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Side-by-side illustration of a human brain and an electronic circuit board connected in the center

Um professor universitário suspeitou da utilização de IA num teste e decidiu contra-atacar

(Susan Svrluga, in Público, 16/07/2026)

Side-by-side illustration of a human brain and an electronic circuit board connected in the center

(Publico estes dois textos pela sua atualidade. Uma revelação dos perigos e armadilhas do mundo que estamos a criar, com a introdução da IA a subjugar a racionalidade humana.

Estátua de Sal, 18/07/2026)

Um professor da Universidade Brown suspeitou que os alunos recorreram à IA após um exame feito em casa ter notas muito acima do habitual.

Roberto Serrano ficou chocado quando viu os resultados do exame intermédio da sua disciplina de economia matemática avançada na Universidade Brown no semestre passado: a média foi de 96, quando, no passado, tinha variado entre os 60 e os 80. Quase metade dos estudantes este ano obteve uma pontuação perfeita de 100.

Quando Serrano e os seus assistentes puseram um grande modelo de linguagem, o ChatGPT, a fazer o exame, este apresentou um processo estranho e rebuscado para resolver um dos problemas, em vez de uma demonstração directa e simples. O mesmo aconteceu com muitos estudantes.

Roberto Serrano decidiu, depois do tiroteio mortal na universidade em Dezembro, permitir que os alunos fizessem a prova em casa pela primeira vez. E acabou por descobrir que estes resultados já não podem ser considerados fiáveis para medir a aprendizagem dos estudantes, mesmo numa universidade de elite, da chamada Ivy League, as mais respeitadas dos Estados Unidos.

“Penso que é basicamente impossível”, disse Serrano, “encontrar uma explicação alternativa que explique os dados para além de terem copiado em massa.”

Os resultados da disciplina de Serrano mostram que o ensino superior continua a debater-se com uma questão muito básica: à medida que os alunos se tornam melhores a utilizar inteligência artificial, como podem os docentes garantir que os estudantes estão realmente a aprender?

Quando o ChatGPT foi lançado, em 2022, alguns educadores recearam que os estudantes o utilizassem para fazer batota, mas outros acharam que os grandes modelos de linguagem (LLMs, do inglês Large Language Models) não conseguiam escrever ensaios convincentes nem resolver problemas matemáticos difíceis. Agora conseguem.

E novos dispositivos estão a tornar mais difícil avaliar os estudantes. Existem calculadoras de aspecto inocente com câmaras e IA generativa. (“Fotografa. Resolve. Feito.” é o slogan de um desses dispositivos.) Óculos com câmaras e IA incorporadas podem fornecer respostas durante os testes sem que os professores façam a mínima ideia de que isso está a acontecer.

“A realidade é que os estudantes vão utilizar IA, quer os professores saibam disso ou não”, diz Laurent Lessard, professor associado de engenharia mecânica e industrial na Universidade Northeastern. Lessard, que fez parte de um grupo de trabalho sobre IA — algo que muitas universidades têm —, defende que a tecnologia está a evoluir tão depressa que os professores têm de se adaptar rapidamente ou deixarão de compreender as suas capacidades e a forma como os estudantes a utilizam.

Lessard diz que a IA conseguiria completar uma cadeira universitária semestral em cerca de duas horas.

De muitas formas, as universidades estão a adoptar a IA, com investigadores a utilizá-la para potenciar o seu trabalho em algumas áreas, docentes a desenvolver aplicações de tutoria para ajudar os estudantes a lidar com problemas difíceis, e responsáveis universitários a criar disciplinas e cursos relacionados com IA para preparar os estudantes para um mercado de trabalho em rápida mudança.

Mas o problema mantém-se: para os estudantes que sabem que podem conseguir uma nota melhor se utilizarem um LLM e que sabem que irão competir por empregos e admissões com colegas que o utilizam, o incentivo para recorrer a uma ferramenta tão rápida e fácil pode ser muito forte, diz Lessard; é por isso que tantos docentes estão a tentar repensar a forma como ensinam, como avaliam e o que classificam.

Algumas universidades estão a recuperar, ou a ponderar recuperar, práticas tradicionais, como os exames supervisionados e os exames orais. As universidades de Stanford e Princeton começaram este ano a permitir e, no caso de Princeton, a exigir exames monitorizados por software, apesar dos seus códigos de honra.

