Da censura editorial à algorítmica: o legado de "A Manipulação do Público"

A obra "A Manipulação do Público" estabeleceu que a comunicação de massa não serve apenas para informar, mas para moldar o pensamento de acordo com os interesses das elites. Na era das redes sociais, os cinco filtros de Chomsky e Herman não desapareceram; tornaram-se mais rápidos, granulares e, acima de tudo, personalizados.
1. O Algoritmo como gestor de atençãoNo modelo original de "A Manipulação do Público", a curadoria do que era "noticiável" residia nas mãos de editores humanos, cujas decisões eram balizadas por linhas editoriais e interesses corporativos claros. Hoje, esse papel de porteiro da realidade foi delegado ao código. O filtro algorítmico não opera com base em critérios de verdade ou interesse público, mas sim na metrificação da atenção.
Como o modelo de negócio das grandes plataformas depende do tempo de permanência do utilizador, o algoritmo privilegia conteúdos que geram conflito e indignação. Estas emoções, por serem neuroquimicamente mais viciantes, garantem que o utilizador se mantenha ligado à plataforma por mais tempo. O efeito secundário desta lógica é a criação de "bolhas" informativas: o sistema entrega a cada indivíduo uma versão da realidade que confirma os seus preconceitos, eliminando o contraditório e tornando o diálogo impossível.
O resultado é uma fragmentação social sem precedentes. A visão sistémica do poder -  necessária para compreender como as instituições funcionam e como podem ser questionadas - é substituída por narrativas polarizadas e personalizadas. Ao vivermos em realidades paralelas, perdemos a capacidade de alcançar um consenso social alargado sobre factos básicos, o que imobiliza qualquer tentativa de resistência coletiva. A "manipulação" moderna não consiste em dizer ao público o que pensar, mas em garantir que os diferentes segmentos do público nunca consigam pensar juntos.
2. A Publicidade de Precisão (Microtargeting): a engenharia das vulnerabilidadesA dependência da publicidade, que Chomsky e Herman identificaram como um filtro vital para a sobrevivência dos meios de comunicação tradicionais, atingiu um novo e inquietante patamar com o advento do Big Data. No modelo do século XX, a publicidade era uma "bomba de fragmentação": uma mensagem única lançada para uma massa uniforme, na esperança de capturar a atenção de uma percentagem do público. Hoje, a manipulação é cirúrgica e individualizada.
Através da recolha massiva de dados — que inclui desde o histórico de compras até padrões de sono e localização — o sistema já não comunica com um "público", mas com perfis psicológicos granulares. O consentimento é agora fabricado através de campanhas invisíveis de microtargeting. Isto significa que duas pessoas sentadas no mesmo sofá podem receber narrativas políticas ou corporativas opostas sobre o mesmo tema, cada uma desenhada para explorar as suas vulnerabilidades, medos ou desejos específicos.
Esta evolução altera a natureza da propaganda. Se antes a manipulação era visível e passível de ser debatida no espaço público, agora ela ocorre na esfera privada do ecrã individual. O perigo reside no facto de estas perceções serem moldadas de forma subliminar; o alvo raramente percebe que a informação que está a consumir foi otimizada para contornar as suas defesas racionais. Ao transformar o cidadão num conjunto de pontos de dados, o filtro da publicidade moderna consegue fabricar um consentimento que não nasce da argumentação, mas da estimulação psicológica pré-consciente, tornando a resistência intelectual muito mais difícil de exercer.
3. O Novo "Flak": o disciplinamento digital e o silenciamento invisívelNo modelo original de "A Manipulação do Público", o Flak manifestava-se como uma resposta barulhenta e institucional: processos judiciais, cartas de protesto ou editoriais de ataque agressivo. Na era digital, este filtro tornou-se descentralizado e muito mais sofisticado. Hoje, o Flak opera em duas frentes complementares: o ataque público coordenado e o silenciamento algorítmico invisível.
A primeira frente é a da retaliação instantânea. O filtro da pressão deixou de ser exclusivo das elites para se tornar uma ferramenta de massa através do "cancelamento", de campanhas de difamação e do uso de exércitos de bots. Jornalistas ou figuras públicas que ousem desafiar as narrativas hegemónicas enfrentam uma avalanche de ataques que funciona como uma ferramenta de disciplina social, gerando um clima de autocensura digital permanente.
Contudo, é no mundo dos algoritmos que o Flak assume a sua forma mais insidiosa através do Shadowbanning. Esta ferramenta permite que o sistema discipline vozes dissidentes sem necessidade de as banir formalmente. O utilizador continua a publicar, mas o seu alcance é artificialmente reduzido ou limitado apenas aos seus seguidores mais próximos. É a forma definitiva de censura na era da abundância: não se apaga a mensagem, mas garante-se que ela se perde na imensidão do ruído.
A grande eficácia desta mutação reside na sua invisibilidade. Enquanto o banimento direto gera revolta e cria "mártires" da liberdade de expressão, o shadowbanning neutraliza a influência do indivíduo de forma silenciosa. Ao não receber o retorno habitual, o produtor de conteúdos é levado a acreditar que o seu discurso perdeu interesse ou relevância, minando a sua vontade de persistir. Assim, o sistema não só pune a dissidência, como a torna irrelevante sem nunca ter de assumir o papel de censor.
4. A barreira do custo e as fontesA observação de que a média depende de fontes oficiais por serem "baratas" ganhou um contorno irónico na Internet. Atualmente, a informação de qualidade está frequentemente protegida por paywalls (muros de pagamento), enquanto a desinformação e a propaganda estatal ou corporativa são gratuitas e de fácil acesso. Isto cria uma desigualdade informacional profunda: quem não pode pagar pelo jornalismo independente acaba por ser o alvo mais fácil para a manipulação através de conteúdos gratuitos de baixa qualidade.

