Por Edemilson Paraná

A IA costuma ser discutida por meio de uma linguagem que supõe o risco ético: discriminação, violações de privacidade, desinformação, opacidade, sistemas inseguros e o deslocamento ou intensificação do trabalho. E a IA também levanta questões mais amplas de economia política e justiça global. Os sistemas contemporâneos dependem de conhecimento científico acumulado, investimento público, trabalho humano, produção cultural, e de dados e infraestruturas desenvolvidas em diversas sociedades. No entanto, a capacidade de construir, possuir e controlar os sistemas mais avançados permanece concentrada em um número relativamente pequeno de corporações, que têm suas sedes em países muito avançados em tecnologia.

Essa concentração cria um desafio ético tão significativo quanto o colocado pelo comportamento dos sistemas individuais e seus algoritmos. Quem controla as infraestruturas das quais depende a IA? Quem captura o valor gerado pelo conhecimento e por dados coletivos? Quais sociedades têm condições de moldar os padrões, as prioridades e os caminhos de desenvolvimento dessa tecnologia, e quais continuam sendo principalmente consumidoras de sistemas projetados em outros lugares?

A divisão tecnológica global vai muito além do acesso a produtos comerciais de IA. Ela abrange todo o pacote tecnológico, desde energia, minerais, semicondutores e centros de dados até sistemas em nuvem, conjuntos de dados, modelos, padrões e expertise pública. Conectar esses fatores exige investimento sustentado em universidades, instituições de pesquisa, educação técnica, capacidade pública de computação e aplicações localmente relevantes. Exige também maior suporte a modelos e conjuntos de dados que consigam se mostrar aptos a refletir diferentes idiomas, culturas e prioridades sociais.

Como uma infraestrutura avançada é cara e exige escala, são poucos os países que conseguem alcançar soberania tecnológica significativa por meio de estratégias nacionais isoladas. A cooperação regional e internacional é essencial. A soberania tecnológica é mais bem entendida como uma capacidade relacional: a capacidade das sociedades de fazer escolhas significativas a respeito das infraestruturas de que dependem, de alinhar o desenvolvimento tecnológico a prioridades públicas e de cooperar internacionalmente sem abrir mão da autonomia política.

O presidente Xi Jinping recentemente defendeu um sistema justo e equitativo de governança global da IA, enfatizando que a IA deve servir à humanidade, promover uma prosperidade compartilhada e ajudar os países do Sul Global a fortalecer suas capacidades tecnológicas. Ele também destacou a abertura, a cooperação internacional e o acesso mais amplo aos benefícios da inovação. Esses princípios oferecem uma base importante para o diálogo global em um momento em que a competição geopolítica corre o risco de reduzir o espaço para uma ação coletiva.

China e Estados Unidos, como os dois centros mais influentes do atual desenvolvimento da IA, assumem, portanto, uma responsabilidade particular. Além do desempenho tecnológico, a liderança em IA deve ser avaliada por meio de suas contribuições para a segurança compartilhada e para o desenvolvimento humano, levando em conta ainda o apoio à capacidade de outros países de moldarem o futuro tecnológico.

Outro passo importante nessa direção é reconhecer as bases coletivas e sociais da IA. Modelos avançados não são criados apenas pelas empresas que os comercializam. Eles se baseiam em gerações de descobertas científicas, em pesquisas bancadas por financiamento público, em trabalho criativo, desenvolvimento de software, trabalho de dados e interação social cotidiana. Isso aponta para um desequilíbrio fundamental entre o caráter socializado da produção de IA e o caráter concentrado de sua propriedade e controle.

Tratar a IA como um bem comum não exige necessariamente rejeitar a iniciativa privada ou impor um único modelo institucional a cada país. Requer reconhecer que alguns recursos e capacidades fundamentais têm um caráter inerentemente público e coletivo. A capacidade computacional, as redes de pesquisa, os conjuntos de dados selecionados e modelos de uso geral poderiam ser apoiados por meio de acordos públicos, cooperativos, regionais ou multilaterais. Instituições públicas poderiam usar aquisições, regulação e investimentos para reduzir a dependência de um pequeno número de provedores e direcionar a inovação para necessidades sociais. Tais medidas preservariam o espaço para a iniciativa privada, mas ao mesmo tempo garantiriam que as capacidades tecnológicas essenciais ficassem submetidas a propósitos públicos, e a amplo acesso e supervisão.

Uma abordagem centrada no bem comum também deve proteger trabalhadores de dados e produtores criativos, impedindo que a automação leve a corroer os direitos trabalhistas, e permitir avaliar as demandas da IA por energia, água, minerais e hardware. O bem maior não pode ser medido apenas pelo desempenho técnico ou pelo crescimento econômico. Deve abranger inclusão social, sustentabilidade ecológica e uma distribuição justa de benefícios e riscos.

*Edemilson Paraná é professor associado de sociologia no University College de Dublin, Irlanda, e professor associado no Departamento de Ciências Sociais da Universidade LUT, da Finlândia.