Inteligência artificial nos países do BRICS: Soberania, estágios de desenvolvimento e diferentes perspectivas

de Queiroz, Sérgio Robles Reis; Direito, Denise do Carmo Working Paper Inteligência artificial nos países do BRICS: Soberania, estágios de desenvolvimento e diferentes perspectivas Texto para Discussão, No. 3132 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: de Queiroz, Sérgio Robles Reis; Direito, Denise do Carmo (2025) : Inteligência artificial nos países do BRICS: Soberania, estágios de desenvolvimento e diferentes perspectivas, Texto para Discussão, No. 3132, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td3132-port This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/322212 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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E-mail: denise.direit[email protected].br. Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2025 Queiroz, Sergio Inteligência artificial nos países do BRICS : soberania, estágios de desenvolvimento e diferentes perspectivas / Sergio Queiroz, Denise Direito. – Rio de Janeiro: Ipea, 2025. 78 p. : il., gráfs., mapa. – (Texto para Discussão ; n. 3132). Inclui Bibliografia. ISSN 1415-4765 1. Inteligência Artificial. 2. BRICS. 3. Soberania Tecnológica e Digital. 4. Acordos Internacionais. I. Direito, Denise. II. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. III. Título. CDD 384 Ficha catalográfica elaborada por Elizabeth Ferreira da Silva CRB-7/6844. Como citar: QUEIROZ, Sergio; DIREITO, Denise. Inteligência artificial nos países do BRICS: soberania, estágios de desenvolvimento e diferentes perspectivas. Rio de Janeiro: Ipea, junho 2025. 78 p.: il. (Texto para Discussão, n. 3132). DOI: https://dx.doi.org/10.38116/td3132-port JEL: F53; F55; O32; O38. As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e EPUB (livros e periódicos). Acesse: https://repositorio.ipea.gov.br/. As opiniões emitidas nesta publicação são de exclusiva e inteira responsabilidade dos autores, não exprimindo, necessariamente, o ponto de vista do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada ou do Ministério do Planejamento e Orçamento. É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. Governo Federal Ministério do Planejamento e Orçamento Ministra Simone Nassar Tebet Fundação pública vinculada ao Ministério do Planejamento e Orçamento, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais – possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros – e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seus técnicos. Presidenta LUCIANA MENDES SANTOS SERVO Diretor de Desenvolvimento Institucional FERNANDO GAIGER SILVEIRA Diretora de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia LUSENI MARIA CORDEIRO DE AQUINO Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas CLÁUDIO ROBERTO AMITRANO Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais ARISTIDES MONTEIRO NETO Diretor de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura (substituto) PEDRO CARVALHO DE MIRANDA Diretora de Estudos e Políticas Sociais (substituta) JOANA SIMÕES DE MELO COSTA Diretora de Estudos Internacionais KEITI DA ROCHA GOMES Chefe de Gabinete ALEXANDRE DOS SANTOS CUNHA Coordenadora-Geral de Imprensa e Comunicação Social GISELE AMARAL DE SOUZA Ouvidoria: https://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: https://www.ipea.gov.br SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO ...........................................................................6 1.1 Sobre o estudo ............................................................................9 2 IA, SOBERANIA DIGITAL E SOBERANIA TECNOLÓGICA: COMO SE RELACIONAM? ..........................11 3 EIXOS ESTRUTURANTES PARA O DESENVOLVIMENTO EM IA ..................................................17 3.1 Infraestrutura computacional ..................................................17 3.2 Dados .........................................................................................18 3.3 Mão de obra especializada ......................................................19 3.4 P&D ............................................................................................20 4 ANÁLISES DE RESULTADOS .................................................. 21 4.1 Visão geral .................................................................................21 4.2 Infraestrutura computacional ..................................................29 4.3 Dados .........................................................................................36 4.4 Mão de obra ..............................................................................43 4.5 P&D ............................................................................................53 5 PRINCIPAIS CONCLUSÕES .................................................... 60 REFERÊNCIAS ............................................................................64 APÊNDICE ..................................................................................69 ANEXO ........................................................................................77 SINOPSE Este estudo analisa os documentos de referência sobre inteligência artificial (IA) publicados por dez países-membros do BRICS, com o objetivo de identificar suas prioridades para o desenvolvimento dessa tecnologia. A metodologia baseou-se em análise documental, utilizando software de análise de conteúdo, orientada pelos conceitos de soberania tecnológica e digital e por quatro eixos estruturantes que guiaram a avaliação de cada país: i) infraestrutura computacional; ii) dados; iii) mão de obra especializada; e iv) pesquisa e desenvolvimento (P&D). Os resultados revelam um cenário heterogêneo, com diferentes ambições e estágios de maturidade. China e Rússia destacam-se pela busca da liderança global em IA, com investimentos maciços em soberania tecnológica integral, desde hardware até algoritmos. Países como Irã, por sua vez, focalizam a dominância regional. Outros membros apresentam estratégias menos voltadas para a inovação autônoma, concentrando-se na adoção de soluções de IA para melhorar serviços públicos (saúde, segurança, educação). A escassez de mão de obra especializada e as fragilidades nos sistemas de P&D são desafios para todos os países. No campo da cooperação internacional, iniciativas como infraestruturas compartilhadas (hubs regionais de computação), além de legislação para compartilhamento de dados e frameworks de interoperabilidade, são questões cruciais para os membros do BRICS. Palavras-chave: inteligência artificial; BRICS; soberania tecnológica e digital; acordos internacionais. ABSTRACT The study analyzes key reference documents on artificial intelligence (AI) published by ten BRICS member countries, with the objective of identifying their priorities for the development of this technology. The methodology is based on document analysis, supported by content analysis software, and guided by the concepts of technological and digital sovereignty, as well as four structuring dimensions used to evaluate each country: i) computational infrastructure; ii) data; iii) skilled workforce; and iv) research and development (R&D). The results reveal a heterogeneous landscape, marked by varying ambitions and stages of maturity. China and Russia stand out for their pursuit of global leadership in AI, marked by substantial investments in comprehensive technological sovereignty, ranging from hardware to algorithms. In contrast, countries such as Iran prioritize regional dominance. Other members present strategies less focused on autonomous innovation, instead emphasizing the adoption of AI solutions to enhance public services (health, security, education). A shortage of skilled professionals and weaknesses in R&D systems are common challenges across all countries. In the field of international cooperation, initiatives such as shared infrastructures (for instance, regional computing hubs), along with legislation on data sharing and interoperability frameworks, are identified as crucial issues for BRICS countries. Keywords: artificial intelligence; BRICS; technological and digital sovereignty; international agreements. SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO ...........................................................................6 1.1 Sobre o estudo ............................................................................9 2 IA, SOBERANIA DIGITAL E SOBERANIA TECNOLÓGICA: COMO SE RELACIONAM? ..........................11 3 EIXOS ESTRUTURANTES PARA O DESENVOLVIMENTO EM IA ..................................................17 3.1 Infraestrutura computacional ..................................................17 3.2 Dados .........................................................................................18 3.3 Mão de obra especializada ......................................................19 3.4 P&D ............................................................................................20 4 ANÁLISES DE RESULTADOS .................................................. 