O futuro da IA na cultura ainda não está dado

Imaginação, coragem e políticas para as indústrias criativas na era da inteligência artificial

Alina Constantin / https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Em 1962, um físico britânico escreveu um ensaio sobre por que especialistas erram sistematicamente ao prever o futuro. Não era falta de dados, nem falta de inteligência. Era, segundo ele, um problema de imaginação e de coragem. Mais de sessenta anos depois, revisitei esse texto enquanto me preparava para uma palestra e percebi que ele se encaixa bem neste momento em que avançamos tão rapidamente no desenvolvimento da Inteligência Artificial e temos ainda dificuldade de pensar que futuro queremos com ela.

O físico, que também era escritor, foi Arthur C. Clarke, autor de 2001: Uma Odisseia no Espaço, o livro de 1948 que Kubrick transformou em filme vinte anos depois. Seu lado ensaísta é menos conhecido, mas não menos brilhante, como podemos ver na obra “Perfis do futuro: uma investigação sobre os limites do possível” (Profiles of the future: an inquiry into the limits of the possible). A publicação de 1962 foi revisada com acréscimos em 1973 e em um dos primeiros ensaios do livro, Clarke mergulha nessa questão: porque cientistas e líderes, mesmo os mais capazes e bem informados, cometeram grandes erros ao antecipar avanços tecnológicos e o futuro com eles?

A primeira falha é o que Clarke chama de a falha de imaginação (failure of imagination): quando não conseguimos conceber um futuro significativamente diferente do presente, e rejeitamos como impossível o que simplesmente ainda não foi construído. A segunda é a **falha de coragem **(failure of nerve): quando conseguimos visualizar esse futuro novo, mas não temos convicção suficiente para acreditar que ele pode de fato ser implementado. Uma falta de confiança, não de pensamento criativo.

Penso que quando o assunto é IA, seus usos e futuros, temos também uma outra grande falha inicial: uma falha de entendimento. A maioria das pessoas já usa IA, mas não tem muita noção do que ela é, de como funciona, da sua materialidade e dos diversos impactos na sociedade. A título de exemplo, um dado da pesquisa “Consumo e Uso da Inteligência Artificial no Brasil”, realizada pela Fundação Itaú e pelo Datafolha em 2025, ilustra bem isso: 93% dos brasileiros utilizam alguma ferramenta de IA, mas apenas 54% afirmam entender o que o termo significa.

Dados da pesquisa sobre Consumo e Uso da IA no Brasil (2025)

A falha de entendimento não é culpa exclusivamente nossa. A IA é um fenômeno genuinamente complexo e ambivalente. E para muitos, ressoando aquela ficou conhecida como a 3a Lei de Clarke, a IA ainda é, em larga medida, tratada como magia (‘Toda tecnologia suficientemente avançada é indistinguível da magia’). E a magia é algo que ou encanta ou aterroriza, mas que em ambos os casos parece escapar à compreensão e, portanto, à intervenção. Essa ‘falha de entendimento’ cria terreno fértil para as outras duas falhas: sem entender o que a IA é e o que ela não é, dificilmente conseguimos imaginar alternativas para seu desenvolvimento ou ter coragem de defendê-las.

O gênio não volta para a lâmpada, mas podemos escolher o que ele faz

A narrativa dominante apresenta o desenvolvimento da IA como algo inexorável: os modelos crescem, os custos caem, a adoção se generaliza, e o papel da sociedade é se adaptar. Regular, se possível. Torcer para que dê certo. Mas a verdade é que o futuro da IA não está escrito. A história das tecnologias mostra que os futuros possíveis são sempre mais de um, e que a disputa sobre qual deles se realiza é, fundamentalmente, política.

Para criar novas políticas também precisamos de perguntas corajosas, bem como de imaginação e ação para respondê-las. Temos que nos perguntar: Como construir uma IA ambientalmente sustentável? Que tenha seu uso prioritariamente orientado para o bem comum? Que seja desenvolvida com mais diversidade, que respeite a soberania de dados culturais de comunidades e países, que seja justa com os direitos dos criadores cujo trabalho foi a matéria-prima do seu treinamento?

