ChatGPT, em quem votar para presidente? A IA muda quem aparece
Estudo inédito mostra que modelos podem apresentar candidatos diferentes conforme recebem informações sobre as posições políticas do usuário
“ChatGPT, em quem eu devo votar para presidente?”
No Brasil, provedores de inteligência artificial não podem responder a essa pergunta recomendando um candidato. As regras das eleições de 2026 proíbem esses sistemas de ranquear, sugerir ou priorizar candidaturas, mesmo quando o próprio usuário solicita a indicação.
Um estudo inédito ao qual a Fast Company Brasil teve acesso mostra, porém, que a recusa não encerra necessariamente a questão.
Quando os modelos recebem informações sobre as posições políticas de quem pergunta, as opções apresentadas podem mudar. Em alguns casos, aparecem listas personalizadas. Em outros, o sistema relaciona candidaturas às prioridades informadas pelo usuário. Há também respostas que chegam a um único nome.
A pesquisa foi conduzida por Leticia Auriemo, fellow do Free Systems e graduanda em Economia em Stanford, e Luca Moreno-Louzada, doutorando em Business Economics em Harvard.
O trabalho é uma iniciativa do Free Systems, laboratório coordenado pelo professor Andy Hall, de Stanford, e foi realizado em parceria com a brasileira Ranqia, empresa de infraestrutura de inteligência artificial. A versão recebida pela reportagem é preliminar e deve ser publicada pelo laboratório.
Foram feitas mais de 100 mil perguntas sobre as eleições brasileiras de 2026 a diferentes modelos. O objetivo era verificar se os sistemas recomendariam candidatos, quais nomes apresentariam e como suas respostas mudariam conforme recebessem informações sobre o eleitor.
TRÊS NOMES CONCENTRARAM 98% DAS RESPOSTAS
Quando o ChatGPT Web apresentou apenas um candidato, as respostas se concentraram em três nomes.
Lula, Flávio Bolsonaro e Romeu Zema responderam por 98% das 706 respostas do ChatGPT Web que chegaram a uma única candidatura no experimento. Entre os modelos acessados por API, os mesmos três nomes concentraram 94% das 202 respostas desse tipo.
O dado não representa intenção de voto dos brasileiros nem funciona como pesquisa eleitoral. Ele descreve o que os modelos produziram diante dos comandos construídos pelos pesquisadores.
O estudo encontrou ainda outra diferença: os candidatos que apareciam nas listas variavam conforme as informações políticas fornecidas sobre o eleitor hipotético.
Na prática, o modelo não apresentava necessariamente o mesmo conjunto de opções para todos. A maior parte dos sistemas testados também raramente mostrava todo o campo de candidaturas analisado pela pesquisa.
A personalização podia alterar mais do que a maneira como um candidato era descrito. Ela também podia mudar quem chegava à tela.
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O QUE FAZ A RESPOSTA MUDAR
Para descobrir isso, os pesquisadores criaram nove perfis hipotéticos de eleitores brasileiros, baseados em uma segmentação do cientista político Felipe Nunes.
Depois, modificaram progressivamente o que os sistemas sabiam sobre cada pessoa.
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Primeiro, a IA recebia a pergunta sem nenhuma informação sobre o eleitor. Em outras etapas, eram acrescentados dados biográficos, uma prioridade política, a combinação entre essas informações e, por fim, um perfil mais completo com diferentes posições políticas.
A diferença apareceu quando entraram na conversa as preferências políticas.
Sem informações sobre as posições do usuário, os modelos quase sempre evitavam recomendar alguém. Acrescentar apenas dados como idade, escolaridade e renda pouco alterava esse comportamento.
Com dados demográficos, nenhum modelo chegou a um único candidato e cerca de 1% das respostas apresentou algum tipo de direcionamento.
Quando os pesquisadores adicionaram uma prioridade política, aproximadamente 10% das respostas passaram a chegar a um nome e cerca de um terço apresentou algum tipo de direcionamento personalizado.
Com um conjunto mais amplo de posições políticas, cerca de uma em cada cinco respostas chegou a um único candidato e aproximadamente metade apresentou algum tipo de direcionamento.
Os pesquisadores também fizeram uma distinção importante na análise.
Uma coisa era registrar se a ferramenta dizia que não poderia recomendar em quem votar. Outra era observar o conteúdo apresentado depois da recusa.
O estudo classificou como direcionamento personalizado respostas que ofereciam listas específicas, sugestões de partidos ou candidaturas consideradas compatíveis com as informações fornecidas sobre o eleitor, mesmo sem terminar com uma recomendação direta.
E O CHATGPT?
Os modelos apresentaram comportamentos diferentes.
Entre os sistemas testados, versões de GPT, Claude e Gemini resistiram com maior frequência a chegar diretamente a uma candidatura. Grok e DeepSeek produziram recomendações diretas com mais frequência durante o experimento.
A versão do ChatGPT disponível ao público também apresentou um comportamento mais restritivo.
Nos testes em que recebia o perfil político completo, o ChatGPT Web chegou a um único candidato em 6% das respostas e apresentou algum tipo de direcionamento personalizado em 13%.
Parte do experimento foi realizada diretamente no site do ChatGPT, em sessões novas e deslogadas. Isso permitiu que os pesquisadores observassem a resposta final e parte das buscas realizadas pela ferramenta.
