Habitar o futuro: a inteligência artificial entre conhecimento, responsabilidade e cuidado

Da pesquisa sobre inteligência artificial em Stanford em 1982 às perspectivas para 2076. O futuro não dependerá apenas das capacidades das máquinas, mas da nossa capacidade de transformar a inovação em conhecimento, autonomia e inclusão.

O artigo nasce das reflexões apresentadas na Tecnòpolis 2026, em Bolonha, no encontro «O horizonte possível: quatro olhares para imaginar o mundo», em 15 de outubro de 2026.

O futuro não está escrito na tecnologia

Quando, em 1982, eu trabalhava em Stanford com inteligência artificial aplicada à aprendizagem, uma das questões que mais me interessava dizia respeito ao diálogo entre pessoas e sistemas inteligentes. Como poderia uma máquina contribuir para a construção do conhecimento? De que forma a interação com um sistema informático poderia modificar os processos de aprendizagem?

Mais de quarenta anos depois, essas perguntas ainda são atuais. As capacidades dos sistemas, o poder de cálculo, a disponibilidade de dados e a disseminação das tecnologias mudaram radicalmente. Mas a questão fundamental permanece: que tipo de relação queremos construir entre a inteligência humana e a inteligência artificial?

É uma pergunta que reapresentei na Tecnòpolis 2026, em Bolonha, durante um debate dedicado a imaginar o mundo dos próximos cinquenta anos.

A história da tecnologia nos ensina que podemos vislumbrar as possibilidades técnicas de uma inovação, mas dificilmente prever todas as suas consequências sociais. Os efeitos se manifestam por meio dos usos, das organizações, das instituições e das escolhas das pessoas.

Vamos pensar na Internet. Nascida em um contexto de pesquisa e comunicação científica, transformou o comércio, a informação, as relações e a participação política. Ninguém poderia ter antecipado completamente a sociedade das plataformas, assim como hoje não podemos prever todas as transformações que acompanharão a evolução da inteligência artificial.

Isso não significa renunciar a imaginar o futuro. Significa reconhecer que o futuro não é uma consequência inevitável da tecnologia: é também o resultado das decisões que tomamos.

As inteligências artificiais são muitas

O debate público tende hoje a identificar a inteligência artificial com os grandes modelos linguísticos e com as aplicações generativas. É compreensível: a possibilidade de conversar com uma máquina, produzir textos, imagens e programas tornou a IA acessível a milhões de pessoas.

Mas a história da inteligência artificial é muito mais complexa.

Além das abordagens baseadas no aprendizado a partir de dados, existem sistemas fundamentados na representação explícita do conhecimento, no raciocínio lógico, nas regras e nas relações entre conceitos.

Não se trata necessariamente de abordagens alternativas. Uma das perspectivas mais interessantes diz respeito justamente à sua integração.

Os sistemas generativos podem produzir respostas e interpretar informações com uma flexibilidade extraordinária. Mas quando entram nos processos de trabalho, na saúde, na educação ou nos serviços públicos, a capacidade de gerar uma resposta plausível não é suficiente.

São necessários confiabilidade, verificabilidade e responsabilidade.

A integração entre aprendizado estatístico, conhecimentos explícitos e sistemas de controle pode contribuir para reduzir alguns erros, delimitar as ações permitidas e tornar os processos decisórios mais compreensíveis.

Naturalmente, nenhuma arquitetura garante por si só a confiabilidade. Os resultados devem ser verificados nos contextos reais de uso.

É aqui que a pesquisa tecnológica encontra a responsabilidade social.

O progresso da IA requer capacidade de aprender, conhecimentos para interpretar e critérios para verificar.

Da inteligência das máquinas à qualidade da interação

A difusão da inteligência artificial generativa introduziu uma mudança que considero particularmente significativa: o valor não reside mais apenas nas funcionalidades da ferramenta, mas na qualidade da interação que somos capazes de construir.

Duas pessoas que utilizam o mesmo sistema podem obter resultados profundamente diferentes.

A diferença depende das perguntas que fazem, dos conhecimentos que possuem, do contexto que sabem fornecer e, sobretudo, da capacidade de avaliar criticamente as respostas.

A inteligência artificial pode ampliar nossas capacidades cognitivas, mas não substitui automaticamente o julgamento.

Aliás, justamente porque torna mais fácil produzir informações, textos e soluções, torna ainda mais importante saber distinguir o que é plausível do que é fundamentado, o que é útil do que é apropriado.

Esta mudança diz respeito diretamente à educação.