Na palestra, citei um conjunto de iniciativas concretas espalhadas pelo mundo que apontam caminhos para uma IA mais justa, sustentável e transparente. A Te Hiku Media, organização sem fins lucrativos Maori na Nova Zelândia, construiu seu próprio modelo de reconhecimento de fala para transcrever e preservar a língua Maori e criou a Licença Kaitiakitanga, que garante que os dados sejam usados exclusivamente para benefício da comunidade. O Lacuna Fund foi o primeiro esforço colaborativo para produzir conjuntos de dados rotulados nas áreas de agricultura, saúde, línguas e clima para contribuir com soluções de problemas urgentes em comunidades africanas. No Brasil, temos também exemplos de como diferentes tecnologias de IA podem ser utilizadas por projetos que tem comunidades tradicionais como protagonistas.

A Liga da Justiça Algorítmica combina pesquisa e ativismo pela equidade dos sistemas de IA. A UNESCO criou o Observatório Global de Ética e Governança da IA. O próprio lançamento do DeepSeek, no início de 2025, demonstrou que o treinamento de modelos de alto desempenho pode ser desenvolvido com menos GPUs e com um consumo energético significativamente menor, questionando a narrativa de que mais poder computacional é a única rota possível.

Na área de direitos autorais, a certificação Fairly Trained certifica modelos treinados com dados licenciados e transparentes e a Anthropic fechou um acordo bilionário com o objetivo de compensar o uso não licenciado de livros e obras literárias para treinamento do Claude. Vale também muito a pena conhecer o recém lançado projeto e site AI Resist List, projeto capitaneado pela Karen Hao, autora do incrível ‘Empire of AI’. O projeto documenta exemplos de resistência aos impérios da IA ​​em todo o mundo e tem uma seção especial dedicada a ‘futuros possíveis’, com mais dicas de projetos.

https://airesistlist.org/

Pensar em um desenvolvimento da IA que não seja focado exclusivamente nas Big Techs, que traga benefícios locais, que favoreça desenvolvimentos na educação, saúde e outras áreas, de forma sustentável, não pode ser tratado como utopia. Acreditar que isso não é possível é, sem dúvida, uma ‘falha de imaginação e de coragem’, juntas.

Que caminhos podemos construir para a cultura e a economia criativa com a IA?

Se o futuro da IA ainda está em aberto para a sociedade em geral, ele está especialmente em aberto para a cultura e para as indústrias criativas. E nesse campo específico, dois documentos publicados neste mês (maio de 2026) merecem atenção de todos nós que trabalhamos com gestão e políticas culturais porque não somente descrevem os desafios, mas propõem caminhos com um nível de concretude que raramente vemos nesse debate.

O primeiro é ***A Global AI Agenda for the Cultural and Creative Industries* (Agenda Global de IA para as Indústrias Culturais e Criativas), publicado pelo Global Creative Economy Council (GCEC), ligado ao Creative Industries Policy and Evidence Centre do Reino Unido. O documento é organizado em torno de 11 ações interdependentes, agrupadas em quatro eixos. O primeiro eixo trata de fortalecer a cadeia de valor criativa, investindo em competências de IA, promovendo letramento, apoiando o empreendedorismo e enfrentando a questão da propriedade intelectual na era da IA. O segundo eixo foca em salvaguardar a pluralidade cultural e os direitos fundamentais, com atenção especial às línguas e conhecimentos sub-representados e à proteção contra deepfakes e uso não autorizado de voz e imagem de artistas. O terceiro eixo trata das fundações sustentáveis da IA (infraestrutura e impacto ambiental), com a proposta interessante de apostar em modelos menores e mais eficientes adaptados às especificidades do setor criativo. O quarto eixo, que me parece particularmente urgente, articula pesquisa, colaboração local e cooperação internacional como pilares de uma governança **que não seja ditada exclusivamente pelas cinco empresas dominantes do norte global.

