Na era da IA, como evitar o abismo da desigualdade tecnológica e social
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11 de maio de 2024, 11h23
A história da humanidade está intimamente ligada ao progresso técnico: desde a invenção das primeiras ferramentas, a roda, a imprensa ou a máquina a vapor até o uso da energia atômica, a Internet ou um acelerador de partículas, a humanidade continuou a se desenvolver tecnicamente. A tecnologia moderna está tendo um impacto particularmente rápido em várias áreas da vida cotidiana e no mundo do trabalho.
Aplicativos de navegação, jogos para celular ou streaming de músicas nos quais enriquecem a nossa vida cotidiana e são usados — especialmente por jovens — como uma coisa natural — e fazem parte da nossa civilização. Salvo um evento de proporções catastróficas globais, não se pode deixar de supor que a tecnologia continuará a evoluir inexoravelmente. Tal desenvolvimento tecnológico “eterno” não ficará sem consequências práticas no dia a dia da população: a história nos mostra que a cada grande invenção, surgem processos de ajustes sociais, regulatórios e políticos que mudam a vida das pessoas a longo prazo.
A inteligência artificial (IA) é uma dessas tecnologias. Ela tem o potencial de mudar fundamentalmente todos os campos de trabalho e a vida cotidiana — as aplicações potenciais são virtualmente ilimitadas. No entanto, as convulsões sociais que a IA pode causar também são substanciais. Não há necessidade de olhar para um futuro distante de uma IA totalmente desenvolvida: a quarta revolução industrial e as mudanças que ela traz já estão a caminho e nos atropelam em uma velocidade que outrora nunca fora vista. Essa mudança poderá abrir oportunidades para todos. No entanto, também oferece a possibilidade de uma nova desigualdade social entre aqueles países que se beneficiam do enorme potencial da tecnologia e aqueles que não as tem.
O termo “inteligência artificial” é vago, enganoso e não uniformemente definido. Ela é fluida e evolui com o tempo (o que foi considerado IA há tempos atrás, hoje pode ser considerado como uma tecnologia regular, e novas tecnologias são criadas constantemente). Ele geralmente significa um software avançado. Juntamente com a robótica moderna, isso já está levando a um aumento da produtividade e, portanto, à perda de empregos. O resultado são mudanças fundamentais no mundo do trabalho e nas condições de trabalho, bem como novas formas de terceirização e processos de deslocamento no mercado de trabalho, inclusive transnacionais.
Eles estão substituindo cada vez mais trabalhadores de escritório e especialistas, como especialistas em dados ou programadores. O software está ficando cada vez melhor na tradução de documentos, na execução de tarefas de recursos humanos, no processamento de consultas de seguros, no gerenciamento de portfólios de investimentos ou na realização de pesquisas jurídicas. Em todas essas tarefas, software e máquinas são superiores aos humanos em termos de velocidade, precisão e confiabilidade.
A ideia de que as novas tecnologias podem desencadear desemprego em massa não é nova: por uns 200 anos, as pessoas temeram que as máquinas tirassem seus empregos. Os chamados “luditas”, movimentos de protesto que queriam impedir que a mecanização da revolução industrial substituísse os trabalhadores qualificados ou piorasse as condições de trabalho, já eram fundados no início da Inglaterra industrial.
Para fins de se alcançar o desenvolvimento econômico, o caminho mais adequado, de acordo com a teoria de Schumpeter é de que a inovação constitua um fator essencial para este desiderato. Desde o lançamento do Relatório Científico da Unesco em novembro de 2017 [1], o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA) e as implicações dessas tecnologias para os sistemas nacionais de inovação e economia em geral levaram um número crescente de países a desenvolver estratégias para a IA.
A pesquisa e desenvolvimento (P&D) em IA estão sendo conduzidas por corporações multinacionais com sede em alguns países. Essa concentração de pesquisa está alimentando o medo de alguns países de serem deixados para trás. Ela levanta o espectro não apenas de uma divisão tecnológica cada vez maior entre países desenvolvidos e em desenvolvimento, mas também de uma dependência crescente de algumas potências comerciais.
Quando a Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) [2] estudou o comportamento de patenteamento das 2.000 principais empresas de P&D entre 2012 e 2014, descobriu que as corporações possuem a sede em apenas sete economias do globo e representavam 93% das patentes de IA registradas nos cinco principais escritórios de patentes no mundo [3]: Japão (33%), República da Coreia (20%), EUA (18%), Taiwan (9%), China (8%), Alemanha (3%) e França (2%) [4]. O estudo da OCDE descobriu que o patenteamento é mais dinâmico em IA do que em qualquer outra tecnologia, com o número de invenções de IA aumentando em média 6% ao ano, duas vezes a taxa média de crescimento anual observada para patentes em geral.
