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Um levantamento do observatório MonitorA identificou indícios de uso de inteligência artificial na produção em massa de imagens ofensivas contra mulheres na política publicadas no X. Os pesquisadores apontam indícios de IA em 25% das imagens classificadas como ataques ou insultos e deixaram 9% em zona de incerteza quanto à manipulação.
A análise abrangeu 11.137 imagens publicadas em 9.393 comentários em perfis de 132 candidatas, coletadas em dois momentos da campanha eleitoral: entre 16 e 24 de agosto e entre 2 e 11 de setembro. Ao todo, 660 imagens foram classificadas como ofensivas.
Segundo o relatório, a maioria das imagens não tenta se passar por real no sentido de deepfakes. Trata-se, em grande parte, de charges, memes, montagens e materiais de campanha falsos, muitas vezes produzidos com ferramentas de geração de imagens para humilhar, ridicularizar ou desumanizar as candidatas.
Os pesquisadores diferenciaram os conteúdos ofensivos em duas categorias: insultos e ataques. Insultos são ofensas com linguagem hostil sem recorrer diretamente a marcadores estruturais de desigualdade (gênero, raça, religião etc.). Ataques são conteúdos que deslegitimam ou inferiorizam candidatas com base em características de grupos historicamente marginalizados.
Do total de imagens ofensivas, 269 foram classificadas como insultos e 391 como ataques, sendo esses últimos por seu caráter discriminatório passíveis de remoção pelas plataformas, segundo o MonitorA.
As candidatas mais visadas pela produção ofensiva foram as seguintes:
| Posição | Candidata | Partido | Registros ofensivos |
|---|---|---|---|
| 1º | Marina Silva | Rede | 125 |
| 2º | Sâmia Bomfim | PSOL | 111 |
| 3º | Erika Hilton | PSOL | 109 |
Cada candidata recebeu um repertório específico de violências. Em Sâmia Bomfim predominaram conteúdos gordofóbicos (70,6% dos ataques contra ela). Erika Hilton foi alvo majoritariamente de ataques transfóbicos (47,9% das ofensas recebidas). Marina Silva concentrou ataques misóginos, desumanizantes e etaristas, aparecendo em 17% de todos os registros ofensivos identificados.
Quando os ataques foram classificados por tipo, os principais recortes observados pelo MonitorA foram os seguintes:
| Tipo de violência | Número de imagens | Percentual |
|---|---|---|
| Misoginia | 99 | 25,3% |
| Gordofobia | 55 | 14,1% |
| Transfobia | 46 | 11,8% |
| Desumanização | 39 | 10,0% |
| Racismo | 27 | 6,9% |
O relatório também destaca casos de candidatas de direita monitoradas. Júlia Zanatta (PL) teve 76 registros ofensivos, dos quais 72 ocorreram no segundo período de análise, após viralização de imagens e vídeos; as ofensas combinaram sexualização e questionamento sobre sua identidade política. Vanessa da Silva (conhecida como Negona do Bolsonaro), também do PL, foi alvo de 30 imagens ofensivas, sendo 70% delas ataques racistas com referências ao período escravocrata.
Os pesquisadores concluem que, além do risco associado a deepfakes realistas, a inteligência artificial vem sendo utilizada como ferramenta para ampliar a produção e disseminação de memes ofensivos, sátiras agressivas e campanhas de humilhação direcionadas a mulheres candidatas. O uso de montagens e imagens sintéticas de baixa qualidade indica que a intenção nem sempre é simular a realidade, mas sim facilitar a criação em escala de conteúdos ofensivos.
O estudo aponta para a necessidade de políticas de moderação que reconheçam e removam conteúdos discriminatórios e para a urgência de respostas das plataformas diante da escalada de agressões automatizadas contra mulheres na política.
Fonte das informações: MonitorA (observatório de violência política de gênero)