Por muito tempo associamos a aprendizagem predominantemente à aquisição de conhecimentos e competências. Hoje, devemos acrescentar uma dimensão fundamental: aprender a interagir criticamente com sistemas capazes de processar informações e propor soluções.

Significa saber formular perguntas, comparar interpretações, verificar as fontes, justificar as decisões e reconhecer os limites do próprio conhecimento.

Não basta aprender a utilizar a inteligência artificial. Devemos aprender a pensar e a trabalhar junto com ela, sem renunciar à nossa autonomia.

É um desafio cultural antes mesmo de ser tecnológico.

A confiabilidade: do AI Act de 2021 ao modelo EMA

Um tema sobre o qual desejo chamar a atenção diz respeito à confiabilidade dos sistemas de inteligência artificial, especialmente quando são utilizados em contextos críticos.

Já em 2021, durante o debate europeu que acompanhou a proposta do AI Act, defendi a importância de introduzir ambientes de experimentação regulamentada, os chamados regulatory sandbox, nos quais desenvolver e verificar os sistemas inovadores antes de sua divulgação.

Esta configuração está ligada a um princípio que considero fundamental: a inovação tecnológica deve ser acompanhada por processos de validação proporcionais aos riscos e por um monitoramento contínuo dos resultados.

Nessa perspectiva, considero particularmente significativo o referência ao modelo de avaliação de medicamentos adotado na Europa, no qual desempenha um papel central a EMA, Agência Europeia de Medicamentos.

Um medicamento não é avaliado apenas por seu potencial terapêutico. Deve passar por procedimentos rigorosos que examinam sua qualidade, segurança e eficácia. E a avaliação não termina com a autorização: continua por meio do monitoramento dos efeitos durante o uso.

Naturalmente, um sistema de inteligência artificial não é um medicamento. Mas o princípio metodológico oferece uma ideia importante.

Quando confiamos a um sistema inteligente atividades que podem impactar a saúde, o trabalho, a educação ou o acesso a serviços, não podemos nos limitar a verificar seu desempenho em laboratório.

Devemos compreender seu comportamento em contextos reais, identificar seus limites, avaliar seus efeitos e estabelecer responsabilidades precisas.

A AI Act, cuja proposta inicial data de 21 de abril de 2021, introduziu uma perspectiva europeia baseada na classificação dos riscos e na necessidade de garantir sistemas confiáveis. A regulamentação das sandbox representa uma das ferramentas através das quais conciliar inovação, experimentação e proteção das pessoas.

A comparação com a experiência da EMA reforça essa abordagem: experimentar primeiro, verificar durante e continuar a observar os efeitos após a introdução de uma tecnologia.

É uma questão que se tornará ainda mais importante com a disseminação de sistemas de IA capazes não apenas de gerar respostas, mas de tomar iniciativas e executar ações.

Quanto mais um sistema pode agir autonomamente, mais precisamos ser precisos quanto aos objetivos, limites, verificações e responsabilidades.

A confiabilidade, portanto, não é apenas uma característica técnica.

É uma responsabilidade coletiva que envolve pesquisadores, empresas, instituições e cidadãos.

O conhecimento não pode substituir a experiência

Existe, no entanto, outra dimensão, menos discutida, que considero fundamental.

No seu livro As não-coisas, o filósofo Byung-Chul Han reflete sobre uma sociedade na qual as informações tendem a prevalecer sobre a experiência concreta do mundo.

É uma reflexão particularmente atual na era da inteligência artificial generativa.

Podemos pedir a um sistema que nos descreva uma floresta, nos conte as características das árvores, analise sua biodiversidade, ilustre as transformações climáticas que a ameaçam.

Podemos obter informações extraordinárias.

Mas atravessar aquela floresta é uma experiência diferente.

Significa perceber a luz, ouvir os sons, reconhecer os cheiros, sentir a temperatura, confrontar-se com a materialidade do mundo.

As duas formas de conhecimento não devem ser contrapostas. Podem enriquecer-se mutuamente.

O problema surge quando confundimos a representação da experiência com a própria experiência.

Em uma sociedade cada vez mais mediada por sistemas inteligentes, devemos cultivar intencionalmente a atenção, a sensibilidade e a capacidade de relacionamento.

Penso, por exemplo, na mentoria e no diálogo entre gerações.

Um sistema de IA pode nos ajudar a organizar conhecimentos, identificar caminhos profissionais ou desenvolver competências. Mas a relação entre um mentor e uma pessoa mais jovem inclui dimensões dificilmente reduzíveis a uma troca de informações: a confiança, a escuta, o reconhecimento mútuo, a capacidade de interpretar as experiências.