Em alguns campos tecnológicos, os componentes relacionados à IA já estão se tornando comuns. Por exemplo, até 30% das patentes registradas em diagnósticos médicos entre 2012 e 2015 incluíam componentes relacionados à IA, de acordo com o estudo da OCDE. As mesmas economias dominam tanto as patentes de IA quanto os robôs industriais. Em 2016, cinco economias responderam por 74% das vendas globais de robôs industriais: China (excluindo Taiwan – o sexto maior mercado), República da Coreia, Japão, EUA e Alemanha.
A digitalização afetará todos os países, independentemente deles a buscarem ativamente, concluiu a Unctad em seu Relatório de Investimento Mundial 2017 sobre a economia digital [5]. Os países em desenvolvimento, e especialmente os países menos desenvolvidos como o Brasil, podem correr o risco de aumentar a dependência de alguns países às corporações multinacionais digitais ou favorecer uma maior marginalização da economia global. Isso é fato!.
1. Os riscos de concentrar o poder em uma elite econômica
Em 2017, o pesquisador Iain M. Cockburn argumentou que a potencial recompensa comercial da pesquisa em IA daria às empresas individuais poderosos incentivos para adquirir e controlar grandes conjuntos de dados críticos e algoritmos específicos de aplicativos [6].
Yoshua Bengio, especialista em aprendizado profundo e ganhador do Nobel de computação, expressou semelhante preocupação na edição do relatório da Unesco em 2018 diante a previsão dos economistas de que os produtos de IA serão responsáveis por até 15% da produção total de bens dentro de uma década. Segundo a sua análise, a IA permitirá que as empresas vendam mais, enriqueçam e possam custear melhores salários aos seus pesquisadores para que recrutem ainda mais do que agora. Ao aumentar sua base de clientes, as empresas de IA aumentariam a quantidade de dados aos quais têm acesso — e esses dados são uma mina de ouro — o que torna o sistema ainda mais poderoso.
O alerta do pesquisador é um apelo à coordenação internacional para combater a monopolização da pesquisa em IA, bem como evoca a necessidade de leis internas antimonopolistas. A história nos ensina que essas normas são eficazes contra o poder excessivo de algumas empresas.
Iain M. Cockbum, Rebecca Henderson e Scott Stern, ambos pesquisadores americanos, concluíram que, a partir de seu próprio estudo, a adoção de políticas que estimulem a transparência e o compartilhamento de conjuntos de dados básicos entre atores públicos e privados pode estimular a competição orientada para a inovação e aumentar a produtividade da pesquisa [7]. Só que o problema vai além e não é tão simples.
A atual concentração de tecnologias em IA faz parte de uma tendência ainda mais ampla. Ao longo da última década, houve um número vertiginoso de fusões e aquisições que criaram corporações poderosas com um PIB maior do que algumas economias nacionais. Os números falam por si. Nos EUA, 12.249 empresas concluíram fusões e aquisições nos doze meses até 30 de junho de 2015, registra o Relatório Científico da Unesco. Desses negócios, 315 representaram um investimento de mais de US$ 1 bilhão de dólares. O que se observou foram inúmeras aquisições pelos gigantes da tecnologia como Yahoo, Google e Facebook, cada qual buscando adicionar novos talentos e produtos ao seu empreendimento.
Das 100 maiores multinacionais digitais, 60 estão sediadas nos EUA. De acordo com a US National Science Foundation [8], entre 2011 e 2016, as duas indústrias norte-americanas que receberam a maior quantidade de investimento inicial foram software como serviço (US$ 3,8 bilhões) e produto (US$ 3,5 bilhões). A inteligência artificial, que consiste em uma variedade de tecnologias que incluem software, processamento de linguagem natural e tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres, recebeu US$ 0,8 bilhão e os investimentos em P&D na área de ciência da saúde US$ 0,5 bilhão de dólares, vale ressaltar que atualmente os EUA realizam 46% da pesquisa e desenvolvimento global em ciências da saúde, tornando-se o líder mundial.
As empresas estatais também estão se fundindo para ajudá-las a competir globalmente. O Relatório Científico da Unesco [9] retrata como o governo russo decidiu fundir mais de 90 empresas industriais estatais e centros de pesquisa na United Rocket and Space Corporation em 2013. Dois anos depois, essa corporação se funde com a Agência Espacial Federal para formar a Roscosmos State Corporation, que concentra P&D, manufatura e infraestrutura terrestre.
As empresas em economias emergentes embarcaram em uma série de fusões e aquisições transfronteiriças, a fim de reduzir sua dependência de tecnologias centrais estrangeiras. As fusões e aquisições podem ser uma forma de adquirir pessoas qualificadas, patentes e um catálogo de produtos sofisticados da noite para o dia. Como em um piscar de olhos! E vale a reflexão, será que as legislações internas desses países acompanham essas mudanças na mesma velocidade? Penso que não.
