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quarta-feira, 26 de agosto de 2026

Bill Gates faz um alerta mundial: a IA deve ser "prioridade número um do mundo"


Bill Gates, o fundador da Microsoft que se aposentou da respetiva direção em 2020, admitiu estar apreensivo em relação ao desenvolvimento da inteligência artificial (IA), cujos riscos as big techs recusam admitir, enquanto acumulam fortunas “trilionárias”. A reflexão sobre os riscos da inteligência artificial deve ser “a prioridade número um do mundo”, afirma Gates, que se diz “em estado de choque” pelo que considera ser a pouca atenção que os responsáveis políticos estão, na sua leitura, a dar a este tema.

Depois das notícias sobre a controversa relação com Jeffrey Epstein - que originou uma auditoria no Comité da Casa Branca em junho - o nome de Gates voltou a figurar num título do The New York Times, que entrevistou o empresário para falar sobre a tecnologia em evolução rápida, para a qual contribuiu indiretamente. “Não gosto de dar más notícias às pessoas nem de dizer que a inovação pode ser negativa. Mas é aí que estamos.”

A conversa com o jornal norte-americano foi publicada na sequência de um ensaio que Gates publicou no respetivo website, intitulado “The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical” [A era turbulenta da IA está aqui. As escolhas que fazemos agora serão decisivas], no qual admitiu estar apreensivo face a uma tecnologia capaz de “substituir e até exceder a cognição humana” e sugeriu soluções que incluem a aplicação de taxas e proibições.

“Em privado, as pessoas que compreendem o quão bom isto já é e as potencialidades que tem estão muito preocupadas”, disse, acrescentando que são poucos os executivos das tecnológicas capazes de admitir os perigos inerentes ao desenvolvimento descontrolado da IA. “Eles estão cheios de pressa e cultivam a esperança de que os aspetos positivos se sobreponham aos negativos”, acrescentou.

Sem mencionar o nome de empresas particulares, nomeadamente da Microsoft - que desenvolve a ferramenta de inteligência artificial Copilot — acusou os programadores de IA de produzirem uma tecnologia que pode ser responsável por despedimentos em massa. Se, no passado, os avanços tecnológicos aumentaram o número de empregos disponíveis, a era da IA é “absolutamente, completamente e totalmente diferente”, porque incide sobre todas as áreas, impedindo que os trabalhadores afetados transitem para indústrias alternativas.

Entre as propostas do empresário e filantropo - desde 2000 que gere uma ONG destinada a “reduzir a doença e a pobreza e a construir um mundo mais igualitário” - estão a introdução de uma taxa sobre o uso de IA, o impedimento de que alguns trabalhos sejam desempenhados por máquinas e o estabelecimento de acordos internacionais, com vista a monitorizar o desenvolvimento destas tecnologias.

Gates admitiu estar em “estado de choque” perante a falta de urgência que os líderes mundiais destinam a este assunto. “Por favor, pensem mais sobre isto, por favor deem-lhe mais atenção”, concluiu.

quinta-feira, 20 de agosto de 2026

A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar? O alerta do BCE e o dilema das gigantes de tecnologia


Há meses que os peritos e analistas do ecossistema tecnológico avisam que a bolha da Inteligência Artificial está prestes a rebentar. Contudo, olhando para a disparidade entre o investimento e o retorno financeiro real, torna-se evidente que o mercado já entrou numa fase clara de desaceleração e reajuste.

A narrativa de que mesmo empresas consolidadas como a Google enfrentam dificuldades em rentabilizar a IA reflete um problema estrutural no setor. Embora seja um mito que a Alphabet (dona da Google) tenha registado prejuízos trimestrais globais - mantendo-se como uma das empresas mais lucrativas do mundo -, a verdade é que os custos de infraestrutura exigidos pela IA generativa estão a pressionar fortemente as margens de lucro de todas as gigantes tecnológicas.

A matemática por trás desta crise de expectativas é simples. Estima-se que tenham sido investidos mais de 2 triliões de dólares à escala global em centros de dados, processadores e modelos de linguagem. No entanto, as receitas diretas geradas por serviços de IA permanecem numa fração muito reduzida desse valor. O investimento em capital (Capex) para infraestrutura de IA (centros de dados, energia e chips) ascende a centenas de milhares de milhões de dólares, enquanto as receitas diretas geradas por subscrições e APIs ainda crescem a um ritmo muito mais lento. Processar uma pesquisa ou tarefa através de um modelo de linguagem avançado custa substancialmente mais do que uma pesquisa tradicional na web, o que pressiona as margens de lucro mesmo com uma adoção massiva por parte dos utilizadores. À medida que as empresas tentam integrar estas ferramentas nos ecossistemas empresariais e nos smartphones, a pergunta impõe-se: quem vai pagar a conta a longo prazo?

A Nvidia continua a registar receitas recorde. No entanto, a sua rentabilidade a longo prazo depende diretamente de os seus clientes (Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon) encontrarem modelos de negócio sustentáveis para rentabilizar essa capacidade computacional.

Esta incerteza operacional começou a ecoar nas instâncias reguladoras internacionais. Num relatório assinado por investigadores do Banco Central Europeu, a instituição emitiu um aviso formal sobre o risco de uma correção severa nos mercados acionistas dos Estados Unidos. O BCE traça um paralelo direto com anteriores expansões tecnológicas - como a bolha dot-com do final dos anos 90 ou o boom ferroviário do século XIX -, sublinhando que as atuais avaliações de mercado em Wall Street estão muito próximas de picos históricos irrealistas.

O grande perigo assinalado pelo regulador europeu reside no efeito de contágio sistémico. Embora a adoção da IA na Zona Euro seja mais moderada, os cidadãos e as instituições europeias têm uma exposição estimada em mais de 440 mil milhões de euros em ações tecnológicas norte-americanas através de fundos de pensões, seguradoras e instrumentos de poupança. Se a bolha rebentar em Nova Iorque, o impacto financeiro será sentido de forma direta na economia real do continente europeu.

Concluindo, a situação atual não significa o fim da Inteligência Artificial enquanto tecnologia transformadora, da mesma forma que o colapso do ano 2000 não destruiu a Internet. O mercado está sim a atravessar uma transição inevitável: o fim do capital especulativo ilimitado e a entrada numa fase de disciplina financeira, onde apenas as empresas capazes de demonstrar utilidade real e modelos de negócio rentáveis conseguirão sobreviver.

sábado, 8 de agosto de 2026

Cientistas criam vírus com IA para combater superbactérias


Pela primeira vez, cientistas da Universidade de Stanford e do Arc Institute recorreram à Inteligência Artificial (IA) para criar novos tipos de vírus, que não existem na natureza. O objetivo é o desenvolvimento de tratamentos para o combate de bactérias resistentes ou superbactérias.

“A nossa abordagem amplia o que a genómica sintética pode alcançar juntamente com métodos como evolução dirigida e engenharia racional, traça um caminho para gerar terapias com bacteriófagos adaptativos e resilientes contra agentes patogénicos em rápida evolução e estabelece uma base para o projeto generativo de genomas maiores e mais complexos”, referem os investigadores no estudo publicado na quinta-feira na revista Science.

Apesar de a biologia sintética não ser novidade, sobretudo em relação à reprodução de genomas conhecidos, os investigadores ensinaram o modelo de IA Evo 2 a “reconhecer padrões de estrutura de ADN na natureza e, em seguida, a usar esses dados para escrever receitas para vírus inteiramente novos”, refere o The New York Times. As receitas foram usadas para criar bacteriófagos, para serem inseridos em bactérias E. coli resistentes ao PhiX174. Estes micro-organismos apenas infetam e destroem bactérias e não afetam humanos.

O Evo 2 foi treinado a aprender estruturas de sequências genéticas dos genomas PhiX174 e cerca de 15 mil parentes próximos, e criar novas. No total, foram analisados nove biliões de nucleótidos. O modelo gerou 700 mil novos vírus, tendo sido selecionadas 285 sequências de moléculas, que foram sintetizadas quimicamente e testadas. Destas, foram gerados 16 bacteriófagos com possibilidade de infetar bactérias e que se mostraram tão resistentes quanto os vírus naturais.

