A inteligência artificial (IA) reúne tecnologias capazes de realizar tarefas que tradicionalmente exigem capacidades humanas. Atividades como resolver problemas, produzir textos, analisar imagens, apoiar diagnósticos, prestar atendimento e automatizar tarefas, dentre outras.
Parece tudo muito bom, mas o avanço da IA, nos últimos anos, também trouxe novos desafios, que vão além da capacidade das máquinas. Questões tais como a disseminação deliberada de desinformação, vieses nos dados e sistemas, ameaças à segurança de crianças e adolescentes e consumo de recursos naturais. Cada avanço amplia possibilidades de uso da tecnologia, mas também traz novas perguntas acerca de seus benefícios e riscos.
“IA: o que você e sua empresa precisam saber, agora” foi o tema da última edição do Sexta no Parque, evento mensal realizado pelo Parque Tecnológico de Belo Horizonte (BHTec). O encontro, realizado em 14 de agosto, reuniu pesquisadores, profissionais e estudantes, e abriu uma trilogia de debates sobre inteligência artificial.
Os convidados, foram o professor Leonardo Rocha (DIR), da Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) e coordenador de Comunicação do INCT TILDIAR, e Luiz Dias (ESQ), gerente de Desenvolvimento de Parcerias Estratégicas em Educação e Pesquisa na América Latina do Google. Rocha apresentou pesquisas e aplicações acadêmicas; Dias abordou a trajetória do Google em IA e seus usos.
Uma tecnologia que mudou muito em pouco tempo
Leonardo Rocha, apresentou um breve panorama das pesquisas desenvolvidas pelo INCT TILDIAR. Ele começou estabelecendo os marcos históricos da evolução da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural.
A linha do tempo começa com o ELIZA, criado por Joseph Weizenbaum no Massachusetts Institute of Technology (MIT), ainda em 1967. O sistema simula conversas por regras pré-programadas.
Nas décadas seguintes, técnicas de aprendizado de máquina e redes neurais ampliaram essa capacidade. Em 1997, a arquitetura LSTM (Long Short-Term Memory) ajudou a lidar com informações sequenciais. Na década seguinte, ferramentas como o Stanford CoreNLP e projetos como o Google Brain ampliaram a pesquisa em linguagem e IA.
Em 2017, a arquitetura Transformer, baseada em atenção, tornou-se uma das bases dos grandes modelos de linguagem. Em 2020, o GPT-3 ampliou a geração de textos e a realização de tarefas por instruções em linguagem natural.
Ou seja, nos últimos anos a combinação de mais dados, novos métodos e maior capacidade de processamento acelerou significativamente essa evolução. Com isso, capacidades que antes levavam décadas para avançar passaram a evoluir em poucos anos.
Mais dados, mais possibilidades, mais riscos
A mesma infraestrutura que amplia as possibilidades da inteligência artificial pode ser usada para manipular informações e comportamentos.
Segundo Leonardo Rocha, em um dos estudos do INCT, os pesquisadores acompanharam comportamentos em diferentes redes e identificaram estratégias utilizadas para atrair usuários para comunidades extremistas. O trabalho mostrou como esse processo pode começar em ambientes aparentemente comuns e conduzir usuários, posteriormente, para grupos que disseminam discursos de ódio.
A segurança de crianças e adolescentes foi identificada como outro desafio. Pesquisas desenvolvidas no âmbito do INCT TILDIAR buscam identificar mecanismos de aproximação e estratégias utilizadas em ambientes digitais. A proteção oferecida pelas próprias plataformas não elimina a necessidade de pesquisa independente.
O combate à desinformação também se tornou um desafio a ser superado pelos estudiosos da área. Leonardo citou a chamada desinformação híbrida, na qual uma informação verdadeira é combinada com uma afirmação falsa para produzir uma conclusão enganosa. A estratégia dificulta a verificação e exige novos métodos de análise.
