Inteligência artificial: fará a maioria das pessoas romper a base ou ficará eternamente presa na base?

Autor: Zhang Feng

I. O ponto de vista básico do The New Yorker: “A inteligência artificial fará a maioria das pessoas se tornarem uma camada permanente do subsolo”

Um artigo amplamente divulgado na revista The New Yorker descreve um cenário futuro perturbador: com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial, a sociedade se dividirá entre uma “elite” que domina a tecnologia de IA e uma vasta “classe inútil”, na qual a maioria das pessoas ficará permanentemente na base social. A lógica central dessa visão pode ser resumida nos seguintes pontos:

Primeiro, a IA substituirá uma grande quantidade de trabalhos de escritório e de conhecimento. Diferente das revoluções industriais anteriores, que principalmente substituíram o força física, a inteligência artificial impacta diretamente o trabalho cognitivo, análise, julgamento e até certa criatividade. Advogados, contadores, programadores, médicos, professores e outras profissões tradicionais da classe média podem ser amplamente substituídos por IA.

Segundo, a velocidade de evolução tecnológica supera em muito a velocidade de transição da força de trabalho. Historicamente, a popularização da máquina a vapor e da eletricidade levou décadas ou até um século; já a capacidade da IA apresenta saltos qualitativos a cada poucos meses. As pessoas não têm tempo de aprender novas habilidades, que já se tornam obsoletas antes de serem dominadas.

Terceiro, o monopólio do capital sobre a tecnologia agravará a desigualdade. Grandes empresas que controlam IA e recursos computacionais se tornarão novos “senhores feudais”, enquanto os indivíduos comuns não terão poder de negociação nesse sistema, pois a IA é mais barata, eficiente e estável do que qualquer pessoa.

Quarto, a lógica de “criar novos empregos” é inválida. Embora as revoluções tecnológicas anteriores eliminassem empregos antigos, também criaram novos. Contudo, a IA não só substitui trabalho físico, mas também o intelectual, e os novos empregos criados são extremamente especializados (apenas poucos podem desempenhá-los) ou rapidamente engolidos pela IA. No final, a maioria perderá o valor de participação no sistema econômico, dependendo apenas de uma renda básica para sobreviver, tornando-se “pets alimentados por algoritmos”.

Essa visão não é alarmismo vazio; ela gerou ansiedade profunda na academia, na indústria tecnológica e entre formuladores de políticas. Mas, ao examinarmos mais de perto a essência da inteligência artificial, perceberemos que a conclusão do The New Yorker se baseia em um equívoco fundamental — ela vê a IA como uma força externa que substitui a capacidade cerebral humana, sem perceber que, na essência, a IA é uma infraestrutura para o trabalho cognitivo.

II. A racionalidade e as falhas na lógica do The New Yorker

Razões para a racionalidade. Primeiramente, devemos reconhecer que há elementos razoáveis na visão do The New Yorker. De fato, a IA provocará impactos severos no mercado de trabalho, como já evidenciado por diversas provas. Modelos de linguagem como GPT-4 já demonstram desempenho próximo ou superior ao de profissionais em tarefas de geração de código, redação, análise de dados e até consultoria jurídica. Um relatório de 2023 do Goldman Sachs estima que cerca de dois terços dos empregos na Europa e nas Américas estão expostos ao risco de automação por IA, com entre um quarto e metade das tarefas podendo ser feitas diretamente por IA.

Além disso, a velocidade de substituição tecnológica é realmente sem precedentes. Na Revolução Industrial, a transição levou duas gerações; hoje, a IA passou do teste de Turing à aprovação em exames jurídicos em menos de uma década. Essa mudança exponencial torna difícil para os sistemas tradicionais de “requalificação e mudança de carreira” serem eficazes.

Terceiro, a concentração de riqueza e poder é uma preocupação legítima. Empresas como OpenAI, Google e Microsoft detêm vantagens significativas em modelos básicos, recursos computacionais e dados. Se essa monopolização se consolidar, os indivíduos comuns podem perder voz na economia.

