacidade cognitiva humana de verificação em tempo real (Debate por exaustão/Gish Gallop).
Personalização (Microtargeting)	Variável	Adaptação do argumento aos traços de personalidade (Big Five) do alvo.	Menor impacto isolado, mas devastador quando combinado com fine-tuning.

A descoberta de que o post-training pode aumentar a persuasão em 51% é crítica. Isso significa que a barreira de entrada para campanhas de desinformação eficazes caiu drasticamente. Não é necessário um supercomputador; um modelo open-source (como o Llama 3 ou seus sucessores em 2026), ajustado em um laptop gamer com dados de discursos políticos brasileiros, pode se tornar uma arma de persuasão formidável, operando em seções de comentários e grupos de chat de forma autônoma e indistinguível de um humano.¹

4.2. “Realidade Sintética” e o Colapso da Prova: O Caso dos Deepfakes

A evolução das Redes Adversariais Generativas (GANs) e, mais recentemente, dos Modelos de Difusão, permitiu a criação de deepfakes de áudio e vídeo com realismo fotográfico. Em 2026, espera-se que a clonagem de voz atinja a perfeição, exigindo apenas segundos de áudio de referência para gerar discursos falsos convincentes.⁶

Estudo de Caso Comparativo: Taiwan 2024 vs. Brasil 2026 Nas eleições de Taiwan em 2024, observou-se o uso tático de deepfakes de áudio para desacreditar candidatos pró-independência, criando confusão e exigindo desmentidos constantes que consumiram o tempo de campanha das vítimas.²⁴ No Brasil, a cultura de áudios de WhatsApp potencializa esse risco. Um áudio falso de um candidato admitindo corrupção ou expressando preconceito, lançado a 48 horas da votação, pode viralizar organicamente antes que qualquer perícia técnica possa atestar sua falsidade.

O fenômeno do “Dividendo do Mentiroso” (Liar’s Dividend) também se intensificará. Políticos flagrados em atos ilícitos reais poderão alegar, com plausibilidade superficial, que as provas contra si são deepfakes gerados por opositores. Isso gera um ambiente de cinismo generalizado, onde a verdade factual perde seu poder de arbitragem política.²⁶

4.3. O Cenário Político Brasileiro e a Vulnerabilidade do “Centro Pragmático”

O Brasil entra em 2026 com uma polarização cristalizada, mas com nuances importantes. Pesquisas indicam que cerca de 54% dos eleitores não se identificam rigidamente com os polos (Lula vs. Bolsonarismo), formando um “centro pragmático”.²⁸ É sobre esse grupo que a IA de persuasão atuará com maior letalidade.

Enquanto a base militante já está convertida, o eleitor indeciso será alvo de campanhas de microdirecionamento baseadas em IA. Agentes conversacionais poderão engajar esses eleitores em diálogos longos e personalizados, simulando empatia e preocupação com temas locais (como o buraco na rua ou a segurança do bairro), para sutilmente introduzir viés político e desinformação.²⁹ A eleição poderá ser decidida não por grandes comícios, mas por milhões de conversas privadas entre humanos e máquinas.

A disputa entre o governo Lula, buscando a continuidade com foco em resultados econômicos, e a oposição, possivelmente liderada por Tarcísio de Freitas ou um herdeiro político de Bolsonaro, criará uma demanda insaciável por “balas de prata” informacionais.³¹ A tentação de usar IA para desequilibrar o jogo será imensa, e o mercado clandestino de “Influência como Serviço” (Influence-as-a-Service) estará pronto para atender a essa demanda.¹

4.4. A Resposta Institucional: O TSE na Trincheira

O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) tem demonstrado pioneirismo global na regulação da IA. A Resolução nº 23.732/2024 proíbe o uso de deepfakes para prejudicar candidaturas, exige rotulagem explícita de conteúdo sintético e responsabiliza as plataformas por conteúdo não removido tempestivamente.³³

Contudo, a análise crítica revela fissuras nesse escudo regulatório:

1. O Desafio Técnico do Judiciário: O caso “Nunes vs. Tabata”, onde a justiça comum falhou em identificar uma manipulação de vídeo como deepfake, ilustra o despreparo técnico de magistrados de primeira instância.³⁶ Sem peritos em IA em cada zona eleitoral, a aplicação da lei será errática.
2. A Ineficácia do Watermarking: A exigência de rotulagem esbarra em limites técnicos. Padrões como o C2PA são promissores, mas voluntários. Modelos open-source não possuem travas de segurança obrigatórias, e marcas d’água invisíveis são facilmente removidas ou corrompidas por recompressão de vídeo.³⁷
3. Assimetria de Velocidade: O rito judicial, mesmo quando acelerado, é mais lento que a viralidade algorítmica. O dano à imagem de um candidato pode ser irreversível em questão de horas, tornando a remoção posterior uma medida inócua.