E, mesmo no decorrer da pandemia de 2020 a 2022, a China manteve-se no topo dos principais depositantes de pedidos de patente internacional via Tratado de Cooperação em Matéria de Patentes – Patent Cooperation Treaty (PCT) –, com um crescimento de 16,1% em relação ao ano anterior (68.720 processos), seguida pelos Estados Unidos com um aumento de 3%, Japão com uma queda de 4,1%, República da Coreia com aumento de 5%, e Alemanha com uma queda de 3,7% [10].
Foi observado que as corporações multinacionais estão aproveitando a globalização para transferir suas atividades de pesquisa para o exterior. Como observa o Relatório Científico da Unesco, eles podem ser motivados por uma combinação de fatores, tais como incentivos fiscais atraentes, a disponibilidade de talentos locais, a oportunidade de otimizar a velocidade com que eles colocam seus produtos no mercado ou a chance de adaptar produtos para um novo mercado.
Algumas multinacionais chegaram ao ponto de mudar sua cidadania corporativa. Por meio de um processo conhecido como inversão de impostos, as empresas americanas podem adquirir legalmente uma empresa em um país com uma alíquota de imposto corporativa mais baixa, como por exemplo na Irlanda. A taxa de imposto corporativo de 12,5% da Irlanda a torna um destino atraente para a inversão de impostos, uma tendência que pode explicar por que as empresas com sede na Irlanda ocupam o 15º lugar mundial no estudo da OCDE sobre patentes de IA. Como se observa, o objetivo principal dessas empresas visa o aumento do lucro, não se observa quaisquer análises sociais e impactos na geração de renda para a população desses países.
Questões relacionadas à segurança da IA – no qual requer reformas no sistema legal para abordar os efeitos da IA quanto a responsabilidade criminal, privacidade, direitos de propriedade intelectual e segurança da informação – mas também observam explicitamente os riscos de longo prazo.
E por fim, quanto à vertente de segurança em IA, o Niti observa que remédios e mecanismos de reparação de danos em matéria de responsabilidade associada à IA devem ser estabelecidos sob a premissa de identificação objetiva dos componentes que falharam e resultaram em dados a terceiros e de prevenção de danos futuros. Esse regime sobre responsabilidade em AI poderia ser estruturado em quatro premissas: (1) teste de negligência pelos danos causados pela IA em oposição à responsabilidade estrita, e que envolveria autorregulação pelas partes interessadas e avaliação constante dos efeitos dos danos em cada estágio de desenvolvimento de um modelo de IA; (2) adoção de salvaguardas para isolar ou limitar responsabilidades, desde que adotadas medidas para projetar, testar, monitorar e aperfeiçoar o produto de AI; (3) repartição de danos para que a imputação da obrigação de reparar seja medida proporcionalmente, ao invés de responsabilidade solidária pelos danos causados por produtos e serviços nos quais a IA esteja inserida; e (4) pressupostos para apuração de danos reais, de modo a evitar que uma demanda judicial prossiga perante os tribunais apenas com fundamento em dano especulativo ou receio da ocorrência de danos futuros [11].
2. Considerações finais
Sem que seja possível uma análise mais aprofundada sobre o assunto no cenário nacional quanto ao impacto econômico e social, os indicadores acima apontam para as deficiências do tratamento, aqui no Brasil, de um tema que diz respeito as intensas transformações na indústria da robótica, computação e de dados, e que suscita uma análise atual sob a nossa realidade social e estrutural, inadiável e urgente para o desenvolvimento e aplicação desses sistemas autônomos e inteligentes. Não podemos ficar à margem do cenário internacional a todo vapor.
Importa saber se o Brasil seguirá na retaguarda do desenvolvimento industrial e tecnológico e, por via reversa, na dianteira da demanda associada à aquisição de bens tecnológicos e da IA da indústria sediada em determinados países estrangeiros com capacidade para atendimento de nossas demandas (como exemplos: China, Estados Unidos, Europa e Canadá).
Por outro lado, do ponto de vista jurídico-regulatório e do processo legislativo, a julgar pelo engajamento político do Congresso Nacional para temas relacionadas as novas tecnologias, as alternativas parecem promissoras tendo em vista ser objeto de diversos debates sobre o tema para delimitar e traçar regras nacionais que atendam as nossas necessidades sociais.
A exemplo dos outros países, seria importante estabelecer um projeto de amadurecimento das políticas públicas e iniciativas legislativas na área, particularmente em tempos de agendas reformistas sem embasamento, perdas de garantias sociais, animosidades ideológicas e múltiplas formas de criminalização ou descriminalização de condutas na sociedade.