A Faculdade de Direito da Universidade de Chicago está a testar a proibição de dispositivos nas salas de aula das disciplinas obrigatórias do primeiro ano. E alguns professores deixaram de atribuir, ou de classificar, trabalhos de casa; passaram a dar mais importância ao processo de aprendizagem do que ao produto final; e aumentaram o tempo dedicado às discussões presenciais.

A maioria dos adolescentes, 59%, considera que utilizar IA para copiar é uma ocorrência normal na sua escola, de acordo com um relatório de Fevereiro do Pew Research Center. Especialistas afirmam que a utilização de IA entre estudantes universitários é generalizada.

Na Universidade Brown, uma comissão que estudou a utilização da IA durante grande parte deste ano lectivo divulgou, na semana passada, um relatório que recomendava várias alterações, incluindo a revisão dos regulamentos académicos para garantir que a integridade académica continua a ser um princípio fundamental.

A universidade está a investigar o que aconteceu na disciplina de Serrano. “Brown trata todas as alegações de integridade académica com a máxima seriedade”, afirmou Brian Clark, porta-voz da universidade.

Serrano, professor de economia, sabe que aprender pode ser uma luta: aos 17 anos, enquanto crescia em Madrid, começou a perder a visão. Chegou a ponderar não continuar os estudos. Em vez disso, aprendeu a usar uma bengala e a ler Braille. Na universidade, o pai ajudava-o a reconstituir os apontamentos que tinha rabiscado nas aulas para que Serrano os pudesse transcrever para Braille. Depois de concluir o doutoramento na Universidade de Harvard, começou a leccionar na Brown.

Muitas pessoas enfrentam circunstâncias muito mais difíceis, considera, mas “isso deu-me claramente a ideia de que aprender e ter sucesso não acontecem sem esforço”.

Serrano ficou surpreendido quando 86 estudantes se inscreveram na sua disciplina este ano, cerca de três vezes mais do que o número habitual. Agora pergunta-se se isso aconteceu porque o programa da disciplina deixava claro que o exame intermédio e o exame final seriam realizados em casa.

Após o exame intermédio, Serrano disse à turma que parecia ter havido fraude generalizada, apesar de os estudantes terem assinado uma declaração de integridade académica ao realizarem a prova. A resposta foi o silêncio, conta.

Também lhes disse que lhes daria uma oportunidade para lhe provarem que estava errado. Depois de alterar o exame final para uma prova presencial de três horas, 27 estudantes desistiram da disciplina. Vinte e dois deles tinham obtido uma pontuação perfeita de 100 no exame intermédio.

A média do exame final foi de 48,6.

Perante os resultados, disse à turma que anulava o exame intermédio. E perguntou-lhes, se optaram por utilizar IA num exame: “Porque estão aqui? Porque estão a frequentar uma universidade?”

A boa notícia, diz Serrano, foi que continuou a ter um grupo muito forte de estudantes que demonstrou um bom domínio da matéria no exame final. A nota mais alta no exame final foi 95. Esse estudante também tinha obtido 95 no exame intermédio.

Depois de contar a sua história ao jornal El País, recebeu mensagens de centenas de pessoas, de todo o tipo de escolas, a maioria confirmando a sua convicção de que a preocupação com a IA na sala de aula é generalizada. Sempre existiu fraude no meio académico, e as novas tecnologias trouxeram frequentemente novos desafios.

Mas a IA, nas suas várias formas, surgiu tão subitamente — como um tsunami, disse ele — que apanhou os educadores desprevenidos, não apenas para impedir a batota, mas também para avaliar se os estudantes estão realmente a aprender.

Agora estão a responder, diz. “Com pessoas suficientes a pensar sobre isto, acabaremos todos por encontrar soluções melhores.”

