A IA e a Era dos Novos Iluminados — Parte V
A IAficação: uma reflexão sobre conhecimento, trabalho e liberdade, e sobre quem decide como são distribuídos os benefícios da Inteligência Artificial.
A IAficação
Foi você quem escreveu isto ou foi uma Inteligência Artificial?
Até muito pouco tempo atrás, fazer essa pergunta teria soado estranho. Hoje ela se tornou quase uma reação automática diante de um texto correto demais, uma ilustração perfeita demais, uma apresentação organizada demais ou até mesmo uma ideia expressa com uma clareza que começa a nos parecer suspeita.
A pergunta, no entanto, começa a me parecer insuficiente.
Porque o verdadeiro problema não começa quando uma Inteligência Artificial escreve por nós. Começa quando repetimos aquilo que ela escreveu sem ter percorrido o caminho necessário para compreendê-lo e, ainda assim, acabamos convencidos de que aquelas ideias nos pertencem.
Nós nos deixamos encantar pela oratória e pela sutileza das palavras. Perguntamos algo e recebemos uma explicação perfeitamente articulada, construída com uma segurança que poucas conversas humanas possuem. Os argumentos parecem avançar naturalmente, as contradições desaparecem e a conclusão chega diante de nós com tamanha clareza que imediatamente pensamos: exatamente, era isso que eu queria dizer.
Talvez sim.
Mas talvez não.
Talvez aquilo não fosse exatamente o que pensávamos, mas aquilo que acabáramos de aprender a pensar.
Não quero dizer com isso que uma Inteligência Artificial pense como nós. Se há algo que tentei defender ao longo destes ensaios, é precisamente o contrário. Um modelo de linguagem não experimenta as palavras da mesma maneira que nós. Não se lembra do cheiro da casa de sua infância quando escreve sobre nostalgia, não sente medo diante da possibilidade de perder o emprego nem contempla uma pintura reconhecendo nela algo que lhe recorda alguém que já não existe.
Mas nós também não pensamos como uma Inteligência Artificial.
O problema aparece em outro lugar: na facilidade com que confundimos o acesso imediato a uma explicação com a aquisição de conhecimento.
Hoje alguém pode perguntar a uma IA quem foi Karl Marx e, alguns minutos depois, discutir mais-valor; pode solicitar uma explicação sobre Arthur C. Danto e falar com absoluta segurança sobre o fim da arte; pode pedir uma interpretação de um acontecimento histórico, de uma posição filosófica ou de uma teoria econômica sem jamais ter lido o autor que está citando, sem ter encontrado suas contradições e sem sequer ter vivido a experiência, às vezes incômoda, de descobrir que o autor na verdade não dizia o que esperávamos que dissesse.
A possibilidade de nos apropriarmos do resultado sem atravessar o processo intelectual que o produziu é algo novo em sua escala, embora não em sua natureza.
Não há necessariamente má intenção. De certa maneira, aquelas respostas também não existiriam exatamente daquela forma sem nós. Nós fizemos a pergunta, fornecemos um contexto, escolhemos o que conservar, rejeitamos outras respostas e finalmente decidimos incorporar determinadas ideias à nossa visão de mundo. Existe uma participação humana real.
Mas participar da geração de uma resposta não significa necessariamente compreendê-la.
Ter uma ideia diante de nós não significa tê-la pensado, da mesma forma que possuir um livro não significa tê-lo lido.
Essa tensão entre aquilo que vemos e aquilo que realmente aconteceu por trás do objeto me lembra inevitavelmente uma discussão que, aparentemente, não tem nada a ver com Inteligência Artificial.
Em 1964, Arthur C. Danto visitou uma exposição de Andy Warhol na Stable Gallery, em Nova York, e se deparou com as hoje famosas Brillo Boxes. Warhol havia produzido objetos que podiam parecer praticamente indistinguíveis das caixas comerciais de Brillo que qualquer pessoa poderia encontrar fora da galeria. Aquilo colocava para Danto um problema filosófico extraordinário: se dois objetos podem compartilhar praticamente todas as suas características perceptíveis e, ainda assim, um pode ser considerado uma obra de arte enquanto o outro continua sendo uma simples mercadoria, então algo fundamental havia mudado em nossa maneira de reconhecer a arte.
Já não bastava olhar.
As propriedades visíveis do objeto haviam deixado de ser suficientes para determinar o que era arte. Para compreender por que uma caixa podia pertencer a um supermercado e outra à história da arte, precisávamos conhecer seu contexto, sua interpretação, sua intenção e a trama cultural e histórica na qual surgia. A partir de problemas como esse, Danto desenvolveu a noção de artworld: um mundo de teorias, história e interpretação que permite que determinados objetos sejam compreendidos como arte (Danto, 1964).