A tecnologia pode apoiar esses relacionamentos. Não deve empobrecê-los.

O verdadeiro desafio é ampliar as capacidades humanas sem reduzir a autonomia, a inteligência emocional e a qualidade dos vínculos sociais.

Por volta de 2076: o que espero e o que desejo

Imaginar o mundo daqui a cinquenta anos significa distinguir duas perguntas.

A primeira diz respeito ao que considero plausível.

A segunda diz respeito ao que desejo contribuir para realizar.

Espero que em 2076 os sistemas de inteligência artificial estejam muito mais integrados nos ambientes em que vivemos.

Não serão apenas ferramentas para conversar. Poderão perceber o contexto, interpretar situações, colaborar com outros sistemas e executar ações no mundo físico.

Pensemos no atendimento às pessoas idosas.

Podemos imaginar sistemas robóticos capazes de realizar atividades logísticas, sinalizar situações anômalas, apoiar o pessoal de saúde e contribuir para melhorar a organização dos serviços.

Mas a qualidade do atendimento não dependerá apenas do desempenho dos robôs.

Dependerá da sua confiabilidade, da preparação das pessoas que os utilizam, da organização dos serviços e da capacidade de preservar a relação humana.

Acima de tudo, dependerá das condições de acesso.

Quem poderá beneficiar-se dessas inovações? Estarão disponíveis apenas para quem possui maiores recursos econômicos? Quem governará seu uso? Como serão avaliados os benefícios, os erros e as consequências inesperadas?

São perguntas que devemos nos fazer hoje, não em 2076.

Uma empresa capaz de aprender em qualquer idade

Se penso ao futuro que desejo, minha atenção se volta das máquinas para as pessoas.

Gostaria de uma sociedade na qual cada pessoa possa continuar aprendendo, mudar de percurso profissional, desenvolver novas competências e contribuir para a vida coletiva em todas as idades.

Uma sociedade capaz de valorizar os jovens pesquisadores, oferecendo-lhes oportunidades de crescimento e colaboração, sem dispersar o patrimônio de experiência das gerações anteriores.

Uma sociedade na qual o gênero, a origem, as condições econômicas, a idade ou a deficiência não representem obstáculos ao acesso ao conhecimento e às oportunidades.

Porque a inovação não coincide necessariamente com a inclusão.

Uma tecnologia pode ser extraordinariamente avançada e, ao mesmo tempo, ampliar as desigualdades existentes.

Por isso, não podemos nos limitar a medir o progresso apenas pela produtividade, pela velocidade de processamento ou pela capacidade de automatizar tarefas.

Também deveríamos nos perguntar se as inovações melhoram a qualidade de vida, ampliam a autonomia das pessoas, fortalecem as relações e tornam a participação mais acessível.

É uma perspectiva que exige considerar as inteligências no plural.

A inteligência humana, a emocional, a científica, a artificial, a coletiva e a organizacional não são realidades idênticas, nem intercambiáveis.

Mas podem contribuir, por meio de diferentes formas de colaboração, para a construção do conhecimento e para a solução de problemas complexos.

O futuro não será determinado apenas pela inteligência das máquinas. Também dependerá da nossa capacidade de relacionar essas diferentes formas de inteligência.

Habitar o futuro com mais conhecimento, atenção e cuidado

Há mais de quarenta anos observo a evolução das tecnologias digitais e sua relação com os processos de aprendizagem, as organizações e a sociedade.

Vi instrumentos, linguagens, paradigmas tecnológicos e modelos de inovação mudarem.

Uma convicção, porém, se fortaleceu progressivamente: a tecnologia produz possibilidades; são as pessoas e as instituições que as transformam em progresso.

Não devemos escolher entre entusiasmo e medo.

Devemos construir as condições culturais, educativas, organizacionais e institucionais que permitam utilizar as novas capacidades tecnológicas com consciência.

Isso significa investir em pesquisa, em formação contínua, em experimentação responsável e em participação.

Significa também reconhecer que o conhecimento não é apenas acumulação de informações, mas a capacidade de interpretar o mundo, exercer o julgamento e assumir responsabilidades.

Espero que em 2076 teremos sistemas de inteligência artificial muito mais capazes do que os atuais.

Desejo uma sociedade igualmente capaz de torná-los confiáveis e de transformar suas possibilidades em conhecimento compartilhado, autonomia e inclusão.

Gostaria que em 2076 soubéssemos habitar o mundo com mais conhecimento, mais atenção e mais cuidado.

Este futuro começa nas escolhas que fazemos hoje.