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Inteligência Artificial: o Brasil não deve se limitar ao uso da tecnologia, por Sergio Amadeu da Silveira e Lia Ribeiro Dias – Jornal GGN

sábado, 29 de junho de 2024

China avança no desenvolvimento da IA mesmo com recuo do investimento privado, que desde 2022. Como? Com recursos do Estado
Inteligência Artificial: o Brasil não deve se limitar ao uso da tecnologia
por Sergio Amadeu da Silveira e Lia Ribeiro Dias
O governo Lula está se empenhando em refazer a estratégia brasileira de Inteligência Artificial. O momento não poderia ser mais oportuno e, simultaneamente, mais difícil. A primeira grande dificuldade é histórica e tem a ver com a estrutura de subordinação tecnocientífica a que estamos submetidos desde o mundo industrial. Fazer política tecnológica no Brasil nunca foi possível sem enfrentar os lobbies e as ações das potências econômicas, principalmente os Estados Unidos.
Para explorarmos nosso próprio petróleo tivemos que transformar um plano tecnológico em uma campanha política, a campanha do Petróleo é Nosso! Não foi nada consensual para o país construir a Petrobras. Setores capturados pelos interesses de empresas estrangeiras e remunerados pelas poderosas petroleiras norte-americanas foram mobilizados como entraves internos a defesa da autonomia na área do petróleo. Roberto Campos era uma das vozes do tradicional entreguismo e submissão do nosso país.