Um exclusivo PÚBLICO/Washington Post

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Consegue distinguir uma canção feita por IA de uma criada por humanos

(Pedro Rios, in Público, 16/07/2026)

Foi há apenas três anos: Heart on my sleeve dava-nos um dueto entre Drake e The Weeknd. Duas megaestrelas juntas, um acontecimento pop. Acontece que nem Drake nem The Weeknd andavam realmente por ali: a façanha fora concebida com ajuda da inteligência artificial (IA). Foi uma das primeiras demonstrações de grande impacto público do poder da IA na geração de música. Nos meses e anos seguintes, tivemos, por exemplo, folk-rock impecavelmente sintetizado, sem qualquer guitarra real, tudo simulado, emulado, congeminado pela IA — eram os Velvet Sundown, talvez já não se lembre deles.

Agora, a indústria da música alia-se à indústria da IA à qual em tempos mostrou os dentes: há notícias de contratos milionários com designers de música feita com IA e com serviços de geração de música, como o popular Suno.

“Esta é, sem dúvida, uma das transformações mais rápidas que a indústria da música alguma vez viveu”, diz Kristin Robinson, jornalista da Billboard que tem acompanhado o tema. “Também acho que é uma transformação com mais consequências do que outras que já vimos.”

Daniel Dias (texto) e Gabriela Pedro (ilustração e infografia) radiografaram esta revolução em curso. E fizeram perguntas. A música gerada por inteligência artificial está em todo o lado. Como lidar com ela num meio que já era precário para os artistas? A que soará a música do futuro? Que ouvintes seremos nós?

“Muitas pessoas dizem que não querem ouvir nada que tenha sido conspurcado por IA”, diz ao Ípsilon a artista de carne e osso Holly Herndon. “Mas a rádio já está, hoje, cheia de música que é gerada artificialmente e depois regravada. Vai ser muito difícil diferenciar entre o que foi e o que não foi tocado por IA.” Um estudo indica que 97% dos ouvintes não conseguem perceber as diferenças.

“A diferença que tenho visto nestes últimos anos é inacreditável. Hoje olho para o Royal e é outra companhia. Toda a diversidade só a beneficiou. Quando estamos num ambiente muito igual, tudo parece sempre o mesmo. Quando são introduzidos novos corpos, ideias e energias, o ballet renova-se”, diz Marcelino Sambé, português, negro, bailarino principal do prestigiadíssimo Royal Ballet de Londres. Volta a Portugal para dançar num programa em Seteais que junta experiência e futuro. 

Do Irão ao Sudão, da Argélia a França, os filmes no programa do Curtas Vila do Conde falam com o mundo. Desta sexta-feira até ao dia 26, a 34.º edição do festival celebra o cinema em toda a sua variedade. Uma das vertentes da programação, sob o signo do cineasta iraniano Mohammad Rasoulof, que estará no festival, fala de resistência e espaço. 

O Canto das Árvores Esquecidas é “uma obra ardente, revoltada contra as inevitabilidades da sociedade de onde emana, fogosa e franca na exposição da infância, dores e culpa, e intimidade”, elogia Vasco Câmara.​ “Provavelmente não farei filmes tão bons como os clássicos indianos, mas farei sempre third world cinema, com as coisas que experimentei”, disse-lhe a realizadora Anuparna Roy.

Em O Cume, um dos momentos altos da recta final do Festival de Almada, Christoph Marthaler desmonta com “o seu prodigioso sentido do absurdo a coreografia e a cacofonia dos retiros onde as elites decidem a vida dos demais. Uma alegoria enigmática — mas urgente”, escreve Inês Nadais, que conversou com o encenador suíço. Já Gonçalo Frota falou com Christian Benedetti sobre a sua Gaivota — na qual os velhos querem matar os novos.

Nascida em Coimbra há 30 anos, a Lux Records revelou-nos Belle Chase Hotel, Legendary Tigerman, Sean Riley & The Slowriders e outros nomes essenciais da música portuguesa. Não há segredos: laços de proximidade e acção independente. Mário Lopes esteve à conversa com Rui Ferreira, o faz-tudo da Lux.

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Vexames Nacionais​

(Raquel Varela, in Jornal Maio, 09/07/2026)

Partiu das redes sociais e de professores e intelectuais públicos – e não dos media do Estado ou empresariais – a avalanche de testemunhos de professores, com o ministro a negar os erros clamorosos dos exames.  Quando a situação se tornou impossível de esconder, a comunicação política encontrou o seu spin: o “problema foi ser feito à pressa”, “não testaram antes”, é preciso apurar “responsabilidades”, “comissões de inquérito”. Estas declarações demonstram a distância com a realidade das escolas. Para milhares de professores, que tornaram pública a sua opinião, não se trata de fazer bem a digitalização, mas de parar este delírio, não se trata de fazer exames, mas de reconstruir o sentido da educação. A crise da IA desvelou a crise sistémica da escola, esmagada entre as pedagogias pós-modernas e o neoliberalismo tecnocrático.