Anos depois, levou essa ideia ainda mais longe em sua tese sobre o “fim da arte”. Danto não afirmava que os artistas deixariam de pintar, esculpir ou criar. Tampouco anunciava a morte da arte. O que considerava encerrado era uma determinada narrativa histórica: aquela na qual a história da arte podia ser entendida como uma sucessão de movimentos que avançavam em direção a algum destino identificável. Uma vez que praticamente qualquer objeto podia se tornar arte dependendo de seu significado, contexto e interpretação, já não existia uma propriedade visual que pudesse nos indicar qual seria necessariamente o próximo passo. A arte entrava, segundo Danto, em uma condição pós-histórica na qual muitas possibilidades podiam coexistir sem que uma precisasse derrotar historicamente a anterior (Danto, 1997, 1998).
A Inteligência Artificial começa a nos colocar diante de um problema estranhamente parecido, mas desta vez não diante da arte, e sim do pensamento.
Dois textos podem ser formalmente indistinguíveis. Ambos podem ser bem escritos, utilizar referências corretas, construir argumentos interessantes e chegar a conclusões aparentemente profundas. Sem conhecer sua história, poderíamos ser incapazes de determinar se um representa meses de leitura, dúvidas, experiências, contradições e elaboração pessoal, enquanto o outro surgiu depois de trinta segundos e um bom prompt.
As propriedades do objeto já não bastam.
Mas existe uma diferença inquietante em relação a Danto. Na arte, aquela ruptura abriu uma enorme liberdade criativa. No conhecimento, poderíamos estar entrando em uma época na qual o produto intelectual sobrevive enquanto o processo intelectual que originalmente lhe dava valor começa lentamente a desaparecer.
Podemos produzir ensaios sem ter realmente ensaiado uma ideia, pesquisas sem ter pesquisado, argumentos sem ter atravessado as contradições necessárias para construí-los e até programas que funcionam sem compreender completamente por que funcionam. A produção pode se separar cada vez mais da experiência intelectual que antes supúnhamos existir por trás dela.
Então a pergunta “foi você quem escreveu ou foi uma IA?” adquire outra profundidade. Talvez o importante já não seja saber quem pressionou as teclas, mas quem percorreu o processo intelectual que aquilo representa.
Porque, se esse processo desaparece, não estamos automatizando apenas a escrita. Estamos começando a automatizar uma parte do caminho pelo qual construímos discernimento.
A essa transformação, por falta de uma palavra melhor, comecei a chamar IAficação.
Não me refiro simplesmente a utilizar Inteligência Artificial. Eu mesmo a utilizo constantemente e considero que estamos diante de uma das ferramentas intelectuais mais extraordinárias que já construímos. A IAficação que me preocupa é algo muito mais amplo: a progressiva reorganização da nossa maneira de aprender, trabalhar, produzir, consumir e até desejar em torno de sistemas cujos objetivos econômicos, proprietários e incentivos raramente questionamos.
Para compreender por que isso importa, precisamos abandonar por um momento o Vale do Silício e voltar quase cento e sessenta anos, à fábrica industrial que Karl Marx observou no século XIX.
A máquina que deveria nos libertar
Há uma razão pela qual me interessa especialmente o capítulo de O capital dedicado à maquinaria e à grande indústria. Dependendo da edição, sua numeração pode variar — como capítulo XIII em algumas edições e XV em outras —, mas o importante não é o número, e sim a pergunta que Marx faz ali.
O que realmente acontece quando uma máquina aumenta extraordinariamente a produtividade humana?
À primeira vista, a resposta parece evidente. Se uma máquina permite fabricar em quatro horas aquilo que antes exigia oito, a humanidade acaba de conquistar quatro horas de tempo.
Essa é a interpretação tecnológica.
Marx introduz outra pergunta.
Para quem?
Seu argumento não consiste simplesmente em dizer que as máquinas destroem empregos. Isso seria uma leitura pobre de Marx e, além disso, historicamente insuficiente. Marx reconhece a extraordinária capacidade da maquinaria de aumentar a produtividade. Sua preocupação está em algo muito mais profundo: a máquina não entra em uma sociedade abstrata, mas dentro de relações de produção concretas.
Dentro da produção capitalista, a maquinaria não é introduzida fundamentalmente com o objetivo de aliviar o esforço do trabalhador. É introduzida porque permite diminuir o trabalho necessário incorporado nas mercadorias, aumentar a produtividade e ampliar a produção de mais-valor. Marx chega a descrever a maquinaria como um meio de produzir mais-valor relativo e analisa como sua introdução pode prolongar a jornada, intensificar o trabalho e deslocar trabalhadores precisamente porque a tecnologia é utilizada dentro de uma relação cujo objetivo é a valorização do capital (Marx, 1867/1990).
Essa diferença é fundamental.
Uma tecnologia contém possibilidades.
Quem controla a tecnologia decide quais dessas possibilidades são economicamente interessantes.
Imaginemos que ontem uma pessoa precisava de oito horas para realizar determinada tarefa e que hoje, graças a uma Inteligência Artificial, precisa de apenas quatro. Do ponto de vista técnico, acabamos de produzir quatro horas de liberdade potencial.
Mas ainda não sabemos quem é o proprietário dessas quatro horas.
