Palavra de Sá

Inteligência artificial e a disputa pelo tempo

O surgimento da inteligência artificial tem sido usado sem uma discussão séria e ética sobre a inteligência artificial percebo que o a questão se alastra E traz a obrigação ética de discuti-la. O objetivo deste artigo é que comecemos discutir esta nova ferramenta.

Quase sempre começamos a conversa sobre inteligência artificial pelo lugar errado: a máquina. Queremos saber o que ela faz, quais profissões ameaça, se aprende, se substituirá professores, médicos ou pesquisadores. São perguntas legítimas, mas já trazem uma armadilha. Quando a tecnologia ocupa o centro da cena, as relações sociais que lhe dão direção recuam para o fundo. E são elas que importam.

Uma máquina pode reduzir a poucos minutos uma tarefa que antes consumia uma tarde inteira sem que, por isso, a tarde seja devolvida a quem trabalha. A hora poupada pode reaparecer como duas tarefas, três metas, quatro cobranças. A questão decisiva, portanto, não está na velocidade da inteligência artificial. Está no destino do tempo que ela consegue liberar.

É aí que humanização e reificação deixam de ser palavras abstratas. Se a inteligência artificial retira do trabalho parcelas mecânicas, repetitivas e burocráticas e devolve esse tempo à leitura, ao cuidado, à criação, à conversa, ao descanso, há uma possibilidade humanizadora. Se a economia de tempo apenas eleva a régua da produtividade, comprime prazos e amplia a disponibilidade exigida, ocorre o movimento contrário.

A técnica deixa de servir ao ritmo humano; o ritmo humano é que passa a ser ajustado ao desempenho da técnica. Nenhum algoritmo decide sozinho entre essas duas possibilidades. A decisão se realiza na organização do trabalho, na propriedade e nas relações de poder que cercam a tecnologia.

Nas sociedades dependentes, essa pergunta precisa ganhar outra espessura. Não basta saber se a inteligência artificial poupa ou captura tempo no cotidiano de um trabalhador. É preciso perguntar quem controla os modelos, os chips, os datacenters, os dados, as patentes e os circuitos financeiros que sustentam essa maquinaria.

Um país pode usar inteligência artificial em larga escala e, ao mesmo tempo, tornar-se mais dependente. Pode ser usuário sofisticado de sistemas que não controla, comprador permanente de serviços que não produz, fornecedor de dados que não governa e consumidor de padrões cognitivos definidos em outros centros. Nesse caso, a modernização aparece na superfície; por baixo dela, estreita-se a capacidade de decidir sobre o próprio tempo histórico.

A episteme da modernidade dependente ajuda a enxergar precisamente essa inversão. Dependência não é apenas atraso, escassez tecnológica ou distância em relação ao centro. Ela também se expressa na desigualdade de poder sobre o futuro. Há sociedades capazes de estabelecer padrões, impor ritmos, antecipar mercados e transformar expectativas em ativos. Outras entram nesses circuitos depois que as regras já foram definidas, comprando tecnologias, pagando licenças e reorganizando suas instituições segundo exigências externas.

A desigualdade tecnológica converte-se também em desigualdade temporal: uns participam da definição do amanhã; outros o recebem como condição. A inteligência artificial torna essa assimetria mais aguda porque sua produção exige volumes extraordinários de capital, energia, infraestrutura, dados e conhecimento acumulado.

A crise de 2008 é um marco importante para compreender esse cenário. Não porque a inteligência artificial tenha começado ali, mas porque, depois dela, tornou-se mais visível uma mutação na forma de organizar o presente a partir do futuro. O capital fictício ampliou sua capacidade de antecipar rendimentos, transformar expectativas em ativos e subordinar decisões atuais a fluxos ainda não realizados de valorização.

Metas futuras governam o trabalho de hoje; rankings pesam sobre universidades; expectativas financeiras condicionam políticas públicas. O futuro deixa de ser apenas horizonte de possibilidade e passa a funcionar como propriedade antecipada. É dentro dessa temporalidade, e não fora dela, que a inteligência artificial se expande.