Raquel Varela

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O cenário é surreal. Caixotes de papel amontoam-se na periferia da solarenga Lisboa. Lá dentro, 300 mil exames para serem digitalizados, numa plataforma que não acerta a primeira página com a segunda, convoca matemáticos para corrigir exames de línguas, e apaga respostas, fazendo aparecer ao lado dezenas de novas, mal o professor-classificador desliga o ecrã. O Governo diz não tornar pública toda a cadeia de lucro, dos bancos de investimento, das big techs, detentoras da memória destes dados, às empresas executoras, mas afirma, à luz do dia, estar a “monitorizar a velocidade” dos classificadores. 

Nem os Monty Python conseguiriam inventar uma palhaçada idêntica. A credibilidade está ferida, é irreversível. Não se questiona – nem da parte da maioria dos sindicatos e partidos – o sentido de fazer um exame, a metrificação da avaliação, a (pasme-se) divisão da classificação do exame em itens (um professor não classifica todo o exame, mas cada professor classifica partes, para assim monitorizar a velocidade e dividir parcelas entre os mais rápidos); nem o facto de o professor não corrigir, apenas classificar (como pode um aluno aceitar ter uma nota sem que lhe expliquem os erros?) e claro, a  monitorização, uma forma de controlo digital sobre o próprio corpo – literalmente, o corpo docente. Quanto tempo, onde e como ficou cada docente em cada resposta, para assim a IA calcular quanto tempo a máquina em breve precisará para fazer o mesmo. O Governo e a UE fizeram dos nossos professores e filhos – com o dinheiro que destinamos a educação coletiva de qualidade – ratos de laboratório do lucro dos acionistas da IA. 

Desvela-se a realidade crua das classes dirigentes – as mesmas que colocam os filhos em colégios suíços, onde esta tecnologia é proibida e a manhã começa com trinta minutos de silêncio, meditação, seguida da leitura de obras filosóficas clássicas e termina com uma subida à montanha para conhecer a natureza. Uma aparência de algo semelhante, mais mixuruca, já existe hoje em alguns colégios de elite em Portugal, uma vez que a maioria do privado aderiu também à digitalização.

A IA, nem inteligente nem artificial, tem trabalho humano massivo por detrás (na entrega de dados na forma de respostas a exames, na classificação dos mesmos, e na digitalização braçal destes). Tudo pago pelos trabalhadores portugueses na forma de impostos que deveriam ser destinados a educar os filhos. Educá-los no melhor conhecimento histórico e filosófico, matemática, física, línguas e literatura, artes. 

Nada disso: apenas testes de cruzes, simplificados, para a IA compreender o comando e a resposta, que é uma resposta padrão para ser processada por algoritmos. Alunos a ser treinados para a automação, uma nova era de “desantropormofização”, ou seja, desumanização em massa – a máquina engole o homem. 

Portugal, é preciso dizê-lo sem meias palavras, foi o rato de laboratório da IA europeia ao abrigo do PRR, um empréstimo pago pelos Portugueses, anunciado como uma dádiva para combater a crise da Covid, mas de facto empréstimo, com juros, para a transição verde – que o digam em Boticas ou no Fundão –, transição digital dos serviços públicos e investimento em “segurança e defesa”, ou seja, guerra.

Em resposta à concorrência e guerras de Trump e ao enfrentamento mundial com outras potências, como a China e a Rússia, a UE delimitou, no mesmo discurso de Von der Leyen, a guerra e a educação digital. Como um campo único. De aposta do dinheiro público, ao lado do mega-financiamento a projetos de painéis solares e eólicas, que destroem campos agrícolas e o acesso a uma alimentação de qualidade. 

