Palavra de Sá

Precisamos tratar a IA como um serviço público

Empresas de IA estão relatando aumentos preocupantes nas capacidades de seus modelos. O System Card o3 e o4-mini de abril de 2025 da OpenAI relata que “várias de nossas avaliações biológicas indicam que nossos modelos estão prestes a ajudar significativamente novatos a criar ameaças biológicas conhecidas”. O Claude 4 Opus demonstrou a capacidade de ajudar usuários a obter urânio em nível potencial para uso nuclear. Modelos recentes demonstraram “evidências crescentes de esquemas de alinhamento”, de acordo com um relatório de junho encomendado pelo estado da Califórnia — em outras palavras, os modelos podem realizar enganos estratégicos, como estar dispostos a chantagear engenheiros, e novos modelos podem frequentemente detectar quando estão sendo avaliados, de acordo com o relatório.

Este não é apenas um cenário hipotético; ele vem se desenrolando nos últimos meses. Como argumentamos em nosso primeiro ensaio sobre o tema, a esquerda precisa levar muito a sério os riscos da IA para a segurança e a subsistência. Assim como foi um erro deixar que as mudanças climáticas fossem enquadradas em uma categoria “ambiental” e tratadas como um interesse especial ou uma questão científica, quando, na verdade, impactariam a vida de todos, não podemos compartimentar as mudanças que a IA causará em uma única questão: “tecnologia” ou política de inovação. Este é um tema com o qual todos devem se envolver. Neste ensaio, abordamos a velha questão: “O que fazer?” Nossa resposta: precisamos de uma abordagem predistributiva para a IA, uma que a regule como um serviço público, e também precisamos criar um programa de empregos públicos para trabalhadores deslocados na economia do conhecimento.

<><> Redistribuição do Estado de Bem-Estar Social para o RBU

A esquerda tem uma resposta geral para o deslocamento de empregos: um Estado de bem-estar social robusto, com seguro-desemprego adequado e programas públicos de treinamento e colocação profissional. Nos Estados Unidos, esses sistemas são inadequados há muito tempo e agora estão sob pressão ainda maior. Na frente educacional, as universidades estão sendo atacadas, e suas lideranças não são proativas na concepção de programas de reciclagem e requalificação. No que diz respeito ao Estado de bem-estar social, as limitadas proteções sociais existentes estão sendo corroídas (ainda mais após a aprovação do Big Beautiful Bill de Trump, que cortará o Medicaid, os cupons de alimentação e outras redes de segurança vitais do nosso já precário sistema de bem-estar social), embora a pandemia de COVID-19 mostre que elas podem ser rapidamente expandidas em emergências. Os sindicatos também têm um histórico de tentar traduzir os ganhos de produtividade da inovação tecnológica em jornadas de trabalho mais curtas, em vez de perda de empregos. Fortalecer e expandir o Estado de bem-estar social, investir pesadamente em programas de treinamento e recolocação profissional e empoderar os sindicatos serão propostas políticas essenciais para lidar com a perda de empregos impulsionada pela IA.