Elas poderiam pertencer ao trabalhador. Poderíamos conservar seu salário e reduzir sua jornada. A pessoa poderia dedicar esse tempo à família, a estudar, descansar, caminhar, pintar, ler ou, simplesmente, a não produzir nada.
Também poderiam pertencer ao proprietário da empresa.
Nesse caso, aquelas quatro horas não apareceriam como tempo livre. Apareceriam como capacidade produtiva disponível. O trabalhador terminaria a primeira tarefa e receberia uma segunda. Depois uma terceira. As metas aumentariam porque agora sabemos que tecnicamente podem aumentar. O extraordinário de ontem se tornaria a expectativa mínima de amanhã.
A mesma tecnologia permite ambos os futuros.
A máquina não escolhe.
Alguém escolhe.
E aqui acredito que muitas discussões contemporâneas sobre Inteligência Artificial começam a se tornar deliberadamente ingênuas. Falamos do capitalismo como se fosse um fenômeno atmosférico. Dizemos que “o mercado exige”, “a empresa precisa”, “a eficiência obriga” ou “a concorrência força” e, de tanto repetir essas expressões, acabamos apagando as pessoas que realmente tomam decisões.
Os incentivos existem. A concorrência existe. As empresas que não geram lucro podem desaparecer. Nada disso significa que todas as decisões sejam inevitáveis.
Existem proprietários, conselhos de administração, acionistas e executivos que escolhem como distribuir os benefícios, quais investimentos conservar, quais margens consideram suficientes, quanto pagar a seus dirigentes, quanto devolver aos acionistas, quais escritórios manter e, também, quantas pessoas demitir.
Demitir trabalhadores não é uma lei da física.
É uma decisão empresarial.
E quando uma decisão se repete vezes suficientes, acabamos deixando de reconhecê-la como decisão e começamos a chamá-la de eficiência.
Marx observou essa contradição durante a industrialização. Aquilo que tecnicamente podia encurtar a jornada podia acabar intensificando-a. A máquina que podia aliviar fisicamente o trabalhador podia transformá-lo em uma peça subordinada ao ritmo da maquinaria. Ele chegou a descrever a inversão pela qual já não parecia que o trabalhador utilizava o instrumento de trabalho, mas que o instrumento acabava utilizando o trabalhador.
Não é preciso forçar muito a analogia para reconhecer algo parecido em nossa época.
Hoje utilizamos assistentes capazes de programar, projetar, resumir, escrever, analisar e automatizar tarefas que antes exigiam horas. Inicialmente sentimos que aquela produtividade nos pertence. Terminamos antes. Somos melhores.
Até que a organização descobre nosso novo ritmo.
Então esse ritmo se torna referência.
E começamos a competir contra nossa própria produtividade aumentada.
A utopia dos bilionários
Bill Gates tem falado publicamente de um futuro no qual os ganhos de produtividade provocados pela Inteligência Artificial poderiam reduzir a semana de trabalho a apenas dois dias. Elon Musk foi ainda mais longe: imagina um futuro de abundância no qual a IA e a robótica tornem o trabalho opcional e, eventualmente, até reduzam a importância do dinheiro.
Confesso que adoraria que ambos tivessem razão.
Uma civilização capaz de produzir tudo aquilo de que precisa utilizando uma fração do trabalho humano seria, em princípio, uma das maiores conquistas da nossa história. Se cinco dias de trabalho podem se tornar dois sem reduzir aquilo que produzimos, seria absurdo continuar trabalhando cinco apenas porque fazemos isso há gerações.
Mas há algo profundamente hipócrita em ouvir essa promessa justamente de alguns dos homens que melhor representam o capitalismo tecnológico contemporâneo.
Musk pode imaginar publicamente um mundo no qual trabalhar seja opcional e, ao mesmo tempo, como diretor executivo, ordenar reduções massivas de pessoal quando considera que isso beneficia suas empresas. Em 2024, a Tesla eliminou mais de 10% de sua força de trabalho global em uma reestruturação que Musk justificou como necessária para reduzir custos e preparar a companhia para sua próxima fase de crescimento.
Bill Gates já não dirige a Microsoft, e seria incorreto responsabilizá-lo pessoalmente pelas decisões trabalhistas atuais da companhia. Mas a Microsoft, a empresa da qual surgiu boa parte de sua riqueza e da qual ele continua sendo uma figura histórica inseparável, representa perfeitamente a contradição entre essa utopia e as decisões do capitalismo tecnológico real. Em 2025, foi noticiado que a companhia havia obtido mais de 500 milhões de dólares em economia somente com aplicações de IA em seus centros de atendimento, enquanto cortava milhares de postos de trabalho e investia dezenas de bilhões de dólares em infraestrutura para Inteligência Artificial. Em julho de 2026, anunciou ainda outras 4.800 demissões dentro de uma nova reorganização. Nem todos esses postos podem ser atribuídos diretamente à substituição por IA, e fazê-lo seria desonesto, mas os fatos mostram algo mais importante: aumentar a produtividade, economizar custos e investir agressivamente em automação não leva de maneira automática à redução do tempo de trabalho de quem permanece na empresa.