A pandemia de Covid não serviu para propor o regresso a uma saúde pública coletiva, com gestão democrática e quebra de patentes e investigação – em segurança –, sujeita a critérios científicos e clínicos transparentes. A crise foi usada não para parar e pensar, mas para avançar com o manicómio digital.

O avanço delirante do “ensino” online, da “saúde” online, dos contratos obscuros com farmacêuticas, e do Estado de exceção, da supressão de direitos. O super-homem deus da máquina, precisa de um super-Estado de exceção – até o Papa o percebeu, preocupado com que a religião cristã seja suprimida pela nova religião, a IA. 

Da crise da Covid a burguesia europeia fez uma oportunidade: impor a IA, que todos odeiam e ninguém quer (segundo todas as sondagens realizadas, mais de 60 a 70% da população questiona a IA, os serviços online, a perda de sentido do trabalho, repetitivo). Os estudos da neurobiologia e da psicologia (mesmo da que é dominante, a comportamental) e até os inquéritos da OCDE confirmam: quem mais usa a IA usa menos o cérebro, é mais infeliz, tem mais problemas de saúde. Um desastre, um abismo. 

Um abandono das crianças e jovens, pelos quais somos responsáveis como adultos, foi feito com o cumprimento escrupuloso da digitalização – agora os alunos são obrigados a produzir lucro, trabalho infantil, no lugar que um dia sonhou tirá-los do trabalho infantil, a escola. Fazem produção de dados e são dadores involuntários de corpo e alma (o seu cérebro) à experimentação tecnológica do desemprego, da guerra e da vigilância.

Quando os meus alunos sabem mais, eu aprendi mais, e a humanidade aprendeu mais, quando os meus alunos usam a IA e deixam o cérebro em ponto morto, cada um de nós fez o conjunto da humanidade retroceder. 

A ligação entre guerra, vigilância e educação é central, disse a líder da UE. É natural, a precisão da geolocalização, a eficácia dos pompts, tudo isto é fulcral para criar códigos de programação – para a qual são necessários milhões de dados, cujo fornecimento vem da educação e dos serviços que preenchemos online, de sumários a relatórios clínicos. 

Há uma nuvem, assente em gigantescos centros de dados, que une o like viciante do FB ou do Tiktok (que com esse like criam perfis, influem nos circuitos neurais), unem o like à resposta de pintar bolinhas na resposta a uma pergunta de um teste, à classificação digital num exame, à explosão de doenças ditas mentais, e à exatidão de um drone a implodir uma criança em Gaza. 

Vivemos uma fase nova no capitalismo mundial. Não podemos pensar isto como inovação ou tecnologia, é terror, desagregação, não é inteligente, não é artificial, é material e concreto, somos milhões arrastados para a barbárie. Nunca desde a II Guerra Mundial a resistência política anticapitalista foi tão urgente. 

Sabendo de antemão que a IA erra, que os erros são inevitáveis e que todos os estudos publicados demonstram que diminui a capacidade cerebral dos utilizadores. A UE parece ter escolhido um país periférico para o mega-ensaio de digitalização de 300 mil exames. Partiu das redes sociais e de professores e intelectuais públicos – e não dos media do Estado ou empresariais – a avalanche de testemunhos de professores, com o ministro a negar os erros clamorosos dos exames.  Quando a situação se tornou impossível de esconder, a comunicação política encontrou o seu spin: o “problema foi ser feito à pressa”, “não testaram antes”, é preciso apurar “responsabilidades”, “comissões de inquérito”. Estas declarações demonstram a distância com a realidade das escolas. Para milhares de professores, que tornaram pública a sua opinião, não se trata de fazer bem a digitalização, mas de parar este delírio, não se trata de fazer exames, mas de reconstruir o sentido da educação. A crise da IA desvelou a crise sistémica da escola, esmagada entre as pedagogias pós-modernas e o neoliberalismo tecnocrático.

“Fazer depressa é fazer pior”, “não vamos outra vez falar de burocracia e técnica, escondendo a questão de fundo – descritores simples, comandos de resposta padronizados”, que medem o hiperfoco e não o desenvolvimento do cérebro e do conhecimento, “PIDE digital”, “inacreditável”, “temos de fazer greve”, “não somos entregadores”, “as perguntas eram tão imbecis que continham a resposta”, “os exames não avaliam”, “estou exausta”. Eis alguns dos comentários.