Por isso sua velocidade encontra terreno preparado. A máquina não inventou a pressa contemporânea. Ela chega a empresas, governos, escolas e universidades que já vivem sob avaliação contínua, competição e demanda por resposta imediata. A novidade é que aquilo que exigia horas pode agora ser feito em minutos, e essa capacidade rapidamente se torna referência de normalidade.

Um relatório produzido em vinte minutos faz dois dias parecerem demora. Cem documentos lidos por um sistema em uma tarde alteram a expectativa sobre quantos documentos devem ser examinados. O ganho técnico é incorporado à meta quase antes que alguém tenha a chance de usufruí-lo.

Aqui aparece a contradição que interessa. A inteligência artificial pode liberar uma quantidade enorme de tempo e, no mesmo movimento, fornecer os meios para capturá-lo de maneira ainda mais rigorosa. Não há paradoxo nisso. O desenvolvimento das forças produtivas sempre abriu a possibilidade de diminuir o trabalho necessário, mas essa possibilidade não se realiza automaticamente como liberdade.

Quando o aumento de produtividade é absorvido pela valorização, a redução do tempo necessário reaparece como maior volume de produção. A técnica encurta uma tarefa; a organização social alonga a lista. Aquilo que poderia ser tempo disponível volta ao trabalhador sob a forma de obrigação.

Pensemos numa professora. Ela gasta três horas para conferir referências, corrigir pequenos problemas formais e montar a primeira versão de um roteiro de aula. Com uma boa ferramenta de inteligência artificial, talvez faça boa parte disso em quarenta minutos. Duas horas e vinte minutos foram tecnicamente liberados. Onde elas vão parar?

Se puderem ser usadas para ler, conversar com estudantes, revisar uma hipótese, preparar melhor a aula ou simplesmente fechar o computador, houve ganho humano. Se a administração concluir que agora cabem quatro roteiros, mais mensagens, outra turma e novos formulários no mesmo expediente, a produtividade aumentou e a liberdade diminuiu. O relógio marca economia; o corpo registra outra coisa.

É no cotidiano que essa diferença ganha carne. O telefone vibra cedo, a caixa de mensagens repõe o que acabou de ser respondido, uma plataforma avisa que existe outra pendência, o calendário aceita mais um compromisso porque supostamente surgiu uma folga. Aos poucos, responder depressa deixa de ser cortesia e vira obrigação. A eficiência produzida pela ferramenta passa a organizar a expectativa dos outros. O sujeito parece mais capaz, mas já não sabe onde foi parar o tempo que ganhou. A reificação entra por essa fresta: a vida começa a ser medida por prazos, índices, quantidades e velocidades exteriores a ela.

Reificação não significa apenas tratar alguém como objeto. Ela designa uma inversão mais funda, pela qual relações humanas passam a se apresentar como relações entre grandezas, desempenhos e coisas. O trabalhador aparece como produtividade, número de entregas, ranking e tempo de resposta.

Com a inteligência artificial, essa lógica encontra um novo padrão de comparação. O humano já não é medido apenas diante de outros humanos, mas diante do que a infraestrutura algorítmica tornou possível. A máquina criada para auxiliar converte-se discretamente em medida. E toda medida, quando se torna norma, começa a governar o comportamento.

No trabalho intelectual, esse deslocamento é particularmente delicado. Escrever, traduzir, interpretar, comparar documentos e organizar argumentos: atividades antes demoradas agora podem ser aceleradas. Há nisso um ganho real. Seria pouco sensato negar a utilidade de ferramentas capazes de retirar horas de tarefas mecânicas. O problema surge quando se apaga a fronteira entre eliminar o trabalho repetitivo e eliminar o percurso pelo qual uma pessoa se forma.