21 4.1 Visão geral .................................................................................21 4.2 Infraestrutura computacional ..................................................29 4.3 Dados .........................................................................................36 4.4 Mão de obra ..............................................................................43 4.5 P&D ............................................................................................53 5 PRINCIPAIS CONCLUSÕES .................................................... 60 REFERÊNCIAS ............................................................................64 APÊNDICE ..................................................................................69 ANEXO ........................................................................................77 TEXTO para DISCUSSÃO 6 3132 1 INTRODUÇÃO Desde que o termo inteligência artificial (IA) foi cunhado em 1956,1 o campo tem atravessado ciclos de altos e baixos em termos de interesse da indústria e da mídia. Períodos de entusiasmo seguidos por momentos de desânimo caracterizaram a história da IA, refletindo expectativas elevadas sobre seu potencial revolucionário, sucedidas por fases de desapontamento quando os resultados esperados não se concretizavam tão rapidamente. Apesar dessa trajetória oscilante, estudos acadêmicos sobre IA nunca cessaram. Ao contrário, seguiram um curso contínuo de pesquisa, impulsionando avanços científicos importantes e mantendo a IA como um campo científico dinâmico e em contínua evolução. No início dos anos 2000, começou a ficar evidente que a IA tinha um potencial significativo para a geração de riqueza, especialmente no setor privado. Empresas como o Google (Alphabet) identificaram uma oportunidade singular ao explorar a capacidade da IA para personalizar e direcionar anúncios publicitários (Levy, 2013). Esse modelo de geração de receita transformou a IA em uma ferramenta essencial para a economia digital, solidificando seu valor no mercado global. Na década de 2010, novos avanços tecnológicos impulsionaram o campo. O desenvolvimento de técnicas de aprendizagem de máquina profunda (deep learning), aliado ao crescimento exponencial do poder computacional, trazido sobretudo pelas unidades de processamento gráfico (graphics processing units – GPUs) e a expansão das infraestruturas de computação em nuvem (cloud computing), criou um ambiente propício para o crescimento da IA. Esses progressos tecnológicos despertaram novo interesse industrial, com empresas de diferentes setores reconhecendo as possibilidades oferecidas pela IA para automatização, análise de dados em grande escala (big data) com alto grau de precisão e criação de novos produtos e serviços. Mais recentemente, o desenvolvimento da IA generativa introduziu um novo capítulo na evolução tecnológica. Com aplicações variadas na criação de conteúdo original que incluem desde textos, passando por imagens, vídeos, código de programas, até mesmo a geração de modelos de proteínas, essa vertente da IA tem gerado uma onda de inovações em diversos campos, ampliando o escopo de atuação da tecnologia, ao ponto de ganhar o Prêmio Nobel de Química (Royal Swedish Academy of Sciences, 2024). 1. Durante o seminário Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 7 3132 Estaríamos em mais um momento de euforia com a IA que será logo frustrado? Não parece ser o caso. Por exemplo, o ganho de produtividade previsto com o uso de ferramentas baseadas em IA generativa não é só mais uma promessa futura, evidências iniciais fornecidas por vários tipos de experimentos já apoiam em grande parte essa hipótese. Ganhos de produtividade significativos vêm sendo observados quando são fornecidas ferramentas baseadas em modelos de linguagem de grande porte (large language models – LLMs) aos trabalhadores (Brynjolfsson, Li e Raymond, 2023; Cambon et al., 2023; Dell’Acqua et al., 2023; Noy e Zhang, 2023; Spatharioti et al., 2023). Note, entretanto, que tais possíveis ganhos não se convertem automaticamente em vantagens para a sociedade, podendo ser apropriados por uma elite. Assim, os governos precisam articular políticas voltadas a trazer benefícios para toda a sociedade. Governos ao redor do mundo reconhecem o potencial transformador da IA, alimentando expectativas sobre seus impactos e aplicações transversais: a IA possibilita ganhos substanciais de competitividade ou de produtividade em todos os setores da economia, bem como nos serviços públicos. A ciência de dados, o aprendizado de máquina e a robótica formam, assim, a base da “4a revolução industrial” (France, 2025a, tradução nossa).2 Além da articulação dentro dos Estados-nação, blocos econômicos ou de cooperação têm marcado o cenário internacional desde o final da Segunda Guerra e no processo de globalização (Haesbaert e Porto-Gonçalves, 2006). Ultrapassa o limite desse estudo analisar esse complexo fenômeno, mas o processo recente de cooperação dos países do chamado Sul global aponta para uma possível reorganização do campo da cooperação internacional para o desenvolvimento (Besharati e Esteves, 2015). É dentro desse contexto que propomos a análise dos pressupostos do desenvolvimento dentro de um bloco de cooperação internacional nos termos do BRICS. O termo BRIC foi criado em 2001 pelo economista britânico Jim O’Neill, do Goldman Sachs, para descrever as economias emergentes do Brasil, Rússia, Índia e China, recomendando investimentos nesses países como o futuro da economia mundial. O conceito se consolidou politicamente com a primeira reunião ministerial em 2006, evoluindo para uma cooperação formal, especialmente após a crise financeira de 2008, quando os países passaram a atuar conjuntamente em fóruns globais como o Grupo dos Vinte (G20), o Fundo Monetário Internacional (FMI) e o Banco Mundial. 2. “L’IA permet des gains substantiels de compétitivité ou de productivité dans tous les secteurs de l’économie et dans les services publics. La science des données, l’apprentissage machine et la robotique forment ainsi la matrice de la ‘4e révolution industrielle’”. TEXTO para DISCUSSÃO 8 3132 A África do Sul ingressou em 2011, adicionando a letra S à sigla. Em 2023, na Cúpula de Joanesburgo, foi anunciada a segunda expansão do grupo, efetivada em 2024. Hoje são membros plenos do grupo África do Sul, Brasil, China, Egito, Emirados Árabes Unidos, Etiópia, Índia, Indonésia, Irã e Rússia3 (figura 1). O BRICS busca maior representatividade dos países em desenvolvimento na governança global, promovendo cooperação econômica, financeira e política entre seus membros. FIGURA 1 BRICS: países-membros considerados neste estudo Emirados Árabes Unidos Elaboração dos autores. O BRICS, enquanto mecanismo de cooperação, adquiriu centralidade nos últimos anos, inclusive pela ampliação do número de países que o compõe. Juntos, eles representavam, em 2023, 27% do produto interno bruto (PIB) mundial (em uma trajetória crescente, como mostra o gráfico 1) e abrigavam 48% da população global. 3. A Arábia Saudita demonstrou intenção de aderir ao BRICS, mas, por questões geopolíticas, ainda não tem participado de forma plena dos encontros. Dessa forma, não foi considerada no âmbito deste estudo. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 3132 controle maior sobre o que circula em seu ciberespaço.7 Outro exemplo diz respeito aos países integrantes da União Europeia que ambicionam “recuperar o controle do campo digital” (Rosa, 2024, p. 359), e, desde o início da década de 2020, negociam com os países-membros acordos sucessivos com regras comuns de forma a regular as práticas sobre usos de dados e permissões de acesso (Bonnamy e Perarnaud, 2023; Rosa, 2024). Parte dessa preocupação com o mundo digital está relacionada com o poder econômico e de influência que alguns conglomerados de tecnologia informacional adquiriram. As conhecidas big techs – como as empresas representadas pelo acrônimo Gafam (Google, Apple, Facebook, Amazon e Microsoft) – alcançam, muitas vezes, valores de mercado que podem superar o PIB de países. Em vista do seu poder econômico, mas mais do que isso, do poder de produção e controle de dados e informações, essas empresas acumularam capacidade de influenciar, formatar o debate público e mesmo decidir as posições defendidas por alguns governos. Há autores que apontam mesmo que seus aplicativos e algoritmos são capazes de colocar em risco democracias e chegariam, eventualmente, a rivalizar com Estados constituídos8 (Fisher, Assis e Trench, 2023; Pecequilo e Marzinotto Junior, 2022). É a partir da sobreposição e mistura de papéis, entre Estado e mercado, que sobe - rania digital adquire complexidade. É um termo fluido que por vezes se apega ao ideário tradicional de soberania dentro de limites fronteiriços, ou seja, relacionado ao poder de autoridade. No entanto, trata-se de um poder limitado e que não permite o controle pleno feito por parte das nações em seu território, visto que dados e fluxos de informações são transnacionais – não respeitam os limites dos países – ao serem usados a partir das regras colocadas pelas grandes empresas de tecnologia. Jiang e Belli (2025) buscam harmonizar esses aspectos, adotando a seguinte definição de soberania digital: nossa abordagem à soberania digital, entendida como o exercício de agência e poder na definição da infraestrutura digital, dos dados, dos serviços e dos protocolos, não considera o Estado-nação como o único e padrão ator capaz de exercer e concretizar poderes soberanos. No âmbito digital, tais poderes são frequentemente exercidos por atores privados (por exemplo, grandes empresas 7. Para romper o cerco ao acesso a conteúdos são utilizadas alternativas como as conhecidas virtual private networks (VPNs), ou soluções via navegador Tor ou servidores proxy estáticos, entre outras. 