O que é a escola? O lugar coletivo de ensino-aprendizagem do melhor conhecimento produzido pelo conjunto da humanidade, sintetizado num currículo. Há algo nosso, que junta mortos e vivos, e que Marx denominava “intelecto geral”. Quando os meus alunos sabem mais, eu aprendi mais, e a humanidade aprendeu mais, quando os meus alunos usam a IA e deixam o cérebro em ponto morto, cada um de nós fez o conjunto da humanidade retroceder. 

A educação não é um ato de entrega de um produto de ou a um jovem ou criança, é uma transformação interna, um desenvolvimento do cérebro (das funções psíquicas superiores). Por isso o lugar central da escola não é ocupar o tempo das crianças e jovens enquanto os pais estão a trabalhar. É, sim, o espaço do ensino dos conceitos teóricos de cada currículo (os fundamentos do conhecimento). A IA generativa é uma recombinação estatística de palavras com um código, que ao mesmo tempo é feita de expropriação do saber acumulado (milhões de dados, textos, respostas) e simultaneamente expropria o saber possível, ao substituir o processo lento, esforçado, reflexivo de conhecimento e de desenvolvimento do cérebro por comandos mecânicos e desprovidos de complexidade. É uma máquina que expropria continuamente o ensino-aprendizagem. 

A IA não é “mais uma ferramenta” que nós “podemos usar como queremos”. Mesmo que fosse pública, com um código aberto – que deve ser –, nunca deveria ser usada em momento algum na educação, na escola, na universidade, mas apenas, por exemplo, para limpar sanitários ou salvar alguém no mar. A escola e a universidade são um ateliê de ensino, não uma fábrica de comandos.

Fonte aqui

A quem pertence a inteligência artificial?

(Juan Torres López, in Resistir, 04/07/2026)

 A quem pertence realmente a IA e quem tem, portanto, o direito de a governar e de enriquecer com ela?

Soube-se que Sam Altman, o CEO da OpenAI e impulsionador do ChatGPT, anda há meses a visitar gabinetes em Washington com uma proposta aparentemente muito generosa:   a criação, por parte do governo dos Estados Unidos, de um fundo financeiro público para que os cidadãos possam partilhar dos benefícios proporcionados pela inteligência artificial. Como era de esperar, Donald Trump saudou a iniciativa, afirmando que assim “o povo americano ficará muito rico”.

A proposta não só tem um truque, como é precisamente o contrário do que se deve fazer. A armadilha reside no facto de a OpenAI acumular mais de 12 000 milhões de dólares em prejuízos num único trimestre e as suas projeções internas apontarem para mais de 115 000 milhões até 2029. O que Altman está a pedir pode, portanto, tornar-se mais um resgate financeiro do que uma fonte de rendimentos para a maior parte da população.

Para compreender por que razão afirmo, além disso, que esta proposta é o oposto do que se deveria fazer, é necessário responder, em primeiro lugar, a uma pergunta que não parece suscitar grande interesse:   A quem pertence realmente a inteligência artificial e quem tem, portanto, o direito de a governar e de enriquecer com ela? Uma pergunta que obriga a responder previamente a outra questão fundamental e que, por mais surpreendente que possa parecer, não tem resposta satisfatória na economia contemporânea:   qual é a natureza económica da inteligência artificial?

Este artigo reúne as linhas gerais da introdução a um ensaio de próxima publicação, no qual procuro responder a esta segunda questão e onde analiso também as suas implicações.

A importância do assunto

A razão pela qual essa pergunta é importante é simples: da natureza económica da inteligência artificial depende quem deve apropriar-se dela sem a desnaturalizar, bem como as políticas a adotar para a regulamentar, os direitos a reconhecer sobre a sua utilização, os instrumentos fiscais a aplicar, os quadros jurídicos que a regem e, em última instância, quem deve beneficiar da sua existência e quem deve suportar os seus custos.