Nem sequer precisamos nos limitar à Microsoft. Durante 2026, a Meta tentou uma transformação interna muito mais explícita: seu chamado Project OT buscava converter partes da organização em equipes menores, amplamente apoiadas por sistemas de IA, chegando a contemplar reduções muito profundas em determinadas áreas. O projeto acabou encontrando problemas de produtividade, confiabilidade e resistência interna, e a própria companhia teve de moderá-lo. O episódio é especialmente revelador porque mostra até que ponto alguns executivos não estão esperando passivamente para descobrir o que a IA pode fazer: estão tentando reorganizar ativamente a relação entre tecnologia e trabalhadores em torno dela.
Esse é o ponto que me interessa.
Os empresários não são passageiros inocentes dentro do capitalismo.
Eles o dirigem, tomam decisões dentro dele e recebem uma parcela extraordinariamente grande dos benefícios quando essas decisões funcionam.
Quando uma companhia precisa melhorar suas margens, pode reduzir trabalhadores, mas também poderia reduzir dividendos, recompra de ações, remunerações executivas, instalações, determinados projetos, escritórios extraordinariamente caros ou simplesmente aceitar uma rentabilidade menor.
Não estou dizendo que todas essas alternativas tenham sempre o mesmo impacto financeiro. Seria absurdo. Estou dizendo algo muito mais simples: qual custo é considerado dispensável também é uma decisão política e moral dentro da empresa.
E é revelador que a presença física do trabalhador, seu salário ou até sua existência dentro da organização possam ser submetidos rapidamente à lógica da eficiência enquanto muitas outras formas de acumulação são tratadas como intocáveis.
Quando Marx analisa a maquinaria, não está culpando a engrenagem.
Está observando quem é seu dono.
Por isso a pergunta fundamental diante da Inteligência Artificial não pode se limitar a quanto trabalho ela será capaz de realizar. A pergunta verdadeiramente política é o que farão aqueles que possuem essa produtividade quando finalmente a tiverem.
Não precisamos que Gates ou Musk nos expliquem o que será tecnologicamente possível.
Precisamos saber o que estão dispostos a ceder quando essa possibilidade chegar.
Se uma pessoa pode produzir em dois dias aquilo que antes produzia em cinco, manterão seu salário e devolverão os outros três dias? Aceitarão reduzir margens? Compartilharão com os trabalhadores a produtividade adicional? Ou descobrirão que uma pessoa capaz de realizar o trabalho de três é, acima de tudo, uma excelente razão para contratar apenas uma?
É aí que a utopia começa a rachar.
Porque talvez Gates tenha razão tecnicamente e Marx continue tendo razão politicamente.
Talvez dois dias venham a ser suficientes para produzir o trabalho de cinco.
Isso não significa que os outros três dias vão nos pertencer.
Ter a ferramenta não significa ser livre
É precisamente aqui que outro economista se torna fundamental para esta discussão.
Em Development as Freedom, Amartya Sen propõe que nos afastemos de uma ideia limitada demais de desenvolvimento. Não basta perguntar quantos recursos uma sociedade possui ou quanto dinheiro uma pessoa tem; devemos perguntar quais liberdades efetivas ela realmente possui para converter esses recursos na vida que tem razões para valorizar.
Essa é a base de sua abordagem das capacidades.
Possuir um recurso não significa automaticamente ser capaz de utilizá-lo da mesma maneira que outra pessoa. Existem condições econômicas, sociais, políticas, físicas e culturais que determinam como podemos converter aquilo que temos em oportunidades reais. Sen distingue, portanto, a posse de recursos da liberdade substantiva para alcançar determinados funcionamentos e formas de vida (Sen, 1999).
Essa diferença me parece extraordinariamente útil para pensar a Inteligência Artificial.
Imaginemos novamente um programador e a empresa para a qual trabalha. Ambos têm acesso ao mesmo modelo. Os dois podem utilizá-lo para produzir mais código, analisar problemas, escrever documentação e automatizar tarefas.
Aparentemente, a tecnologia democratizou uma capacidade.
Mas as liberdades que ambos possuem em torno dessa capacidade são completamente diferentes.
O programador pode utilizar a IA para terminar seu trabalho antes.
A empresa decide o que significa “antes”.
Pode transformá-lo em uma tarde livre.
Pode transformá-lo em outra tarefa.
Pode transformá-lo em metas mais altas.
Pode descobrir que agora precisa de menos programadores.
Pode se apropriar economicamente de praticamente toda a produtividade adicional sem que a pessoa que a gerou receba mais tempo, mais salário ou maior segurança.
A ferramenta é a mesma.
A liberdade não.
Isso torna ingênua a ideia de que democratizar o acesso à IA significa automaticamente democratizar seus benefícios.
Poderíamos entregar amanhã o modelo mais poderoso do mundo gratuitamente a cada ser humano e continuar vivendo dentro de estruturas econômicas que impedem milhões de converter essa capacidade em uma vida mais livre.