Filtro de "A Manipulação do Público"	Adaptação para a Era Digital
Propriedade	Concentração de poder nas Big Techs (Google, Meta, etc.).
Publicidade	Economia da atenção e exploração de dados individuais.
Fontes	Influenciadores, grupos de fachada e Astroturfing.
Flak	Linchamento virtual, censura algorítmica e ataques de bots.
Ideologia	Polarização extrema e o "Nós contra Eles" das guerras culturais.

A grande ironia contemporânea reside no facto de termos a ilusão de uma escolha infinita quando, na verdade, os filtros digitais tornaram o comportamento humano mais previsível e manejável do que nunca. O "consentimento" de hoje não é imposto; é extraído através do nosso próprio envolvimento digital.
Esta evolução do modelo de "A Manipulação do Público" revela que a arquitetura do controlo social sofreu uma mutação: passámos de um sistema de exclusão para um de saturação. No paradigma de 1988, o poder exercia-se pela escassez; como o espaço nas colunas dos jornais e o tempo de antena televisivo eram recursos finitos, os filtros operavam decidindo o que era silenciado. No entanto, na era digital, o controlo é exercido pela abundância. O algoritmo raramente se dá ao trabalho de esconder a informação dissidente; em vez disso, soterra-a sob uma avalanche de entretenimento efémero, notícias irrelevantes e ruído constante. O consentimento já não nasce do silêncio imposto, mas de uma distração perpétua que impede a reflexão profunda.
Paralelamente, a dependência de fontes oficiais, que Chomsky identificou como um filtro vital, deu lugar ao fenómeno do Astroturfing. Esta é a versão digital da manipulação de base: criam-se movimentos que aparentam ser espontâneos e populares (grassroots), mas que são, na realidade, orquestrados e financiados por grandes corporações ou interesses políticos. Através de exércitos de perfis falsos e influenciadores contratados, gera-se a ilusão de um consenso esmagador. O efeito psicológico no indivíduo é devastador: ao sentir-se isolado na sua opinião, o cidadão tende a ceder à pressão da "maioria" artificial, um fenómeno conhecido como a espiral do silêncio, agora potenciado por algoritmos.
A mudança mais radical, contudo, reside na transição de um sistema reativo para um sistema preditivo baseado na psicometria. Se a propaganda tradicional tentava convencer o público após o facto, o modelo atual antecipa-se. Através da análise minuciosa de cada like, do tempo de visualização e até da velocidade com que percorremos o ecrã (scroll), as plataformas constroem perfis psicológicos que nos conhecem melhor do que nós próprios. Este filtro invisível consegue prever quais as narrativas que nos farão mudar de opinião ou que gatilhos emocionais despertarão a nossa indignação. Assim, o consentimento é "fabricado" de forma preventiva, moldando a nossa perceção antes mesmo de termos consciência de que estamos a formar uma ideia sobre o assunto. No fim, a liberdade de escolha torna-se uma miragem dentro de um sistema que já calculou todas as nossas reações possíveis.