Determinar com rigor a natureza económica de um fenómeno ou processo nunca é algo anedótico ou neutro. Muito pelo contrário. Depende disso sabermos se está a ser utilizada de acordo com o que efetivamente é ou de forma desnaturalizada. E uma vez que a inteligência artificial já começou a reconfigurar simultaneamente os mercados de trabalho, as estruturas de poder empresarial, as relações entre Estados e as condições de vida de milhões de pessoas…, acertar ou errar na forma como é utilizada ou deve ser utilizada não é um formalismo. Trata-se de um problema de economia política com consequências históricas que já se está a tentar resolver, mas sem debate e, em grande medida, sem os instrumentos conceptuais adequados.

Existe uma quantidade ingente de literatura sobre a inteligência artificial, mas ainda está por resolver o que ela é do ponto de vista económico. Muitas análises parciais esclarecem aspetos concretos, mas não resolvem o problema na sua totalidade. Trata-se de uma lacuna importante que tem duas causas. Uma é a dificuldade intrínseca do problema. A outra é a influência das grandes potências, que têm interesse em manter a confusão conceptual: quem controla uma definição tira partido das consequências de a ter estabelecido de uma forma ou de outra.

A corrente dominante em economia tenta integrar a inteligência artificial como um fator adicional de produção, encaixando-a em categorias que não foram concebidas para a expressar e que distorcem a sua natureza. As análises mais especializadas procuram descobrir quais os efeitos da IA sobre o trabalho ou outros domínios da economia, mas sem se questionarem sobre o que ela é exatamente do ponto de vista económico. Outras, mais críticas (sobre o capitalismo de vigilância, o capitalismo de plataformas ou que descrevem o tecnofeudalismo), analisam bem o ecossistema em que a IA atua e que transforma, mas também sem examinar previamente a sua natureza económica. Até mesmo a encíclica papal Magnifica Humanitas, talvez a análise mais ambiciosa e de maior alcance público produzida recentemente sobre a IA, chega a conclusões de grande profundidade ética e filosófica, mas deixa por resolver aspetos essenciais, precisamente porque também não se propõe a determinação rigorosa da sua natureza económica. O diagnóstico moral sem a base económica fica a meio caminho.

A IA não é “uma coisa”

Quando aqui falo agora de inteligência artificial, refiro-me principalmente aos grandes modelos de propósito geral, aqueles que estão por trás do ChatGPT, do Gemini ou do Claude, que concentram de forma mais intensa todas as propriedades que fazem da IA algo economicamente novo.

Ora bem, a grande dificuldade em determinar analiticamente o que é a IA do ponto de vista económico reside no facto de não se tratar de algo de natureza unitária. Não é uma única coisa, mas sim um conjunto de elementos de natureza económica muito diferente. Os algoritmos e modelos são conhecimento formalizado com natureza de bem público; ou seja, cujo consumo por um indivíduo não impede o de outro e cuja reprodução pode ser feita de forma ilimitada sem qualquer custo. Os dados de treino são um recurso comum gerado socialmente e apropriado de forma privada. A infraestrutura computacional é capital fixo (não varia à medida que a produção varia) com tendência para o monopólio natural, dado o seu elevado custo e grande envergadura. A energia é uma mercadoria com efeitos externos ecológicos massivos que, geralmente, não são internalizados por quem os produz. O trabalho humano incorporado na IA é utilizado como fator tradicional, embora com tendência para se tornar invisível e muito precário. E a capacidade de tomar decisões de forma autónoma é algo sem precedentes na história económica:   uma função emergente do conjunto que rompe a distinção clássica entre fator produtivo (passivo deste ponto de vista) e agente económico (decisor).

Nenhuma das categorias de que hoje dispomos capta tudo isto no seu conjunto. Mas o problema não é apenas a heterogeneidade dos componentes. Reside principalmente no facto de a sua combinação produzir algo cuja natureza económica não se reduz à soma das suas partes. Provavelmente é a primeira vez na história que um único recurso económico integra, em tão elevado grau e simultaneamente, elementos de naturezas tão heterogéneas, fazendo-os interagir de forma dinâmica e autónoma.