8. Inúmeras revistas de economia e artigos do campo já utilizaram a comparação entre valor de mercados das empresas chamadas big techs ou sua capacidade de investimento e o tamanho dos PIBs de países, como forma de demostrar que essas empresas são muitas vezes maiores que Estados-nação. Conferir, por exemplo, As big tech... (2023) e Apple... (2024). TEXTO para DISCUSSÃO 16 3132 de tecnologia) e são desejados por indivíduos, comunidades e Estados que não os possuem (Jiang e Belli, 2025, p. 7, tradução nossa).9 Dessa forma, a soberania digital estaria relacionada ao conceito de soberania de interdependência, sendo que não apenas os Estados-nação devem ser considerados, mas também grandes conglomerados privados mediadores de fluxos de dados e informações. Dentro dessa lógica, os mecanismos de controle passam a ser negociados em fóruns internacionais e, por vezes, com múltiplos atores. De forma simplificada, no âmbito deste trabalho, vamos considerar a soberania tecnológica como a instituição de um sistema de autonomia jurisdicional sobre o desenvolvimento e acesso a ferramentas fundamentais que buscam adquirir competências locais e mobilizar recursos – humanos e sociais – para o desenvolvimento e produção de equipamentos (hardware/dispositivos) ou programas (software), dentro de Estados-nação. Já a soberania digital está aqui relacionada à capacidade de regular e preservar as identidades e os valores dos países no mundo digital. A título de exemplo, quando pensamos em dados e soberania tecnológica, isso nos remete à capacidade de geração dos dados, armazenamento adequado, desenvolvimento de nuvem dentro dos países. Já quando pensamos em dados e soberania digital estamos nos referindo ao fluxo desses dados para outros países, usos indevidos pelas grandes empresas transnacionais, tratamento em desrespeito à cultura e às diversidades do país. O desenvolvimento da IA traz nova complexidade, visto que reconfigura ou reafirma todos os dilemas e incertezas que já se deslumbravam antes do uso intensivo de dados e da velocidade de processamento que caracterizam este desenvolvimento. Pelo seu papel econômico e como provedora de solução, a IA pode mesmo ser considerada uma nova fronteira de disputa geopolítica global, podendo reconfigurar as relações de poder dos países. A partir desse panorama complexo, foi necessário estabelecer qual conjunto de competências articuladas é essencial para o desenvolvimento em IA. Para tanto, utilizamos quatro eixos estruturantes (Kak e West, 2024): infraestrutura computacional, dados, mão de obra especializada, e P&D. Como estes serão os eixos analíticos de todo o processo de comparação entre os vários documentos dos países, na sequência detalhamos o que cada um deles significa e sua abrangência. 9. “Our approach to digital sovereignty as the exercise of agency and power in shaping digital infrastructure, data, services, and protocols does not regard the nation-state as the default and only actor capable to exercise and realize sovereign powers. In the digital realm, such powers are often realized through private actors (e.g., tech giants) and desired by individuals, communities, and states that lack them.” TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 3132 3 EIXOS ESTRUTURANTES PARA O DESENVOLVIMENTO EM IA 3.1 Infraestrutura computacional A infraestrutura computacional constitui um dos pilares centrais para o treinamento e a implementação de sistemas avançados de IA. O processamento massivo de dados, característica essencial dos modelos de IA modernos, requer vastos recursos computacionais, o que torna indispensável o uso de grandes data centers. Essas instalações concentram milhares de servidores, responsáveis pelo armazenamento e processamento de enormes quantidades de dados de forma contínua e eficiente. Foi-se o tempo em que era possível desenvolver IA de ponta com alguns computadores pessoais.10 Além disso, esses data centers não são compostos por computadores convencionais. Ao contrário, eles são alimentados por chips de última geração desenvolvidos especialmente para a execução de modelos de IA, que vêm evoluindo significativamente em termos de capacidade e eficiência. Nos últimos anos, o avanço do processo de fabricação dos chips (litografia) tem permitido que seus componentes básicos (transistores) sejam produzidos em escalas cada vez menores, medidos em poucos nanômetros (1nm = 10-9m), o que resulta em mais potência e eficiência energética com um espaço físico reduzido. Essa miniaturização é fundamental para o desenvolvimento de chips que possam atender à demanda de IA, dado que algoritmos complexos exigem cada vez mais desempenho de processamento. Contudo, a fabricação desses chips de ponta é concentrada em poucas empresas globais, como a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) e a Samsung, devido à complexidade e ao custo astronômico das fábricas de semicondutores (fabs) capazes de produzir chips utilizando litografia de ponta.11 O desenvolvimento de uma fab moderna pode exigir investimentos superiores a US$ 10 bilhões,12 dada a necessidade de tecnologias avançadas, condições ambientais controladas e equipamentos altamente especializados. Além disso, o processo de fabricação desses chips envolve níveis extremos de precisão e inovação tecnológica, normalmente resultado da acumulação de know-how advindo de décadas de P&D, o que restringe a competição no mercado. Essa concentração de capacidade produtiva em poucas empresas globais levanta desafios de soberania tecnológica para nações e organizações que desejam desenvolver 10. Ou pelo menos é isso que nos querem fazer crer. Falaremos um pouco mais sobre isso quando abordarmos o tópico de P&D. 11. Conferir, por exemplo, Crawford et al. (2021). 12. Conferir, por exemplo, The economics... (2022). TEXTO para DISCUSSÃO 18 3132 IA de forma independente. Países ou regiões que não possuem domínio sobre essas tecnologias podem enfrentar dificuldades em garantir o acesso contínuo e seguro a esses chips. Tal acesso contínuo é essencial, pois qualquer infraestrutura para IA montada hoje estará obsoleta em cinco anos. 3.2 Dados O papel dos dados no desenvolvimento de uma IA soberana é crucial, pois eles são a matéria-prima para treinar modelos de IA que reflitam a realidade e as necessidades de uma nação. Governos precisam despertar para a importância de disponibilizar dados de alta qualidade para a pesquisa e o desenvolvimento de IA, com iniciativas cujo objetivo seja a criação de bases de dados prontas para IA (AI-ready data). Por exemplo, nos Estados Unidos, já surgem algumas estratégias governamentais, como a Federal Data Strategy13 e a implementação de portais como o National Artificial Intelligence Research Resource (Nairr), 14 que estão sendo estabelecidos para incentivar o uso de dados governamentais no desenvolvimento de IA. No contexto de uma IA desenvolvida de forma independente e que reflita as necessidades e prioridades nacionais, a soberania dos dados é um elemento fundamental. Para que um país possa desenvolver sistemas de IA que atendam às suas políticas públicas e necessidades estratégicas, é necessário garantir o controle e o acesso aos dados de forma autônoma. Isso significa que governos devem priorizar a criação de infraestruturas de dados próprios e desenvolver parcerias com setores privados de maneira que não comprometam a soberania e segurança dos dados públicos. Ao mesmo tempo, a tensão entre o uso de dados para o desenvolvimento de políticas públicas baseadas em evidências fornecidas pela análise de dados (empregando-se técnicas de IA) e a privacidade dos dados é um dos maiores dilemas enfrentados pelos governos. O treinamento de modelos de IA requer grandes quantidades de dados, muitas vezes sensíveis, que podem incluir informações pessoais de cidadãos. Por um lado, o uso desses dados pode melhorar a eficiência de serviços públicos, ajudar a resolver questões sociais e aumentar a equidade no acesso a serviços. Por outro lado, há um risco significativo de violação de privacidade e uso indevido de dados. Assim, um dos principais desafios enfrentados pelas empresas e pelo governo é equilibrar a inovação com a conformidade legal. Deve-se buscar, portanto, um cenário com segurança jurídica 13. Disponível em: https://strategy.data.gov/. 