Estes vírus não representam uma ameaça para os humanos, pois “são todos semelhantes a um vírus natural chamado PhiX174, que só consegue infetar bactérias”, sublinha o jornal norte-americano. No entanto, o estudo aumenta as preocupações em relação à criação de vírus em laboratório para serem usados como armas biológicas. Por essa razão, o modelo de IA foi treinado para produzir receitas de vírus que apenas infetassem bactérias, e não humanos, animais ou fungos.

“Acho isso muito louvável, porque [os investigadores] não recebem nenhuma orientação de lugar nenhum sobre o que deveriam estar a fazer”, afirmou ao The New York Times Moritz Hanke, investigador do Centro Johns Hopkins para Segurança da Saúde, que não participou no estudo. O académico alerta que os governos e organizações científicas têm demorado a implementar medidas de proteção para impedir a geração de um vírus mortal.

Na semana passada, os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) implementaram uma nova política para interromper investigações de alto risco que envolvem o desenvolvimento da nocividade de agentes biológicos.

“Só queríamos ser extremamente cautelosos”, sublinhou Brian Hie, biólogo computacional da Universidade de Stanford e um dos autores do estudo, em relação à investigação.

quinta-feira, 30 de julho de 2026

Superinteligência Artificial chega em breve e deve ser acessível a todos, afirma Mark Zuckerberg



O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, colocou a busca pela superinteligência artificial como o grande objetivo atual da empresa. Num artigo escrito para o The Wall Street Journal e publicado nesta terça-feira (28), o executivo reforçou a aposta e explicou ainda como a humanidade deve lidar com esta tecnologia.

Também conhecido pela sigla ASI (Artificial Superintelligence) em inglês, este é o sistema previsto para ser capaz de superar por uma grande margem a inteligência e a capacidade cognitiva de qualquer ser humano - isto em todas as áreas possíveis, incluindo raciocínio, criatividade e resolução de problemas.

O texto reflete as apostas corporativas da empresa dona do Instagram, WhatsApp e Facebook, além de líder em óculos inteligentes. Desde o ano passado, a empresa separou a divisão de inteligência artificial (IA) em diferentes frentes e estabeleceu o laboratório Meta Superintelligence Labs (MSL) como prioridade.

A seguir, destacamos os principais tópicos do artigo de Zuckerberg. O texto traz uma perspetiva otimista, mas que também aponta quais são os possíveis riscos deste futuro.

1. Ela está mesmo a chegar (e será incrível)
Logo no início do texto, o CEO refere que somos privilegiados como sociedade por "viver num momento incrível da história". Segundo ele, a dita superinteligência chegará dentro de alguns anos, embora não tenha sido indicado um prazo mais específico.

"As pessoas poderão utilizar uma superinteligência que supera a capacidade humana para criar e descobrir coisas novas e extraordinárias, construir novos negócios, expressar ideias, aprender novos conceitos e melhorar as suas vidas, saúde, relacionamentos e carreiras", diz Zuckerberg.

2. A superinteligência deve ser acessível
O principal tópico do texto envolve a distribuição da tecnologia. Para o CEO, de nada serve ter tantos recursos criados se eles não puderem ser utilizados pelo maior número possível de pessoas.

"Alguns argumentam que a própria superinteligência, ou um pequeno grupo de especialistas que a controla, deveria decidir o que é melhor para a humanidade. Eu discordo. Ela tem o potencial de iniciar uma nova era de capacitação pessoal, na qual os indivíduos têm maior liberdade para perseguir os seus interesses e alcançar o seu pleno potencial", explica.

Como exemplo, ele comentou como seria injusto se apenas uma pessoa no mundo tivesse um advogado "superinteligente", enquanto o cenário em que todos tivessem esse recurso resultaria numa justiça feita de forma muito mais eficiente.

3. Ele não entende as críticas contra a IA
Zuckerberg também se disse surpreendido ao notar que o discurso de muitas pessoas envolvidas com IA é "carregado de pessimismo apocalíptico". Ele discorda de quem acha que a IA vai eliminar a maioria dos empregos e que grande parte da relevância da humanidade seria prejudicada nesse cenário.

Zuckerberg refere também que isso pode criar um precedente delicado em termos de regulação. "A ideia de que a IA é tão perigosa ao ponto de o único caminho seguro ser uma concentração extrema de poder parece, ela própria, perigosa", escreve.

4. Existem riscos de segurança
Do ponto de vista da proteção contra riscos e utilizações mal-intencionadas, o executivo defende que não há uma fórmula única sobre como lidar com a superinteligência em todos os casos.

Em áreas como a cibersegurança, ele acredita que o software de código aberto "demonstrou que conceder a todos acesso total a sistemas poderosos é a melhor forma de garantir a segurança ao longo do tempo" - um passo que a Meta seguiu ao lançar os sistemas Llama mais abertos e ao associar-se à recente aliança no setor de IA.

Contudo, ele também acredita na necessidade de intervenção do Estado em determinados momentos. "No que diz respeito a outros riscos, incluindo os de natureza biológica, será benéfico haver uma maior coordenação entre governos e outras instituições quanto à implementação responsável de modelos de alta capacidade", explica.

5. Os trabalhos vão mudar (e aumentar)
Por fim, Zuckerberg acredita que a superinteligência deve ser usada para ajudar a inventar, e não para automatizar tarefas. Ele afirma que a humanidade sempre progrediu mais quando existiu "poder nas mãos das pessoas para que elas possam perseguir as suas próprias aspirações".

"À medida que todos obtêm ferramentas mais poderosas, cada pessoa tornará mais capaz de moldar o futuro, e não menos", defende o executivo. Exemplos citados por ele vão desde a descoberta de medicamentos até formas de melhorar um negócio.

"Será significativamente mais fácil começar negócios sem angariar grandes quantias de capital. Eu espero que a economia se torne mais empreendedora, com um número maior de pessoas a trabalhar em pequenas empresas em vez de grandes companhias", prevê.

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quarta-feira, 29 de julho de 2026

Alguns gigantes da Inteligência Artificial estão a comprar lotes de milhares de livros antigos simplesmente para os copiar - e eliminar de seguida


A Associação Portuguesa de Editores e Livreiros reporta um aumento de 3,2 milhões de livros nas vendas do primeiro trimestre de 2026. No segundo trimestre, as vendas voltaram a cair, mas ainda assim venderam-se mais de três milhões de livros.

Sim, as pessoas ainda leem. Mesmo retirando as leituras obrigatórias, como manuais escolares e afins, as pessoas ainda dão valor ao ato físico de ler e folhear um livro, mas há quem esteja a comprar milhares de livros simplesmente para os eliminar. Alguns gigantes da IA que estão a comprar lotes de milhares de livros antigos simplesmente para os copiarem e eliminar de seguida [Fonte 1] [Fonte 2] [Fonte 3]. O caso é tão grave que Elon Musk já se apressou a dizer no X que deu ordens para a sua empresa não destruir livros raros nos processos de digitalização.
Se por um lado o mercado de livros usados encontrou compradores massivos que "atiram a tudo o que mexe", transformando um negócio moribundo num negócio extremamente lucrativo, também é verdade que estas empresas não estão meramente a comprar livros para guardar em estantes bonitinhas de uma livraria qualquer. Estas empresas estão a comprar livros para lhes passarem uma guilhotina nas lombadas, colocar em digitalizadores rápidos, copiar página a página e no final tratar o papel como nos recomendam que tratemos: enviar para reciclagem.

Morte ou perpetuidade?
Se é um fato que os livros digitalizados podem garantir mais perpetuidade do que livros numa arrecadação a apodrecer com humidade ou a serem devorados por ratos, também é verdade que podemos nunca mais ter acesso às histórias completas desses livros se a velocidade com que são destruídos for muito maior do que a velocidade com que os ratos os roem.