A conta ambiental da IA
Existe ainda uma dimensão menos visível: a infraestrutura necessária para fazer a IA funcionar. Modelos maiores demandam capacidade computacional, armazenamento e energia. Quanto maior a escala, maior pode ser o impacto ambiental. As pesquisas do INCT TILDIAR buscam resultados bons o bastante com menos dados e o uso de menos recursos.
A proposta responde tanto às condições brasileiras quanto ao impacto ambiental associado à expansão da inteligência artificial. “Temos de ser capazes de fazer mais com menos”, resumiu.
Quando os dados carregam preconceitos
A responsabilidade no desenvolvimento da IA começa também nos dados usados para treinar os sistemas. Se essas informações carregam desigualdades e padrões discriminatórios, os modelos podem reproduzi-los ou reforçá-los.
Desenvolver IA responsável exige métodos para identificar vieses e reduzir seus efeitos. A pesquisa, portanto, cruza questões técnicas com problemas sociais, econômicos, políticos e éticos.
O desafio da soberania tecnológica
O debate, portanto, envolve uma questão estratégica: quem produz a tecnologia, quem controla os dados e quem consegue desenvolver suas soluções? O Brasil tem menos recursos e infraestrutura que as grandes potências, mas reúne pesquisadores em diferentes regiões e áreas. Conectar esses grupos pode ampliar a capacidade nacional.
O INCT TILDIAR atua nesse contexto ao reunir pesquisadores em torno do desenvolvimento de uma inteligência artificial responsável, sustentável e ética. Soberania tecnológica envolve formar pesquisadores, produzir conhecimento, desenvolver infraestrutura e participar das decisões sobre o uso da tecnologia.
Da pesquisa para problemas reais
No encontro no parque tecnológico de Minas Gerais, foram apresentados diferentes aplicações de IA. Dentre eles, também, estudos que apresentam modelos para diagnóstico de glaucoma, previsão de ocorrências criminais e, inclusive, uma ferramenta desenvolvida com o Ministério da Saúde para apoiar prescrições médicas. Outro estudo analisou as redes de desinformação e comportamento de redes sociais em eleições nos Estados Unidos.
A visão do pesquisador é de que todos esses exemplos pudessem mostrar por que discutir IA apenas pelo desempenho dos modelos é insuficiente: seus efeitos deixam de ser apenas tecnológicos quando os sistemas influenciam decisões e comportamentos.
Uma tecnologia que exige novas regras
O Sexta no Parque chegou ao fim com um questionamento, segundo Leonardo Rocha, de que é necessário chamar a atenção não só de pesquisadores mas de todos os cidadãos: é preciso criar regras para o uso da inteligência artificial. O desafio é fazer isso na velocidade em que ela muda.
A expansão da inteligência artificial é comparável às grandes transformações tecnológicas da história, como a descoberta do fogo e a Revolução Industrial, por exemplo, que também exigiram mudanças na organização social e na criação de regras.
A diferença é o tempo em que essas transformações ocorreram, no passado, ao longo de períodos mais longos. A inteligência artificial encurta esse intervalo e força a sociedade a responder em muito menos tempo.
O impacto já aparece na produção acadêmica. Como presidente da conferência WebMedia, o professor conta, também, que o evento recebeu cerca de 400 trabalhos em 2026, contra aproximadamente 150 em anos anteriores. O aumento tornou mais difícil manter o sistema tradicional de avaliação por pares.
O debate aponta que a sociedade precisa decidir não apenas o que a inteligência artificial consegue fazer, mas também como, onde e sob quais regras deve ser utilizada. E essa caminhada ainda vai exigir muito trabalho e debates.
As próximas edições da trilogia do Sexta no Parque, do BHTec, em setembro e outubro, pretendem contribuir para ampliar essa discussão acerca de ferramentas, oportunidades, riscos e aplicações capazes de apoiar empresas e instituições.
Saiba mais sobre o INCT TILDIAR.
Links citados
Gemini Notebook, do Google, LSTM, Stanford CoreNLP, arquitetura Transformer e GPT-3.