Falhas na lógica. Contudo, há um erro fundamental na lógica do The New Yorker: ele equipara “IA substituindo um tipo de trabalho” a “o trabalhador se tornando inútil”. Essa hipótese ignora que, na economia, trabalho e tecnologia não se relacionam apenas por substituição, mas por uma complexa reestruturação.

O primeiro erro é a armadilha do “jogo de soma zero”. Ver a IA como uma concorrente que “rouba empregos” é uma mentalidade da era industrial. Cada revolução tecnológica eliminou empregos antigos, mas também criou novas demandas e possibilidades. Na agricultura mecanizada do século XIX, a participação na força de trabalho agrícola caiu de 80% para menos de 2%, sem gerar uma crise de desemprego em massa — ao contrário, as pessoas migraram para manufatura, serviços e, posteriormente, para profissões do “trabalho de conhecimento” que nem imaginávamos. A IA também criará novas profissões que hoje não podemos prever.

O segundo erro é ignorar a diversidade de valor do trabalho humano. A visão do The New Yorker pressupõe que o valor econômico só existe na produção eficiente. Mas a criatividade, conexão emocional, julgamento ético, apreciação estética, construção comunitária, educação e outras atividades humanas ainda não podem ser totalmente substituídas por IA — e, na verdade, tornam-se ainda mais valiosas à medida que a eficiência aumenta.

O terceiro erro, e o mais importante, é a má compreensão da essência da IA. O artigo trata a IA como uma “superinteligência”, uma entidade independente capaz de assumir toda a capacidade cerebral humana. Na realidade, a IA não é uma “outra inteligência”, mas uma infraestrutura de trabalho cerebral extraída e industrializada. Para entender isso, é preciso analisar profundamente suas características essenciais.

III. A essência da inteligência artificial: infraestrutura do trabalho cerebral

Uma analogia: a Revolução Industrial foi a infraestrutura do trabalho físico. Para entender a IA, devemos voltar à Revolução Industrial. Ela não foi um “fim em si mesma”, mas uma industrialização do trabalho físico repetitivo e mecanizado.

Antes da Revolução Industrial, forjar uma pá de ferro exigia a habilidade do ferreiro — força, ritmo, ângulo, conhecimentos corporais acumulados ao longo de gerações. Com a invenção da máquina a vapor, prensas e linhas de montagem, essas ações repetitivas e padronizadas foram extraídas do corpo humano, padronizadas, mecanizadas e escaladas. Assim, uma habilidade que levava anos para ser dominada por um aprendiz podia ser operada por um fazendeiro treinado em dois meses.

Isso não foi “máquina substituindo o homem”, mas “a capacidade de trabalho físico virou uma infraestrutura acessível a todos”. Você não precisa ser ferreiro, basta se conectar ao sistema industrial para obter uma produção muito maior do que a de um ferreiro. A Revolução Industrial transformou o “força física”, uma capacidade antes escassa, em um recurso barato e universal.

O resultado não foi a queda de padrão de vida dos trabalhadores, mas, ao contrário, uma melhora contínua na qualidade de vida ao longo da história — pois, ao romper o gargalo do trabalho físico, a humanidade passou a se concentrar em organização, design, gestão e inovação — atividades que requerem habilidades humanas únicas.

A IA: a industrialização do trabalho cognitivo repetitivo e mecanizado. A essência da IA é essa mesma lógica aplicada ao trabalho cerebral.

O que é “trabalho cognitivo geral, repetitivo e mecanizado”? Vamos decompor:

Geral: não se trata de uma criatividade genial como Einstein, mas de problemas padrão enfrentados por profissionais comuns — escrever um e-mail de negócios, resumir uma reunião, traduzir um texto, escrever um código de ordenação, analisar tendências financeiras, identificar lesões comuns em imagens médicas.

Repetitivo: tarefas com padrões claros, altamente semelhantes em muitos casos. Um radiologista que analisa 1000 tomografias usa lógica semelhante em cada uma; um programador que escreve 100 funções de ordenação repete estruturas similares.

