Deepfakes exigem atenção redobrada de eleitores nas eleições de 2026

Com IA generativa mais acessível, vídeos, imagens e áudios falsos ganham qualidade; especialista orienta verificar a origem antes de compartilhar

Vídeos de candidatos fazendo declarações que nunca fizeram, áudios com vozes semelhantes às de figuras públicas e fotografias produzidas artificialmente estão cada vez mais difíceis de distinguir de conteúdos reais.

Com a evolução e a popularização da inteligência artificial generativa, os deepfakes devem exigir atenção redobrada dos eleitores durante as eleições de 2026.

Deepfake é uma técnica de produção ou manipulação de conteúdo digital por inteligência artificial capaz de fazer uma pessoa parecer dizer ou fazer algo que nunca disse ou fez. O recurso pode ser usado em vídeos, fotografias e áudios, com reprodução artificial de rostos, alteração de movimentos labiais e clonagem de voz.

Ferramentas ficaram mais acessíveis

Segundo Rodrigo Ribeiro, coordenador do curso de graduação em Inteligência Artificial e Machine Learning da UNIASSELVI, a principal mudança dos últimos anos não está apenas na qualidade dos sistemas, mas na facilidade de uso dessas ferramentas.

“Nos últimos anos houve uma mudança importante: a IA generativa tornou essas ferramentas muito mais acessíveis. Hoje, modelos conseguem gerar vídeos, imagens e vozes bastante convincentes a partir de poucas fotografias, pequenos trechos de áudio e até instruções escritas em linguagem natural”, explica.

De acordo com Ribeiro, que é graduado, mestre e doutorando em Ciências da Computação, o avanço ocorreu pela combinação de três fatores: melhoria dos modelos de IA, aumento da capacidade computacional e popularização de ferramentas comerciais simples de utilizar.

“Portanto, o risco nas eleições não decorre apenas da qualidade dos deepfakes, mas também da enorme redução do custo e da dificuldade para produzi-los”, afirma.

Eleições de 2026 terão novo desafio digital

A IA generativa já esteve presente no ciclo eleitoral de 2024. Para o especialista, o diferencial agora está na escala e na facilidade de produção e distribuição dos conteúdos.

“Estamos diante de uma das primeiras eleições gerais brasileiras realizadas em um contexto no qual praticamente qualquer pessoa consegue produzir texto, fotografia, vídeo e áudio sintéticos de qualidade razoável utilizando ferramentas disponíveis comercialmente e até mesmo de forma gratuita”, avalia.

A popularidade das redes sociais e o crescimento do consumo digital também ampliam o alcance de conteúdos manipulados, criando uma estrutura rápida de produção e disseminação.

Procurar erros na imagem já não basta

Nos primeiros anos de popularização das imagens geradas por IA, alguns erros eram mais fáceis de perceber, como mãos com dedos extras, olhos desalinhados, ausência de piscadas e movimentos faciais artificiais.

Com a evolução dos modelos, porém, confiar apenas nesses defeitos deixou de ser suficiente.

“Os sistemas atuais melhoraram significativamente. Ainda existem sinais que merecem atenção, como pequenas alterações no contorno do rosto durante o movimento, diferença entre os movimentos dos lábios e a fala, sombras e reflexos incompatíveis com a iluminação da cena, textura da pele que muda de um quadro para outro, acessórios que aparecem e desaparecem, textos e objetos que se deformam e movimentos corporais pouco naturais”, detalha Ribeiro.

Áudios falsos são ainda mais difíceis de identificar

Os áudios representam um desafio adicional. Sistemas modernos conseguem reproduzir timbre, sotaque e outras características individuais da fala utilizando amostras relativamente curtas da voz original.

Alguns sinais ainda podem levantar suspeita, como ausência de respirações naturais, ritmo e volume excessivamente uniformes, pausas estranhas, entonação incompatível com o conteúdo da mensagem, pronúncia incomum de nomes próprios e mudanças abruptas de volume ou timbre.

O especialista ressalta, no entanto, que nenhum desses indícios comprova isoladamente que o conteúdo é falso.

Origem do conteúdo deve ser verificada

Para Ribeiro, a verificação deve começar pela procedência do material, e não apenas pela aparência.

“A melhor recomendação ainda é verificar a origem em vez de confiar apenas na aparência. Deve-se perguntar: quem publicou primeiro? O material aparece nos canais oficiais daquela pessoa? Há registro do evento completo? Veículos jornalísticos confiáveis registraram aquela declaração? Existem versões anteriores do mesmo vídeo?”, orienta.

Ferramentas acessíveis ao público, como Deepware Scanner e Hive, podem auxiliar na análise de conteúdos suspeitos. Ainda assim, o especialista alerta que esses serviços não devem ser tratados como prova definitiva.

“Esses serviços fornecem indícios e probabilidades, não um ‘certificado da verdade’. Portanto, a regra mais segura continua sendo: diante de um conteúdo polêmico ou muito grave, não compartilhar imediatamente, procurar confirmar sua origem em mais de uma fonte independente e buscar veículos e canais oficiais”, recomenda.

Conteúdo falso pode circular antes da checagem

Além da sofisticação tecnológica, a velocidade das redes sociais aumenta o risco de disseminação de deepfakes.

Ribeiro explica que os algoritmos de recomendação não foram criados como ferramentas de verificação de fatos, mas como sistemas voltados a selecionar conteúdos capazes de despertar interesse e manter usuários nas plataformas.

“A desinformação frequentemente utiliza surpresa, medo, indignação ou escândalo, características que podem gerar engajamento elevado. Um vídeo falso atribuindo uma declaração absurda a um candidato pode receber milhares de compartilhamentos antes que jornalistas, especialistas ou a própria plataforma consigam verificar sua autenticidade”, afirma.

Segundo ele, há ainda uma diferença significativa entre o tempo necessário para criar uma falsificação e o esforço exigido para desmenti-la.

“Criar e publicar uma falsificação pode levar poucos minutos. Realizar uma perícia, confirmar a origem, produzir uma checagem e comunicar essa informação para milhões de pessoas demanda muito mais tempo. Essa assimetria de velocidade impõe uma barreira significativa na contenção desses conteúdos”, diz.

Combate exige tecnologia, legislação e educação midiática

Para reduzir os riscos, o especialista defende uma atuação simultânea em diferentes frentes.

Entre as medidas estão identificação clara de conteúdos sintéticos, sistemas automáticos de detecção com revisão humana, redução temporária da recomendação de materiais suspeitos, mecanismos que dificultem compartilhamentos massivos e canais prioritários para denúncias eleitorais.

“A resposta precisa combinar tecnologia, legislação, educação midiática, jornalismo profissional e comportamento responsável dos próprios usuários”, conclui Ribeiro.

Como evitar cair em deepfakes

Antes de compartilhar um conteúdo polêmico, o eleitor deve verificar quem publicou primeiro, procurar o material nos canais oficiais da pessoa citada, checar se há registro completo do evento e confirmar se veículos jornalísticos confiáveis registraram a mesma declaração.

Também é importante desconfiar de vídeos, imagens ou áudios que provoquem reação imediata de medo, indignação ou escândalo, especialmente quando não há fonte clara ou quando o conteúdo circula apenas em aplicativos de mensagem.

Sobre a UNIASSELVI

A UNIASSELVI é uma instituição de ensino superior com oferta de cursos de graduação, pós-graduação e profissionalizantes nas modalidades presencial, semipresencial e a distância.

Presente em todos os estados brasileiros, a instituição conta com mais de 1,3 mil polos e mais de 16 unidades de ensino presencial.