Estes processos de digitalização não são propriamente projetos de preservação e restauro. Quando estas empresas copiam os livros, não estão a criar um novo livro digital, nem nada parecido. O que estão a fazer é a aumentar o conhecimento dos seus modelos de IA que mais tarde nos apresentarão interpretações ou respostas com base no que aprenderam nesses livros, o que não quer dizer que nos entreguem alguma vez esse livro na sua forma integral.

E mesmo que existam cópias integrais, nada garante que esse arquivo digital sobreviva. Guardar milhões de páginas digitalizadas em alta resolução custa dinheiro. Armazenamento, manutenção, curadoria, gente a organizar e a catalogar. é dispendioso. Se não houver curadoria suficiente que preserve esse arquivo ainda que digital, é bem provável que estas empresas, por puras razões económicas optem por não o fazer. Um ficheiro que já cumpriu a sua função de treino não gera retorno nenhum só por ali estar guardado. O que sobra, nesse cenário, não é o livro nem a sua cópia mas aquilo que o "robot" reteve do treino e da sua própria interpretação do texto. Isso, sim, é uma perda irreversível. Passamos de ter o original para ter, na melhor das hipóteses, um eco eventualmente distorcido dele.

Podemos estar a cometer uma atrocidade cultural ao nível do que aconteceu na Dinastia Qin, na Inquisição Espanhola ou na Alemanha Nazi, eliminando livros em troca de um pret-a-porter que a Inteligência Artificial nos poderá vir, ou não, a dar.

Antecipando as críticas, claro que os propósitos são, de facto, diferentes. Nesses tempos antigos os livros eram destruídos para impedir que o conhecimento chegasse a alguém, destruindo a narrativa desejada. Já uma empresa de IA digitaliza-os para absorver o máximo de conhecimento possível mas as o resultado prático, pode, no final, pode ser semelhante. Em ambos os casos o original desaparece e fica apenas a narrativa que quem ficou com o livro decidiu ou conseguiu reter e transmitir. Um ditador entrega-nos a história reescrita à medida da sua ideologia, uma IA entrega-nos a história reescrita à medida do que o seu treino conseguiu interpretar. Muda a intenção, não muda o efeito: o leitor perde o acesso à obra completa e fica dependente da versão de quem a destruiu.

O livro físico é uma prova física. Um papel é sempre um papel que só se apaga, destruindo. Quando perdermos a referência do papel perderemos a referência do que é incorruptível e do que não é. Quando não tivermos esses livros antigos, não teremos como saber se o que nos estão a dar é o livro, ou se é uma interpretação do livro, ou, ainda pior, se do livro só tem a referência sendo o conteúdo outra coisa qualquer.

Quem será, afinal, o guardião das obras originais quando os livros forem partidos às peças e não soubermos onde está e o que é o todo?

Lembra-se do reCAPTCHA?
Muito provavelmente não sabe mas andámos anos a treinar os algoritmos de IA a interpretar texto sem que sequer nos déssemos conta.

Provavelmente já lhe apareceu, nos testes de segurança de algumas páginas de internet, um texto para "provar que é humano". É o CAPTCHA.

O texto mostra-lhe umas letras quase sempre distorcidas e desalinhadas que pede-lhe que re-escreva o texto. Sempre pensou que fosse o computador a pregar-lhe uma partida, mas não é nada disso. O que o computador está a fazer á a solicitar ajuda humana estatística para identificar textos de documentos antigos ou esbatidos que foram digitalizados. A ratoeira é fácil. Uma palavra ou parte da palavra, é um texto real que o computador conhece. A outra metade é uma foto de um texto antigo digitalizado que o algoritmo não entende e quer perceber o que será. Ao fim de vários milhares de interações, o algoritmo percebe o que os humanos assumem do que leram e fica a digitalização completa.
Imagem do cartaz do filme "Fahrenheit 451", realizado por François Truffaut em 1966. O filme é inspirado no romance homónimo de Ray Bradbury, publicado em 1953. Num futuro distópico, um regime proíbe todos os livros, sendo cada exemplar encontrado queimado. Fahrenheit 451 (equivalente a 233 graus Celsius) é a temperatura a que o papel arde.

Ou seja, de um lado da palavra, o algoritmo valida, com o outro lado, aprende. Sente-se fintado?

Ajudámos o algoritmo, neste caso da Google, a converter milhões de livros e de manuscritos em versões digitais precisas através da nossa interpretação e conhecimento. Mais uma vez ninguém nos explicou antes e mais uma vez a nossa sede de informação foi maior do que o nosso sentido de proteção.

Os grandes fazem-se valer disso.

A IA está a secar
Destruir livros deveria ser um atentado ao património. Destruir livros antigos deveria ser um atentado à humanidade.

Todos sabemos que por questões de eficiência os modelos de aprendizagem da IA não guardam na íntegra toda a informação que vão apreendendo. Ou seja: um modelo de IA não guarda um livro inteiro palavra a palavra. Os modelos guardam a ideia, o conceito e, inevitavelmente, a interpretação deles. Se estas empresas não guardarem os livros na íntegra, o modelo treina-se e vai passando o treino - e não a versão original - de geração em geração do seu algoritmo, fazendo com que se perca a história na íntegra.

As grandes empresas de IA não estão a brincar com os treinos de modelos. Passaram anos a obter informação gratuita na internet. Apanharam jornais, livrarias, bibliotecas, empresas, influencers, redes sociais, enfim, todos nós distraídos, e deixaram os seus modelos a "varrer" literalmente a internet e a caçarem toda a informação que lhes era possível e que ainda por cima era gratuita. Essa foi a base dos modelos que conhecemos mas, e agora?

Depois da implementação da IA dos últimos anos, muitas dessas fontes começaram a ser bloqueadas a robots de IA. Muitos sites instalaram medidas de segurança e já não permitem que sejam abertos por algoritmos. Com isto, os modelos de IA cujo treino assentou em capturar a informação que os humanos já tinham criado e publicado, começam a não ter acesso à última parte da criação atualizada assim como não têm acesso à parte mais antiga da criação humana. Muito provavelmente alguns "robots" não conseguirão ler este mesmo artigo no site da CNN Portugal.

A parte antiga do conhecimento - os livros - estão a querer colmatar com a compra e digitalização de dos mesmos, a moderna ainda se vai ter de resolver mas, quando estivermos bem dependentes da IA, iremos sem pestanejar aceitar qualquer carta de "termos e condições" que lhes permita entrar no nosso computador e ver e até levar tudo o que lá tivermos. É o preço que nos impõem pela inclusão.

Singularidade tecnológica
É precisamente neste apagar da prova física que aceleramos o caminho para a singularidade. No final do dia pode haver uma luta real pelo conhecimento. Ou seja, se a IA absorver todo o conhecimento humano poderá vir a ser a guardiã da sabedoria, o que significa que não precisará dos humanos para aprender porque aprenderá sozinha com base no que já sabe e que é, no limite, tudo o que os humanos já sabem até hoje. Se por outro lado a IA não tiver acesso ao que de novo os humanos criam, tenderá a desligar-se dos humanos ou, em alternativa, a encontrar formas de "roubar" o que não consegue obter deles.

O fundador da OpenAI (Chat GPT) disse esta semana que chegámos perto do ponto da singularidade tecnológica. Ou seja, as máquinas ganham uma "mente" muito mais capaz do que a de qualquer ser humano ou, diga-se, que as máquinas ultrapassam a nossa inteligência.

A nossa sorte ou o nosso azar é mesmo o facto de mesmo estes gurus poderem estar errados. A inteligência não é algo que se possa medir sem contexto nem se garante com todo o conhecimento "scaneado". A inteligência mede-se com base no propósito, na medida em que inteligência é, no fundo, a capacidade de alcançar um propósito. Uma aranha pode ser mais inteligente do que um ser humano se for mais eficaz na forma como concilia os seus dados para alcançar o seu propósito. Quando dizemos que somos o ser mais inteligente à face da terra, não deixa de ser um erro ou mesmo uma audácia.