Mecanizado: tarefas com regras, métodos e processos bem definidos, que podem ser descritos por “se-então” ou algoritmos. Os passos são claros, a relação entrada-saída é bem definida.

Essas tarefas representam a maior parte do trabalho de escritório na sociedade moderna. Requerem conhecimento especializado, treinamento e reflexão — mas não envolvem as mais altas formas de criatividade ou julgamento emocional profundo.

A IA, por meio de pré-treinamento massivo, redes neurais profundas, aprendizado por reforço, extrai essas capacidades mecanicistas do cérebro humano, transformando-as em serviços padronizados, de custo quase zero por unidade. Você não precisa aprender contabilidade, memorizar todas as leis fiscais; basta descrever seu problema à IA, que ela fará cálculos que antes levavam meia hora a um contador profissional.

Isso não é “IA substituindo humanos”, mas “a capacidade de trabalho mecânico do cérebro se tornando uma infraestrutura acessível a todos”. Assim como a Revolução Industrial deu a todos a “capacidade de metalurgia” antes exclusiva dos ferreiros, a IA está dando a todos a “capacidade de cálculo e análise” antes reservada a especialistas.

Por que isso beneficiará a maioria? Compreendendo a essência da IA, entendemos por que ela beneficiará a maioria, e não a oprimirá.

Primeiro, a IA reduz drasticamente a barreira de entrada ao conhecimento e às habilidades especializadas. Antes, tornar-se analista de dados exigia anos de estudo em estatística, programação, bancos de dados. Agora, um profissional de marketing pode perguntar ao AI: “Analise nossas vendas do último ano e identifique combinações de produtos mais comprados juntos.” A IA não só responde, como explica o método. Isso significa que o conhecimento especializado deixa de ser recurso escasso; o que realmente importa é a “capacidade de fazer perguntas corretas” e “julgar a qualidade das respostas”, habilidades que qualquer pessoa pode desenvolver.

Segundo, a IA libera as pessoas do trabalho cognitivo repetitivo. Médicos gastam muito tempo escrevendo prontuários, analisando imagens rotineiras, consultando literatura — tarefas mecanicistas que representam 70% de seu trabalho. Com a IA assumindo essas tarefas, eles podem focar no que só o humano faz bem: comunicação com pacientes, elaboração de tratamentos personalizados, inovação médica. Os médicos não diminuirão, mas se tornarão mais valiosos, pois poderão se dedicar às partes que a IA não consegue substituir.

Terceiro, o custo marginal quase zero da IA tornará os “serviços de alto nível” acessíveis a todos. Antes, apenas grandes corporações podiam contratar advogados de elite, consultorias de gestão ou bancos de investimento. Agora, pequenos empreendedores podem usar IA para gerar contratos, planos de negócios, análises financeiras. Isso não elimina esses profissionais, mas amplia o mercado — com custos menores, a demanda explode, e eles podem colaborar com IA em trabalhos de alta qualidade.

Quarto, a produtividade individual será impulsionada. Uma pessoa, com IA, consegue fazer o que antes só uma equipe pequena realizava. Isso não causará desemprego, mas criará inúmeras microempreitadas e economia de nicho. Uma pessoa pode ser gerente de produto, designer, programador e marketing ao mesmo tempo, com o suporte da IA. Criatividade, julgamento, responsabilidade — esses atributos humanos se tornam ainda mais importantes, enquanto a barreira para realizá-los diminui.

IV. Novas formas de sociedade e divisão do trabalho no futuro

Quando a IA se tornar infraestrutura cognitiva universal, a organização social mudará radicalmente. Não é uma fantasia utópica, mas uma projeção baseada nas tendências atuais.

A distribuição de bens materiais sob demanda se torna possível. Com a produtividade impulsionada pela IA, a distribuição de recursos básicos sob demanda deixa de ser uma ideia distante. Por quê?