Podemos ter uma máquina capaz de ensinar praticamente qualquer disciplina e pessoas que não dispõem de tempo para estudar.
Podemos automatizar grandes quantidades de trabalho e manter uma sociedade na qual perder um emprego significa perder a possibilidade de pagar moradia, alimentação ou atendimento médico.
Podemos produzir alimentos com uma eficiência extraordinária e continuar tendo fome.
A existência do recurso não resolve, por si só, a distribuição da capacidade.
Sen utilizou precisamente a fome como um dos campos fundamentais de suas pesquisas econômicas: uma sociedade pode dispor de alimentos e, ainda assim, algumas pessoas não terem a capacidade efetiva de acessá-los. Sua análise sobre liberdades e capacidades nos obriga a separar existência material de acesso real.
Essa distinção deveria nos perseguir toda vez que alguém promete que a Inteligência Artificial produzirá abundância.
Abundância, para quem?
Liberdade, para quem?
Tempo livre, para quem?
Você usa a IA ou a IA usa você?
Até aqui, poderia parecer que a IAficação é apenas um problema relacionado ao trabalho.
Não acredito nisso.
Há uma transformação talvez ainda mais profunda acontecendo em nossa relação com essas máquinas, porque não somos apenas trabalhadores que utilizam Inteligência Artificial.
Também somos consumidores.
E talvez estejamos nos tornando algo mais.
Durante décadas, a economia digital tentou aprender aquilo que queremos. O Google aprendeu o que buscamos. A Amazon aprendeu o que compramos. A Netflix aprendeu o que assistimos e o que abandonamos. Facebook, Instagram, TikTok e o restante das plataformas sociais aprenderam o que consegue manter nossos olhos diante de uma tela.
Transformamos uma parte enorme do nosso comportamento em informação economicamente valiosa.
Mas a IA conversacional introduz algo diferente.
Ela não apenas observa o que fazemos.
Ela nos escuta explicar por que queremos fazê-lo.
Contamos a ela quanto dinheiro temos e o que queremos comprar. Explicamos nossas dúvidas profissionais. Pedimos conselhos sobre um relacionamento. Falamos daquilo que nos preocupa. Mostramos como escrevemos, quais argumentos rejeitamos e quais acabam nos convencendo. Apresentamos nossos planos, nossos problemas e, cada vez com mais frequência, nossas decisões antes de tomá-las.
A publicidade tradicional sempre quis descobrir o que desejávamos.
Agora estamos construindo sistemas aos quais voluntariamente explicamos por que desejamos algo.
Isso não significa que atualmente cada resposta produzida por uma IA seja uma operação publicitária secreta. Não é, e transformar esta discussão em uma teoria da conspiração destruiria precisamente a pergunta que considero importante.
Minha preocupação está no futuro do modelo econômico.
Hoje muitas companhias de IA obtêm receitas por meio de assinaturas, contratos empresariais, APIs, serviços em nuvem e diferentes níveis de acesso. Mas seria extraordinariamente ingênuo pensar que os modelos de negócio dessas plataformas permanecerão congelados para sempre.
A internet já nos ensinou o contrário.
Então devemos nos perguntar o que acontecerá quando centenas de milhões de pessoas consultarem primeiro uma IA antes de comprar um carro, contratar um seguro, escolher uma universidade, investir dinheiro, aceitar um emprego, escolher as férias ou decidir de qual produto precisam.
O que acontecerá quando esses sistemas deixarem de ser apenas buscadores extraordinários e se tornarem nossos conselheiros?
Até agora a publicidade precisava nos interromper.
O anúncio aparecia entre nós e aquilo que queríamos fazer.
Um conselheiro ocupa uma posição completamente diferente.
Imaginemos que contamos durante semanas a uma Inteligência Artificial nossos problemas econômicos, as necessidades da nossa família, nossos trajetos e aquilo que buscamos em um carro. Finalmente perguntamos o que deveríamos comprar e ela responde: “pelo que você me contou, acho que esta é a opção que melhor se adapta a você”.
Aquela frase não chega psicologicamente como um anúncio.
Chega como discernimento.
E então surge uma pergunta que teremos de aprender a fazer antes que seja tarde demais:
quando saberemos que a IA está nos aconselhando e quando começará a nos vender algo?
A pergunta não consiste simplesmente em imaginar publicidade inserida no ChatGPT, no Claude ou em qualquer produto específico. O problema é muito mais amplo: estamos criando uma nova interface entre nós e o mundo, e quem controlar essa interface terá uma capacidade extraordinária de decidir quais informações aparecem, quais opções são apresentadas primeiro, quais alternativas parecem razoáveis e quais argumentos acompanham cada recomendação.
Durante décadas, a disputa foi pela nossa atenção.
A próxima batalha pode ser pela nossa confiança.
E a confiança vale muito mais.
Aqui a pergunta adquire uma forma que deliberadamente quero deixar incômoda:
Você usa a Inteligência Artificial ou a Inteligência Artificial usa você?