Algumas propostas mais utópicas da esquerda defendem uma “renda básica universal” (RBU) não apenas como uma resposta ao desemprego em larga escala, mas também como uma fonte de alavancagem para os trabalhadores. Uma RBU, argumentam alguns, proporcionaria mais tempo livre e suavizaria o vínculo fundamental entre trabalho assalariado e sobrevivência no capitalismo. Outros socialistas, no entanto, são céticos em relação à RBU. Uma fonte de ceticismo é que a RBU proporciona uma espécie de “bem-estar para os mercados”, garantindo que os gastos públicos retornem às mãos de capitalistas privados como Amazon, Walmart e, de fato, agora OpenAI, Google e outros fornecedores de tecnologia de IA. (Não é por acaso que os próprios capitalistas da tecnologia se tornaram grandes defensores da RBU.) “Assim como foi um erro deixar que a mudança climática fosse colocada apenas sob o rótulo ‘ambiental’, não podemos compartimentar as mudanças que a IA causará em uma única questão política de ‘tecnologia’.” Outra preocupação é que a RBU ignora a dignidade fundamental inerente ao trabalho em todas as sociedades, incluindo o capitalismo. Não acreditamos que a maioria das pessoas ficaria satisfeita com o desemprego ou subemprego involuntário prolongado, mesmo que o Estado lhes desse o suficiente para viver. A questão é como essas populações poderiam ser transferidas para empregos socialmente úteis por meio de canais públicos. Soluções como a expansão do Estado de bem-estar social e da Renda Básica Universal (RBU) baseiam-se na redistribuição de riqueza dos capitalistas (incluindo os capitalistas de IA) para amenizar as consequências da rápida mudança tecnológica para os mercados de trabalho. Mas, por mais necessárias que sejam, elas não desafiam fundamentalmente as estruturas de poder que moldam a tecnologia de IA em sua essência.

<><> “Pré-distribuição” ou socialização dos ganhos da IA

Abordagens mais radicais não aceitariam que a IA deva ser controlada por capitalistas privados, que teriam o direito de monopolizar o excedente produzido por seu uso em toda a sociedade. Políticas voltadas à “pré-distribuição”, como discutidas por Saffron Huang e Sam Manning, buscariam generalizar os benefícios da tecnologia transformadora do mundo antes que ela fosse acumulada por capitalistas em busca de lucro. Há algo fundamentalmente coletivo na IA. Karl Marx argumentou que o capital trata o conhecimento científico — o que ele provocativamente chamou de “intelecto geral” — como um “presente gratuito” do qual pode se apropriar em sua busca por lucro. Na medida em que a IA representa uma forma gigantesca de aprendizado de máquina automatizado, baseado em toda a base de conhecimento textual da sociedade, Marx não poderia ter previsto essa escala de apropriação intelectual. É revelador que a OpenAI tenha começado como uma organização sem fins lucrativos antes de se tornar uma empresa capitalista: até mesmo os pioneiros em IA reconheceram o risco da busca pelo lucro com uma tecnologia tão capaz de gerar custos profundos e até existenciais. Cientistas e outros já perceberam sua utilidade como uma espécie de “assistente de pesquisa” na codificação, respondendo a perguntas gerais e, de fato, produzindo artigos de pesquisa coerentes sobre um determinado tópico.

Não é difícil imaginar como esse tipo de ferramenta poderia se tornar um serviço essencial subjacente a todas as formas de trabalho, tanto em locais de trabalho quanto em domicílios. Quando o editor fundador da Wired, Kevin Kelly, previu que a IA seria tão fundamental quanto a eletricidade, uma tecnologia de uso geral que está “em tudo” à medida que se torna “cognitiva” — telefones, dispositivos, carros, edifícios, etc. —, provavelmente soou para a maioria como o habitual entusiasmo tecnológico. Mas agora é possível vislumbrar como seria a integração da IA à vida cotidiana das pessoas. Em termos abstratos, a IA é incorporada à vida cotidiana para resumir, traduzir, pesquisar e gerar novas ideias. Não se trata apenas de IA realizando tarefas de escritório, como agendar reuniões, criar gráficos e montar slides, ajudar a encontrar as palavras certas para uma mensagem, postar nas redes sociais e todo o resto. Ela entrará no trabalho doméstico e nos hobbies — encontrar reparadores, identificar plantas misteriosas no jardim, recomendar receitas e compor listas de compras, otimizar o condicionamento físico. Nada disso parece essencial agora, assim como trinta anos atrás o Google Maps não parecia essencial. Mas as pessoas gradualmente se acostumarão com os recursos, assim como para muitas pessoas hoje, ir para um novo lugar sem consultar o telefone é muito difícil.