Existe ainda uma característica que agrava decisivamente a questão da sua apropriabilidade. A IA aprende e evolui através da sua própria utilização e as suas propriedades não são estáveis, mas sim dinâmicas e resultado da sua aplicação. Quem se apropria hoje da IA não se apropria apenas das suas capacidades atuais, mas também da sua trajetória evolutiva futura. E esta, tal como a do passado, será construída com o uso e a contribuição de milhões de pessoas que, no entanto, podem não receber qualquer compensação ou reconhecimento por isso, se se permitir que a IA seja objeto de apropriação privada. Por outras palavras: apropriar-se da IA não é adquirir uma ferramenta ou um fator de produção convencional. É apropriar-se da capacidade de tirar partido dos lucros futuros que ela produzir, da contribuição de terceiros e do poder de agência, ou seja, o poder de tomar decisões futuras que afetarão todos os seres humanos.

A conclusão que ninguém quer tirar

De tudo isto decorre a conclusão que deveria condicionar o desenvolvimento e a utilização da IA:   esta não pode ser objeto de apropriação privada sem que essa apropriação constitua uma expropriação daquilo que, por natureza, pertence a toda a humanidade. Quando o valor presente e futuro de um recurso depende inseparavelmente de uma contribuição coletiva contínua que nenhum proprietário individual pode gerar por si só, é economicamente incoerente tratá-lo como um ativo exclusivamente privado. Se assim for, a sua apropriação privada entra em contradição com a natureza económica do recurso e desnaturaliza-o, impedindo assim que a inteligência artificial desenvolva todas as suas possibilidades de desenvolvimento e elevando extraordinariamente os seus custos privados e coletivos.

Poder-se-ia dizer que os grandes modelos de linguagem requerem, para a sua construção, GPUs, energia e engenheiros que podem ser apropriados de forma privada sem desnaturalizar a essência da IA que acabámos de assinalar. É verdade. Mas esses são os seus fatores de produção, não a sua matéria-prima cognitiva. O que lhes confere capacidade e inteligência, o que confere o seu principal valor à IA, é o conhecimento acumulado por milhões de seres humanos ao longo de séculos, com o qual os seus modelos são treinados. Essa é a sua verdadeira matéria-prima. E ninguém pediu permissão para a utilizar, nem ninguém paga por ela.

A matéria-prima da IA é o património intelectual e cultural de toda a humanidade. Não pertence a Altman, nem ao Google, nem a nenhum Estado em particular. Pertence a todos, e é exatamente isso que permite reconhecer a inteligência artificial como algo cuja natureza é a de um bem comum. Uma conclusão a que se pode chegar a partir da filosofia, da ética ou da política, mas que, na minha opinião, ganha muito mais valor quando se chega a ela a partir da análise económica.

Além disso, a IA é um bem comum de um tipo radicalmente novo:   um bem que não se esgota com o uso, mas que cresce com ele; que não tem fronteiras nacionais porque a sua matéria-prima é universal; que tem capacidade para substituir o trabalho cognitivo humano numa escala sem precedentes; e que aprende e cresce por si próprio. Nenhum outro recurso possuía anteriormente essas características em conjunto. Embora seja verdade que alguns dos seus elementos (a infraestrutura informática, a energia, o trabalho humano incorporado) tenham a natureza de bens privados suscetíveis de apropriação individual, são insumos do sistema, não o próprio sistema. A IA como um todo, enquanto capacidade cognitiva e decisória que emerge de todos os seus elementos constituintes, tem uma natureza que transcende esses elementos e que não pode ser apropriada de forma privada sem a desnaturalizar e sem expropriar aqueles que a tornaram, a tornam e continuarão a torná-la possível.

As implicações em termos de propriedade, governação, distribuição e gestão democrática que isto acarreta são analisadas no ensaio que agora antecipo. Mas há algo fundamental que se pode adiantar:   é urgente impedir que os oligarcas tecnológicos consigam que as nossas sociedades e governos aceitem como um facto consumado a apropriação privada da inteligência artificial. E, para o conseguir, é imprescindível deixar de analisar a IA com categorias próprias de um mundo em que ela não existia.

Altman está com pressa em dispor de dinheiro público para quando o modelo de negócio privado da IA revelar os seus limites e talvez entre em colapso, tal como aconteceu no passado com o desenvolvimento inicial, em forma de bolha, de outras inovações revolucionárias. A nossa urgência deve ser outra:   tomar consciência de que a IA condiciona o futuro da humanidade e impedir que uns poucos a transformem num instrumento para o seu enriquecimento privado à custa de todos.

Fonte aqui

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