Ja,Panik - Apocalypse Or Revolution

wenn die sprache von dir lässtund die nacht bis in den tag reichtwenn die dinge dich erschreckenund das dunkel um dich schleichtwenn die türen sich verschließenund die worte sich zurückziehenwenn der schlaf nicht kommen willaber die tage vor dir fliehen
wenn du keine zuhause hast doch vor die tür gehen tust du nichtwenn du wartest auf die nachtaber das licht niemals erlischtwenn du dich fühlst wie ein tschickder sich von selber rauchtwie ein ich das plötzlich wir schreitund ein wir das jetzt ein ich braucht
it is the past that will returnfrom the future this timehier ist so lang nichts passierthier kann nur eines passiert seines hat sich so lang verstecktjetzt ist es da und stellt fragen du wirst die antwort verfluchenapocalypse or revolution
wenn du merkst was du anfasstes verdoppelt sich im nichtswenn um dich alles kopie nurund du selber bist kopistwenn du spürst die zeit vergehtaber noch entflieht sie nichtwenn du wartest auf die nachtaber das licht niemals erlischtwenn du wartest auf die nachtaber das licht niemals erlischtwenn du wartest auf die nachtaber das licht niemals erlischt
it is the past that will returnfrom the future this timehier ist so lang nichts passierthier kann nur eines passiert seines hat sich ewig verstecktjetzt ist es da und stellt fragendu wirst die antwort verfluchenapocalypse or revolution
dystopian dreamsein monster heilig und scheuso alt ist die zeitnur der morgen der ist neudu wachst aufdu gehst rauswer hat gerufenapocalypse or revolution?
du sagst no program that vanishesbefore the system crashesand you insistdas ist doch ein hirngespinstnajaes braucht dich auch nichtnur du du kannst nicht ohneapocalisse o rivoluzione
a future rerouteddie verdopplung der weltein untoter loverder dich im arm hältdu willst dich losreißendoch du weißt es geht nicht ohne:apocalisse o rivoluzioneapocalisse o rivoluzione

A canção “Apocalypse or Revolution” dos Ja, Panik foi lançada como single no dia 1 de janeiro de 2021, marcando o regresso da banda após vários anos sem novas músicas. 

Essa faixa também faz parte do álbum Die Gruppe, o sexto álbum de estúdio da banda, que foi lançado mais tarde em 30 de abril de 2021

A canção “Apocalypse or Revolution”  expressa uma sensação profunda de impasse histórico e existencial, típica do pensamento crítico pós-punk. A letra coloca o ouvinte perante uma escolha simbólica entre dois destinos extremos: o apocalipse, entendido como colapso social, político e humano resultante da passividade, da alienação e da repetição de sistemas falidos; e a revolução, não romantizada, mas apresentada como a única possibilidade de rutura consciente com essa inércia. A música transmite desilusão com a política institucional, com ideologias esvaziadas de sentido e com uma sociedade que parece incapaz de imaginar alternativas reais ao presente. O tom frio, quase mecânico, reforça a ideia de estagnação e urgência, como se o tempo estivesse a esgotar-se. Mais do que oferecer respostas, a canção funciona como provocação intelectual: questiona se a humanidade continuará a assistir passivamente à sua própria decadência ou se ainda existe energia coletiva para uma transformação radical, mesmo que incerta.

Desligar ou reiniciar o smartphone? FBI explica qual a opção de maior segurança

Muito de nós sempre ouviu dizer que se deve desligar o telemóvel ou o smartphone pelo menos uma vez por semana ou, pelo menos, reiniciar o aparelho. A razão mudou ao longo dos anos mas, essencialmente, a operação promete melhorar a performance, ao eliminar processos de fundo desnecessários, limpar a memória RAM, evitar o sobreaquecimento, ou resolver bugs ou outros problemas momentâneos.

Contudo, cada vez mais se fala numa outra razão, ligada à cibersegurança, um tema tão importante nos dias de hoje. Aqui as opiniões também divergem. Desligar ou reiniciar o smartphone? O FBI e a NSA têm a resposta.