14. Disponível em: https://nairrpilot.org/. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 3132 e orientações claras sobre como os dados podem ser utilizados de maneira inovadora, possibilitando o desenvolvimento de uma IA responsável com respeito aos princípios da proteção de dados. 3.3 Mão de obra especializada O desenvolvimento de sistemas de IA requer competências técnicas avançadas e multidisciplinares. Sem uma força de trabalho altamente qualificada, o desenvolvimento soberano de IA torna-se uma meta difícil de alcançar, abrindo espaço para a dependência tecnológica de outros países. Esse cenário impõe a necessidade de investimentos massivos em capacitação, formação contínua e atração de talentos para garantir que os países construam e mantenham suas próprias capacidades tecnológicas. Em um setor especializado e de rápida evolução, como o da IA, não basta apenas formar especialistas em ciência da computação; é necessário fomentar uma força de trabalho que compreenda profundamente áreas como aprendizado de máquina, engenharia de dados, segurança cibernética e ética da IA. Um dos principais desafios envolve a necessidade de capacitar e requalificar trabalhadores de modo que possam se adaptar às novas exigências tecnológicas impostas pela IA. Países que buscam soberania em IA precisam investir em programas de requalificação, capazes de garantir que a mão de obra existente acompanhe as demandas do mercado. Em muitos casos, isso envolve um maior investimento em programas nacionais de capacitação em áreas da ciência, tecnologia, engenharia e matemática (science, technology, engineering and mathematics – STEM), bem como em áreas humanísticas que se relacionam com as implicações éticas e sociais do uso de IA. Além disso, os países com alto grau de desenvolvimento em IA enfrentam o desafio de reter talentos em meio à concorrência global. Grandes corporações e centros de pesquisa bem financiados, muitas vezes em países desenvolvidos, atraem os melhores especialistas com ofertas salariais elevadas e infraestruturas de pesquisa de ponta, o que resulta em um êxodo de cérebros de regiões menos desenvolvidas. Este fenômeno ameaça a capacidade dos países menos avançados desenvolverem suas próprias soluções tecnológicas. TEXTO para DISCUSSÃO 20 3132 3.4 P&D No campo da pesquisa em IA, mundialmente, poucos grandes atores globais têm atraído muita atenção e, em certa medida, pautado as direções da pesquisa de ponta em IA.15 Estes atores são muitas vezes guiados por interesses comerciais, o que pode impor restrições significativas à diversidade de abordagens e aos objetivos das pesquisas. Isso é ainda mais agravado pelo fato de o financiamento público para essa área ter sido relativamente modesto em comparação com os muitos bilhões investidos globalmente pelo setor privado. Ainda que medidas recentes, como a criação do Nairr nos Estados Unidos, visem expandir o acesso público a recursos de pesquisa, as iniciativas públicas frequentemente seguem as tendências estabelecidas pelo setor privado, sem necessariamente desafiar ou redirecionar o curso da inovação. Tal cenário pode se refletir em políticas que pouco direcionam o investimento de P&D em IA para setores de interesse nacional, como agricultura, saúde e infraestrutura crítica, e que simplesmente reproduzem os modelos comerciais dominantes. Há o risco crescente de que o foco em IA de grande escala e orientada para objetivos comerciais reforce a concentração de poder nas mãos de poucas empresas de tecnologia, agravando desigualdades no acesso aos benefícios dessas inovações. Isso é particularmente relevante quando se considera que os países com menor capacidade de investimento em P&D são forçados a licenciar tecnologias de corporações globais, perpetuando a dependência tecnológica. Portanto, a construção de uma IA soberana requer um enfoque estratégico que vá além dos modelos atuais de desenvolvimento orientados pelo mercado, ela também depende da diversificação das trilhas de pesquisa. É fundamental que as políticas públicas de P&D em IA sejam robustas, diversas e orientadas por interesses sociais amplos, para que a IA possa ser moldada para servir aos interesses coletivos e não apenas aos de grandes conglomerados. Para um desenvolvimento soberano da IA seria necessário que os eixos apontados estivessem minimamente espelhados nos documentos analisados dos diferentes países. Dessa forma, foi a partir dessas dimensões que os códigos utilizados no Atlas.ti para as análises foram definidos, conforme detalhado no apêndice Metodologia. Os principais resultados estão elencados a seguir. 15. Notadamente as chamadas big techs, conhecidas pelo acrônimo Gafam. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 3132 4 ANÁLISES DE RESULTADOS Inicialmente, apresentamos uma visão geral dos dados, refletindo sobre o estágio tecnológico de cada país e como isso se traduz nos documentos, bem como a própria ambição de ser ou não líder regional/mundial/local no desenvolvimento da tecnologia. Na sequência, foram utilizados o software Atlas.ti e os códigos definidos para analisar os diferentes documentos, considerando-se os eixos estruturantes para o desenvolvimento da IA, conforme detalhado anteriormente – infraestrutura computacional, dados, mão de obra especializada, P&D. 4.1 Visão geral Conforme se depreende da análise sistemática aqui empregada, os documentos de referência identificados para os atuais dez países-membros do BRICS refletem o atual desenvolvimento tecnológico de cada país. A Etiópia, por exemplo, demonstra que ainda tem problemas de conexão e de desenvolvimento de políticas de bem-estar social. Isso se traduz em um documento que busca em menor medida o desenvolvimento autônomo da IA, ao apontar que soluções de IA produzidas alhures podem ajudar o país a resolver problemas de educação, saúde, transporte, identidade e outros aspectos. (...) incentivar a criação de um centro regional de computação de alto desempenho, atraindo players globais de nuvem e infraestrutura, como Google, Amazon, Alibaba, Microsoft e Oracle, para estabelecer instalações de computação federadas e uma cidade polo de alta tecnologia (Ethiopia, 2020, p. 13, tradução nossa).16 Os Emirados Árabes Unidos e a Índia adotam uma solução intermediária ao buscar o desenvolvimento autônomo, mas também reafirmar em vários momentos a necessidade de dar prosseguimento às parcerias já desenvolvidas com as grandes empresas de tecnologia. (...) assim como colaborar com a Microsoft para desenvolver soluções para gestão hídrica e planejamento urbano (...) (India, 2018, p. 40, tradução nossa).17 16. “(...) seeding the creation of a regional high performance computing centre, attracting global cloud and infrastructure players such as Google, Amazon, Alibaba, Microsoft, and Oracle, to create federated computing facilities and a high-tech hub city.” 17. “(...) as well as collaborated with Microsoft to develop solutions for water management and urban planning (...).” TEXTO para DISCUSSÃO 22 3132 Os primeiros passos dos Emirados Árabes Unidos serão construir uma marca forte por meio de atividades de IA que demonstrem o país como um campo de testes para tecnologias de inteligência artificial. Isso será alcançado por meio da intermediação de acordos com empresas internacionais para realizar projetos-piloto nos Emirados Árabes Unidos (United Arab Emirates, 2018, p. 10, tradução nossa).18 A Índia também traduz o seu estágio tecnológico ao reconhecer seu potencial no desenvolvimento da IA para o mundo; dada a complexidade e escala da sua sociedade, os mais diversos tipos de soluções de IA podem encontrar no país um campo de testes ideal. De igual forma, é um país que busca caminhos para empregar sua grande massa de jovens que não consegue acessar postos avançados de outsourcing devido ao seu baixo nível educacional (Bhattacharya, 2007). É ressaltado, por exemplo, que um papel importante da Índia seria a anotação de textos, imagens, vídeos e sons para treinar modelos de IA. Para enfrentar o desafio das mudanças na indústria de serviços, é importante identificar e promover a criação de empregos que possam substituir os postos de trabalho tradicionais do setor de