Porque a relação econômica começa a ser difícil de descrever.
Somos trabalhadores porque utilizamos esses sistemas para produzir.
Somos consumidores porque pagamos direta ou indiretamente para acessá-los.
Somos usuários porque construímos nossa vida digital em torno de seus serviços.
E nossas interações podem, dependendo do produto, das políticas, das permissões e do modelo empresarial concreto, tornar-se também informações úteis para melhorar sistemas, compreender comportamentos ou construir novos produtos.
Trabalhamos com a máquina, consumimos por meio da máquina e podemos acabar alimentando economicamente o ecossistema que constrói a máquina.
Em que momento deixamos de ser exclusivamente clientes?
Em que momento começamos também a ser o produto, o trabalhador ou a matéria-prima?
A tecnologia não é neutra
Com frequência ouço dizer que a tecnologia é neutra e que tudo depende da maneira como decidimos utilizá-la.
A frase é tranquilizadora porque separa a ferramenta do mundo que a produz.
Também me parece profundamente ingênua.
Uma tecnologia dessa escala não surge espontaneamente sobre uma mesa, esperando que a humanidade decida o que fazer com ela. Precisa de quantidades extraordinárias de capital, centros de dados, eletricidade, minerais, chips, propriedade intelectual, infraestrutura de telecomunicações, governos capazes de regulá-la, empresas capazes de comercializá-la e trabalhadores capazes de construí-la.
Antes mesmo de escrevermos nosso primeiro prompt, já existe uma arquitetura econômica em torno da máquina.
A tecnologia não nasce fora da sociedade.
Nasce dentro de relações de poder.
Isso não significa que um modelo de linguagem tenha uma ideologia secreta nem que um algoritmo possua vontade política. Significa que seu projeto, acesso, financiamento, propriedade e aplicação são atravessados por decisões humanas.
Por isso perguntar simplesmente se a IA “é boa” ou “é ruim” parece quase infantil.
Precisamos perguntar quem a possui, quem decide seus objetivos, quem pode modificá-la, quem recebe os benefícios econômicos que produz, quem absorve seus custos e o que ela precisa de nós para continuar sendo rentável.
Um martelo não recomenda qual prego comprar. Uma máquina a vapor não conversa durante horas conosco sobre nossos problemas. Uma calculadora não aprende que tipo de explicação acaba nos convencendo.
Uma Inteligência Artificial conversacional pode ocupar um lugar muito mais íntimo porque começa a mediar nossa relação com o mundo.
Medeia nosso acesso ao conhecimento.
Medeia nosso trabalho.
Pode mediar nosso consumo.
Pode mediar nossas decisões.
E, eventualmente, poderia participar da construção dos nossos desejos.
Esse último ponto me parece especialmente importante porque aprendemos a utilizar a palavra liberdade de uma maneira extraordinariamente pobre.
Consideramos livre quem pode escolher.
Enquanto existirem produtos suficientes, plataformas suficientes, marcas suficientes e possibilidades suficientes, presumimos que existe liberdade.
Mas é insensato pensar que as necessidades humanas não podem ser instrumentalizadas para gerar consumo. A fome pode se tornar mercado, a solidão pode se tornar mercado, a insegurança pode se tornar mercado, o medo pode se tornar mercado e nossa necessidade de reconhecimento pode se tornar mercado.
Também é ingênuo pensar que os monopólios corporativos nos oferecem liberdade simplesmente porque seu catálogo é variado.
Ter cem opções não significa necessariamente controlar as condições sob as quais escolhemos.
E aqui quero ir até um pouco além de Sen.
Sua abordagem nos ajuda a compreender que possuir um recurso não significa ter a liberdade efetiva para convertê-lo naquilo que valorizamos. Mas ainda resta outra pergunta, uma que me parece especialmente urgente diante de sistemas projetados para nos conhecer cada vez melhor:
De onde surge aquilo que valorizamos?
Os seres humanos jamais construíram seus desejos em absoluta independência. Somos formados por nossa família, nossos amigos, os livros que lemos, as cidades que habitamos, as experiências que vivemos, nossa cultura, nossas condições econômicas e também a publicidade que consumimos.
Não existe um “eu” perfeitamente puro escondido sob todas essas influências.
Mas nem todas as formas de influência são iguais.
Existe uma diferença entre crescer dentro de uma cultura e nos relacionarmos diariamente com um sistema comercial capaz de aprender, a partir de milhões de interações, qual argumento funciona melhor, qual tom gera confiança e quais informações precisamos antes de tomar uma decisão.
Por isso a liberdade não está apenas em perseguir o que queremos.
A liberdade também está em descobrir quanto desse desejo nos pertence e quanto nos foi imposto.
E de repente voltamos ao começo deste ensaio.
A uma resposta que lemos e que, depois de expressa com clareza suficiente, começamos a reconhecer como nossa.
“Era exatamente isso que eu pensava.”
Talvez.
Ou talvez tenhamos acabado de presenciar o instante preciso em que começamos a pensar aquilo.