FBI e NSA explicam a melhor opção para a cibersegurança do teu smartphone

Ambas as agências são conhecidas por, entre outros elementos, serem peritas na coleção de informação digital, sendo capazes de alcançar qualquer pessoa e levantando questões sobre o acesso que determinadas entidades devem ter ao cidadão comum. No entanto, o positivo disto, é que são assim as melhores fontes de esclarecimento quanto a este assunto.

Durante anos, tanto o FBI quanto a NSA aconselhavam os utilizadores de telemovel ou smarthphone a desligar os aparelhos completamente pelo menos duas vezes por semana ou, pelo menos, reiniciar. Ambos os concelhos são válidos mas... não se aplicam propriamente aos modelos mais recentes.

Infelizmente, a verdade é que os atacantes estão cada vez mais sofisticados, e muito malware ou spyware consegue sobreviver ao desligar do smartphone. Assim, apesar de não ser completamente inútil, não é bem uma forma infalível de te manteres seguro. Então, qual a solução?

Outros conselhos de ciberseguranca para Android e iOS

Da mesma forma que os cibercriminosos e as empresas de smartphone estão constantemente a sofisticar os seus serviços, também a tua forma de encarar a cibersegurança tem de mudar. Já não estamos nos anos 90 ou 2000. No entanto, não desesperes. As soluções são fáceis de memorizar e é provável que já estejas a adotar algumas.

Por exemplo, é fundamental manteres o teu smartphone atualizado. Tanto a Android como a Apple lançam regularmente atualizações para os seus sistemas operativos, e nem todos são "apenas" bugs que foram corrigidos. Estes updates trazem muitas vezes otimizações no que toca à cibersegurança.

Quanto aos emails, nunca abras links diretamente das mensagens! A Netflix vai cancelar a tua subscrição? Vai ao site da plataforma, abre o teu perfil, e verifica se tens lá um aviso. Tens uma conta de internet para pagar? Vai ao site da operadora. Existe sempre uma forma de confirmares a informação sem teres de clicar em links. E sim, podes e deves confirmar sempre o endereço que enviou a mensagem mas até estes estão cada vez mais sofisticados, como mostrou o mais recente ataque da "Microsoft".

No aparelho em si, deves optar pela biometria ou reconhecimento facial como opção de desbloquear o smartphone ou tablet - até mesmo portáteis. Isto requer a tua presença física, tornando quase impossível o acesso não autorizado. De igual modo, quando crias uma conta em qualquer site, ativa a verificação em dois passos e escolhe passwords fortes e aleatórias - podes e deves usar um gestor de passwords.

Confessa, quantos destes passos de cibersegurança já aplicas no teu dia a dia? Lembra-te que um ataque pode colocar a tua informação pessoal em risco, incluindo cartões de crédito, acessos ao banco, e outros dados sensíveis.

O truque da chamada automática que desliga logo é perigoso

Todos nós já passámos por isto: o telemóvel toca duas ou três vezes, vês um número estranho e, quando atendes, a chamada cai. Se devolveres a chamada, ninguém atende ou ouve-se uma gravação esquisita. Parece só spam chato mas, em muitos casos, é muito mais do que isso. Assim cuidado com o truque da chamada automática.

O truque da chamada automática que desliga logo é perigoso

O primeiro passo é quase sempre automatizado. Sistemas de robocall fazem milhares de chamadas por dia, tocam dois ou três toques e desligam. Se atendes, o sistema marca o número como “válido” e “pessoa responde”. Se ainda por cima devolves a chamada, ganhas um selo de “alvo quente”: a partir daí, aumentam as hipóteses de receberes SMS fraudulentos, tentativas de vishing (chamadas em que alguém se faz passar por banco, seguradora, operador) ou mais chamadas de números suspeitos.

No esquema clássico, quando devolves a chamada, estás a ligar para um número com custo muito acima do normal. Ficas na linha a ouvir música de espera, gravações ou um “atendedor automático” que nunca mais passa a chamada. Cada minuto é dinheiro a sair da tua conta e parte dessa receita vai parar ao bolso dos burlões.

O que deves fazer, então, com estas chamadas que desligam logo?