<><> IA como utilidade pública

Felizmente, já existe um corpo de políticas e pensamento jurídico sobre como tratar tais “serviços essenciais”: lei e regulamentação de serviços públicos. Pensadores jurídicos progressistas no início do século XX reconheceram que certas infraestruturas em rede, como gás, água e eletricidade, deveriam ser administradas como “empreendimentos comuns e coletivos […] importantes demais para serem deixados exclusivamente às forças do mercado”, como disse o jurista William Boyd. Os serviços públicos foram forjados por meio de estatutos legais que determinavam que fossem governados no interesse público e não simplesmente para lucro privado (embora, especialmente para gás e eletricidade, a propriedade privada e o lucro fossem permitidos como parte desse arranjo legal).Dado que um exemplo primordial desse domínio é a eletricidade, há dois pontos a serem distinguidos aqui. Primeiro, os modelos de base da IA compartilham características com a infraestrutura elétrica que sustentam a lógica de regulá-la como um serviço público. (Embora “IA” possa se referir a todos os tipos de coisas, aqui focamos a discussão em modelos de base, e especialmente em modelos avançados de “fronteira”, como o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic, o o3 da OpenAI, o R1 da DeepSeek, etc., que exigem grandes quantidades de dados e alimentam aplicações downstream.)

O cientista da computação de IA Andrej Karpathy observa que grandes modelos de linguagem (LLMs) exigem enormes gastos de capital fixo para construir a rede de infraestrutura de computação para treinar os modelos, clientes que exigem “acesso medido” (tokens baseados no número de palavras/informações processadas) e uma demanda por fluxo consistente de informações confiáveis semelhante à voltagem elétrica. Esses sistemas poderiam se tornar serviços integrados à vida cotidiana e ao trabalho das pessoas. Em certa escala, grandes sistemas de IA poderiam ser regulamentados como serviços públicos: obrigados a fornecer tarifas e acesso razoáveis, estar sujeitos à supervisão pública e operar de acordo com padrões que poderiam incluir transparência e confiabilidade.

A perspectiva de regulamentação pública não é meramente hipotética. O governador da Califórnia, Gavin Newsom, vetou um controverso projeto de lei sobre segurança de IA no outono de 2024, mas um relatório recém-divulgado e encomendado pelo estado sugere que as capacidades dos modelos de IA já dispararam nos oito meses desde o veto, levantando novas e significativas preocupações regulatórias públicas.

Os riscos de deixar esses serviços sem regulamentação estão começando a ficar aparentes. Por exemplo, há alguns meses, a OpenAI lançou uma atualização para o ChatGPT que lhe deu uma personalidade bajuladora, tornando-se tão agradável que desencadeou e reforçou delírios paranoicos e elogiou efusivamente ideias de negócios “geniais”, como vender “cocô no palito”. A empresa rapidamente reverteu a atualização após a viralização de críticas. Mas é possível perceber os perigos de um produto do qual 500 milhões de usuários semanais estão se tornando dependentes, ser desregulamentado dessa forma. Outra preocupação fundamental na legislação de serviços públicos é a “obrigação de atender” toda a população em seu território de atuação e evitar desigualdades no acesso. Se usuários premium obtiverem uma IA que funcione e o restante de nós obtiver uma versão instável e com funcionamento mediano, a sociedade se tornará ainda mais desigual. As pessoas não tolerariam eletricidade ou água limpa sempre disponíveis para partes da população e serviços irregulares e contaminação ocasional para o restante — ou, pelo menos, não deveriam. O ponto é que essas são questões que o Estado pode resolver. Sem regulamentação, os ganhos da IA não serão distribuídos equitativamente nem acessíveis a toda a população.