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A segunda dificuldade se relaciona com a primeira, mas possui especificidades e diz respeito à divisão internacional do trabalho e do conhecimento. Ela passa por um diagnóstico sobre qual o papel que temos hoje no desenvolvimento da IA.  Muitos gestores públicos consideram que cabe ao Brasil uma posição de usuário, uma vez que não teremos investimentos suficientes para pretendermos a condição de inventores de novas abordagens de inteligência maquínica, nem recursos e infraestruturas computacionais para disputarmos o desenvolvimento da IA generativa, do deep learning nos paradigmas atuais. Por isso, a estratégia de IA do governo é centrada no uso e no desenvolvimento de aplicativos a partir de soluções disponibilizadas pelas big techs.
Hoje, o custo para treinar um modelo original de IA generativa é extremamente elevado. O GPT-4 da OpenAI usou cerca de US$ 78 milhões em recursos computacionais para ser treinado. O Gemini Ultra do Google custou US$ 191 milhões em computação. Esses dois cálculos foram publicados no  AI INDEX REPORT 2024, da Universidade de Stanford. Eles mostram uma grande disparidade entre criar e treinar modelos significativos e apenas poder criar sobre eles algumas novas aplicações.  As grandes big techs utilizam a técnica de dar acesso aos seus modelos de IA a partir das chamadas interfaces de programação, as APIs. Assim, inúmeras startups e outras empresas passam a criar soluções secundárias utilizando esses grandes modelos. Além de pagar pelo uso, as empresas e instituições nacionais se tornam reféns das big techs. Se elas fecharem acesso ao seus modelos, as empresas criadoras de aplicativos perdem seu negócio ou ficam impedidas de manter sua evolução.
Tal cenário é o da dependência, mais profunda e complexa do que a que vivíamos no mundo industrial. As big techs concentram a criação dos principais modelos significativos de IA : em 2023, 51 deles foram desenvolvidos e controlados pelas big techs contra apenas 15 feitos nas universidades e 21 em parcerias das empresas com a academia. A concentração de investimentos nas big techs vai além do setor privado: tem grande participação dos Estados. Entretanto, a doutrina neoliberal em voga no Brasil, manda que não se faça investimentos estatais no desenvolvimento da IA. Como o setor privado brasileiro é historicamente avesso ao risco, ele nunca iria investir em situações de alto risco e de grande concorrência. Já a China avança no desenvolvimento da IA mesmo com recuo do investimento privado, que desde 2022 caiu diminuído 44,2%. Como? Com recursos do Estado.
Assim, a estratégia brasileira de IA parece que irá consolidar a condição do Brasil como usuário dos grandes modelos e desenvolvimentos realizados principalmente pelos EUA, pela China e, em menor participação, pela União Europeia. Se é verdade que a curto prazo não temos como nos tornar jogadores de primeira linha, isso não é correto pensando a médio e longo prazo. Temos universidades que são importantes centros de pesquisa e temos um sistema de financiamento de pesquisa que pode ser alterado para cumprir finalidades estratégicas. Temos uma vibrante cena cultural e diversas cosmovisões que podem ser estudadas para a criação de novas abordagens de sistemas de inteligência maquínica. Principalmente, temos hoje o principal insumo da IA realmente existente que são os dados, acumulados principalmente em nossos serviços públicos de educação, saúde, segurança etc. Estes dados estão sendo entregues pelas nossas universidades, pelo sistema de justiça e por empresas públicas que tratam dados, entre outros, para as big techs criarem seus modelos, produtos e serviços que, depois, nos são vendidos. Ou seja, pagamos pelos nossos próprios dados tratados pelas multinacionais.
O país tem ainda empresas de processamento de dados que podem ser reorganizadas para se tornarem empresas de IA, superando a sua atual condição de revendedoras de soluções das big techs e de seus provedores de nuvem. Podemos criar arranjos corporativos e consorciar universidades para manter nossos dados no país e utilizá-los economicamente ao nosso favor e, principalmente para desenvolvermos nossos modelos de IA. O maior comprador de tecnologia da informação do Brasil é o Estado brasileiro. Está na hora de utilizarmos parte desse poder de compra para beneficiarmos o desenvolvimento tecnológico do nosso país.
E a regulação? Curiosamente a nossa lei de proteção de dados e nosso projeto de regulação da IA não trata da localização de dados – a primeira está focada na proteção da privacidade e o segundo, no uso da IA. Na verdade, tratam de um modo servil e que reforça nosso papel subordinado na divisão internacional do trabalho e do conhecimento. É preciso inserir no debate regulatório, a perspectiva da soberania digital como autonomia e tecnodiversidade, ou seja, como ter controle dos nossos dados para manter nossa perspectiva econômica e criadora, além da proteção dos nossos direitos civis.
Um país como o Brasil não pode construir uma estratégia de IA que consolide nossa subordinação. Essa tecnologia é vital para desenvolvimentos futuros e está se tornando cada vez mais transversal e decisiva para todos os segmentos econômicos. Precisamos traçar uma caminho para incentivar perspectivas soberanas e inventivas. São caminhos que exigirão recursos, investimentos. Começa pela construção de infraestruturas soberanas para as universidades brasileiras. Não somos a China, somos o Brasil. Mas, acreditar que somente a China pode obter um caminho de desenvolvimento tecnológico de ponta é desconsiderar que políticas tecnocientíficas podem ser aplicadas para alterar as realidades.
Sérgio Amadeu da Silveira é sociólogo, professor da UFABC e pesquisador de temas que relativos à tecnologia e sociedade
Lia Ribeiro Dias é jornalista e doutoranda em Ciências Humanas e Sociais da UFABC.
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Marcelo Faria - Redação Kriahtiva

Marcelo Faria, aos 27 anos, é a mente criativa por trás da produção de textos da Kriahtiva. Com uma paixão inigualável pelo universo online, seus textos são faróis de inspiração, navegando pelos mares do marketing digital com inovação e expertise. Em cada artigo, ele transforma conceitos complexos em leituras envolventes, guiando os leitores por uma jornada única de descobertas no vasto mundo do marketing.

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Marcelo Faria - Redação Kriahtiva

Marcelo Faria, aos 27 anos, é a mente criativa por trás da produção de textos da Kriahtiva. Com uma paixão inigualável pelo universo online, seus textos são faróis de inspiração, navegando pelos mares do marketing digital com inovação e expertise. Em cada artigo, ele transforma conceitos complexos em leituras envolventes, guiando os leitores por uma jornada única de descobertas no vasto mundo do marketing.

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