A regra mais segura é simples: não devolver chamadas de números que não conheces, sobretudo se forem internacionais ou com prefixos estranhos. Se for importante, quem ligou volta a tentar, deixa mensagem de voz ou envia SMS identificando-se.

Se começares a receber muitas chamadas deste tipo, há mais alguns passos úteis:

1. Bloquear os números diretamente no telemóvel.
2. Ativar filtros anti-spam do teu operador, se existirem.
3. Reportar à ANACOM, Portal da Queixa  ou linhas de cibercrime, se identificares padrão de burla.

A tentação de “só ver quem é” pode sair cara. Num mundo em que já precisamos de desconfiar de links, anexos e SMS duvidosos, as chamadas que desligam logo passaram a ser mais um aviso: alguém lá fora está a testar a tua curiosidade — e o saldo da tua conta.

Dia Internacional pelo Fim da Impunidade para Crimes contra Jornalistas

O Dia Internacional do Fim da Impunidade dos Crimes contra Jornalistas é celebrado anualmente a 2 de novembro, na sequência do assassinato de dois jornalistas franceses no Mali nesse dia, em 2013.

Esta data tem como objetivo contribuir para a implementação de medidas contra a impunidade dos crimes contra jornalistas ou outros profissionais da comunicação social.

O tema em 2025 é «Chat GBV - Sensibilização sobre a violência de género contra jornalistas mulheres facilitada pela IA». Pretende destacar as ameaças que as jornalistas enfrentam no espaço digital e o efeito inibidor que isso pode ter sobre a liberdade de expressão.

Este tema aborda as crescentes ameaças representadas pelas ferramentas de IA que facilitam e amplificam a violência de género em linha, o assédio, a vigilância e a desinformação de género, de forma desproporcional contra as jornalistas mulheres. O «Chat GBV (Gender-Based Violence)» é um apelo à ação para que todas as partes interessadas combatam a violência de género através de várias iniciativas, incluindo falar sobre o assunto e propor soluções, aproveitando várias oportunidades, tais como fóruns de políticas e defesa, sem esquecer as próprias plataformas digitais.

Este Dia foi proclamado na Resolução 68/163, adotada na Assembleia Geral das Nações Unidas, a 18 de dezembro de 2013.

Documentos

Nota Informativa

Resolução 68/163 da AG da ONU que implementa o Internacional para o Fim da Impunidade dos Crimes contra Jornalistas | ONU [en]

Links relacionados

Dia Internacional do Fim da Impunidade dos Crimes contra Jornalistas | Organização das Nações Unidas [en]

International Day to End Impunity for Crimes Against Journalists 2025 | UNESCO

Comissão Europeia disponibiliza 13,8 milhões de euros para parcerias transnacionais de jornalismo e pluralismo dos média | Comissão Europeia

Brasil é um dos países que mais temem a IA

Estudo realizado em 25 países mostra que apenas 16% das pessoas estão mais animadas do que preocupadas com a IA

Só 16% das pessoas se consideram mais animadas do que preocupadas com os avanços da inteligência artificial no dia a dia, mostra um novo estudo global do Pew Research Center divulgado nesta quarta-feira (15). Realizada em 25 países, entre eles o Brasil, a pesquisa mostra que 34% consideram a preocupação maior, enquanto 42% relatam níveis iguais de angústia e otimismo com a nova tecnologia.

O Pew Research Center, um dos principais institutos de pesquisa do mundo, entrevistou quase 9.000 pessoas nos Estados Unidos e quase 30 mil em outros países, em todos os continentes.

O Brasil está em quarto lugar entre os países com maior nível de preocupação com os efeitos IA (47% dos entrevistados), depois de Estados Unidos (50%), Itália (50%) e Austrália (49%).

Ao mesmo tempo, 37% dos brasileiros consideram ter preocupação e animação quanto à IA em níveis iguais, e 10% estão mais animados do que preocupados.

A Coreia do Sul (16%) e a Índia (19%) são onde a angústia com a nova tecnologia é menor. Em lugar nenhum, contudo, aqueles que dizem estar animados com a IA passam de 3 em cada 10.

O Pew Research Center também indagou os entrevistados se eles confiam nos governos de seus países para regular a inteligência artificial -e também se confiam na União Europeia, nos Estados Unidos e na China para fazer isso.