Em segundo lugar, a IA não é apenas semelhante à eletricidade, mas também requer enormes quantidades de eletricidade para alimentar a computação por trás de suas funções básicas. Em outras palavras, como muitos alertaram, o crescimento da IA e dos data centers de forma mais geral criará níveis de demanda de eletricidade ou crescimento de “carga” que não víamos há várias décadas — sobrecarregando nossos modelos existentes de governança e regulamentação de serviços públicos. A Agência Internacional de Energia prevê que a demanda por eletricidade para “data centers otimizados para IA” quadruplicará até 2030 e, nos Estados Unidos, os data centers representarão metade de todo o crescimento da demanda por eletricidade (embora atualmente a IA represente apenas cerca de 15% da demanda de eletricidade dos data centers, prevê-se que esse número aumente rapidamente). Isso representa um desafio, pois acabamos de sair de meio século de reestruturação (ou desregulamentação) do setor elétrico, baseada na ideia de que os serviços públicos eram monopólios gigantescos, lentos demais para mudanças e inovações e prejudiciais aos consumidores. Esse processo tem sistematicamente “desmembrado” os serviços públicos de energia elétrica em mercados mais fragmentados, com base na promessa neoliberal de que mais concorrência sempre gera resultados ótimos. No entanto, é evidente que o antigo modelo de serviços públicos, baseado em planejamento centralizado de longo prazo, investimento socializado e garantia de tarifas “justas e razoáveis” para os consumidores, parece bastante propício aos desafios que enfrentamos. Além da IA, há também o fato de que a descarbonização exigirá uma expansão massiva da infraestrutura de geração e transmissão de eletricidade.

Em suma, com a IA, a disparada da demanda por eletricidade e as mudanças climáticas, enfrentamos questões públicas inescapáveis, e o modelo de utilidade pública pelo menos fornece um exemplo histórico de uma forma institucional capaz de lidar com elas. Acreditamos que é uma questão em aberto se esses diferentes aspectos da regulamentação da IA — a regulamentação de modelos e algoritmos de IA, por um lado, e a regulamentação de sua infraestrutura e uso de energia, por outro — devem ser tratados dentro de uma estrutura unificada. É possível imaginar a governança conjunta de ambas as dimensões, mas também é possível imaginar as questões fundamentais sobre a transparência pública sobre como os modelos funcionam se perdendo em conversas sobre as necessidades de energia dos data centers. O ponto crucial é que o modelo geral de regulamentação de utilidade pública se aplica tanto aos aspectos físicos quanto virtuais desses sistemas. O modelo de utilidade não é perfeito, como alguns apontaram. Pode demorar a mudar e é propenso à corrupção. Mas, como explicou Pier LaFarge, ele também representa “o equilíbrio mais bem-sucedido entre capital privado e propósito público da história […] [e o] único exemplo operacional de infraestrutura socializada no coração da maior economia do mundo”. Se o século XX foi moldado fundamentalmente pela rede elétrica, o século XXI pode depender do fornecimento público de infraestrutura de IA.

É claro que tal projeto significaria retomar o controle sobre a IA das mãos de seus senhores privados. Pessoas de diversas áreas têm discutido de forma mais ampla sobre a regulamentação da tecnologia em prol do interesse público, infraestrutura pública digital e transformação de empresas de tecnologia em serviços públicos privados há muitos anos. Ideias impetuosas semelhantes para uma “internet pública” não diminuíram exatamente o poder do Google ou das empresas de mídia social sobre as tecnologias digitais. Mas o exemplo histórico da eletricidade nos dá um pouco mais de esperança — especialmente quando há uma reação pública crescente contra as incursões da IA capitalista e as tensões de energia e água criadas pela construção de sua infraestrutura. A indústria elétrica do final do século XIX era inteiramente privada — Thomas Edison, buscando capital de Wall Street, instalou a primeira usina elétrica na Pearl Street, em Nova York. Mas, à medida que mais e mais reformadores progressistas reconheciam o papel vital da eletricidade na infraestrutura urbana, eles ameaçavam com aquisições públicas em larga escala dos sistemas elétricos municipais. A ameaça real da propriedade pública levou os capitalistas da eletricidade a aceitar um compromisso baseado em transformar a eletricidade em um serviço público regulamentado. Precisaremos de movimentos igualmente poderosos, capazes de disciplinar a IA privada hoje.