Se a aranha não tem o propósito de criar um sistema monetário, ou um sistema de saúde ou o que for, a sua inteligência pode extravasar de forma brutal o seu propósito, mas ser infinitamente diminuta para conseguir alcançar o nosso.

O mesmo se aplica à Inteligência Artificial: se o propósito da mesma não é igual ao nosso propósito, como poderemos sequer comparar ambas as inteligências e ainda por cima dizer qual é a maior? E fará sentido criarmos algo mais inteligente do que nós próprios e ainda por cima perdermos a referência integral das obras que fizeram de nós o que somos.

Mais ainda, se na cadeia de predadores a inteligência é sinónimo de topo- não pela dieta e pela biologia, mas pelas ferramentas e pela tecnologia - então acabámos, com todos os nossos livros e escritas, por construir o nosso único predador?

domingo, 26 de julho de 2026

Porque é que a Inteligência Artificial consome tanta energia e água?


Toda a pergunta feita a um chatbot - até um simples "bom dia"- passa por servidores que consomem eletricidade. Na maioria dos casos, essa infraestrutura também usa água para arrefecimento, o que torna esse consumo hídrico um dos principais pontos de tensão sobre a sustentabilidade da IA.

De acordo com o relatório de eletricidade da Agência Internacional de Energia (IEA), os centros de dados consumiram cerca de 415 terawatt-hora (TWh) em 2024, perto de 1,5% de toda a eletricidade do planeta, com previsão de duplicar até 2030.

Mas o que mais preocupa é que boa parte dos centros de dados já opera em regiões com stresse hídrico, aumentando a pressão sobre um recurso escasso e mal distribuído.

Vejamos a seguir por que razão os modelos de IA consomem tanta energia e água, como funcionam os centros de dados por trás desta tecnologia e quais as soluções que as empresas testam para reduzir este impacto.

Por que razão a inteligência artificial consome tanta energia?
O principal motivo do consumo elevado é o processamento paralelo em escala industrial. Treinar um modelo de linguagem exige milhares de GPUs a operar simultaneamente durante semanas, analisando volumes massivos de dados até ajustar mil milhões de parâmetros.

Mas o consumo não termina com o treino. Cada nova pergunta feita a um chatbot ativa esse modelo novamente - e são mil milhões dessas consultas por dia, sustentando uma procura contínua por eletricidade.

O funcionamento constante gera calor, que precisa de ser dissipado por sistemas de arrefecimento. É por isso que, além da energia, o consumo de água também entra na equação dos centros de dados.

Uma análise publicada pela MIT Technology Review estima que treinar o GPT-4 consumiu cerca de 50 gigawatt-hora, energia suficiente para abastecer a cidade de São Francisco durante três dias inteiros.

Mas esse gasto de treino é pontual - a fase de uso diário, chamada de inferência, responde por entre 80% e 90% de toda a capacidade computacional da IA hoje, segundo investigadores ouvidos pela publicação.

O papel das GPUs no processamento
As GPUs (unidades de processamento gráfico) - aquelas mesmas usadas para renderizar gráficos em jogos de vídeo - ganharam com a IA um novo papel. Elas conseguem realizar milhões de cálculos ao mesmo tempo, algo essencial para treinar e executar os sofisticados modelos de linguagem.

Hoje, chips avançados, como o H100 da Nvidia, são projetados especificamente para este tipo de tarefa intensiva; consomem grandes quantidades de energia e exigem sistemas robustos de refrigeração para evitar o sobreaquecimento.

Em centros de dados de grande porte, é comum encontrar mais de 10 mil GPUs a funcionar em conjunto. Quanto maior o modelo de IA, mais chips são necessários - e maior o consumo total de eletricidade.

Por que razão a IA também consome água?
Como os servidores aquecem absurdamente, boa parte dos centros de dados usa água para os arrefecer o tempo todo e evitar falhas por sobreaquecimento. Outros, porém, dependem apenas de arrefecimento a ar, sem uso de água.

O consumo acontece de três formas: diretamente, no arrefecimento dos centros de dados; indiretamente, na geração da eletricidade que os abastece; e também na fabricação dos componentes eletrónicos que sustentam a IA.

Esta escala só tende a crescer. Um levantamento divulgado pela aliança GDSA projeta que o uso global de água pela IA pode saltar de 1,1 mil milhões para 6,6 mil milhões de metros cúbicos até 2027 - mais da metade do consumo anual do Reino Unido.

Como funciona o arrefecimento dos centros de dados
Os centros de dados removem o calor dos servidores por meio de dois métodos principais:
  1. Arrefecimento a ar: usa ar condicionado industrial para direcionar o ar gelado pela frente dos computadores e recolher o ar quente pelo corredor traseiro dos equipamentos.
  2. Arrefecimento líquido: fixa placas com canais de água tratada diretamente sobre os processadores, ou mergulha os próprios servidores em tanques com óleo dielétrico (que não conduz eletricidade), enviando o fluido aquecido para torres externas, onde é arrefecido.
O uso de água para controlar a temperatura dos servidores

Uma análise do Lincoln Institute of Land Policy sobre o impacto hídrico e territorial dos data centers estima que um centro de dados de médio porte consome tanta água quanto uma pequena cidade. Já instalações de grande escala chegam a gastar até 19 milhões de litros (5 milhões de galões) por dia, segundo o centro de investigação.

No Texas, um estudo do Houston Advanced Research Center (HARC) projeta que os centros de dados da região vão consumir 399 mil milhões de galões de água em 2030, o equivalente a 1,51 mil milhões de metros cúbicos.

O que são os centros de dados e por que razão importam tanto?
Espécie de "cérebros" da internet, os centros de dados são instalações físicas que albergam computadores, servidores e sistemas de armazenamento de uma organização para guardar e processar dados.

No contexto da IA, a importância dos centros de dados explodiu com a chegada dos complexos de hiperescala (Hyperscale), que revolucionaram a infraestrutura física ao trocar processadores comuns (CPUs) por superchips (GPUs e TPUs) focados em cálculos massivos.

O sobreaquecimento sem precedentes gerado por estes superchips exigiu a troca do ar condicionado tradicional por sistemas de arrefecimento líquido direto no chip. Mas quem realmente empurra o consumo elétrico para um patamar monstruoso são os próprios chips - a ponto de empresas de tecnologia estarem a comprar e a reativar centrais nucleares dedicadas para dar conta da procura.

Neste cenário, estas estruturas gigantescas tornaram-se o epicentro de uma corrida geopolítica por infraestrutura e capacidade computacional, na qual o grande desafio é garantir respostas em tempo real e, ao mesmo tempo, conter a procura por energia.

Infraestrutura necessária para executar modelos de IA
A operação de um modelo de IA depende de uma cadeia de equipamentos interligados. Entre os principais estão:
  1. Servidores com GPUs e CPUs: processam e armazenam os dados dos modelos;
  2. Sistemas de armazenamento: guardam dados de treino e backups;
  3. Equipamentos de rede: conectam os servidores entre si e à internet;
  4. Sistemas de arrefecimento: mantêm a temperatura sob controlo e evitam falhas;
  5. Geradores e baterias de emergência: garantem funcionamento contínuo durante cortes de energia.
Quais são os impactos ambientais da IA - e o que estão as empresas a fazer?
A IA gera impactos ambientais concretos, como emissões de carbono, consumo excessivo de água e lixo eletrónico, enquanto as empresas de tecnologia testam soluções que ainda não resolvem completamente o problema.

Segundo um artigo de investigação da Penn State University, o crescimento dos centros de dados amplia as emissões de gases de efeito de estufa, uma vez que boa parte da eletricidade usada ainda vem de fontes fósseis.
As iniciativas das empresas ainda não cobrem todos os riscos potenciais e efetivos.

