Um vídeo curto mostra um jornalista conhecido anunciando uma pesquisa eleitoral. O cenário parece familiar, a voz soa plausível e a informação confirma o que parte do público já esperava. Só que a pesquisa nunca existiu: o rosto e a fala foram manipulados. No primeiro turno das eleições de 2026, esse formato apareceu em centenas de publicações rastreadas pelo projeto VigIA, da Agência Lupa.

O levantamento, publicado em 1º de outubro e baseado em materiais reunidos entre 16 de agosto e 28 de setembro, identificou 920 publicações com uso de inteligência artificial. Dessas, 554 foram classificadas como deepfakes, conteúdos que simulam aparência, voz ou identidade de pessoas. O dado descreve o universo monitorado pelo projeto, não a totalidade do que circulou nas redes nem o número de pessoas alcançadas. A metodologia e os limites do levantamento estão detalhados pela Lupa.

A familiaridade empresta credibilidade à falsificação

Em pelo menos 30 dos deepfakes identificados, jornalistas da TV Globo apareceram “noticiando” pesquisas ou resultados eleitorais inventados. Celebridades também foram usadas para simular apoio a candidatos. O mecanismo retórico é eficiente porque o público reconhece o rosto e associa a imagem a um contexto de autoridade ou prestígio. A falsificação tenta herdar essa confiança antes que o espectador examine a afirmação.

O vídeo, porém, não convence automaticamente. Um experimento publicado na revista Nature Communications, com 2.215 participantes e 44 discursos políticos, encontrou capacidade de distinguir materiais autênticos e fabricados acima do acaso, mas longe da perfeição. O estudo também observou diferenças conforme o formato apresentado. Seus resultados ajudam a entender limites gerais da percepção, mas não medem o efeito desses vídeos sobre eleitores brasileiros.

Na campanha, o conteúdo pode circular por grupos e perfis sem contexto, autoria clara ou ligação para a suposta reportagem. Uma imagem familiar funciona como atalho: em vez de verificar cada elemento, quem recebe pode tomar o formato reconhecível como indício de autenticidade e encaminhar a peça. A velocidade de distribuição amplia a exposição, enquanto a correção costuma exigir localização do original, checagem da fala e resposta pública.

Os números mostram presença, não impacto eleitoral

O VigIA registrou 559 ocorrências no Facebook e 365 no Instagram, além de conteúdos em outras plataformas. Como a mesma publicação pode aparecer em mais de uma rede, os números por plataforma se sobrepõem. A Lupa também informou que 60% das 920 publicações analisadas não tinham sinalização de uso de IA. Esses números mostram atividade detectada por um monitoramento com busca diária e contribuições de leitores; não estimam quantas pessoas acreditaram nos vídeos, quantas foram persuadidas ou se algum candidato ganhou votos por causa deles.

Essa distinção importa para avaliar o problema sem inflá-lo. O levantamento encontrou materiais de promoção, ataque, sátira e humor, além de publicações classificadas como informativas. A presença de IA, por si só, não demonstra intenção enganosa ou infração. A interpretação depende do que foi alterado, do contexto, da finalidade e das regras aplicáveis. A Lupa relatou que procurou o TSE e as plataformas; segundo a reportagem, Meta e TikTok apresentaram respostas, enquanto TSE e X não responderam até a publicação.

A regra eleitoral depende do contexto do conteúdo

A resolução do TSE determina a identificação explícita de conteúdo sintético em propaganda eleitoral e proíbe deepfakes usados para favorecer ou prejudicar candidaturas. Em setembro, ao fixar entendimento para as eleições de 2026, o Tribunal delimitou que a vedação específica a deepfakes depende de o material ser caracterizado como propaganda eleitoral. Portanto, o levantamento de publicações não equivale a uma lista de infrações reconhecidas pela Justiça. A aplicação exige análise do caso concreto e das evidências. A tese do TSE e a resolução eleitoral vigente definem esse quadro.

Na prática, identificar quem criou ou encomendou uma peça pode ser difícil, sobretudo quando ela circula em contas anônimas ou de apoiadores. O relatório da Lupa atribuiu 47,2% das publicações a usuários, eleitores ou militantes; 27,3% a contas anônimas, desconhecidas ou com avatares; e 24,6% a perfis oficiais de candidatos. A origem observada não prova coordenação com campanha. Ela ajuda a explicar por que fiscalizar autoria, preservação de evidências e circulação demanda mais do que uma etiqueta automática.

A dúvida também pode ser explorada politicamente

A repetição de falsificações cria um risco adicional: diante de um registro incômodo, alguém pode alegar que também foi produzido por IA, mesmo sem evidência. Estudos sobre o chamado “dividendo do mentiroso” analisam como políticos podem usar a existência de desinformação para contestar material verdadeiro e escapar de responsabilização. Essa possibilidade não demonstra que isso ocorreu em um caso brasileiro específico; alerta para um incentivo que cresce quando imagens manipuladas se tornam comuns.

Por isso, a resposta não pode ser “desconfie de todo vídeo” nem “acredite apenas no que parece natural”. O caminho mais sólido é verificar se a gravação aparece em canais originais, procurar a publicação completa e consultar veículos ou checadores que apresentem evidências. A aparência, sozinha, não resolve a dúvida. O MPF resume regras e canais de fiscalização em seu guia sobre propaganda eleitoral na internet.

Os 554 casos identificados mostram que a imitação de pessoas conhecidas entrou no repertório da disputa eleitoral. Ainda não permitem medir seu efeito sobre votos ou confiança pública. O mecanismo, contudo, está à vista: uma fonte familiar empresta aparência de credibilidade a uma afirmação fabricada, e a multiplicação de falsificações pode tornar mais fácil desacreditar registros reais. Acompanhar autoria, contexto e evidências será tão importante quanto detectar o artifício visual.