--- title: "O que ainda não sabemos" description: "Honestidade intelectual sobre os limites das evidências. O que tem fonte tem fonte; esta página trata das perguntas que ainda não têm resposta." url: https://attentionmachine.org/pt/sintomas/o-que-ainda-nao-sabemos/ lang: pt updated: 2026-10-25 license: "CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)" --- > **Conteúdo em revisão por voluntários** Falantes nativos estão conferindo esta tradução com o original em inglês. [Como traduzimos e como informar um erro (em inglês)](https://attentionmachine.org/en/about/translations/#volunteer-review) # O que ainda não sabemos Toda afirmação factual deste site tem link para a sua fonte. Esta página trata das perguntas que ainda não têm resposta — e de por que isso importa. Os danos documentados nas páginas anteriores estão estabelecidos, têm fontes e, em vários casos, foram reconhecidos pelas próprias plataformas. Mas a máquina da atenção não é estática, e a pesquisa sempre vem atrás da tecnologia. Eis aquilo para o qual ainda não temos evidências suficientes. ## O efeito total do conteúdo gerado por IA nas eleições O ciclo eleitoral de 2024 trouxe o primeiro uso documentado de IA generativa em operações de influência em grande escala. Hoje existe a infraestrutura para produzir perfis falsos convincentes, desinformação sob medida e áudio e vídeo sintéticos a um custo quase zero. Uma pesquisa do Centre for Emerging Technology and Security (CETaS)[^src-cetas-2024] não encontrou evidências conclusivas de que o conteúdo gerado por IA tenha alterado de forma relevante o resultado da eleição de 2024 nos EUA — mas constatou que ele influenciou o debate público, amplificou narrativas nocivas e consolidou a polarização. A eleição presidencial anulada da Romênia[^src-curtea-constitutionala-2024] mostra o que pode vir depois quando se alega que a amplificação algorítmica favoreceu um candidato em um contexto específico — o que foi essa amplificação, e quem pagou por ela, continua contestado. As capacidades estão melhorando mais rápido do que a detecção e a regulação. Vamos atualizar esta página conforme as evidências avançarem. _Fontes para acompanhar:_ EU DisinfoLab; Agência da União Europeia para a Cibersegurança (ENISA); MIT Election Data Science Lab; CETaS (Alan Turing Institute)[^src-cetas-2024]. ## Efeitos de longo prazo no desenvolvimento das crianças A maior parte das pesquisas sobre saúde mental feitas até agora cobre períodos relativamente curtos. Ainda não temos evidências longitudinais sólidas sobre o que crescer com redes sociais no smartphone desde a primeira infância — como estão fazendo as crianças mais novas de hoje — faz com o desenvolvimento cognitivo, a capacidade de atenção e a capacidade de se relacionar ao longo da vida. Pode-se argumentar que esta é a pergunta sem resposta mais importante. Há estudos de coorte em andamento[^src-abcd]; os resultados vão levar anos. > **Estudo longitudinal** > > Um estudo que acompanha as mesmas pessoas por um longo período, medindo-as várias vezes, em vez de tirar um único retrato. É o desenho de pesquisa mais capaz de separar causa e efeito — o feed piora o humor, ou é o humor baixo que leva a rolar a tela? — porque consegue ver o que veio primeiro. O ponto fraco é o tempo: para saber o que as redes sociais na infância fazem ao longo de uma vida, é preciso esperar mais ou menos esse tempo. > > **Fontes** > > - [ABCD Study](https://abcdstudy.org) — Adolescent Brain Cognitive Development, National Institutes of Health dos EUA. _Fontes para acompanhar:_ ABCD Study[^src-abcd] (Adolescent Brain Cognitive Development — o maior estudo de longo prazo sobre o desenvolvimento cerebral de crianças nos EUA); Millennium Cohort Study (Reino Unido). ## Quais recursos causam quais danos Em geral, as pesquisas tratam o “uso de redes sociais” como uma categoria só. Mas um adolescente que usa o Instagram para compartilhar fotos com os amigos está fazendo algo bem diferente de um adolescente que rola passivamente um feed personalizado. Ainda não temos evidências suficientes para dizer com precisão quais recursos — rolagem infinita, recomendação algorítmica, contagem de curtidas, notificações push — estão por trás de quais danos, e a partir de que nível de uso. Também sabemos que os efeitos são específicos de cada pessoa: o mesmo recurso ajuda uma pessoa e prejudica outra[^src-valkenburg-2021]. Isso importa tanto para a regulação quanto para uma reforma do design. > **Efeitos específicos de cada pessoa (person-specific effects)** > > A constatação de que as médias escondem realidades individuais opostas: um recurso que melhora o humor de uma pessoa piora o de outra, de modo que a média da população pode ficar perto de zero enquanto danos e benefícios reais são grandes, mas se anulam. O trabalho de Valkenburg argumenta que é por isso que o debate sobre o “efeito médio pequeno” pode enganar — muitas vezes a pergunta certa é _para quem_, em que condições, e não _quanto, em média_. > > **Fontes** > > - Valkenburg, P.M., Beyens, I., Pouwels, J.L., van Driel, I.I. & Keijsers, L. (2021), [_Social Media Use and Adolescents' Self-Esteem: Heading for a Person-Specific Media Effects Paradigm_](https://doi.org/10.1093/joc/jqaa039), Journal of Communication 71(1). _Fontes para acompanhar:_ Center for Humane Technology; o laboratório da professora Patti Valkenburg na Universidade de Amsterdã[^src-valkenburg-2021] — ela é uma das principais pesquisadoras europeias sobre os efeitos das redes sociais específicos de cada pessoa. ## Efeitos fora das democracias ocidentais A maior parte das pesquisas citadas neste site vem dos EUA, do Reino Unido e da UE. A máquina da atenção opera em todos os países com acesso à internet. Os danos em Mianmar[^src-independent-fact-finding-2018] e na Etiópia[^src-amnesty-international-2023] estão documentados. O que está acontecendo no Brasil, na Índia, na Indonésia e na Nigéria — países com populações enormes nas redes sociais e contextos culturais diferentes — é muito menos estudado na pesquisa em inglês em que este site se apoia. _Fontes para acompanhar:_ Reuters Institute Digital News Report[^src-reuters-institute-2025] (anual, mais de 40 países); Global Voices. ## Companheiros de IA Produtos de IA conversacional feitos para manter relações pessoais contínuas são uma categoria à parte. O incentivo comercial é próximo ao das redes sociais — otimizar para o engagement e para o uso recorrente —, mesmo quando o dinheiro vem de assinaturas, e não de publicidade. As evidências sobre os efeitos — na solidão, no desenvolvimento social, na dependência emocional e na tomada de decisões — são escassas. Ainda não sabemos se os danos são comparáveis aos das redes sociais. A infraestrutura é a mesma; a experiência é qualitativamente diferente. _Fontes para acompanhar:_ Oxford Internet Institute; Center for AI Safety. ## Por que isso importa A distância entre o que as evidências mostram e o que a tecnologia já está fazendo é a lacuna da governança. As leis andam devagar. A pesquisa leva tempo. As plataformas andam rápido. Esta página será atualizada conforme as evidências avançarem. **Como sabemos o que não sabemos — por que a pesquisa fica para trás, e como lidamos com isso** Dois fatos estruturais mantêm as evidências atrás da tecnologia. Primeiro, os desenhos de pesquisa mais sólidos são os mais lentos: uma coorte longitudinal capaz de responder à questão do desenvolvimento precisa acompanhar crianças por anos, e até lá as plataformas já mudaram. Segundo, a principal medida de exposição da área — o “tempo de tela” ou o “uso de redes sociais” informado pelos próprios participantes — é grosseira: coloca no mesmo saco uma chamada de vídeo com os avós e duas horas de rolagem passiva. Uma medição grosseira encolhe e borra os efeitos medidos, seja lá o que esteja realmente acontecendo. **Como este site lida com essa lacuna.** Marcamos os danos estabelecidos como estabelecidos, as afirmações causais contestadas como contestadas e as incógnitas genuínas — esta página — como incógnitas, sem arredondar nenhuma delas para cima. Reconhecer os limites não é uma fraqueza do argumento; é o que torna o resto dele confiável. Preferimos afirmar de menos e poder ser verificados a afirmar demais e ser refutados por um detalhe. ## Fontes [^src-cetas-2024]: [CETaS (Alan Turing Institute), _AI-Enabled Influence Operations: Safeguarding Future Elections_](https://cetas.turing.ac.uk/publications/ai-enabled-influence-operations-safeguarding-future-elections) (2024). [^src-abcd]: [ABCD Study](https://abcdstudy.org) (National Institutes of Health dos EUA). [^src-valkenburg-2021]: Valkenburg, P.M. et al. (2021), [_Social Media Use and Adolescents' Self-Esteem: Heading for a Person-Specific Media Effects Paradigm_](https://doi.org/10.1093/joc/jqaa039), Journal of Communication 71(1) — Universidade de Amsterdã. [^src-reuters-institute-2025]: [Reuters Institute — Digital News Report 2025](https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2025). [^src-curtea-constitutionala-2024]: Curtea Constituțională a României (6 de dezembro de 2024), [_Hotărârea nr. 32_](https://www.ccr.ro/wp-content/uploads/2024/12/Hotarare_32_2024.pdf) — a decisão unânime que anulou todo o processo eleitoral presidencial; Tribunal Europeu dos Direitos Humanos (11 de fevereiro de 2025), [_Georgescu v. Romania_](https://hudoc.echr.coe.int/eng?i=001-242417) (nº 37327/24) — a queixa do candidato contra a anulação, declarada inadmissível. [^src-independent-fact-finding-2018]: [UN Independent Fact-Finding Mission on Myanmar](https://www.ohchr.org/en/hr-bodies/hrc/myanmar-ffm/index) (2018) — A/HRC/39/64. [^src-amnesty-international-2023]: Amnesty International (31 de outubro de 2023), [_'A death sentence for my father': Meta's contribution to human rights abuses in northern Ethiopia_](https://www.amnesty.org/en/documents/afr25/7292/2023/en/) (AFR 25/7292/2023). [O que você pode fazer →](https://attentionmachine.org/pt/informe-se/o-que-fazer/)\ [Leis & regulação →](https://attentionmachine.org/pt/leis/)\ [Sim, mas… →](https://attentionmachine.org/pt/objecoes/) --- Parte do conteúdo deste site foi criada com o auxílio de ferramentas de IA e pode conter erros. [Como usamos IA →](https://attentionmachine.org/pt/sobre/como-usamos-ia/)