<><> Um programa de empregos públicos para a economia do conhecimento

Tratar a IA como um serviço público não resolve o problema da substituição de empregos, mas poderia fornecer uma estrutura de planejamento mais ampla para lidar com a perda de empregos de forma coordenada e pública. Para esse problema, também temos um rico precedente histórico: os programas de empregos públicos do New Deal. Um programa de empregos públicos para IA precisaria pensar criativamente sobre como manter empregadas algumas de suas vítimas mais visíveis: trabalhadores do conhecimento da classe profissional-gerencial. Vale lembrar que o New Deal não se tratava apenas de mão de obra operária construindo escolas, hospitais e sistemas elétricos, mas também de aproveitar o trabalho criativo nas artes para fins socialmente úteis e tornar a cultura acessível às massas — pense nos murais de Diego Rivera evocando a luta trabalhista ou em Woody Guthrie cantando sobre a hidrelétrica pública. O New Deal também contratou inúmeros engenheiros, planejadores e outros trabalhadores com conhecimento técnico, cujas habilidades eram dedicadas ao planejamento e à governança pública eficazes. Hoje, esses trabalhadores do conhecimento geralmente buscam empregos de interesse público por meio do “terceiro setor”, de organizações sem fins lucrativos, ou seja, universidades e ONGs de advocacy (entidades, como vimos, fundamentalmente vulneráveis a ataques políticos, bem como aos caprichos de filantropos). Utilizar suas habilidades diretamente para o bem público poderia proporcionar uma saída muito mais estável e democraticamente responsável para esses trabalhadores. Talvez os engenheiros de software em busca de emprego pudessem encontrar emprego ajudando a criar plataformas públicas de IA e conhecimento público.

<><> Como chegar lá a partir daqui

Essas ideias parecem distantes do ponto de vista da viabilidade política. No entanto, os cronogramas de avanço do LLM indicam que podemos precisar que elas sejam pensadas e alcancem amplo apoio político dentro de cinco anos. No momento, temos apenas propostas para uma legislação estadual extremamente modesta. Por exemplo, a Lei de Estabilização da Força de Trabalho, reintroduzida na Assembleia do Estado de Nova York, exige que as empresas realizem avaliações do impacto da IA e cobraria das corporações que substituíssem trabalhadores com IA, com isenções para pequenas empresas que precisam dela para permanecerem economicamente viáveis. Ela usaria os fundos arrecadados pela sobretaxa para retreinamento de trabalhadores, desenvolvimento da força de trabalho e seguro-desemprego. Isso está caminhando na direção certa, e é bom que as pessoas tenham se dado ao trabalho de redigir um projeto assim. No entanto, ele é obviamente limitado pelo que parece politicamente imaginável no momento. Também ilustra por que uma abordagem estado a estado será inadequada para o desafio, pois se as empresas enfrentarem sobretaxas somente em Nova York, ficarão ainda mais propensas a se mudar para estados com menos proteção aos trabalhadores, exacerbando as tendências existentes. Precisamos utilizar o crescente senso de alarme de maneiras que possam abrir espaço para possibilidades. Para isso, precisamos que pessoas que possam pensar que a IA “não é problema delas” se juntem à luta.

Quer se pense que a IA exige a expansão do Estado de bem-estar social, da renda básica universal (RBU), da lei de utilidade pública, de uma garantia de emprego público ou de alguma combinação destes, nenhuma dessas soluções será fácil de obter do capital da IA ou da classe capitalista mais ampla, resistente aos impostos e à redistribuição necessários para implementar grande parte dela. Portanto, como dissemos em nosso ensaio anterior, é importante não tratar a IA como um domínio político único, separado dos de clima, saúde e governança econômica. Todos esses desafios exigem um movimento mais amplo da classe trabalhadora contra a austeridade e o poder do capital em geral, que reafirme a importância central dos bens públicos.

 

Fonte: Por  Matt Huber e Holly Buck - Tradução Pedro Silva, para Jacobin Brasil