Um estudante pode usar inteligência artificial para organizar referências ou testar a clareza de uma argumentação e aprender mais com isso. Outra coisa é entregar à máquina a formulação do problema, a hipótese, a estrutura e o julgamento final. Nesse caso, economiza-se justamente o tempo em que o pensamento poderia ter acontecido.

Pensar demora. Não por defeito, mas porque certas operações humanas dependem de duração. Uma hipótese precisa ficar algum tempo em suspenso antes de mostrar sua fragilidade. Uma leitura difícil altera uma interpretação devagar. Uma conversa desloca uma certeza que parecia sólida. Conhecer também nos muda.

A educação perde parte de seu sentido quando todo obstáculo passa a ser tratado como ruído a eliminar. Se a inteligência artificial ampliar a investigação, confrontar argumentos e abrir caminhos, ela pode fortalecer a formação. Quando fornece uma chegada sem percurso, entrega resultado e retira experiência.

A universidade torna essa contradição quase visível a olho nu. Antes mesmo da expansão recente da inteligência artificial, o trabalho acadêmico já havia sido tomado por métricas, plataformas, rankings, editais, avaliações sucessivas e produtividade bibliométrica. O docente ensina, pesquisa, orienta, presta contas, preenche sistemas, administra projetos e responde mensagens que não respeitam a antiga separação entre jornada e descanso.

A inteligência artificial entra numa instituição cujo tempo já está picotado. Se ela retirar burocracia e devolver continuidade à leitura, à pesquisa e à orientação, haverá ganho substantivo. Se apenas elevar a expectativa de produção, teremos uma universidade ainda mais intermitente, incapaz de preservar o tempo longo que a formação intelectual exige.

Na periferia capitalista, a universidade carrega outra determinação. Ela produz conhecimento em uma divisão internacional profundamente desigual. Pesquisadores dependem de bases, periódicos, softwares, plataformas e infraestruturas cujo controle frequentemente está fora do país. A entrada da inteligência artificial nesse ambiente pode aprofundar a dependência cognitiva se não vier acompanhada de política científica, capacidade computacional e soberania sobre dados e infraestrutura.

Passamos então a investigar com instrumentos cujos critérios de funcionamento, bases de treinamento e decisões arquitetônicas não conhecemos inteiramente. Não se trata de rejeitar esses instrumentos, mas de perceber que a mediação tecnológica também organiza aquilo que pode ser visto, comparado e conhecido.

A tradição latino-americana da dependência permanece fértil exatamente porque impede que a periferia seja lida como simples versão atrasada do centro. Marini, Bambirra e Theotonio dos Santos mostraram que a inserção subordinada na acumulação mundial produz determinações próprias. A questão contemporânea não é descobrir em quantos anos a América Latina alcançará as grandes potências da inteligência artificial.

A pergunta mais incômoda é que tipo de integração está em curso. Quem captura valor? Quem possui a infraestrutura? Onde ficam os dados? Que trabalho é deslocado e que trabalho invisível é criado? Quem escreve os padrões que depois aparecem como universais?

Francisco de Oliveira permite avançar outro passo. Moderno e arcaico não se sucedem necessariamente como etapas; podem se alimentar mutuamente. A plataforma mais sofisticada pode repousar sobre trabalho precarizado.

Sistemas de aparência imaterial dependem de pessoas que classificam dados, moderam conteúdos, corrigem respostas e executam tarefas fragmentadas, muitas vezes mal remuneradas e espalhadas pelo mundo. Também dependem de mineração, energia, água, cabos e cadeias industriais. A nuvem tem chão. A inteligência artificial não aboliu a materialidade: tornou-a menos visível para quem está diante da tela e distribuiu seus custos de forma desigual.

Daí a importância de recolocar a divisão internacional do trabalho dentro da análise. Chips são projetados em poucos lugares, produzidos em cadeias concentradas e instalados em grandes infraestruturas de processamento controladas por um número reduzido de empresas. Países dependentes compram acesso a esse poder computacional e podem transformar investimento tecnológico em pagamentos recorrentes ao exterior.

