Vídeos de candidatos fazendo declarações que jamais deram, áudios com vozes praticamente idênticas 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, diante do risco de manipulação da informação e de disseminação de conteúdos falsos capazes de influenciar o debate público.

Deepfake é uma técnica de produção ou manipulação de conteúdo digital por meio da inteligência artificial, capaz de fazer uma pessoa parecer dizer ou realizar algo que nunca disse ou fez. A tecnologia pode ser aplicada a vídeos, fotografias e áudios, permitindo a reprodução artificial de rostos, a alteração dos movimentos labiais e a clonagem de vozes, com resultados cada vez mais sofisticados e semelhantes aos registros autênticos.

Nos primeiros anos de popularização dos conteúdos produzidos por Inteligência Artificial, determinados erros eram relativamente fáceis de identificar. Mãos com dedos extras, olhos desalinhados, ausência de piscadas e movimentos faciais artificiais tornaram-se alguns dos sinais mais conhecidos. Com a evolução dos modelos de IA, entretanto, a simples procura por esses defeitos já não é suficiente para determinar se uma imagem, um vídeo ou outro material digital é verdadeiro.

Um especialista em IA procurado pelo Blog do Valdemir diz que:

“Os sistemas atuais melhoraram significativamente. Ainda existem sinais que merecem atenção, como pequenas alterações no contorno do rosto durante o movimento, diferenças 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”, explica o especialista.

Os áudios representam um desafio ainda maior para a identificação de falsificações. Sistemas modernos conseguem reproduzir timbre, sotaque e outras características individuais da fala a partir de amostras relativamente curtas da voz original. Alguns elementos podem despertar suspeita, como a ausência de respirações naturais, ritmo e volume excessivamente uniformes, pausas incomuns, entonação incompatível com o conteúdo da mensagem, pronúncia estranha de nomes próprios e mudanças abruptas de volume ou timbre.

O especialista ressalta, contudo, que nenhum desses indícios comprova, isoladamente, que determinado conteúdo é falso. Por isso, a verificação deve começar pela procedência do material.

“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?”, pondera.

Ferramentas acessíveis ao público, como Deepware Scanner e Hive, também podem auxiliar na análise de conteúdos em busca de indícios de manipulação ou geração por Inteligência Artificial. Esses serviços, porém, não devem ser interpretados como uma comprovação definitiva da autenticidade ou falsidade de um material.

“Eles fornecem indícios e probabilidades, não um ‘certificado da verdade’. Diante de um conteúdo polêmico ou muito grave, a regra mais segura continua sendo não compartilhá-lo imediatamente, confirmar sua origem em mais de uma fonte independente e buscar informações em veículos jornalísticos e canais oficiais”, afirma.

Além da crescente sofisticação tecnológica, a velocidade de circulação das informações nas redes sociais representa outro obstáculo. Os algoritmos de recomendação não foram concebidos como ferramentas de verificação de fatos, mas como sistemas destinados a selecionar conteúdos capazes de despertar interesse e manter os usuários nas plataformas. A desinformação, frequentemente baseada em surpresa, medo, indignação ou escândalo, pode gerar elevado engajamento antes que a autenticidade do material seja devidamente apurada.

“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, causando estragos que ultrapassam a barreira do ambiente digital e podem perpetuar-se no mundo real como uma suposta verdade. Criar e publicar uma falsificação pode levar poucos minutos, enquanto realizar uma perícia, confirmar a origem, produzir uma checagem e comunicar essa informação a milhões de pessoas demanda muito mais tempo. Essa assimetria de velocidade impõe uma barreira significativa à contenção desses conteúdos”, alerta.

Para reduzir os riscos durante o período eleitoral, a resposta precisa ocorrer simultaneamente em diferentes frentes, com identificação clara de conteúdos sintéticos, sistemas automáticos de detecção acompanhados de revisão humana, redução temporária da recomendação de materiais suspeitos, mecanismos que dificultem compartilhamentos massivos e canais prioritários para denúncias relacionadas às eleições.

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