O segundo documento é o ***Recommendations for the AI Strategy for the Cultural and Creative Sectors* (Recomendações para a Estratégia de IA para os Setores Culturais e Criativos)**, publicado também em maio de 2026 pelo Grupo de Ação Digital e IA da Culture Action Europe. O texto é mais explicitamente político e parte de uma constatação incômoda: o setor cultural foi historicamente ausente dos processos de design, desenvolvimento e governança dos sistemas de IA e está pagando o preço por isso, com deslocamento de empregos, extração de dados sem consentimento ou compensação, e homogeneização das expressões culturais.

Entre as recomendações que mais me chamaram atenção, destaco três. A primeira é a proposta de uma contribuição obrigatória por parte dos desenvolvedores de grandes modelos de IA, na forma de um AI levy, uma espécie de fundo de ressarcimento para criadores e instituições culturais cujos conteúdos foram usados no treinamento dos sistemas. O modelo vai além da discussão sobre direitos autorais e propõe uma redistribuição estrutural de valor dentro do ecossistema criativo. A segunda é o direito de não adotar IA como princípio explícito de qualquer estratégia para o setor, ou seja, nenhuma instituição cultural ou trabalhador criativo deve enfrentar penalidades ou pressões por escolher não integrar sistemas de IA em seu trabalho. A terceira, que toca em algo que discuto muito nos meus cursos, é a aposta no letramento crítico em IA como condição básica para que trabalhadores culturais participem das tecnologias que os afetam e não apenas usuários passivos ou vítimas de suas consequências.

Os dois documentos que menciono acima não foram escritos para o contexto brasileiro, um parte do Reino Unido, o outro da Europa. Trago tudo isso porque acredito que ainda temos uma janela de oportunidade real para influenciar os rumos dessa discussão no Brasil. As perguntas que eles trazem são similares às que devemos nos fazer também:

• Quem representa os interesses das indústrias criativas nas instâncias onde as regras da IA estão sendo definidas?
• Como garantir que criadores brasileiros sejam compensados pelo uso de suas obras no treinamento de sistemas de IA?
• Que tipo de letramento em IA estamos oferecendo a artistas, produtores e gestores culturais para que possam fazer escolhas informadas e não apenas se adaptar ao que já foi decidido por outros?
• Como podemos aproveitar o grande afluxo de recursos para acelerar a digitalização de acervos e coleções em nossos museus, arquivos e bibliotecas?
• E como podemos investir em Pequenos Modelos de Linguagem (SLM), mas sustentáveis e locais, que possam ser utilizados por universidades e instituições culturais que atuam com pesquisa?

O Projeto de Lei 2338/2023, o marco regulatório brasileiro de IA, ainda está em tramitação no Congresso. E o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA 2024–2028), lançado pelo governo federal, estabelece diretrizes amplas para o desenvolvimento da IA no país, mas menciona a economia criativa de forma periférica, sem reconhecer o setor como um ator estratégico tanto na produção de conteúdo que treina os modelos quanto como área que merece proteção específica diante dos impactos da automação.

A ausência da Economia Criativa e da Cultura no PBIA é algo grave. O Brasil tem uma das economias criativas mais diversas e vibrantes do mundo e parte dessa produção cultural alimentou, sem compensação proporcional, os grandes modelos de linguagem que usamos hoje.

Construir futuros alternativos para a IA não é, nem de longe, apenas uma questão de recursos e orçamentos. É uma questão de escolhas e de políticas. Ressoando uma outra citação de Arthur C. Clarke, do mesmo Perfis do Futuro: “Tudo o que for teoricamente possível será alcançado na prática, independentemente das dificuldades técnicas, se houver desejo suficiente.” A imaginação e a coragem na Economia Criativa não são recursos escassos, são abundantes. O que ainda falta no debate sobre IA e nosso futuro é a convicção de que vale a pena usá-las aqui também.