A IAficação
É isso que tento descrever quando falo de IAficação.
Não é utilizar o ChatGPT. Não é pedir ao Claude que revise código. Não é gerar uma imagem, automatizar uma tarefa tediosa ou utilizar um modelo para pesquisar mais rápido. Reduzir o problema a isso transformaria uma transformação social em uma discussão sobre ferramentas.
A IAficação aparece quando começamos a reorganizar nossos valores em torno daquilo que a máquina torna possível.
Aparece quando um trabalhador nos parece lento porque ainda precisa pensar antes de produzir.
Quando confundimos vinte documentos gerados com vinte documentos compreendidos.
Quando começamos a medir o valor de uma pessoa exclusivamente pela quantidade de produção que ela consegue extrair de uma ferramenta.
Quando o conhecimento começa a ser avaliado pela resposta e não pela capacidade de construir a pergunta.
Quando uma empresa recebe um aumento extraordinário de produtividade e a primeira pergunta de seus proprietários não é quanto tempo podem devolver às pessoas, mas quantas pessoas podem eliminar.
Quando um executivo utiliza a Inteligência Artificial para justificar uma redução de trabalhadores e depois nos promete que, em algum futuro indeterminado, essa mesma tecnologia finalmente nos permitirá trabalhar menos.
Quando o trabalhador utiliza uma ferramenta para se tornar mais produtivo até que sua produtividade aumentada se torna o novo mínimo que se espera dele.
No século XIX, Marx observou como o trabalhador podia acabar subordinado à máquina industrial.
Nossa versão pode ser muito mais sutil.
Não precisaremos estar fisicamente acorrentados a uma fábrica.
Bastará aceitarmos competir permanentemente contra a velocidade daquilo que nós mesmos construímos.
E talvez aí esteja uma das ironias mais profundas da nossa época.
Durante séculos sonhamos em construir máquinas capazes de trabalhar por nós.
Agora que começam a fazê-lo, temos medo de que possam trabalhar sem nós.
Não porque exista algo inevitavelmente maligno dentro da tecnologia, mas porque construímos uma sociedade na qual trabalhar se tornou a condição necessária para acessar quase tudo aquilo que consideramos liberdade.
Trabalhamos para ter uma casa.
Trabalhamos para comer.
Trabalhamos para ter acesso à saúde.
Trabalhamos para sustentar nossa família.
Trabalhamos até para poder descansar.
Então introduzimos uma máquina capaz de nos libertar de uma parte enorme do trabalho dentro de um sistema que nos exige trabalhar para ter direito a viver.
Não deveria nos surpreender que aquilo que tecnicamente parece emancipação produza socialmente medo.
A contradição não está dentro do modelo de linguagem.
Está dentro da sociedade que decidiu o que fazer com ele.
O último oráculo
Comecei esta série falando do Oráculo de Delfos.
Levei cerca de três meses para escrever estes cinco textos. Durante esse tempo, as ideias foram e vieram repetidamente até eu tentar concentrá-las em cinco ideias relativamente simples. Enquanto eu hesitava sobre uma frase, descartava uma referência ou tentava entender para onde queria levar esta série, mais de uma dezena de novos modelos apresentados como mais inteligentes, mais rápidos ou mais capazes surgiram diante de nós. Também foram anunciadas decisões empresariais de enorme impacto que tornaram ainda mais ricos alguns dos homens mais ricos do planeta, enquanto mais de cem mil postos de trabalho foram vinculados publicamente a cortes associados à Inteligência Artificial, à automação, à eficiência ou às reestruturações que acompanham essa nova corrida tecnológica.
A velocidade de tudo aquilo contrasta de uma maneira estranha com o tempo que levei para tentar compreendê-lo.
Ao longo destes textos, escrevi sobre oráculos, sobre templos reutilizados por novas religiões, sobre a imprensa e as máquinas que transformaram nossa relação com o conhecimento, sobre a Revolução Industrial e sobre trabalhadores que descobriram que uma máquina capaz de facilitar seu trabalho também podia ser utilizada para aumentar sua exploração. Acabei voltando ainda mais longe, ao fim da Idade do Bronze e àquelas sociedades extraordinariamente complexas que pareciam permanentes até deixarem de ser.
Talvez desde o início eu tivesse alguma ideia de aonde queria chegar quando decidi chamar esta série de A Era dos Novos Iluminados.
Porque, depois destes meses, há algo que ficou especialmente claro para mim: o mundo muda.
Sempre mudou.
As sociedades mudam, as economias mudam, as tecnologias mudam e também mudam as ideias com as quais tentamos justificar aquilo que estamos construindo. Não existe nenhuma garantia de que essa mudança avance na direção mais justa, mais ética ou sequer mais humana. A história está cheia de transformações extraordinariamente produtivas cujos benefícios foram capturados por poucos enquanto seus custos foram distribuídos entre muitos.
Mas muda.
E nós estamos aqui.
Somos trabalhadores, consumidores, desenvolvedores, artistas, empresários, estudantes, pais, filhos e cidadãos observando uma transformação que ainda não sabemos nomear por completo.
