A inteligência artificial não inventou novas formas de fraudar o voto. Ela barateou, acelerou e tornou escaláveis as antigas – e o Brasil, quase sem alarde, virou um dos laboratórios regulatórios mais avançados do mundo para reagir a isso.
Por Daniel Bichuetti, cofundador, co-CEO e CTO da Forlex*
Faltavam menos de 48 horas para a abertura das urnas na Eslováquia, em setembro de 2023, quando um áudio começou a circular no Facebook e no Telegram. Nele, o líder do partido liberal aparecia supostamente combinando com uma jornalista um esquema para fraudar a eleição e comprar votos. Era falso, clonado por IA. O detalhe cruel não foi a qualidade da gravação, que nem era tão boa. Foi o momento. A Eslováquia tem uma lei de silêncio eleitoral que proíbe a imprensa de noticiar nos dois dias anteriores ao pleito. Quando o país mais precisava de jornalistas para desmentir o áudio, eles estavam legalmente proibidos de falar. O vácuo foi preenchido pelo pânico.
Guardo esse caso porque ele desmonta a forma como costumamos pensar o problema. Durante anos, o medo era que a IA criasse maneiras inéditas de invadir urnas e sistemas de apuração. Não foi isso que aconteceu. A infraestrutura do voto, no geral, aguentou e em muitos lugares ficou até mais resistente. O que mudou foi a economia da mentira. Hoje, clonar uma voz convincente exige cerca de trinta segundos de áudio limpo. Forjar uma cena fotorrealista exige uma única foto. O que antes dependia de uma fábrica de trolls patrocinada por um Estado agora cabe num notebook e custa o preço de um café. A IA não abriu uma porta nova. Ela arrancou as fechaduras de todas as portas velhas ao mesmo tempo.
E aqui vai a parte contraintuitiva: todo mundo se assusta com o vídeo, mas a arma mais afiada é o áudio. Vídeo deepfake circula em rede aberta, onde milhares de olhos caçam a iluminação errada, o piscar travado, o dedo com seis falanges. Costuma ser desmascarado em horas. O áudio sintético viaja por outro caminho. O grupo de WhatsApp, a caixa postal, a ligação que toca às onze da noite. Canais fechados, íntimos, sem plateia para corrigir e sem contexto para comparar. Ele nos pega justamente quando estamos sozinhos e de guarda baixa. Foi o que aconteceu em New Hampshire, em janeiro de 2024, quando eleitores atenderam o telefone e ouviram a voz de Joe Biden pedindo que não votassem na primária, que guardassem o voto para novembro. A ligação custou cerca de um dólar e levou minutos para ser produzida. Esse é o rosto real da ameaça. Não é Hollywood. É barato e é pessoal.
O problema ainda escala. A pesquisa mais recente já não está obcecada em fazer falsificações melhores, e sim em coordená-las. Enxames de agentes de IA, quando recebem apenas a informação de quem está “do seu lado”, se auto-organizam e reproduzem sozinhos as táticas que antes exigiam uma sala cheia de operadores humanos: inflar engajamento, sequestrar hashtags, fabricar a sensação de que uma opinião marginal é, na verdade, consenso. Por isso a defesa séria parou de tentar ler o conteúdo, uma corrida perdida, já que o modelo reescreve a própria mentira infinitas vezes, e passou a ler o comportamento. O ritmo, o horário, o padrão de compartilhamento. Não importa o que a conta diz. Importa como ela se move.
Enquanto boa parte do Ocidente travou nesse ponto, apostando que as próprias plataformas se autorregulariam, o Brasil fez algo incomum. A Resolução 23.732 do TSE, de 2024, obrigou a rotulagem de conteúdo produzido por IA na propaganda política, proibiu deepfakes que distorcem fatos e colocou parte da responsabilidade no colo das plataformas. Sem grande repercussão lá fora, viramos um dos primeiros lugares do mundo a testar, na prática e em escala, o que significa regular a IA dentro de uma eleição de verdade, espalhada por mais de cinco mil municípios.
Seria confortável parar o texto aqui, no tom de orgulho. Mas regra no papel não é a mesma coisa que freio na rua. As eleições municipais de 2024, e a disputa em São Paulo em particular, escancararam o buraco entre a norma e a realidade. O conteúdo sintético corria por canais criptografados de ponta a ponta mais rápido do que qualquer liminar conseguia alcançar, e parte do Judiciário hesitou diante de perguntas que a lei antiga não sabia responder. Uma falsificação precisa já estar viral para ser punida, ou o risco que ela carrega já basta? A regulação chegou na frente. A engrenagem que a sustenta ainda corre atrás. É nesse intervalo que os próximos anos vão ser decididos.
No fundo, a disputa de “detectar o que é falso” é impossível de vencer. Cada detector que treinamos vira combustível para a próxima falsificação, melhor que a anterior. A aposta que me parece séria inverte a lógica: em vez de provar que algo é mentira, provar o que é verdadeiro. Procedência criptográfica, mídia assinada na origem — é o que propõe o padrão C2PA, apoiado pelas grandes empresas de tecnologia e por fabricantes de câmera — para que qualquer cidadão consiga checar de onde aquele arquivo realmente veio. Saímos do “confie no que você vê” para o “verifique a origem”.
É aqui que o assunto deixa de ser só sobre eleição e passa a tocar o terreno onde eu trabalho. No direito, a pergunta é idêntica. À medida que a IA começa a redigir, resumir e subsidiar decisões em ambientes regulados, o valor deixa de estar em “o modelo respondeu” e passa a estar em “eu consigo provar de onde veio essa resposta, com base em quê, e que ninguém adulterou no caminho”. Confiança verificável está virando o produto. Na Forlex, é exatamente esse o problema que me tira o sono e me anima na mesma medida. A eleição é só o teste de estresse mais visível de algo que toda instituição séria vai enfrentar.
Há uma boa notícia escondida em tudo isso. Os modelos de hoje são os piores que veremos daqui para a frente, o que significa que a assimetria ainda está, por pouco tempo, do lado de quem decidir agir primeiro. Construir os trilhos de confiança, os jurídicos e os técnicos, é tarefa para agora, não para depois do próximo susto. O Brasil começou cedo. Falta combinar de terminar.
Daniel Bichuetti, co-CEO e CTO da Forlex
*Daniel Bichuetti é cofundador, co-CEO e CTO da Forlex, deep tech brasileira especializada em inteligência artificial aplicada ao Direito. A empresa desenvolve a ferramenta oficial de IA da Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) e mantém parcerias estratégicas com AWS e NVIDIA para o desenvolvimento de modelos proprietários voltados a ambientes regulados. O executivo possui MBA em Information Technology Management pela FGV e pós-graduações em Direito Digital e Proteção de Dados (PUCPR) e em Ciência de Dados e Inteligência Artificial (UNINTER).
