Ferramentas de inteligência artificial generativa, como o ChatGPT e o Gemini, estão se tornando o primeiro ponto de contato de muitos eleitores com informações sobre o pleito. Contudo, a base de conhecimento que alimenta essas respostas é um mosaico de fontes de qualidade variável, privilegiando conteúdo informacional da web em detrimento de dados oficiais. É o que aponta a pesquisa “Boca de IA”, conduzida pelo Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio de Janeiro (ITS Rio).

O estudo, que analisou sete das principais plataformas de IA, revela um descompasso preocupante: enquanto 95% das respostas se baseiam em reportagens, artigos enciclopédicos e publicações em redes sociais, apenas 39% delas direcionam para fontes institucionais, como o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) ou os sites de partidos. A leitura é que a conveniência da IA está criando uma nova e opaca camada de mediação informacional, cujo controle de qualidade e cujos vieses são, no mínimo, questionáveis.

A arquitetura da desconfiança

A dissonância entre a prática das plataformas e a regulação brasileira é gritante. A resolução 23.735/2024 do TSE proíbe expressamente que sistemas de IA ranqueiem ou priorizem candidatos. No entanto, a pesquisa do ITS Rio constatou que 90% das respostas analisadas o fizeram. Isso sugere uma falha fundamental, seja na incapacidade técnica das plataformas de cumprir a norma, seja na falta de prioridade em adaptá-la ao contexto brasileiro. O problema parece ser estrutural: os modelos são treinados para buscar o caminho de menor resistência informacional.

As hipóteses levantadas pelo estudo são reveladoras. Por um lado, sites do judiciário e de partidos podem não estar otimizados para a raspagem de dados (scraping) que alimenta os LLMs. Por outro, as próprias plataformas podem não estar configuradas para priorizar essas fontes oficiais ao formular respostas sobre eleições. O resultado prático é que fontes de alta verificabilidade, como o TSE, perdem espaço para plataformas colaborativas como Wikipedia e fóruns como o Reddit — que, segundo um estudo da Semrush, estão entre as principais fontes do ChatGPT. Cria-se, assim, uma arquitetura de informação que, por padrão, favorece a informalidade em um dos contextos mais sensíveis da democracia.

O novo SEO eleitoral e as 'alucinações'

O cenário abre portas para uma nova fronteira de otimização: o “AI SEO”. Se antes as campanhas se preocupavam em ranquear no Google, a próxima corrida será para modular as respostas dos chatbots, alimentando o ecossistema digital com conteúdo favorável que será inevitavelmente capturado pelos modelos. A estratégia de comunicação política ganha uma nova camada de complexidade, onde a influência se dá de forma indireta e algorítmica. O risco não está apenas no viés das fontes, mas na própria confiabilidade da síntese feita pela IA.

O estudo do ITS Rio identificou “alucinações” — informações incorretas ou inventadas — em 16% das respostas, com o Gemini apresentando o maior índice, de 50%. O erro mais comum foi a atribuição incorreta de partidos a candidatos, mesmo após o fim do prazo de filiação. Isso demonstra que, além de um problema de fontes, há um desafio de atualização e precisão. Embora existam boas práticas emergentes, como a busca em tempo real do Grok ou as recomendações de checagem do Claude, elas não são a norma. A resposta padrão das Big Techs, como mostram as notas enviadas à reportagem, permanece genérica e pouco compromissada.

A era da busca por listas de links está dando lugar à era da pergunta que gera uma resposta única e sintetizada. Com isso, o ônus da verificação se desloca do usuário para a plataforma. A pesquisa do ITS Rio funciona como um importante sinal de alerta: antes de perguntar à IA em quem votar, o eleitor precisa, primeiro, entender como ela aprendeu a responder.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · MIT Tech Review Brasil