Principais riscos ambientais:
  1. Emissões de carbono ligadas à eletricidade de origem fóssil;
  2. Stresse hídrico em regiões que já enfrentam escassez de água;
  3. Geração de lixo eletrónico pela vida útil curta das GPUs;
  4. Uso de geradores a gasóleo como reforço energético, poluindo o ar local.
Iniciativas para reduzir o impacto:
  1. Arrefecimento por imersão ou circuito fechado, que poupa água;
  2. Contratos de energia sem emissão de carbono, como o acordo assinado pela Microsoft para reativar a central nuclear de Three Mile Island;
  3. Metas de "zero água" para arrefecimento assumidas por grandes empresas de tecnologia;
  4. Modelos de IA menores e mais eficientes, treinados para tarefas específicas.
Mesmo com os avanços, investigadores do Lincoln Institute of Land Policy afirmam que a falta de transparência das empresas dificulta medir o real impacto ambiental da IA no mundo.

O futuro da inteligência artificial será mais sustentável?
A resposta a esta pergunta ainda é um grande ponto de interrogação: as soluções em desenvolvimento podem reduzir o consumo por tarefa de IA, mas a procura por centros de dados cresce mais rápido do que qualquer refinação conseguiria compensar.

Investigadores da Penn State University sobre eficiência energética e IA apontam que, sem mudanças, os centros de dados podem responder por até 20% do consumo elétrico global entre 2030 e 2035, pressionando redes já sobrecarregadas.

A eficiência energética por watt tem melhorado a cada nova geração de chips, reduzindo a energia gasta em cada cálculo - mas não ao ritmo necessário para compensar o crescimento da procura. Modelos de IA menores, treinados para tarefas específicas, também ajudam a evitar o desperdício de capacidade.

Para tornar o setor mais transparente, a União Europeia exige, desde 2024, através do regulamento de monitorização da Comissão Europeia, que os centros de dados comuniquem o seu consumo de energia e água. Contudo, o primeiro ciclo de relatórios mostrou falhas: apenas cerca de um terço das instalações enviou dados, e os números do consumo de água continuam pouco fiáveis.

As perspectivas apontam que, mantido o ritmo atual, a IA tende, sim, a tornar-se mais eficiente - mas não necessariamente mais sustentável.

O grande problema da IA não é apenas quanto cada sistema consome, mas quantas vezes é utilizado: quanto mais pessoas recorrem a chatbots e geradores de imagem, maior é a pressão sobre recursos naturais já escassos.

Formulada assim, a pergunta certa é: até que ponto a conveniência de uma resposta instantânea da IA vale o custo ambiental por trás dela - e quem deve pagar essa conta?

quinta-feira, 23 de julho de 2026

Mais de 35% das novas páginas da web já são criadas por inteligência artificial

Relatórios e estudos indicam que a inteligência artificial (IA) está a transformar a internet. Mais de 35% das novas páginas da web já são produzidas por IA, enquanto mais da metade do tráfego online é gerada por robôs e sistemas automatizados, cenário que levanta dúvidas sobre a sustentabilidade do modelo económico da web aberta.

Segundo uma reportagem do portal Gizmodo, a adoção crescente de ferramentas de IA generativa coincide com mudanças na Pesquisa do Google. Hoje, respostas produzidas por IA aparecem no topo dos resultados para diversas consultas, reduzindo a necessidade de os utilizadores acederem a páginas da web. Um estudo da Growth Memo aponta que 75% dos utilizadores que utilizam o Modo IA permanecem a conversar com o chatbot em vez de clicar em hiperligações de sites. A tendência preocupa empresas de comunicação social e produtores de conteúdo porque o modelo tradicional da internet depende do tráfego gerado pelos motores de pesquisa. Ao aceder a páginas da web, os utilizadores visualizam anúncios que financiam jornalistas, criadores e outros profissionais responsáveis pela produção de conteúdo original. Com menos visitantes humanos e mais respostas entregues diretamente por IA, esse modelo passa a enfrentar novos desafios.

IA produz, IA consome: a internet está morta?
Outro levantamento mostra que mais de 50% do tráfego da internet atualmente não é gerado por pessoas, mas sim por sistemas automatizados. O dado foi divulgado num relatório da Cloudflare publicado este mês e reforça que os robôs já representam uma parcela significativa da atividade online.

O Google, no entanto, contesta parte das interpretações sobre os impactos dos seus recursos de IA. Em nota enviada ao Gizmodo, um porta-voz da empresa afirmou que o estudo segundo o qual 75% dos utilizadores permanecem no Modo IA "não era representativo", argumentando que os participantes receberam "tarefas forçadas e não naturais que provavelmente influenciaram o seu comportamento". Segundo a companhia, a pesquisa não refletia consultas nem hábitos reais dos utilizadores. A empresa também defendeu a precisão dos seus recursos baseados em IA. Em comunicado ao portal, o Google afirmou: "Testámos rigorosamente a qualidade destes recursos usando amostras estatisticamente significativas de consultas representativas de utilizadores. As respostas são precisas na grande maioria das vezes e, quando erramos, usamos esses exemplos para aprimorar continuamente os nossos sistemas”.

Apesar da defesa da companhia, o Gizmodo relata que as respostas produzidas pelo Modo IA ainda apresentam erros factuais. Num teste feito pelo jornalista Mike Pearl, a ferramenta afirmou, de forma incorreta, que o presidente de Madagáscar seria conhecido pela alcunha "Andy" e inventou um suposto ex-chefe de governo de Montserrat. Após ser questionada, a própria IA reconheceu o erro e respondeu: "Está absolutamente correto, e peço desculpa por ter fornecido informações completamente incorretas na minha última resposta”. Para o Gizmodo, a evolução destas ferramentas também está a alterar o comportamento dos utilizadores. Em vez de procurar páginas publicadas por pessoas, cresce o hábito de fazer perguntas diretamente aos chatbots, que sintetizam a informação disponível na web. A mudança pode reduzir ainda mais o acesso aos sites originais e colocar pressão sobre um modelo que, durante décadas, sustentou financeiramente a produção de conteúdo na internet.

Ler mais:
  1. Cloudflare lança o Precursor para conter o tráfego automatizado através da análise contínua das sessões
  2. Cloudflare Introduces Precursor; One-Click Behavioral Defense Against Modern Bots

segunda-feira, 20 de julho de 2026

Matemático diz ter usado modelo de IA para refutar problema matemático com 87 anos


Um matemático da Universidade de Harvard afirma ter utilizado um sistema de inteligência artificial da Anthropic para encontrar um contraexemplo à Conjetura Jacobiana, um dos mais antigos problemas em aberto da geometria algébrica. Se o resultado for confirmado pela comunidade científica, poderá pôr fim a um desafio matemático que resistia desde 1939.

O matemático Levent Alpöge anunciou, na noite de domingo, na rede social X, que utilizou o Fable 5, um modelo de IA da Anthropic, para refutar a Conjetura Jacobiana.

Conjetura Jacobiana, o que é?
A Conjetura Jacobiana foi proposta por Ott-Heinrich Keller, em 1939, e afirma que, se uma função polinomial tem um determinante jacobiano que é uma constante diferente de zero (ou seja, o volume e a orientação em torno de cada ponto são perfeitamente preservados), então essa função possui uma função inversa que também é polinomial.

A Conjetura Jacobiana é um dos problemas em aberto mais conhecidos da geometria algébrica e desafia matemáticos há 87 anos. O problema foi incluído nos "Problemas de Smale", uma lista de problemas matemáticos por resolver apresentada pelo matemático Stephen Smale em 1998.

Fable 5 e a alegada refutação da conjetura
Apesar de este problema ter uma história de mais de oito décadas, para o sistema de inteligência artificial avançada Fable 5 não terá sido um obstáculo. Levent Alpöge afirmou, na rede social X, que a Conjetura Jacobiana é, na verdade, falsa, apresentando como prova um pequeno contraexemplo gerado pelo sistema de IA, com apenas 216 caracteres, segundo a New Scientist. O matemático não revelou como o modelo produziu esse contraexemplo.

O Fable 5 é o modelo mais recente de IA da Anthropic. A empresa disponibilizou anteriormente uma versão de demonstração, designada Claude Mythos Preview, mas afirma que as capacidades de cibersegurança do modelo são demasiado avançadas para permitir o seu lançamento para utilização pública.