Inteligência na produção. Sistemas de IA podem coordenar compras de matérias-primas, planejar produção, otimizar logística, reduzindo desperdícios e estoques. Na manufatura, fábricas inteligentes ajustam suas linhas instantaneamente às demandas.

Revolução na eficiência energética. IA na gestão de redes elétricas, previsão de consumo, integração de energias renováveis reduzirá o consumo de energia por unidade de produto. Com energia e recursos computacionais mais baratos, o custo marginal de produção de bens básicos (alimentos, roupas, moradia, transporte, eletrodomésticos) tende a se aproximar do custo de matéria-prima.

Sistemas de produção automatizados. Com controle de IA e robótica, toda a cadeia — do material ao produto final — pode ser altamente automatizada. É como a água encanada de hoje: você não precisa entender como funciona a estação de tratamento, basta abrir a torneira e usar, pagando pouco por isso.

Quando a maior parte dos bens essenciais (alimentos, roupas, moradia, transporte, eletrônicos básicos) tiver custo marginal muito baixo, a sociedade poderá oferecer distribuição sob demanda desses recursos. Como os sistemas de saúde e educação de países nórdicos, que garantem uma vida digna — não luxo, mas uma linha de base para uma vida decente.

Importante: “distribuição sob demanda” não é “distribuição por demanda”. É uma garantia de linha de base, sobre a qual as pessoas podem buscar recursos adicionais por sua criatividade, esforço e reconhecimento.

Necessidades espirituais e criatividade se tornam o valor central. Quando a escassez material for resolvida, o que será escasso? Significado, experiências, criação, relacionamentos e estética. Essas áreas são justamente as que a IA tem limitações — não porque não possa fazer, mas porque, por mais avançada, não consegue substituir o envolvimento humano com sentido.

Por que alguém prefere um concerto ao vivo a uma performance perfeita gerada por IA? Porque “aquela pessoa específica tocando naquele momento” tem significado. Por que assistir às Olimpíadas? Porque o esforço real de um atleta que supera seus limites emociona. Por que conversar face a face com amigos, e não com IA? Porque o outro é “um sujeito livre, consciente, com autonomia”.

Atividades como arte, pesquisa científica (de ponta, não revisão de literatura), educação (especialmente na formação de valores e estética), construção comunitária, terapia, esportes, artesanato, filosofia — todas serão atividades centrais na sociedade futura, fontes de valor.

A divisão do trabalho mudará: de “encontrar emprego” para “encontrar missão”: quando as necessidades materiais forem atendidas, as pessoas buscarão atividades por significado, desafio, fluxo e autorrealização.

De “executores” para “definidores, avaliadores e integradores”: IA pode escrever códigos, gerar projetos, coletar informações, mas cabe ao humano definir “o que fazer”, “como avaliar”, “como integrar”. A criatividade e o julgamento humano serão diferenciais.

De “competição por eficiência” para “competição por singularidade”: competir com IA em velocidade e precisão é inútil; o diferencial será “minha perspectiva, minha experiência, minha emoção e julgamento”. O valor do indivíduo será “por que sou eu quem faz isso, e não outro?”

Assim, a estratificação social não será mais “com IA” ou “sem IA”, mas “quem consegue colaborar com IA para liberar sua criatividade” e “quem ainda não aprendeu a fazer isso”. Os que não aprenderem não estarão na base, mas ainda na condição de potenciais libertos — uma missão da educação.

V. Evitar monopólios: condições para o desenvolvimento coordenado

Porém, esse futuro promissor não se realiza automaticamente. Depende de o desenvolvimento e a governança da IA seguirem um caminho correto. Se a IA for monopolizada por poucas empresas, tornando-se uma nova ferramenta de privilégio, a previsão do The New Yorker pode se concretizar. Assim, é necessário um conjunto de desenvolvimentos tecnológicos e regulatórios coordenados.

Com Web3 para evitar concentração de valor. O valor central do Web3 é a descentralização da propriedade e governança. Integrar IA com Web3 pode evitar monopólio de recursos computacionais, dados e modelos.

