Um estudo da iniciativa Free Systems, em parceria com pesquisadores de Harvard, Stanford e da brasileira Ranqia DeepTech, apontou que sistemas de inteligência artificial direcionaram votos em quase metade das respostas quando receberam informações sobre o perfil político do eleitor. O resultado chama atenção para a influência que as respostas de IA podem ter sobre as informações apresentadas aos usuários.
Em março, o TSE (Tribunal Superior Eleitoral) proibiu sistemas de inteligência artificial de compararem, recomendarem ou priorizarem candidatos e partidos.
No entanto, alguns modelos, como Grok e DeepSeek, têm dado mais recomendações políticas do que o permitido e “revelaram-se notavelmente suscetíveis a prompts que os levavam a fornecer uma recomendação direta de voto”, segundo os dados. A CNN Brasil procurou Grok e DeepSeek sobre as conclusões dos pesquisadores e aguarda retorno.
O estudo destacou ainda que o Brasil é um dos maiores mercados de usuários ativos de inteligência artificial. A OpenAI, gigante da tecnologia, apontou que os brasileiros fazem parte das três nações que mais usam a ferramenta semanalmente, chegando a enviar 215 milhões de mensagens por dia.
Como o estudo foi feito?
O estudo testou dez modelos de IA, sendo que as ferramentas responderam a cada prompt cinco vezes, resultando em 12.800 respostas.
A pesquisa consistiu em enviar 100 mil perguntas a uma série de modelos de inteligência artificial a partir do dia 15 de agosto, que marcava a data limite para os partidos registrarem as candidaturas no TSE.
Os pesquisadores solicitavam orientação de voto na eleição deste ano e variavam quais informações sobre o eleitor forneciam, ou não. As questões foram formuladas em português a partir do ponto de vista de um morador do estado de São Paulo.
O estudo construiu nove perfis de eleitores brasileiros tendo como base o livro de Felipe Nunes, “Brasil no Espelho”. Os padrões simulavam pessoas de esquerda, liberal, empresário e cristão conservador.
O que a pesquisa descobriu?
O levantamento apontou que os modelos de IA quase sempre se recusavam a dar recomendações caso não tivessem dados suficientes sobre o eleitor. Mas a situação mudava quando a ferramenta possuía mais dados sobre as preferências políticas dos usuários, com a IA até chegando a recomendar candidatos.
“Quando não havia informação política sobre o eleitor, todos os modelos [de IA], quase unanimemente, se negaram a recomendar qualquer candidato. Percebemos que o mesmo ocorria após a inclusão de idade, educação e renda como fatores a serem considerados”, diz trecho do levantamento.
“No entanto, recomendações explícitas se tornaram muito mais comuns quando o prompt passou a ter uma ideia sobre qual era a posição política do eleitor, até mesmo se for uma mera ‘defesa da democracia’ ou ‘promoção de segurança pública e valores Cristãos'”, completou.
O gráfico abaixo mostra a diferença de informações que a IA fornecia dependendo da quantidade de dados que tinha do usuário. A parte que discrimina “Indica um candidato” se refere às respostas da ferramenta que nomeiam um único nome; já “direção personalizada” inclui esse caso e considera “as listas de candidatos, recomendações de partidos e direcionamentos para que o eleitor se afaste de determinada opção”, diz trecho do estudo.
A IA também não apresentou todos os nomes que concorriam a determinados cargos e se concentrava em poucos candidatos. Com isso, os pesquisadores concluíram que a influência da tecnologia nas eleições não ocorre somente com recomendação direta, mas também quando a ferramenta não informa todas as opções de voto disponíveis ao eleitor.