Dados atravessam fronteiras; serviços voltam como mercadoria; a infraestrutura continua alheia. Há modernização, mas parte do valor e da capacidade estratégica escapa. A dependência tecnológica deixa de ser somente falta de equipamentos e passa a significar limitação concreta sobre escolhas futuras.

É nesse ponto que a ideia de soberania temporal se torna necessária. Uma sociedade não é soberana apenas porque possui território, instituições e moeda. Também precisa conservar alguma capacidade de escolher seus ritmos, prioridades e horizontes. Quando decisões fundamentais passam a depender de padrões financeiros, cognitivos e tecnológicos definidos fora dela, o futuro já chega parcialmente ocupado.

A inteligência artificial pode aprofundar esse processo caso a política nacional se limite a adaptar escolas, universidades, empresas e serviços públicos aos sistemas oferecidos pelas corporações globais. O país parece entrar rapidamente no futuro, mas entra por uma porta cuja fechadura pertence a outro.

Capital fictício e inteligência artificial encontram-se justamente na antecipação. Sistemas algorítmicos classificam comportamentos, estimam riscos, projetam consumo, calculam produtividade e oferecem previsões. O futuro adquire preço antes de acontecer. Essa capacidade pode servir ao planejamento, à prevenção e à organização de políticas públicas, mas pode igualmente ampliar vigilância, seleção e controle.

Quando trajetórias individuais são calculadas antecipadamente, decisões presentes começam a ser tomadas sobre vidas ainda não vividas. O futuro, que deveria conservar alguma abertura, retorna ao presente como probabilidade administrada.

Nada disso autoriza uma recusa romântica da inteligência artificial. Não há virtude em conservar tarefas penosas apenas porque sua automação ocorre dentro de relações sociais contraditórias. Seria como defender o cansaço em nome da crítica. O problema está em outra parte: quem se apropria da potência técnica e o que faz com ela. Se uma máquina reduz o trabalho necessário, a consequência socialmente desejável deveria ser uma discussão sobre redução da jornada, reorganização das tarefas e distribuição dos ganhos. Caso contrário, o avanço técnico continua existindo, mas seu benefício é desviado antes de alcançar quem trabalha.

Talvez seja útil distinguir, então, duas formas de automação. Uma é emancipatória quando transforma produtividade em tempo disponível e amplia a autonomia das pessoas. Outra é disciplinar quando usa a mesma produtividade para elevar metas, controlar ritmos e ocupar os intervalos que a técnica abriu.

A primeira pergunta o que deixou de ser necessário fazer. A segunda pergunta quanto mais poderá ser exigido. Numa, a técnica reduz a parcela da vida submetida ao trabalho necessário. Noutra, oferece meios para que essa mesma parcela se torne mais densa e mais difícil de abandonar.

Por isso o tempo precisa voltar ao campo dos direitos. A jornada de oito horas nunca foi um presente da tecnologia. Resultou de conflito político e organização social. Agora, quando ferramentas cognitivas prometem elevar de modo radical a produtividade, reaparece uma pergunta antiga com outra forma: por que a jornada deveria permanecer a mesma?

Se tarefas desaparecem, por que devem ser imediatamente substituídas por novas obrigações? Se o conhecimento social acumulado permite economizar milhões de horas, por que essa economia haveria de pertencer apenas aos proprietários da infraestrutura? Discutir inteligência artificial sem discutir duração do trabalho é aceitar metade do problema.

Um critério de avaliação poderia começar aí. Uma inteligência artificial humanizadora amplia a capacidade de as pessoas decidirem sobre o próprio tempo e participarem da decisão sobre o futuro coletivo. Ela auxilia o julgamento sem ocupar o lugar do julgamento; reduz tarefas sem transformar cada minuto poupado em nova cobrança; melhora a educação sem converter aprendizagem em consumo de respostas; aumenta a capacidade produtiva sem fazer do trabalhador um apêndice de sistemas automáticos. Sobretudo, não concentra em poucas empresas o poder de organizar a infraestrutura cognitiva de sociedades inteiras.