TI-BPM [tecnologia da informação-business process management] no futuro. Idealmente, esses empregos fariam parte da cadeia de valor do desenvolvimento de soluções de IA, mas exigiriam um nível relativamente baixo de especialização, permitindo a geração de empregos em grande escala. Tarefas como a anotação de dados, por exemplo, têm o potencial de empregar um grande número de profissionais e atender países ao redor do mundo em projetos que, de outra forma, seriam intensivos em capital. Atividades como classificação de imagens ou transcrição de áudio exigem baixos níveis de especialização e apresentam uma oportunidade de explorar a arbitragem de custos trabalhistas para atender empresas globalmente (India, 2018, p. 67, tradução nossa).19 Em países como Egito, Irã, Indonésia, África do Sul e Brasil, os documentos informam sobre a necessidade de ação conjunta entre Estado, setor privado e academia, além de 18. “The UAE’s first steps will build a strong brand through AI activities that demonstrate the UAE as a testbed for AI technology. This will come through brokering agreements with international firms to base pilots in the UAE.” 19. “To tackle the challenge of shifts in the services industry, it is important to identify and promote creation of jobs that may replace traditional IT-BPM sector jobs in the future. These jobs would ideally be a part of the AI solution development value chain, but require a relatively low level of expertise so as to create employment at scale. Tasks such as data annotation, for example, have the potential to employ a large quantum of human resources, and serve countries all over the world in otherwise capital intensive projects. Tasks such as image classification or speech transcription require low levels of expertise and present an opportunity to exploit labour cost arbitrage to serve companies globally.” TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 3132 investimentos massivos em formação, como pode ser conferido no exemplo a seguir. No entanto, na maior parte dos países há pouca concretude sobre como isso seria implementado. Para realizar a missão de pesquisa e inovação em inteligência artificial – cujo objetivo é acelerar a reforma burocrática e fortalecer nossa indústria nacional – é fundamental que todas as iniciativas relacionadas sejam estrategicamente orquestradas. A meta final é fomentar uma burocracia íntegra e um setor industrial de excelência que gere um impacto econômico significativo. Essa orquestração deve alinhar todos os esforços a esses objetivos, aproveitando todo o espectro de nossos recursos nacionais de pesquisa e inovação, que são as contribuições coletivas dos atores no âmbito da Hélice Quádrupla: governo, indústria, academia e comunidade (Indonesia, 2020, p. 83, tradução nossa).20 O documento brasileiro, por sua vez, é pouco claro em relação às ambições do país. Não é possível afirmar que busque a liderança ou o desenvolvimento autônomo. O documento reafirma mais a necessidade do país se beneficiar do uso da tecnologia e o que se espera dela, do que afirmar o lugar que o país ocupará nesse processo. A Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) tem por objetivo potencializar o desenvolvimento e a utilização da tecnologia com vistas a promover o avanço científico e solucionar problemas concretos do país, identificando áreas prioritárias nas quais há maior potencial de obtenção de benefícios. Espera-se que a IA possa trazer ganhos na promoção da competitividade e no aumento da produtividade brasileira, na prestação de serviços públicos, na melhoria da qualidade de vida das pessoas e na redução das desigualdades sociais, entre outros (Brasil, 2021, p. 5). De forma diversa, a Rússia e a China deixam clara a sua ambição de se consolidar como um desenvolvedor de IA e líder mundial. A Federação Russa tem um potencial considerável para se tornar uma líder internacional no desenvolvimento e uso de tecnologias de inteligência artificial (...) (Russia, 2019, p. 6, tradução nossa).21 20. “Untuk mencapai tujuan dari misi riset dan inovasi industri Kecerdasan Artifisial, yaitu mengakselerasi reformasi birokrasi dan penguatan industri nasional, agar menjadi birokrasi bersih dan industri unggul yang memberikan dampak ekonomi, maka seluruh inisiatif riset dan inovasi industri Kecerdasan Artifisial perlu diorkestrasi agar mengarah kepada tujuan dengan memaksimalkan seluruh sumber daya riset dan inovasi nasional. Berbagai sumber daya dimaksud merupakan kontribusi dari aktor-aktor yang terlibat dalam payung Quadruple-Helix (pemerintah, industri, akademisi, dan komunitas).” 21. “The Russian Federation has considerable potential for becoming an international leader in the development and use of artificial intelligence technologies (...).” TEXTO para DISCUSSÃO 24 3132 (...) devemos acompanhar de perto o progresso, estudar e avaliar as tendências gerais, planejar com antecedência, definir a direção, aproveitar as oportunidades e liderar o mundo nas novas tendências do desenvolvimento da IA (China, 2017, p. 4, tradução nossa).22 Ambos os países não mencionam parcerias com empresas multinacionais (big techs), optando em vários momentos por reforçar a produção interna e a opção por soluções abertas. (...) defender o conceito de compartilhamento de código aberto e promover a ideia de que indústria, academia, pesquisa e unidades de produção inovem individualmente e, principalmente, busquem a inovação conjunta e o compartilhamento (China, 2017, p. 5, tradução nossa).23 Outra forma de compreender o papel central almejado por esses dois países reside no fato de explicitarem com clareza os resultados a serem alcançados. O documento russo traz indicadores de resultados claros com horizonte temporal estabelecido, considerando os anos de 2024 e 2030 para avaliação desses indicadores, conforme exemplo a seguir. Até o ano de 2030, modelos de microprocessadores funcionais, acompanhados do pacote de software adequado, devem ser amplamente introduzidos nos mercados russo e internacional. Centros especializados de processamento de dados baseados em microprocessadores russos devem ser inaugurados. Dispositivos inteligentes nos quais esses microprocessadores são utilizados devem ser colocados em circulação no mercado relevante de produtos (Russia, 2019, p. 14, tradução nossa).24 A estratégia de IA da China, além de escopo ambicioso, também evidencia o objetivo de alcançar a liderança global em todas as áreas dessa tecnologia. Apesar do foco maior na indústria, o documento dá muita importância à pesquisa básica, a fim de alcançar desenvolvimentos disruptivos em IA. Além disso, a estratégia integra 22. “(...) we must take the initiative to pursue and adapt to change, firmly seize the major historic opportunity for the development of AI, stick closely to development, study and evaluate the general trends, take the initiative to plan, grasp the direction, seize the opportunity, lead the world in new trends in the development of AI.” 23. “(...) advocate the concept of open-source sharing, and promote the concept of industry, academia, research, and production units each innovating and in principal pursuing joint innovation and sharing.” 24. “By the year 2030, functioning microprocessor models with the appropriate software package must be widely introduced on the Russian and international markets. Specialized data processing centers based on Russian microprocessors must be opened. Intelligent devices in which these microprocessors are used must be put into circulation in the relevant commodity markets.” TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 3132 4.2.3 China Enquanto a maioria dos países associa o desenvolvimento de infraestrutura para IA a datacenters com chips de última geração ligados por redes de alta velocidade, a China propõe uma estratégia mais ampla para desenvolver artefatos de hardware que sustentem suas ambições em IA, tanto com a implementação em larga escala de tecnologias existentes quanto com o desenvolvimento de novas tecnologias disruptivas. Por exemplo, estabelece a necessidade de avanços fundamentais em chips de computação inspirados no cérebro, com alta eficiência energética e capacidade de reconfiguração, bem como em sistemas de sensores visuais baseados em princípios neuromórficos,40 dotados de capacidades de imagem computacional. Um foco significativo recai sobre o desenvolvimento de robôs inteligentes – sendo seu uso destinado a serviços ou operações no espaço, no mar, nos polos ou em outros ambientes especiais –, abrangendo a pesquisa e o aperfeiçoamento de componentes essenciais e sensores, o estabelecimento de padrões de interface entre hardware e software, assim como a definição de normas para o uso seguro desses sistemas. No campo da energia, está na pauta a busca por energias renováveis e o uso de instalações e infraestruturas inteligentes de armazenamento que possibilitem a correspondência em tempo real entre oferta e demanda energética. Ressalta-se que o documento não revela os valores que serão investidos ou, de forma detalhada, como esse conjunto de iniciativas será alcançado. 