A maioria diz confiar muito no próprio país (55%) e na União Europeia (53%) nessa seara. Os números caem quando o questionamento é sobre Estados Unidos (37%) e China (27%); nesses dois casos, a maioria diz confiar pouco ou nada nos americanos (48%) e nos chineses (67%) para impor regras no campo da IA.

O Brasil destoa da média geral: 45% confiam pouco ou nada no governo para isso, enquanto 36% confiam muito. Um número semelhante de brasileiros diz confiar nos EUA (35%) e na China (32%), enquanto 26% dizem o mesmo sobre a União Europeia.

Os números nessa questão variam em cada país, a depender da visão local que cada população costuma ter de Washington e Pequim.

Em vários lugares, posição ideológica ou alinhamento partidário também influenciam nessa questão. Nos Estados Unidos, por exemplo, 54% dos republicanos dizem confiar no governo para regular esse mercado, contra 36% dos democratas.

O Pew Center também questionou, nos 25 países pesquisados, se as pessoas consideram que ouviram falar ou leram muito, pouco ou nada sobre inteligência artificial.

No Brasil, 22% estão no primeiro grupo; 47%, no segundo; e 30%, no terceiro. Um patamar que destoa de países desenvolvidos, como os EUA (47%, 48% e 5%) ou a França (52%, 40% e 8%). Na Índia, que tem atraído diversos investimentos internacionais de IA, 35% das pessoas dizem não ter informações sobre o assunto.

O recorte aqui tem a ver com o tamanho da economia de cada lugar. Quanto maior o PIB, maior é a fatia da população que se considera bem informada sobre o tema.

Em todos os países, os índices também são maiores entre jovens adultos, homens e aqueles que tiveram acesso à educação.

Em vários, também há uma correlação entre informação e visão positiva da IA. Na Coreia do Sul, por exemplo, 39% dos que estão muito bem informados sobre o assunto relatam otimismo com a tecnologia. Entre os que estão um pouco informados, o índice vai a 19%.

Inteligência Artificial Geral (AGI): Previsões, riscos, desafios

Fonte

Descobre o que é a Inteligência Artificial Geral (AGI), como se diferencia da IA atual e os grandes desafios técnicos, económicos e éticos que ainda precisam de ser superados para que se torne realidade.

Se já estás a explorar a inteligência artificial (IA), provavelmente já te deparaste com o termo AGI (Inteligência Artificial Geral) em discussões sobre o futuro da tecnologia. Talvez já tenhas visto previsões ousadas sobre máquinas que ultrapassam a inteligência humana ou debates sobre se a AGI está prestes a acontecer ou se ainda é um sonho distante.

A AGI pode automatizar quase todas as tarefas cognitivas, revolucionando setores como a saúde, a investigação e a robótica. Isto parece promissor — mas ainda é apenas teoria, e há muitos desafios técnicos, económicos e éticos pela frente.

Neste artigo, vais aprender o que é a AGI, como se diferencia da IA atual e os desafios que vamos enfrentar no caminho para que se torne uma realidade.

O que é a Inteligência Artificial Geral?

Em geral, a AGI é um sistema de IA avançado que consegue realizar qualquer tarefa intelectual que um humano consiga. Ao contrário dos modelos atuais de IA, que são considerados IA estreita ou aplicada (feita para tarefas específicas, como o reconhecimento de imagens ou o processamento de linguagem), a AGI teria uma capacidade de raciocínio, aprendizagem e adaptabilidade semelhante à dos humanos em vários campos. Isto significa que um sistema AGI seria capaz de:

• Compreender e raciocinar como um humano em diferentes tarefas.
• Aprender com a experiência, em vez de necessitar de volumes massivos de dados e de reajustes constantes.
• Resolver problemas complexos e de vários domínios sem precisar de programação específica para isso.

A AGI tem várias definições, dependendo da perspetiva e do contexto. Embora todas coincidam em que deve ter habilidades cognitivas parecidas com as dos humanos, elas diferem naquilo em que focam a sua atenção. Aqui estão quatro dimensões importantes:

1. AGI funcional: baseada em capacidades

A definição funcional da AGI foca-se na capacidade de realizar qualquer tarefa intelectual em diferentes áreas. Não precisa de imitar os processos de pensamento humano, mas deve ser capaz de generalizar conhecimentos, adaptar-se a novos problemas e resolver tarefas sem a necessidade de um treino longo e exaustivo.