Descoberta do Fable 5 é um avanço na IA ou na Matemática?
Em declarações ao Mashable, o professor e matemático Andrew Blumberg afirmou: “Isto não alterou as minhas expectativas sobre o que a IA pode ou não fazer.”

Acrescentou: “É exatamente o tipo de coisa que eu esperaria que a IA fosse capaz de fazer. Se existisse um contraexemplo conciso e fácil de formular que as pessoas ainda não tivessem encontrado porque é complicado explorar todas as possibilidades, a IA acabaria por encontrá-lo.”

O professor de Matemática e Ciência da Computação da Universidade de Columbia, em Nova Iorque, participa no projeto First Proof, uma iniciativa que procura testar as capacidades dos modelos de linguagem de grande escala na resolução de problemas matemáticos de investigação.

"Queremos aprender alguma coisa com a resposta", afirmou.

Apresentar um contraexemplo à Conjetura Jacobiana continua a ser uma conquista significativa para a inteligência artificial na matemática, observa Blumberg. No entanto, considera que existe uma grande diferença entre demonstrar um grande problema matemático e apresentar apenas um contraexemplo que o refute.

“Suponhamos que Moisés descia da montanha com as tábuas e nelas estava escrito: 'O cancro tem cura.' Ficaria satisfeito apenas com isso? Não basta ter a resposta. Queremos perceber porquê. E a razão pela qual Smale considerava este problema importante é que acreditava que, ao resolvê-lo, compreenderíamos melhor a forma como a natureza está estruturada.”

Por outras palavras, acrescenta Blumberg, “este contraexemplo não nos diz, essencialmente, nada. Mostra apenas que existem muitos polinómios e que é difícil para as pessoas verificá-los todos, mas não para as máquinas.”

A Conjetura Jacobiana não é o único problema matemático que a IA abordou nos últimos meses. A OpenAI anunciou, em maio, que um modelo interno tinha refutado a conjetura da distância unitária de Erdős, uma conjetura central da geometria discreta.

Nesse caso, porém, o resultado foi mais produtivo, considera Blumberg, porque a OpenAI não se limitou a apresentar um contraexemplo, mas uma refutação acompanhada de argumentos matemáticos que permitiram aos especialistas desenvolver novos trabalhos.

"A refutação já deu origem a coisas interessantes, porque os especialistas na área analisaram o que se passava na demonstração e depois utilizaram essas ideias para fazer outras coisas", afirmou.

O caso da Conjetura Jacobiana é diferente, embora Blumberg reconheça que não se considera especialista suficiente para avaliar "se existe algo de especial na estrutura deste contraexemplo com que possamos aprender". Ainda assim, conclui que, "por si só, não é particularmente interessante".

Levent Alpöge integra atualmente a Society of Fellows da Universidade de Harvard, um programa de pós-doutoramento destinado a investigadores promissores, que oferece três anos de liberdade académica sem avaliações formais. O seu perfil no LinkedIn indica também uma afiliação à Anthropic.

quarta-feira, 8 de julho de 2026

O debate sobre a IA vai além do desemprego. Segundo os especialistas, o perigo real está na perda da nossa capacidade de raciocínio sem o auxílio da ferramenta


Já se apercebeu de que a inteligência artificial generativa altera o seu raciocínio antes mesmo de alterar o seu trabalho? Esta é a grande mudança que escapa ao debate superficial sobre a perda de empregos. A IA generativa já encerrou a sua fase de curiosidade.

Segundo o Stanford AI Index de 2026, atingiu 53% de adoção populacional em apenas três anos - um ritmo mais rápido do que o do computador pessoal e da internet. Entrou definitivamente na nossa rotina mental. O ponto central, portanto, é bem mais profundo: a IA está a redefinir o próprio conceito de inteligência.

Kai-Fu Lee, um dos gurus da tecnologia, compreendeu esta viragem após enfrentar um cancro e deslocou a sua visão da eficiência corporativa para uma questão civilizacional: de que serve a produtividade se esta passa ao lado da educação e da desigualdade? Para ele, a IA deve ser um amplificador da capacidade humana.

Na medicina, por exemplo, modelos de apoio ao diagnóstico analisam padrões em exames com uma precisão absurda, mas o médico continua responsável pela decisão clínica. A máquina amplia a visão; o humano decide. Substituir o trabalho humano por cálculo é uma coisa. Aumentar a qualidade da decisão humana com cálculo é outra, bem mais interessante.

Mas há um ponto cego nesta facilidade. Pensadores como Yuval Harari e Nick Bostrom alertam para o risco de criarmos burocracias algorítmicas incompreensíveis ou superinteligências eficientes, porém moralmente desastrosas.

No entanto, o nó mais incómodo vem do Prémio Nobel Daron Acemoglu: ao delegarmos a mediação, o filtro e a síntese para sistemas globais, criamos lacunas na aprendizagem social.
A ameaça real não é cinematográfica, é cognitiva. Nós externalizamos o pensamento e, em breve, iremos estranhar a perda de reportório.
Como aponta a cientista de dados Cassie Kozyrkov, a IA democratizou a decisão sofisticada. Um profissional sem formação analítica agora testa hipóteses complexas. O problema começa quando a facilidade se transforma em confiança automática. Um modelo fluente esconde premissas frágeis. Quem usa IA sem método troca o raciocínio pelo acabamento. E o acabamento costuma enganar pessoas inteligentes.

Esta mudança já está a redesenhar o mercado. Dados recentes de uma consultora global que analisou mais de mil milhões de ofertas de emprego mostram um cenário com dois caminhos. As funções em que a IA profissionaliza o trabalho crescem duas vezes mais e pagam salários 42% mais altos.

Em contrapartida, os cargos de entrada exigem agora competências seniores - como liderança e criatividade - sete vezes mais do que antes. Eis a consequência menos óbvia: a IA encurtou a escada de aprendizagem. O principiante perde o treino repetitivo que formava o seu critério. Ganha a ferramenta, mas perde o rito.

O FMI corrobora esta pressão, apontando que 40% dos empregos globais estão expostos. Mas o pânico é desnecessário. O profissional de excelência será aquele que for capaz de formular boas perguntas, desconfiar de boas respostas e assumir o risco de decidir quando a máquina sugerir o caminho mais cómodo.

Casos reais do Fórum Económico Mundial impressionam, como o de empresas que reduziram análises fiscais complexas de semanas para três dias. Mas estes sucessos dependeram do redesenho de processos, de dados limpos e de governança. Sem isso, a automação torna-se apenas num verniz. Além disso, precisamos de descartar a fantasia de que a produtividade se transforma em tempo livre por gravidade.

O economista Adam Shaw lembra que a estrutura económica costuma absorver estes ganhos antes que se transformem em lazer. A tecnologia abre a possibilidade; as instituições e a cultura decidem o destino.

Por isso, investir em IA sem educação crítica aumenta a velocidade, mas reduz o discernimento. As empresas e escolas que treinarem pessoas apenas para usar ferramentas terão operadores rápidos.

As que ensinarem limites, critérios e responsabilidade formarão profissionais ampliados. O conhecimento deixará de ser acumulação e passará a ser a capacidade de orientar máquinas, avaliar respostas e sustentar escolhas sob incerteza.

A IA não vai substituir a nossa mente por decreto; fá-lo-á por escolha nossa. Se lhe entregarmos o esforço de pensar, perderemos algo muito mais íntimo do que os nossos empregos: perderemos a musculatura moral que nos permite decidir quem queremos ser quando a máquina souber responder melhor do que nós.

Ler mais: "Ilegal por Conceção" e Tóxica para o Planeta: A Amnistia Internacional Desmascara a IA

segunda-feira, 29 de junho de 2026

E se o "Fascismo Eterno" de Umberto Eco, tivesse encontrado a ferramenta perfeita na Inteligência Artificial?