Mercado descentralizado de recursos computacionais: usando blockchain, pessoas podem contribuir com GPU ociosa e receber tokens, enquanto o treinamento de grandes modelos não depende exclusivamente de data centers de poucas empresas. Ainda que o treinamento descentralizado seja desafiador, a inferência descentralizada já é viável.

Propriedade de dados e prova de contribuição: os dados gerados na interação com IA devem retornar ao usuário. Blockchain pode garantir rastreabilidade e distribuição de valor. Se cada pessoa puder contribuir com seus dados de otimização de interação e receber recompensas, a evolução da IA será uma participação coletiva, beneficiando a todos.

Proteção e desenvolvimento de modelos open source: projetos como Llama do Meta e o modelo Tongyi Qianwen da Alibaba mostram que modelos de alta performance podem ser abertos. Incentivos via Web3 podem sustentar desenvolvedores, evitando o “ganhador leva tudo”.

Com tecnologia quântica para romper o monopólio de poder computacional. Computação quântica pode revolucionar o treinamento de IA, com processamento paralelo e aceleração exponencial em problemas específicos, tornando desnecessário depender de chips tradicionais. Isso pode democratizar o acesso ao treinamento de grandes modelos, além de criar sistemas de IA verdadeiramente seguros e imprevisíveis, protegendo contra cenários de “super IA controlando a sociedade”.

Governança digital para evitar abuso de poder da IA. A tecnologia é neutra; a governança define seu uso. Algumas medidas essenciais:

Transparência e auditabilidade de algoritmos. Todos devem saber como a IA toma decisões, especialmente em áreas sensíveis (crédito, emprego, saúde). Leis podem exigir explicabilidade.

Anti-monopólio e interoperabilidade. Grandes plataformas devem abrir APIs para permitir troca de serviços, evitar lock-in, como na telefonia ou bancos.

Identidade digital e soberania de dados. Cada pessoa deve ter controle sobre seus dados e autorizar seu uso por IA, protegendo privacidade e autonomia.

Recursos computacionais básicos universais (UBC). Como renda básica universal, cada pessoa poderia ter uma cota diária de uso de IA — por exemplo, 100 perguntas por dia, acesso gratuito a serviços básicos de voz, imagem, etc. Assim, ninguém fica excluído do acesso à infraestrutura de IA.

Colaboração entre tecnologia e civilização. A integração de IA, Web3, tecnologia quântica e governança digital visa manter a produção centrada no “ser humano”. Não queremos uma IA controlada por poucas corporações, mas uma infraestrutura aberta, auditável, acessível e que beneficie a todos. Como a eletricidade de hoje: qualquer um conecta e usa, ninguém domina para escravizar.

As preocupações do The New Yorker são profundas e válidas. Elas nos alertam que a tecnologia não traz automaticamente justiça. Mas, ao afirmar que a IA tornará a maioria das pessoas uma camada permanente do subsolo, há um equívoco fundamental: a IA não é uma “superinteligência” autônoma, mas uma infraestrutura de trabalho cognitivo industrializado. Ela é uma ferramenta, um amplificador de capacidades, uma base de recursos.

Seu verdadeiro significado histórico não é substituir o humano, mas libertar as pessoas do trabalho repetitivo, permitindo que todos acessem, a custos baixos, níveis mais elevados de criatividade, julgamento e conexão emocional.

No futuro, a produção material será atendida por sistemas automatizados, enquanto o foco será na busca de significado, na criatividade e na relação humana. Devemos temer não a IA em si, mas sua monopolização. Com Web3, tecnologia quântica e governança digital, podemos trilhar um caminho de cooperação homem-máquina, beneficiando a todos.

Na história, cada ponto de inflexão trouxe previsões de destruição de empregos. Mas a história mostra que, quando a tecnologia é uma infraestrutura, ela liberta mais do que prende. A IA não fará a maioria das pessoas se tornarem uma camada permanente do subsolo — pelo contrário, dará a todos a chance de escapar da luta pela sobrevivência e de se tornarem protagonistas de suas vidas e de seus significados.