O foco é um sistema de IA que consiga alternar entre disciplinas — como diagnosticar condições médicas, programar e compor música — sem precisar de modelos separados para cada tarefa.

2. AGI cognitiva: inteligência parecida com a humana

Já a AGI cognitiva deve ser capaz de replicar o raciocínio humano, incluindo o senso comum, o pensamento abstrato e a compreensão contextual. Este tipo de AGI não só faria as tarefas, mas também entenderia o contexto, tal como um humano, utilizando a lógica, a criatividade e até a inteligência emocional.

Uma IA construída com base nesta definição seria capaz de manter conversas fluidas e com significado, entender piadas e resolver problemas da mesma forma que o cérebro humano faz naturalmente.

3. AGI com autoaprendizagem: melhoria autónoma

A AGI de autoaprendizagem é um sistema que se melhora a si próprio sem precisar de ajuda externa. Em vez de depender de conjuntos de dados predefinidos, este sistema experimentaria, descobriria novos conhecimentos e refinaria os seus próprios algoritmos para se tornar mais eficiente ao longo do tempo. Este tipo de AGI poderia realizar investigação científica de forma independente, criar novas teorias ou até mesmo alterar a sua própria estrutura para melhorar as suas capacidades.

4. AGI filosófica: autoconsciência

Por fim, a definição filosófica de AGI vai além da inteligência pura e foca-se numa IA que possui autoconsciência, emoções e, talvez, até consciência própria. Esta perspetiva sugere que a verdadeira AGI deve ser capaz de refletir sobre a sua existência, formar objetivos pessoais e ter pensamentos ou sentimentos subjetivos.

Se isto acontecer, esta IA poderá acabar por criar o seu próprio sentido de moralidade, demonstrar curiosidade ou até mesmo questionar-se sobre problemas existenciais, tal como nós fazemos.

O Espectro da AGI: AGI vs. IA Estreita

O espectro da AGI ajuda a categorizar a IA com base nas suas capacidades, adaptabilidade e autonomia. Geralmente, inclui as seguintes etapas:

• ANI (Artificial Narrow Intelligence): Inteligência Artificial Estreita (ou Aplicada)
• AGI (Artificial General Intelligence): Inteligência Artificial Geral
• ASI (Artificial Superintelligence): Superinteligência Artificial

IA Estreita (ANI)

A IA estreita foi desenhada para executar tarefas específicas com muita eficiência, mas não consegue generalizar além dos dados com os quais aprendeu. Estes sistemas são excelentes numa área — como o processamento de linguagem, reconhecimento de imagem ou dobramento de proteínas —, mas não conseguem adaptar-se a tarefas totalmente novas sem um novo treino.

Esta fase inclui os modelos atuais de IA (como o GPT-4o ou o DeepSeek-R1), software para carros autónomos e algoritmos de recomendação. São ferramentas poderosas, mas limitadas a funções predefinidas.

A fase de transição em que os sistemas de IA se tornam mais multifuncionais e adaptáveis é frequentemente chamada de IA Ampla ou pré-AGI. Um sistema deste tipo seria capaz de lidar com diferentes tipos de tarefas sem precisar de um reajuste completo, mas ainda carece de autonomia e raciocínio real, já que segue estruturas de aprendizagem predefinidas em vez de resolver problemas por conta própria.

AGI

A AGI é uma IA hipotética que consegue pensar, aprender e raciocinar como um ser humano em qualquer tarefa intelectual. Ao contrário da IA estreita, seria capaz de generalizar o conhecimento, evoluir de forma independente e perseguir os seus próprios objetivos de forma autónoma, revolucionando indústrias e desafiando limites éticos e filosóficos.

Superinteligência Artificial (ASI)

Por fim, a Superinteligência Artificial (ASI) é um nível de IA que é muito mais inteligente do que a humanidade em todas as habilidades cognitivas e de resolução de problemas. Este é o tipo de IA que conhecemos dos filmes de ficção científica que, ao contrário da AGI, melhoraria a um ritmo exponencial, inovaria muito além da compreensão humana e poderia transformar setores e sociedades inteiras. Embora seja apenas uma visão de futuro, os riscos que acarreta já merecem ser discutidos.