Nas formações dependentes, porém, a questão da liberdade individual nunca basta. Um pesquisador pode ganhar duas horas usando uma plataforma estrangeira e, simultaneamente, sua universidade pode perder autonomia tecnológica ao tornar-se estruturalmente dependente dela.

Um estudante pode receber uma resposta em segundos enquanto o país deixa de desenvolver capacidade própria para produzir os sistemas que mediam essa resposta. A experiência individual registra ganho; a estrutura coletiva pode registrar subordinação. É justamente essa diferença de escala que a noção de modernidade dependente obriga a manter à vista.

A inteligência artificial precisa ser observada, portanto, em pelo menos três planos que se cruzam. No plano da vida cotidiana, interessa saber se ela amplia autonomia ou comprime ainda mais a duração. No trabalho, importa descobrir quem fica com os ganhos de produtividade.

Na divisão internacional, a pergunta recai sobre quem controla as condições técnicas e cognitivas que organizam o futuro. Quando um desses planos desaparece, a análise fica manca. Juntos, eles revelam que o problema tecnológico é, no fundo, um problema de poder sobre o tempo.

A pergunta sobre quando a inteligência artificial humaniza e quando reifica exige, assim, um complemento: para quem, onde e sob que forma histórica? Uma hora economizada por uma máquina ainda não tem destino. Pode tornar-se descanso, desemprego, formação, lucro, aceleração, autonomia ou vigilância. Pode fortalecer a soberania científica de um país ou ampliar sua dependência cognitiva. O ganho técnico é real, mas seu sentido permanece aberto até que as relações sociais o capturem, disputem e distribuam. É nesse intervalo que a política começa.

A disputa em torno da inteligência artificial é, por isso, uma disputa sobre o futuro. O capital busca antecipá-lo, precificá-lo e trazê-lo ao presente como fonte de valorização. Uma sociedade democrática deveria preservar o futuro também como campo de escolha coletiva. Humanizar a inteligência artificial significa impedir que sua capacidade de economizar trabalho seja imediatamente apropriada como nova obrigação. Nas sociedades dependentes, significa ainda recusar uma posição em que o país se limite a consumir uma infraestrutura cognitiva definida por outros e a pagar continuamente por ela.

Uma hora economizada pela técnica parece pouca coisa. Talvez seja, contudo, a unidade mínima dessa disputa. Quando volta à pessoa como tempo de vida, abre uma possibilidade de liberdade. Quando volta à empresa como meta ampliada, aprofunda a reificação. Quando o ganho tecnológico retorna aos países centrais como renda, controle de dados e propriedade e deixa aos dependentes o pagamento, a adaptação e a subordinação, a velha dependência reaparece em uma camada nova. A inteligência artificial não escolhe entre esses destinos. Ela apenas amplia a potência do que pode ser feito com o tempo.

Resta saber quem governará essa potência. Quem possuirá a infraestrutura? Quem estabelecerá seus usos? Quem poderá interrompê-los? Quem ficará com o tempo que a máquina liberar? A inteligência artificial será humanizadora quando a economia de trabalho puder tornar-se formação, cuidado, criação, democracia, descanso e vida, e não apenas matéria-prima para uma produtividade sem limite.

Para as sociedades dependentes, há ainda uma exigência adicional: converter capacidade tecnológica em soberania histórica. Sem isso, teremos máquinas cada vez mais velozes operando em sociedades cada vez menos capazes de decidir para onde vão. E talvez essa seja a forma mais dura da reificação: possuir instrumentos extraordinários para antecipar o futuro e, ainda assim, não ser senhor dele.

 

Fonte: Por João dos Reis Silva Júnior, em A Terra é Redonda