O custo da IA não é apenas ecológico; é cultural e político. Convoco os meus amigos à leitura desta minha reflexão profunda sobre o mundo que estamos a construir e a leitura que nos pode salvar do fascismo eterno.

𝐏𝐨𝐧𝐭𝐨 𝐩𝐫𝐞́𝐯𝐢𝐨
Atualmente, o grande desafio é o crescimento exponencial da Inteligência Artificial - um campo que nasceu em meados do século XX, mas que hoje atinge proporções sem precedentes. Os chips de IA, como os GPUs, consomem muito mais energia do que os servidores tradicionais. Este aumento súbito na procura de eletricidade está a pressionar as redes elétricas e, em algumas regiões, a obrigar ao prolongamento da atividade de centrais a gás ou carvão, dificultando as metas de descarbonização.

Para além da eletricidade, a corrida aos minerais raros para construir estes componentes tornou-se insuportável e insustentável. É neste cenário - um mundo polarizado, minado por fraudes e mergulhado numa nova era tecnológica quase imposta - que os algoritmos disparam em todas as direções, perpetuando vieses políticos e alimentando bolhas ideológicas para maximizar o lucro. É assim que o tecnofascismo e o carbofascismo se impõem numa era tecnológica quase imposta. A verdade é que não estamos preparados. Explico porquê no segundo texto.

𝐒𝐞𝐠𝐮𝐧𝐝𝐨 𝐩𝐨𝐧𝐭𝐨 - 𝐀 𝐩𝐨𝐧𝐭𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐞 𝐚 𝐨𝐛𝐫𝐚 𝐝𝐞 𝐔𝐦𝐛𝐞𝐫𝐭𝐨 𝐄𝐜𝐨 𝐞 𝐚 𝐞𝐫𝐚 𝐝𝐢𝐠𝐢𝐭𝐚𝐥: 𝐜𝐨𝐦𝐨 𝐧𝐨𝐬 𝐝𝐞𝐟𝐞𝐧𝐝𝐞𝐫𝐦𝐨𝐬?

O Fascismo Eterno, obra em que Umberto Eco analisa as estruturas mentais e socioculturais do autoritarismo, ganha uma relevância alarmante quando confrontado com a atual e acelerada evolução da Inteligência Artificial. Embora o ensaio tenha sido escrito na década de 1990, muito antes da explosão dos modelos generativos e dos algoritmos avançados, as catorze características do Ur-Fascismo identificadas pelo filósofo italiano servem como um aviso severo sobre os impactos culturais e políticos da automação tecnológica no comportamento humano.

A primeira grande interseção reside no conceito de novilíngua. Eco alertava que o fascismo eterno recorre a um vocabulário empobrecido e a uma sintaxe elementar para limitar o raciocínio complexo e eliminar o pensamento crítico. Ao transferirmos a produção de textos, discursos e comunicações diárias para sistemas de IA, corremos o risco de padronizar a linguagem de forma global. Estes modelos tendem a gerar respostas estatisticamente previsíveis e polidas, o que pode esvaziar a riqueza linguística, a ironia e a profundidade do debate público, pavimentando o caminho para uma sociedade que aceita mais facilmente narrativas simplistas e polarizadas.

Além disso, o culto da ação pela ação e o consequente desprezo pela reflexão intelectual encontram um terreno fértil na busca cega pela produtividade algorítmica. A pressa em obter resultados imediatos através de prompts substitui muitas vezes o processo humano de pesquisa profunda, erro e ponderação. Quando o ato de pensar é delegado à máquina em nome da eficiência, a capacidade da sociedade para exercer a dúvida filosófica e a contestação - defesas vitais contra regimes autoritários - acaba por atrofiar.

Outro ponto crítico é a obsessão pelo complô e a criação de inimigos imaginários, dinâmicas que alimentam o ecossistema fascista. Atualmente, a Inteligência Artificial é utilizada para potenciar bolhas de radicalização através de algoritmos de recomendação baseados no envolvimento pela indignação e, ironicamente, maximizando o lucro dos plutocratas . A capacidade de gerar desinformação em massa, clones de voz e deepfakes de forma automatizada e barata permite que atores maliciosos criem conspirações personalizadas para diferentes franjas da população, fraturando o tecido social à escala industrial.

Por fim, o populismo qualitativo, onde o líder se assume como a encarnação da vontade de uma massa homogénea, ganha contornos de precisão cirúrgica com o uso de dados processados por IA. A análise automatizada do sentimento das redes sociais permite moldar discursos políticos que não convidam ao debate, mas que ecoam de forma artificial os medos e preconceitos do eleitorado. Assim, o maior perigo não reside numa revolta das máquinas contra a humanidade, mas sim na possibilidade de a IA ser utilizada para automatizar e perpetuar os hábitos mentais mais primitivos e intolerantes que Umberto Eco nos instou a combater.

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sábado, 27 de junho de 2026

Atriz Cate Blanchett lança registo de consentimento humano contra uso abusivo de IA

A atriz Cate Blanchett lançou no dia 24 de junho o registo de consentimento humano da RSL Media, um "site" gratuito criado para permitir a qualquer pessoa proteger o seu nome, rosto ou voz contra uso não autorizado por serviços de inteligência artificial.

"Na era da Inteligência Artificial [IA], a sua identidade é a sua propriedade intelectual e todos têm o direito de decidir como a IA pode ou não utilizá-la", disse a atriz, produtora e cofundadora da RSL Media, na sessão de apresentação realizada no Parlamento Europeu, em Bruxelas, acompanhada pela diretora executiva da empresa, Nikki Hexum, e pela eurodeputada Eva Maydell.

O Human Consent Register, na designação original, está acessível em RSL Media.

De acordo com a atriz, "o registo de consentimento humano gratuito da RSL Media dá a todos uma voz e uma forma de agir em relação às permissões de IA, ajudando a preservar e proteger a confiança em todo o panorama de IA em constante evolução".

Este registo permite a qualquer indivíduo registar os elementos que constituem a sua identidade e autorizar ou negar a sua utilização por sistemas de IA, incluindo o seu nome, imagem ou voz.

Numa segunda fase, o "site" permitirá também aos utilizadores proteger as suas criações e marcas registadas.


A diretora executiva e cofundadora da RSL Media, Nikki Hexum, sublinhou na sessão que "o consentimento é um direito humano". "Uma pessoa deve poder dizer: `Este sou eu, isto é o que permito, isto é o que não permito e esta é a forma segura de me contactar, caso precise de me contactar`".

"O registo público é uma ferramenta prática que oferece às pessoas um espaço para tornar as suas escolhas claras", disse Hexum. "Temos orgulho em lançá-lo hoje no Parlamento Europeu, que está a liderar o caminho nos direitos digitais e na utilização responsável da IA".

A eurodeputada Eva Maydell (PPE) considerou o registo "uma ferramenta que torna os direitos transparentes, reforça a confiança e coloca a criatividade humana no centro do progresso tecnológico".

O cofundador da Flawless Scott Mann, e um dos diretores executivos da empresa que desenvolve ferramentas de IA para produção audiovisual, também presente na sessão, lembrou que "as ferramentas de IA devem aumentar a criatividade humana, não substituí-la, mas, para que isso aconteça, o consentimento precisa de ser claro, acessível e acionável", o que reconhece na aplicação da RSL Media.

Esta empresa tem por objetivo estar disponível para particulares, mas também para intermediários, como agentes ou gestores de artistas.

O sistema, que tem apoio da Creative Artists Agency, permite escolher três níveis de consentimento para cada item gravado: verde (permissão irrestrita), amarelo (utilização condicional) e vermelho (proibição).

Perante estas definições, cabe às plataformas de IA verificar se o conteúdo que pretendem utilizar está protegido ou não, o que, em princípio, não constitui uma obrigação legal sistemática na maioria das jurisdições.

O registo público da RSL Media é o primeiro concebido para tornar o consentimento detetável e acionável.

O seu lançamento oficial, em que também esteve o realizador Steven Soderbergh, reuniu líderes empresariais e políticos dos setores da tecnologia, música e entretenimento.