4.2.4 Egito O documento do Egito diz explicitamente que uma análise da disponibilidade e dos planos de infraestrutura do país está fora do seu escopo. No entanto, ele destaca a ausência de uma infraestrutura de nuvem no Egito, especialmente a de grandes provedores de nuvem pública, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform ou Microsoft Azure, 40. A computação neuromórfica, inspirada no cérebro humano, representa uma mudança de paradigma na arquitetura de computadores que apresenta grande potencial de suplantar gargalos das arquiteturas atuais em relação à velocidade e eficiência energética ao lidar com tarefas complexas de IA. Ao imitar os mecanismos de processamento paralelo e orientado a eventos do cérebro, espera-se que os sistemas neuromórficos ofereçam velocidades de processamento significativamente mais altas para aplicações específicas de IA, bem como uma redução drástica no consumo de energia, fator crucial para a escalabilidade e implantação da IA em diversos ambientes, incluindo dispositivos móveis. Alguns acreditam que a computação neuromórfica pode abrir o caminho para se alcançar a IA forte (Schuller e Stevens, 2015). TEXTO para DISCUSSÃO 32 3132 o que traz sérios obstáculos para a adoção rápida de IA no país. Há restrições legais que impedem que os dados produzidos no território sejam enviados ou armazenados em outros países. Isso inviabiliza a adoção de soluções de nuvem hospedadas no exterior. Trata-se de uma preocupação de soberania de dados, mas que acaba por gerar barreiras para o desenvolvimento tecnológico, uma vez que o documento considera que desenvolver serviços de nuvem localmente seria uma tarefa cara e demorada. 4.2.5 Emirados Árabes Unidos O Conselho de Inteligência Artificial e Blockchain dos Emirados Árabes Unidos é definido como ator central para identificar como e onde a IA pode ser incorporada no governo, bem como quais infraestruturas de apoio são necessárias. Não são definidas metas ou ações específicas para o desenvolvimento de infraestrutura para IA no país. O foco do documento é de desenvolver um ambiente atrativo para empresas de IA se instalarem no país, sem estabelecer uma estratégia governamental. 4.2.6 Etiópia O plano de infraestrutura de IA da Etiópia é menos sobre infraestrutura especializada em IA e mais sobre o estabelecimento da infraestrutura digital fundamental necessária para um desenvolvimento socioeconômico mais amplo, um pré-requisito para aproveitar efetivamente a IA no futuro. A principal proposta para infraestrutura seria a criação de um centro nacional de supercomputação e dados, estrategicamente localizado perto da usina hidrelétrica Grand Ethiopian Renaissance Dam (GERD)41 para aproveitar a energia acessível. Este centro visaria fornecer acesso subsidiado, potencialmente gratuito, para aplicações científicas e industriais alinhadas com as prioridades de desenvolvimento da Etiópia, e buscaria incentivar a vinda das big techs, com o objetivo de transformar a área em um polo tecnológico que sirva a Etiópia e a África Oriental. 41. A GERD é uma grande usina hidrelétrica no rio Nilo Azul (já operacional, mas ainda não concluída), na Etiópia, construída com o objetivo de gerar eletricidade para uso doméstico e exportação. Quando totalmente operacional, terá capacidade de 5GW e será a maior usina hidrelétrica da África. Para comparação, a hidrelétrica binacional de Itaipu tem capacidade de 14GW. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 33 3132 4.2.7 Índia A estratégia da Índia para o desenvolvimento da infraestrutura de IA está centrada na criação do AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation Platform (AI-Rawat), uma plataforma baseada em nuvem otimizada para análise de big data e aplicações de IA. Esta plataforma, provavelmente adquirida da NVIDIA e modelada com base na arquitetura de supercomputação AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) do Japão, pretende servir como um recurso nacional para o avanço da pesquisa, do desenvolvimento e das aplicações práticas de IA em vários setores. O AI-Rawat foi projetado para ser uma infraestrutura compartilhada, acessível tanto para centros de pesquisa básica quanto aplicada, com o objetivo de promover um ecossistema colaborativo para a inovação em IA no país. Apesar de almejar uma infraestrutura robusta, a capacidade computacional atual e planejada do AI-Rawat parece modesta em comparação com os padrões internacionais.42 Centros de pesquisa básica e aplicada em IA com infraestruturas locais de menor capacidade também são planejados. No entanto, o seu financiamento depende de parcerias público-privadas (PPPs), com alocações financeiras previstas variando de US$ 23 milhões a US$ 57,7 milhões por centro, para cobrir suas despesas nos cinco primeiros anos, incluindo infraestrutura. Para incentivar a participação do setor privado, a estratégia sugere a oferta de benefícios atrativos às empresas participantes, como acesso a dados de treinamento de alta qualidade, recursos computacionais, oportunidades de envolvimento dos funcionários em missões nacionais, possibilidade de contabilizar os gastos incorridos como parte da responsabilidade social corporativa e maior visibilidade por meio de colaborações governamentais. Embora a estratégia reconheça as preocupações sobre a dependência tecnológica da Índia de fornecedores estrangeiros de IA, ela não propõe iniciativas para fomentar capacidades locais no desenvolvimento, manutenção ou evolução da infraestrutura de IA, concentrando-se, em vez disso, na aquisição de equipamentos de fornecedores internacionais. A dependência de PPPs, embora possa potencialmente aliviar o fardo financeiro do governo, traz o risco de permitir que o setor privado influencie desproporcionalmente a direção do desenvolvimento da IA para interesses comerciais. Além disso, a capacidade relativamente limitada do AI-Rawat pode restringir o potencial da 42. Observa-se que o AI-Rawat, em 2018, estava projetado para 0,1 AI-exaflop. Atualmente, é reportado em 0,2 AI-exaflop. Ele fica significativamente atrás de plataformas como o ABCI do Japão, que atingiu 6 AI-exaflops. TEXTO para DISCUSSÃO 34 3132 Índia de realizar projetos de P&D de IA em larga escala e competir efetivamente com outras nações no campo em rápida evolução da inovação em IA. 4.2.8 Indonésia A Indonésia destaca a sua atual conectividade à internet e a crescente presença de provedores multinacionais de serviços em nuvem como pontos fortes significativos para a implementação da IA no país. A estratégia conta com a disponibilização de serviços mais avançados de IA pelas grandes empresas multinacionais provedoras de nuvem pública em atual expansão pelo país. Ao mesmo tempo em que os grandes fornecedores por deterem soluções maduras podem acelerar a adoção de IA em vários setores, observa-se a preocupação com o potencial aprisionamento tecnológico (vendor lock-in) e o fluxo de dados indonésios para plataformas estrangeiras. Para mitigar riscos e construir capacidades nacionais, o plano prevê a construção de um Centro Nacional de Supercomputação dedicado à IA e o desenvolvimento de laboratórios de computação em universidades. Além disso, a Indonésia propõe um programa inovador de Render Token para democratizar o acesso aos recursos de GPU. Esta iniciativa permitiria que indivíduos com GPUs disponibilizassem o seu poder de computação a outros em um mercado aberto, promovendo um acesso mais amplo a ferramentas de IA, particularmente para tarefas de menor escala, e reduzindo a dependência de grandes empresas de tecnologia. O plano delineia um cronograma detalhado com prazos específicos e agências governamentais responsáveis, visando à conclusão dos projetos de infraestrutura até 2024, o que evidencia seu compromisso com o estabelecimento de uma infraestrutura nacional de base para a IA. Em geral, a estratégia de infraestrutura de IA da Indonésia apresenta uma abordagem pragmática, equilibrando as vantagens imediatas da utilização da infraestrutura de nuvem existente com os objetivos de longo prazo de autonomia nacional e acesso democrático a capacidades de IA, refletindo um caminho sob medida para o desenvolvimento da IA dentro do seu contexto específico. 