Casos de estratégias nacionais de AI, tais como visualizamos os casos da Índia, China e Canadá, ganham espaço na opinião pública internacional e na academia, por despertarem a corrida regulatória em escala global, travada a partir de políticas, programas e ações que visam essencialmente estabelecer diretrizes éticas para o desenvolvimento da IA em nível nacional. Existem valores sociais que devem nortear a elaboração das normais, tais como: bem-estar, inclusão social, autonomia, justiça, privacidade, fomento à pesquisa e conhecimento, democracia e responsabilidade civil e criminal.
Diante esse cenário, o público em geral e os formuladores de políticas públicas devem estar cientes das preocupações sobre a IA. Em algumas partes do mundo, pesquisadores reiteram o alerta sobre os desafios a serem enfrentados e que já proporcionaram reflexões sobre o tema diante os desdobramentos dos impactos econômicos e sociais. Esses são os primeiros passos que nos levarão a um diálogo político global mais amplo sobre os problemas apresentados, particularmente nas áreas de ética, economia, meio ambiente, segurança e geração de renda.
As novas desigualdades sociais não precisam andar de mãos dadas com a revolução trazida pela robótica, automação e a inteligência artificial. Em vez disso, a máquina poderá provar ser o meio ideal de melhorar o padrão de vida de todos – como muitas vezes o fez na história humana. Precisamos continuar avançando no nosso processo civilizatório. Eis uma breve reflexão.
Referências
1. UNCTAD (2017) Relatório de Investimento Mundial 2017: Investimento e Economia Digital. Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento, Genebra. Acesso 02.05.2024
2. f. NITI Aayog, National Strategy for Artificial Intelligence, cit.,p.88.
3. POLIDO, FABRICIO B.P. Inteligência Artificial entre Estratégias Nacionais e a Corrida Regulatória Global: Rotas Analíticas para uma Releitura Internacionalista e Comparada – doi: 10.12818/p.0304-2340.2020v76p229
Documentos eletrônicos
1.Relatório de ciência da UNESCO: Rumo a 2030. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000235406.locale=en Acesso 02.05.2024
2. Pesquisador Jeffrey Ding – Como a China procura governar a IA? https://challengesfnd.medium.com/how-china-seeks-to-govern-ai-baf1c0cd1a54 Acesso 05.05.2024
3. Estatísticas de Propriedade Intelectual disponibilizados pela WIPO https://www.wipo.int/ipstats/en/ Acesso 05.05.2024
https://www.bbc.com/portuguese/internacional-53176664 Acesso 02.05.2024
5. https://www.tatasteeleurope.com/ Acesso 03.05.2024
http://www.nber.org/chapters/c14006.pdf Acesso em 02.05.2024
6. Cockburn, IM; Henderson; R.; e Stern S. (2017) O Impacto da Inteligência Artificial na Inovação.: http://www.nber.org/chapters/c14006.pdf acesso 02.05.2024
7. https://www.nsf.gov/statistics/2018/nsb20181/assets/nsb20181.pdf
9. OECD (2017), OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2017: The digital transformation, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264268821-en. acesso 02.05.2024.
[1] Relatório de ciência da UNESCO: Rumo a 2030. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000235406.locale=en Acesso 02.05.2024
[2] OECD (2017), OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2017: The digital transformation, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264268821-en. (acesso 02.05.2024
[3] Os principais escritórios de registro de patentes: Escritório Europeu de Patentes, Escritório Japonês de Patentes, Escritório Coreano de Propriedade Intelectual, Escritório Estadual de Propriedade Intelectual da República Popular da China e Escritório de Patentes e Registro de Marcas dos EUA.
[4] https://www.oecd.org/sti/oecd-science-technology-and-industry-scoreboard-20725345.htm acesso 02.05.2024
[5] UNCTAD (2017) Relatório de Investimento Mundial 2017: Investimento e Economia Digital. Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento, Genebra. Acesso 02.05.2024
[6] http://www.nber.org/chapters/c14006.pdf Acesso em 02.05.2024
[7]Cockburn, IM; Henderson; R.; e Stern S. (2017) O Impacto da Inteligência Artificial na Inovação.: http://www.nber.org/chapters/c14006.pdf acesso 02.05.2024
[8] https://www.nsf.gov/statistics/2018/nsb20181/assets/nsb20181.pdf Acesso 01.05.2024
[9] Idem.
[10] Estatísticas de Propriedade Intelectual disponibilizados pela WIPO https://www.wipo.int/ipstats/en/ Acesso 05.05.2024
[11] f. NITI Aayog, National Strategy for Artificial Intelligence, cit.,p.88.
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