Somos espectadores dela.
Embora talvez um dos grandes erros da nossa época seja acreditar que somos apenas espectadores.
Interessava-me aquela necessidade profundamente humana de ouvir uma resposta, encontrar significado nela e atribuir ao oráculo uma compreensão talvez maior do que a que realmente possuía.
Cinco ensaios depois, continuamos diante de um oráculo.
Só que este já não fala por meio de sacerdotisas e frases ambíguas.
Responde imediatamente.
Fala praticamente todos os nossos idiomas. Pode explicar física, programar uma aplicação, produzir uma pintura, resumir Marx, discutir Danto, ensinar economia e conversar conosco às três da manhã quando nenhuma outra pessoa está disponível.
É extraordinário.
Precisamente por isso devemos resistir à tentação de transformá-lo em algo que não é.
Não é um novo deus.
Não é uma mente humana digital.
Mas também não é simplesmente uma ferramenta neutra esperando nossas ordens em algum espaço separado da economia, da política e da sociedade.
É uma tecnologia construída dentro do nosso mundo.
E talvez a razão pela qual me interessou tanto escrever estes cinco ensaios seja que a Inteligência Artificial acabou me revelando muito menos sobre as máquinas do que eu esperava e muito mais sobre nós.
Danto nos mostrou que chega um momento em que observar um objeto deixa de ser suficiente e precisamos compreender o contexto que lhe proporciona significado.
Marx nos ensinou que compreender tecnicamente uma máquina também não basta se ignorarmos quem a possui e quais relações econômicas determinam sua utilização.
Sen nos lembrou que dispor de uma capacidade ou de um recurso não significa possuir a liberdade real para convertê-los em uma vida que tenhamos razões para valorizar.
A Inteligência Artificial nos obriga a enfrentar as três perguntas ao mesmo tempo.
Podemos ter acesso a uma parte extraordinária do conhecimento humano e compreender cada vez menos daquilo que repetimos.
Podemos produzir o trabalho de cinco dias em dois e continuar trabalhando cinco.
Podemos gerar uma abundância material sem garantir que aqueles que a produzem tenham acesso a ela.
Podemos escolher entre milhões de possibilidades e perder lentamente a capacidade de reconhecer de onde nasceram alguns dos nossos desejos.
Podemos construir a ferramenta intelectual mais poderosa da nossa história e descobrir que possuí-la não nos torna automaticamente mais livres.
Por isso talvez a grande pergunta sobre a Inteligência Artificial nunca devesse ter sido se ela conseguiria algum dia se tornar humana.
Talvez devêssemos nos perguntar que tipo de seres humanos estamos dispostos a nos tornar em torno dela.
Você usa a IA ou a IA usa você?
Não acredito que a resposta já esteja escrita.
E precisamente por isso vale a pena continuar fazendo a pergunta.
A verdadeira promessa da Inteligência Artificial não deveria consistir em produzir mais apresentações, mais documentos, mais código, mais imagens nem margens maiores com menos trabalhadores. Se realmente estamos diante de uma tecnologia capaz de multiplicar como nunca antes nossa produtividade, então ela deveria ser capaz de nos devolver algo.
Tempo.
Conhecimento.
Capacidade.
Liberdade.
A tecnologia já está começando a demonstrar que pode produzir essas possibilidades. O que nenhuma máquina pode decidir por nós é quem terá direito de se apropriar delas.
Se fracassarmos, talvez Bill Gates tenha razão do ponto de vista técnico e algum dia dois dias sejam suficientes para produzir aquilo que antes exigia uma semana.
E talvez Marx continue tendo razão do ponto de vista político e econômico: o fato de uma máquina poder nos poupar trabalho não significa que esse tempo será entregue ao trabalhador.
Talvez Musk tenha razão e algum dia sejamos capazes de produzir tamanha abundância que trabalhar deixe de ser materialmente necessário.
Mas isso também não significa que aqueles que controlam essa abundância vão renunciar espontaneamente ao poder que controlá-la lhes proporciona.
Poderemos perguntar qualquer coisa a uma máquina.
Ela poderá nos aconselhar.
Poderá escrever conosco.
Poderá nos ajudar a construir ideias que jamais teríamos construído sozinhos.
Poderá até nos ajudar a imaginar uma sociedade diferente.
Mas nenhuma Inteligência Artificial pode assumir por nós a responsabilidade de decidir quem possui as máquinas, quem recebe aquilo que elas produzem, quanto vale nosso tempo, o que consideramos conhecimento e que tipo de liberdade estamos dispostos a exigir.
Ao final da era dos novos iluminados, talvez descubramos que nunca precisávamos ter temido que as máquinas aprendessem a pensar como nós.
Talvez o verdadeiro perigo fosse deixarmos de perguntar quem estava pensando, quem estava decidindo e quem estava ganhando enquanto elas faziam isso.
E essas continuam sendo perguntas humanas.
Precisamente por isso são as que menos deveríamos delegar.
Referências
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