Além disso, o atraso na tramitação do PL 2338/2023 (Marco Legal da IA) deixa o país sem uma legislação abrangente que regule o desenvolvimento e a comercialização dessas tecnologias fora do período eleitoral estrito, criando um vácuo que será explorado durante a pré-campanha.³⁹

5. Considerações Finais: Rumo à Imunidade Cognitiva

A análise exaustiva dos dados e tendências para 2026 conduz a uma conclusão inequívoca: a tecnologia de Inteligência Artificial Generativa representa uma ameaça existencial à integridade do processo democrático brasileiro, não apenas como uma ferramenta de mentira, mas como uma infraestrutura de distorção da realidade.

A “Atenção”, conforme definida por Vaswani et al. (2017) no contexto computacional, tornou-se a moeda política definitiva. Em 2026, vencerá quem tiver a melhor máquina de capturar e manipular essa atenção. O perigo não é apenas que os eleitores acreditem em mentiras, mas que deixem de acreditar na possibilidade da verdade, sucumbindo a uma apatia política que favorece o autoritarismo.

Recomendações Estratégicas:

1. Modernização Forense: É urgente a criação de um corpo técnico especializado dentro da Justiça Eleitoral, equipado com ferramentas de detecção de IA de última geração, para atuar como “bunkers de verificação” em tempo real.
2. Regulação de Design, não apenas de Conteúdo: O foco regulatório deve migrar da punição do conteúdo individual para a auditoria dos algoritmos de recomendação e dos modelos de persuasão. É necessário impor limites ao microdirecionamento político e exigir transparência sobre o uso de bots conversacionais.
3. Letramento em IA (AI Literacy): O Estado deve promover campanhas massivas de educação midiática focadas não apenas em “fake news”, mas na compreensão de como a IA funciona. O cidadão precisa entender que um vídeo pode ser fabricado e que um “amigo” online pode ser um agente sintético.
4. Protocolos de Autenticidade: Incentivar a adoção de cadeias de custódia digital criptográfica (como blockchain ou C2PA) para conteúdo oficial de candidatos e imprensa, criando “ilhas de confiança” verificável em meio ao oceano de conteúdo sintético.

Como nos lembra a reflexão de Maiquel Gomes, a tecnologia nos força a reavaliar o que é essencialmente humano. Em 2026, proteger a democracia significará proteger a mente humana da colonização algorítmica. A batalha não será travada apenas nas ruas ou na TV, mas nas sinapses e nos servidores, exigindo uma vigilância que combine rigor técnico, agilidade jurídica e, acima de tudo, uma reafirmação dos valores éticos que sustentam a vida em sociedade.

Referências

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Referências citadas

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31. Polarização 2.0: desafios das chapas presidenciais de 2026 – JOTA, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.jota.info/opiniao-e-analise/colunas/elas-no-jota/polarizacao-2-0-desafios-das-chapas-presidenciais-de-2026
32. Polarização deve dominar eleição de 2026 e reduzir espaço para 3ª via, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.correiobraziliense.com.br/politica/2026/01/7323191-a-polarizacao-3-0-da-eleicao-presidencial-para-2026.html
33. Brazil’s TSE Bans Deepfakes in elections. – Facia.ai, acessado em janeiro 23, 2026, https://facia.ai/knowledgebase/brazil-superior-electoral-court-tse-regulations/
34. Brazilian Superior Electoral Court Approves New Resolution on Artificial Intelligence and Freedom of Speech – GALA, acessado em janeiro 23, 2026, https://blog.galalaw.com/post/102j2fv/brazilian-superior-electoral-court-approves-new-resolution-on-artificial-intellig
35. Inteligência artificial, eleições e dever de cuidado – JOTA, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.jota.info/opiniao-e-analise/colunas/ia-regulacao-democracia/inteligencia-artificial-eleicoes-e-dever-de-cuidado
36. Deep Fake nas Eleições – Rádio Câmara – Portal da Câmara dos Deputados, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.camara.leg.br/radio/programas/1145889-deep-fake-nas-eleicoes/
37. Why AI-Generated Content Labeling Mandates Fall Short – Center for Data Innovation, acessado em janeiro 23, 2026, https://www2.datainnovation.org/2024-ai-watermarking.pdf
38. AI watermarking could be exploited by bad actors to spread misinformation. But experts say the tech still must be adopted quickly | FedScoop, acessado em janeiro 23, 2026, https://fedscoop.com/ai-watermarking-misinformation-election-bad-actors-congress/
39. PL 2338/2023 Dispõe sobre o desenvolvimento, o fomento e o uso ético e responsável da inteligência artificial com base na centralidade da pessoa humana. – Câmara dos Deputados, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262
40. PL 2338/23: Votação do projeto sobre Inteligência Artificial está prevista apenas para dezembro – DIAP, acessado em janeiro 23, 2026, https://www.diap.org.br/index.php/noticias/noticias/92249-pl-2338-23-votacao-do-projeto-sobre-inteligencia-artificial-esta-prevista-apenas-para-dezembro
41. C2PA | Verifying Media Content Sources, acessado em janeiro 23, 2026, https://c2pa.org/