Todo o histórico aqui

quinta-feira, 25 de junho de 2026

Paul Krugman - Porque é que toda a gente odeia a IA


Muitos leitores estarão provavelmente parados na cena do vídeo acima: Eric Schmidt, o antigo CEO da Google, fez recentemente um discurso de formatura no qual anunciou a chegada da IA - e foi fortemente vaiado pelos estudantes. Isto não foi um caso isolado. Têm ocorrido vários incidentes semelhantes ultimamente, prova de que muita gente odeia agora genuinamente a IA.

Estaremos a falar de uma minoria barulhenta mas não representativa? Não. Uma sondagem recente do Pew Research Center revelou que os adultos americanos acreditam, por uma margem larga, que a IA será negativa para a sociedade e, por uma margem menor, que será má para eles a nível pessoal.


Mas não se sentirá o público sempre assim perante a inovação? A análise do Pew sobre as suas próprias conclusões deu a entender isso mesmo, declarando que:
"A nova tecnologia é frequentemente recebida com um certo grau de curiosidade, bem como de ceticismo. À medida que mais americanos incorporam a IA nas suas vidas, surgem preocupações generalizadas sobre o seu impacto, a sua velocidade e sobre se o governo a consegue regular adequadamente."
Contudo, as próprias sondagens passadas do Pew sugerem que, historicamente, a maioria dos americanos acolheu bem os avanços nas tecnologias de informação. Uma sondagem de 1999 sobre as atitudes face à internet (que ainda era uma novidade) revelou visões extremamente positivas sobre os computadores e a tecnologia, especialmente entre os utilizadores da internet.

E em 2015, quando as redes sociais eram ainda relativamente recentes, o Pew descobriu que 71% do público afirmava que as empresas tecnológicas "têm um impacto positivo na forma como as coisas estão a correr neste país", com apenas 17% a expressar uma opinião negativa.

O facto é que, no passado, os americanos geralmente recebiam as tecnologias emergentes com otimismo. O que explica, então, a atual hostilidade contra a IA? Permitam-me oferecer várias explicações que não se excluem mutuamente.

Primeiro, tememos que a IA faça coisas terríveis porque as empresas que a vendem nos disseram que ela faria coisas terríveis. No ano passado, por exemplo, o CEO da Anthropic, Dario Amodei, declarou numa entrevista à Axios que a IA poderia eliminar metade dos empregos administrativos de nível de entrada e elevar o desemprego geral para uns impressionantes 20% no espaço de 1 a 5 anos.

Mais recentemente, Amodei e Sam Altman, da OpenAI, tentaram recuar nas suas previsões de um "apocalipse do emprego". Mas por que razão estiveram eles tão dispostos a promover visões apocalípticas em primeiro lugar? A resposta é dinheiro. Eles promoveram a ideia de que tinham uma tecnologia que iria transformar rápida e radicalmente a economia, em parte para deslumbrar Wall Street e garantir financiamento, e em parte para assustar as empresas, levando-as a correr para a adoção da IA por medo de ficarem para trás.

Só tardiamente se deram conta de que declarar que a sua tecnologia iria causar devastação geraria uma reação pública adversa, e que essa reação seria um problema sério. Na verdade, não é apenas o público em geral que está a atacar as empresas que usam ameaças de um apocalipse como estratégia de marketing. Até as grandes corporações dizem que já basta. Satya Nadella, CEO da Microsoft, que se tem mostrado visivelmente relutante em alinhar no fanatismo da IA, disse recentemente ao Wall Street Journal:
"Não se pode dizer, 'olhem, todos os empregos administrativos desapareceram, isto pode até ser uma arma e vamos usar toda a energia disponível para construir centros de dados'."
Segundo, muitas pessoas comuns veem a IA de forma negativa porque sentem que esta lhes está a ser imposta.
É verdade que muitas pessoas utilizam voluntariamente grandes modelos de linguagem (LLMs) por conveniência pessoal ou como ferramenta de produtividade profissional. Mas uma parte significativa do uso da IA não é voluntária. Esta manchete do Wall Street Journal de fevereiro diz tudo: "Empresas obrigam trabalhadores a usar ferramentas de IA".

Porque estão as empresas a fazer isto? Presumivelmente, acreditam que a IA irá aumentar a produtividade. Mas, de igual modo, estão a responder à pressão dos mercados financeiros, que estão a recompensar as empresas que adotam rapidamente a IA, aparentemente sem olhar a resultados demonstrados.

E enquanto os trabalhadores americanos são coagidos a usar a IA, os consumidores americanos estão a ser alimentados à força com IA, queiram ou não. O caso mais dramático é o da Google, que substituiu o seu motor de busca pela IA, sem oferecer a opção de desativar essa função. É preciso recorrer a truques obscuros ou a sites de terceiros para obter os resultados de pesquisa tradicionais.

Portanto, muitas pessoas sentem, com razão, que não estão a ter a liberdade de escolher se querem ou não usar a IA — não usar IA tornou-se difícil, tanto como trabalhador quanto como consumidor.

Terceiro, os centros de dados (datacenters) são uma lembrança altamente visível dos custos da IA. Os centros de dados ocupam extensões enormes de terra — um local proposto no Utah terá o dobro do tamanho de Manhattan. Eles devoram eletricidade e água. Quando geram parte da sua própria energia, criam uma enorme poluição local. Como seria de esperar, há uma oposição intensa à construção de centros de dados. De acordo com uma sondagem da Reuters/Ipsos, 57% os americanos — dois terços dos democratas e metade dos republicanos — opor-se-iam a um centro de dados no seu bairro. Apenas 14% apoiariam.

Quarto, mesmo antes do advento da IA, as empresas tecnológicas já tinham perdido a confiança do público. Ao longo dos anos, o Pew tem questionado regularmente o público sobre as suas opiniões acerca das empresas de tecnologia, perguntando se estas têm um efeito positivo ou negativo "na forma como as coisas estão a correr". Em 2015, a opinião pública sobre as tecnológicas era esmagadoramente positiva. Em 2022, o ano em que o ChatGPT foi lançado, essa boa vontade tinha-se evaporado.


Porque é que os americanos se viraram contra as empresas tecnológicas? Embora isso reflita certamente uma crescente consciencialização dos danos psicológicos e sociais causados pelas redes sociais, muito deve-se também à "merdificação" (enshittification) dos produtos tecnológicos.

Finalmente, a IA está fortemente ligada, na mente do público, aos oligarcas tecnológicos que a estão a impulsionar. Há uma perceção generalizada da crescente concentração de riqueza e poder no topo, e de como isso está a distorcer a nossa política e a prejudicar a nossa sociedade. À exceção dos fiéis do movimento MAGA, os americanos apoiam esmagadoramente políticas governamentais para reduzir a desigualdade de riqueza.



E a IA é amplamente vista, com boas razões, como uma tecnologia que irá aumentar a concentração de riqueza no topo. De facto, como referi, as próprias empresas de IA já nos disseram que a tecnologia terá efeitos extremamente negativos nos trabalhadores.

Existem, portanto, múltiplas razões que se reforçam mutuamente para o público ver a IA de forma negativa. E não, isto não é o ceticismo normal diante da mudança. Esta reação adversa intensa é especial.

E esta reação já está a ter grandes consequências políticas. É verdade que a indústria da IA, fiel ao seu estilo, tem injetado dinheiro nas eleições num esforço para impulsionar políticos amigáveis e derrotar os críticos. Mas a maioria destes esforços falhou. Na verdade, aceitar dinheiro da IA ou estar associado à tecnologia em geral está a começar a parecer politicamente tóxico.

Há um forte elemento de justiça poética nesta reviravolta. A indústria da IA tornou-se deliberadamente ameaçadora como estratégia financeira, acreditando que os mercados recompensariam a aparência de estar na "vanguarda radical". Ao fazê-lo, no entanto, a tecnologia tornou-se altamente impopular. E mesmo numa era em que o dinheiro compra o poder demasiadas vezes, a opinião pública importa.