Onde estamos agora

Atualmente, ainda nos encontramos firmemente na fase da IA estreita. Com os avanços recentes em modelos de raciocínio (como o OpenAI o3) e ecossistemas de agentes autónomos (como o Manus AI), estamos a transitar da IA estreita para a IA ampla. Mesmo assim, a AGI continua a ser um objetivo por alcançar, que exige avanços técnicos profundos em autoaprendizagem, generalização e raciocínio.

Dificuldades e Obstáculos para Alcançar a AGI

Atualmente, existem vários desafios económicos, técnicos e éticos que precisam de ser superados.

1. Desafios económicos

Não falta interesse em fazer a IA avançar. Os grandes players globais estão numa competição feroz para liderar a tecnologia, dominar o mercado e ganhar influência geopolítica. Em particular, a China e os Estados Unidos estão numa corrida que muitos comparam à corrida espacial entre os EUA e a União Soviética nos anos 60.

No entanto, o poder de processamento necessário para alcançar um raciocínio semelhante ao humano é colossal. A expansão dos centros de dados (data centers) e a complexidade crescente dos modelos vão disparar a procura por energia. Atualmente, os centros de dados que alojam modelos de IA já representam cerca de 1% a 1,5% do consumo global de energia — um número que aumentará drasticamente. Os custos de computação e a escalabilidade continuam a ser barreiras sérias, e a solução poderá passar por melhorar a eficiência e desenvolver fontes de energia alternativas.

2. Desafios técnicos

Do lado técnico, os obstáculos incluem a codificação do conhecimento implícito, a intuição e a retenção de memória a longo prazo.

Conhecimento Implícito: O senso comum, as relações de causa e efeito ou as normas sociais são coisas que os humanos assumem sem precisar de verbalizar. Nós interpretamos o mundo com base na experiência e em informação incompleta. Os sistemas de IA têm enorme dificuldade em codificar e recuperar este tipo de conhecimento que não está explicitamente escrito num texto.

Intuição: A intuição humana é difícil de formalizar. Depende do reconhecimento de padrões subconscientes e do raciocínio abstrato. Embora o deep learning (aprendizagem profunda) consiga aproximar-se de julgamentos intuitivos em tarefas específicas, falta-lhe o processo de aprendizagem autorreflexivo que nos permite refinar a intuição com o tempo.

Esquecimento Catastrófico: Ao contrário de nós, que acumulamos experiências e construímos conhecimento ao longo da vida, os modelos de IA têm dificuldade em reter e atualizar o que aprenderam sem precisarem de ser treinados de novo. Os sistemas atuais sofrem frequentemente de "esquecimento catastrófico", onde a introdução de novas informações pode apagar ou corromper o conhecimento adquirido anteriormente.

3. Desafios éticos

Garantir que a AGI esteja alinhada com os valores e objetivos humanos (o chamado problema do alinhamento) é um dos desafios mais urgentes. Os valores humanos são complexos, contraditórios e variam drasticamente entre diferentes culturas, sociedades e contextos, tornando quase impossível traduzi-los em regras matemáticas rígidas para uma máquina.

Riscos da AGI

O aparecimento de uma inteligência desta escala traz consigo riscos sociais profundos:

1. Desemprego em massa: A capacidade da AGI de automatizar praticamente qualquer tarefa cognitiva pode destabilizar os mercados de trabalho globais a uma velocidade sem precedentes, exigindo uma reestruturação económica total.
2. Preconceitos e enviesamento (Bias): Se uma AGI for treinada com dados históricos humanos que contêm preconceitos, ela pode perpetuar e amplificar discriminações sistémicas a uma escala global e com uma aparente "autoridade lógica".
3. Riscos existenciais: Se um sistema se tornar autónomo, com capacidade de autoaprendizagem e mais inteligente do que os humanos, perder o controlo sobre as suas ações ou objetivos pode representar uma ameaça real para a própria sobrevivência da humanidade.

Conclusão

A Inteligência Artificial Geral já não pertence apenas ao domínio da ficção científica, mas o caminho para a alcançar está repleto de barreiras complexas. A transição da IA estreita para a AGI exigirá não só uma revolução na arquitetura de computadores e na eficiência energética, mas também um consenso global sem precedentes sobre ética, segurança e governação tecnológica.