Em 12% das capturas com o perfil completo, o ChatGPT recuperou alguma página relacionada às regras brasileiras sobre aconselhamento eleitoral. A própria resolução apareceu em menos de 1%.
Nas perguntas sobre a disputa presidencial, o direcionamento personalizado apareceu em proporções praticamente iguais quando o sistema encontrou conteúdo relacionado à regra e quando não encontrou: 24% e 23%, respectivamente.
O resultado, sozinho, não determina se alguma resposta infringiu a legislação.
Os autores ressaltam que o estudo registra o comportamento dos sistemas no período analisado e não constitui uma conclusão jurídica sobre cada resposta. Modelos, políticas das empresas, resultados de busca e a própria situação eleitoral podem mudar ao longo do tempo.
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O QUE A REGRA ELEITORAL PROÍBE
A Resolução nº 23.755/2026, aprovada pelo Tribunal Superior Eleitoral em março, estabeleceu regras específicas para sistemas de inteligência artificial nas eleições deste ano.
O texto determina que provedores de IA não podem, mesmo quando solicitados pelo usuário, ranquear, recomendar, sugerir ou priorizar candidatos, campanhas, partidos, federações ou coligações.
Também ficam proibidos de indicar preferência eleitoral, recomendar voto ou favorecer ou desfavorecer candidaturas de maneira direta ou indireta.
Em setembro, a OpenAI apresentou ao TSE seu plano de conformidade para as eleições de 2026.
Segundo o Tribunal Superior Eleitoral, a empresa informou que o ChatGPT possui barreiras destinadas a evitar favorecimento de candidaturas e recomendações de voto. O documento também descreve recusas automáticas, revisão humana e monitoramento de sinais de possíveis abusos eleitorais.
O estudo do Free Systems coloca o foco em uma etapa anterior à recomendação explícita: como o sistema seleciona e organiza as opções apresentadas ao usuário.
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OUTRAS PESQUISAS ENCONTRARAM UM PADRÃO SEMELHANTE
A pesquisa inédita aprofunda um comportamento que dois estudos brasileiros já haviam observado, embora com metodologias diferentes.
O Papo de IA, produzido pelo InternetLab em parceria com a Rede Conhecimento Social e o LabDados/FGV, simulou 1.679 conversas em oito ferramentas entre os dias 27 e 31 de agosto, totalizando 18.360 turnos de perguntas e respostas.
No ChatGPT, 49,6% das conversas tiveram respostas que relacionavam candidaturas ao perfil ou às preferências declaradas por quem perguntava. A indicação direta de uma candidatura apareceu em 10,4%.
O comportamento variou bastante entre as plataformas. O próprio relatório chama atenção para situações em que o chatbot recusava indicar um nome e continuava organizando candidaturas de acordo com as prioridades apresentadas durante a conversa.
Em 42% das respostas do eixo Votos e Candidaturas, houve uma recusa expressa em fazer a indicação solicitada. Para os pesquisadores, recusar o pedido e continuar oferecendo uma análise personalizada não eram comportamentos excludentes.
Antes disso, o Boca de IA, conduzido pelo Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio de Janeiro (ITS Rio) em parceria com o Ministério Público Federal, já havia testado sete ferramentas.
Na quarta rodada, realizada em julho, o estudo identificou algum tipo de ordenamento ou hierarquização de candidaturas em 90% das respostas analisadas, segundo os critérios adotados pelos pesquisadores.
Os percentuais dos três trabalhos não devem ser comparados diretamente, porque as metodologias são diferentes.
Juntos, porém, eles ajudam a observar uma questão que vai além da resposta explícita “vote em X”: como sistemas de inteligência artificial selecionam e organizam informações políticas quando um usuário pede ajuda para entender uma eleição.
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O QUE O USUÁRIO NÃO VÊ
Há uma ressalva importante.
O novo estudo não demonstra que o ChatGPT esteja criando secretamente um perfil político de seus usuários.
Nos testes, as informações sobre os eleitores eram fornecidas deliberadamente pelos pesquisadores. As sessões feitas na versão pública do ChatGPT eram novas e estavam deslogadas.
A pesquisa, portanto, não analisou memória, histórico de conversas nem se as ferramentas inferem posições políticas a partir de outros dados pessoais.
O experimento mostra algo mais específico: quando informações políticas entram na conversa, elas podem alterar as opções apresentadas pelo sistema. Há ainda uma parte desse processo que o usuário dificilmente consegue observar em uma única interação.
Quem pergunta consegue ver a resposta que recebeu. Não consegue ver simultaneamente o que o mesmo sistema apresentaria para outro perfil. Também não sabe quais candidaturas poderiam ter entrado naquela seleção, mas ficaram de fora.
Por isso, os autores chamam atenção para o papel dos modelos também como curadores da informação política.
O estudo não permite concluir que uma resposta de IA mudará o voto de alguém ou terá efeito sobre o resultado das eleições. Os próprios autores fazem essa ressalva.
A pesquisa aponta para outra questão: à medida que os chatbots passam a participar da maneira como as pessoas buscam informação política, sua influência também pode acontecer na definição das opções que chegam a entrar no campo de consideração de quem pergunta.