4.2.9 Irã Um dos maiores objetivos do plano iraniano é a “melhoria da infraestrutura” de IA. Nisso incluem-se também o fortalecimento dos marcos legais, a proteção da propriedade intelectual e o desenvolvimento de modelos multimodais de grande escala, além do desenvolvimento de processamento nativo. Apesar de um documento suscinto TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 3132 (dez páginas), nota-se que a estratégia ambiciona construir uma base de hardware robusta, resiliente e autônoma. O projeto está baseado em duas principais iniciativas: a ampliação da capacidade existente e destinada a projetos nacionais43 e a instituição de uma infraestrutura de processamento compartilhada.44 A ampliação prevista é ambiciosa, especialmente se considerarmos que o país sofre muitas sanções internacionais, dificultando o acesso a soluções do mercado. 4.2.10 Rússia A estratégia da Rússia para a infraestrutura de IA concentra-se em aumentar a disponibilidade nacional do hardware necessário para alcançar seus objetivos de liderança em IA. O plano prioriza a pesquisa científica fundamental em arquiteturas de computadores avançadas, notavelmente incluindo a computação neuromórfica, um campo também enfatizado pela China. Além disso, reconhecendo a importância crítica do poder de processamento, a estratégia delineia o apoio governamental para estimular o desenvolvimento de processadores de alta velocidade e eficiência energética produzidos internamente, juntamente com componentes computacionais associados. Este compromisso com a capacidade nacional estende-se para além dos processadores, abrangendo uma visão mais ampla de autossuficiência tecnológica em áreas-chave da infraestrutura de IA. Olhando para marcos específicos, a estratégia visa estabelecer uma infraestrutura de suporte robusta para organizações russas de IA, incluindo centros de dados de alto desempenho, até 2024. Um objetivo-chave para esta data é também o desenvolvimento de microprocessadores russos produzidos internamente, capazes de competir com equivalentes globais em velocidade e eficiência energética. Avançando para 2030, a estratégia prevê a adoção generalizada de modelos funcionais de microprocessadores russos, acompanhados de software e bibliotecas de suporte. 4.2.11 Infraestrutura computacional: discussão O dilema entre soberania e dependência tecnológica permeia de alguma forma todos os documentos. Se, por um lado, as empresas multinacionais são fornecedoras de ferramentas de IA maduras e prontamente acessíveis para acelerar a adoção em vários setores e entre a população, por outro, levantam preocupações sobre o 43. Seria a ampliação do atual (2024) 0,02 exaflop para 1 exaflop até 2028. 44. Atualmente inexistente e que seria implementada disponibilizando até 5 exaflops em 2028. TEXTO para DISCUSSÃO 36 3132 potencial aprisionamento tecnológico. A adoção de tecnologia produzida alhures geraria uma dependência permanente e onerosa. Assim, está presente, de forma tímida ou agressiva, a depender dos países e suas possibilidades, a tentativa do desenvolvimento autônomo. Em relação à infraestrutura, a maioria dos planos de IA reconhece a necessidade de uma infraestrutura computacional robusta. De forma resumida, são notáveis exceções a estratégia brasileira, que em nenhum momento menciona a necessidade de investimento em infraestrutura computacional, e os documentos do Egito e Emirados Árabes, que embora reconheçam em algum nível a necessidade de infraestrutura, praticamente não abordam os seus planos para o tema. China e Rússia priorizam a ampliação de infraestrutura, refletindo o desejo de controlar o seu espaço digital e reduzir a dependência de entidades estrangeiras. A Índia concentra-se na construção de plataformas de nuvem sediadas no país, mas com fornecedores globais. África do Sul e Etiópia ainda estão em estágios iniciais, abordando lacunas fundamentais de infraestrutura. 4.3 Dados 4.3.1 África do Sul Proteger as informações pessoais é prioridade, e para atingir este objetivo, a política sul-africana estabelece três pilares: governança de dados, leis de proteção de dados e transparência. Conforme o documento, governança de dados seria a padronização das práticas de geração e utilização de dados nos setores público e privado. Na dimensão legal, a tônica é o compromisso em aumentar a proteção de dados, de forma a evitar seus usos não autorizados. Já a questão da transparência é destacada como um elemento crítico, enfatizando a necessidade de garantir nitidez no uso e armazenamento de dados de IA. Em conclusão, embora o documento seja conciso e careça de planos de ação detalhados, os temas identificados são inegavelmente relevantes e cruciais para estabelecer uma estratégia de dados robusta na era da IA. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 37 3132 4.3.2 Brasil A estratégia brasileira de dados parece buscar uma abordagem que equilibra inovação, ética e desenvolvimento socioeconômico. Um ponto crucial da estratégia é a preocupa ção com a governança ética dos dados, refletida na busca por um ponto de equilíbrio (Brasil, 2021, p. 17) que não deixe de salvaguardar direitos, mas não crie barreiras ao desenvolvimento. O desenvolvimento de diretrizes para relatórios de impacto à proteção de dados pessoais (RIPDs) e a implementação de um sandbox regulatório 45 da privacidade e proteção de dados para sistemas de IA são medidas na direção de tentar garantir a segurança jurídica e promover a inovação responsável. A estratégia também incentiva o compartilhamento de dados, observada a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), a facilitação do acesso aos dados abertos do governo, bem como interoperabilidade e o uso de padrões comuns. A adoção de códigos-fonte abertos é apontada como prática recomendada para combater rotinas discriminatórias em conjuntos de dados e modelos de aprendizado de máquina, visando garantir a qualidade e a equidade dos sistemas de IA.46 4.3.3 China “Dados e conhecimento se tornarão o primeiro fator para o crescimento econômico" (China, 2017, p. 17, tradução nossa): a frase revela a importância do tema na estratégia chinesa de IA. O plano propõe a criação de uma infraestrutura nacional de dados robusta, com integração a plataformas já existentes, abordando questões de segurança, conjuntos de dados padronizados para testes, modelos para avaliação de segurança de algoritmos e plataformas de IA, além da coordenação da infraestrutura de big data. 45. O sandbox regulatório é uma técnica regulatória em que as autoridades reguladoras de um determinado setor abrem editais públicos para que entidades possam se candidatar para construir e testarem soluções tecnológicas sob supervisão estatal dentro de um ambiente com monitoramento contínuo pelos reguladores da tecnologia desenvolvida (sandbox). Eventuais riscos identificados não implicarão sanções, desde que os avaliados obedeçam determinados parâmetros mínimos de segurança para a solução pretendida. Ao fim do período de testes, o regulador decidirá se a tecnologia poderá ou não ser distribuída no mercado. 46. Encontra-se em construção pelo governo brasileiro, uma infraestrutura nacional de dados que constitui-se em “um conjunto de normas, políticas, arquiteturas, padrões, ferramentas tecnológicas e ativos de informação, com vistas a promover o uso estratégico dos dados em posse dos órgãos e das entidades do Poder Executivo federal” (Brasil, 2023). Note, entretanto, que ela possui um escopo mais restrito em comparação a uma estratégia nacional de dados no âmbito de um plano nacional de IA, limitando-se, no caso da infraestrutura nacional de dados, aos dados em posse dos órgãos e das entidades do Poder Executivo federal. Sua análise foge ao escopo deste trabalho. TEXTO para DISCUSSÃO 38 3132 Entre os objetivos está a busca de serviços integrados em nível nacional, com arquitetura e interconexões bem definidas. Paralelamente, o plano aborda a governança de dados, com a definição de mecanismos nacionais para regular as aplicações de dados, e a segurança de dados e algoritmos de IA, incluindo a pesquisa sobre questões legais como responsabilidade civil e criminal, proteção de privacidade e propriedade intelectual. No âmbito ético, a estratégia chinesa busca equilibrar o desenvolvimento da IA com princípios éticos, embora se mantenha em um nível conceitual, sem detalhar mecanismos específicos. A menção à “autodisciplina empresarial” (China, 2017, p. 26, tradução nossa) sugere uma abordagem governamental menos restritiva, priorizando a inovação. Contudo, a referência a “esforços disciplinares” contra ações “contrárias à ética moral” (China, 2017, p. 26, tradução nossa) levanta preocupações sobre o potencial uso político da ética, que poderia limitar a liberdade de expressão e a inovação genuína. 4.3.4 Egito O tema referente a dados é bastante presente na estratégia egípcia. Os pontos fortes apontados são a existência de bases de dados nacionais abrangentes e em setores específicos de cidadãos, bem como repositórios crescentes de dados em língua árabe criados por diversas organizações e bancos de dados nacionais estabelecidos em setores específicos. No entanto, reconhece-se a natureza fragmentada e inacessível dos silos de dados entre as instituições. O investimento em processamento de linguagem natural em árabe é visto como um caminho estratégico para utilizar os vastos recursos de dados em árabe para soluções de IA culturalmente relevantes, sendo que o país possui a Lei de Proteção de Dados Pessoais de 2020, considerada como passo positivo para garantir a segurança dos dados e seu compartilhamento responsável. Também ambiciona-se desenvolver métodos inovadores de coleta de dados, estruturas éticas e mecanismos robustos de governança para promover a sua integração, bem como melhorar a sua qualidade e fomentar uma cultura de utilização responsável de dados em todos os setores. No entanto, a exclusão de considerações sobre infraestrutura na estratégia pode representar desafios para a implantação desses ambiciosos objetivos. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 39 3132 4.3.5 Emirados Árabes Unidos A estratégia dos Emirados Árabes Unidos reconhece, sem surpresas, que “dados são o novo petróleo”. 47 Assim, adota-se uma abordagem que advoga como relevantes iniciativas de dados abertos, desenvolvimento de infraestrutura segura e robusta, bem como estruturas de governança abrangentes. Além disso, há o reconhecimento de sua população diversa, composta por mais de duzentas nacionalidades, como uma fonte de conjuntos de dados ricos e representativos, cruciais para o desenvolvimento de sistemas de IA robustos, justos e generalizáveis. Dentro da ambição de posicionar os Emirados Árabes como um líder no fornecimento de “dados abertos para treinamento e desenvolvimento de sistemas de IA” (United Arab Emirates, 2018, p. 40, tradução nossa) é proposta a criação de um programa de compartilhamento de dados, abertos e padronizados, ou seja, prontos para IA. Para tanto seria necessário o estabelecimento de uma infraestrutura de dados unificada específica. A iniciativa se inspira na plataforma X-Road da Estônia, que é capaz de facilitar o acesso e a combinação de bases de dados governamentais e privadas, levando a ganhos de eficiência significativos e benefícios sociais. 4.3.6 Etiópia O foco da estratégia de dados da Etiópia é de coletar dados e usá-los em aplicações de IA para ajudar a resolver problemas práticos do país. São mencionados diversos setores, como saúde, educação, agricultura, serviços governamentais, finanças, mobilidade etc. Entretanto, enquanto o potencial da IA em melhorar esses setores é um fato, com algumas exceções, falta no documento a tentativa de delinear ações concretas e uma estratégia para executá-las dentro do contexto da etíope. 47. A frase “dados são o novo petróleo” é amplamente atribuída ao matemático e cientista de dados britânico Clive Humby. Ele fez essa declaração em uma apresentação para a Associação de Anunciantes Nacionais (Association of National Advertisers) dos Estados Unidos em 2006. Desde então a frase viralizou, tendo sido usada em publicações, por CEOs e até mesmo por líderes mundiais. Tornou-se uma abreviação para a importância estratégica dos dados na era digital. A ideia central de Humby era que, como o petróleo bruto, os dados brutos não são valiosos por si só. Eles precisam ser refinados e processados para se tornarem úteis. Somente depois de serem “quebrados” e analisados, os dados podem criar valor real. Embora cativante, a analogia também recebeu críticas e pedidos de refinamento. As principais críticas incluem que, ao contrário do petróleo, os dados não são um recurso finito, eles estão sendo gerados constantemente e a sua quantidade cresce exponencialmente. Além disso, ao contrário do petróleo, os dados podem ser reutilizados várias vezes para diferentes propósitos, gerando novas percepções a cada vez, e seu valor não é uniforme, depende do contexto, dos dados específicos e de quem os está usando. TEXTO para DISCUSSÃO 40 3132 O documento não aborda suficientemente os desafios da qualidade, consistência e interoperabilidade dos dados entre diferentes fontes e sistemas. Fica claro que a estrutura de governança de dados do país ainda necessita de um desenvolvimento significativo, incluindo diretrizes concretas sobre propriedade dos dados, controle de acesso, acordos de partilha de dados e mecanismos de reparação. 4.3.7 Índia A estratégia indiana de IA em relação aos dados é guiada por uma visão de democratização, visando estabelecer um ecossistema de IA vibrante e inclusivo, abordando desafios críticos na disponibilidade e qualidade dos dados. No entanto, há o reconhecimento que o atual cenário de dados na Índia é fragmentado, caracterizado por silos desconectados e um mercado informal de dados sem transparência e padronização, o que dificulta significativamente a adoção da IA. Um elemento central da estratégia é a criação de um Mercado Nacional de IA (National AI Marketplace – Naim), uma plataforma multissetorial com três módulos: um mercado de dados descentralizado e baseado em blockchain para facilitar a descoberta e a troca de dados; um mercado de anotação de dados para lidar com a escassez de conjuntos de dados anotados por meio de crowdsourcing; e um mercado de modelos/soluções para conectar provedores de soluções de IA com usuários. Sustentada por princípios de proteção de dados, privacidade e considerações éticas, a estratégia se inspira em boas práticas globais, como a Lei de Proteção de Dados europeia (General Data Protection Regulation – GDPR) e os data trusts adotados no Reino Unido.48 O governo teria papel de facilitador do processo, por meio de incentivos e suporte de infraestrutura, da participação do setor privado. A estratégia de dados indiana é um empreendimento abrangente, ambicioso e notadamente voltado ao desenvolvimento. Os seus pontos fortes residem na sua abordagem holística, cobrindo todo o ciclo de vida dos dados, desde o acesso e a qualidade até o desenvolvimento do mercado, com foco em privacidade e ética. No entanto, a complexidade para implementá-la, a garantia de padrões de qualidade e anotação de dados, o equilíbrio entre inovação e regulamentação, a construção de confiança e 48. Data trusts são um conceito explorado pelo governo britânico, representando uma estrutura legal e de governança. Eles envolvem um administrador independente que gerencia dados compartilhados por provedores para uso por terceiros (por exemplo, para desenvolvimento de IA) sob regras estritas, com o objetivo de fomentar a confiança e possibilitar o acesso ético aos dados. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 47 3132 faculdades e departamentos de IA especializados nas universidades. Além disso, a estratégia enfatiza a importância de programas de pós-graduação práticos e orientados para aplicações em IA e ciência de dados, ao mesmo tempo que reconhece a necessidade de equipar os graduados de disciplinas não técnicas com literacia básica em IA. Além da educação formal, o plano do Egito enfatiza a importância do treinamento profissional e vocacional (Egypt, 2021, p. 11). Reconhecendo a proporção significativa de alunos em formação técnica e profissional, a estratégia visa integrar a IA nos currículos das escolas técnicas, concentrando-se na identificação de talentos, competências de automação e promoção da inovação. Para os profissionais existentes, particularmente de TI, são previstos programas de requalificação direcionados para permitir a especialização no desenvolvimento e aplicação de sistemas de IA. O documento também aborda a questão crítica da “fuga de cérebros”, propondo medidas proativas para reter talentos nacionais e atrair expertise expatriada (“diáspora egípcia”) através de contratações estratégicas, mesmo que de forma remota em tempo parcial, como consultores. 4.4.5 Emirados Árabes Unidos Dentro da sua ambiciosa estratégia para se tornarem uma nação líder em IA até 2031, os Emirados Árabes consideram o desenvolvimento de talentos como pilar fundamental. Reconhecendo-se numa posição única como centro multiétnico global com população diversa e rapidamente adaptável a tecnologias novas e emergentes, os Emirados pretendem alavancar essa vantagem para atrair os melhores talentos internacionais bem como cultivar sua força de trabalho doméstica. A estratégia dos Emirados Árabes para reter e atrair talentos em IA busca aproveitar estrategicamente o pool de profissionais existente no Oriente Médio e Norte da África, em razão de suas proximidades geográfica e cultural. Do ponto de vista educacional, prioriza os estudantes de STEM, além de focar em iniciativas de aprimoramento direcionadas aos servidores governamentais de forma a impulsionar a adoção e a expertise dentro do setor público. Além disso, reconhece o imperativo de abordar a potencial disfunção da força de trabalho por meio do apoio à transição de emprego. A ênfase da estratégia em treinamento prático, alinhamento com a indústria e uma abordagem em níveis para o desenvolvimento de habilidades sugere uma estrutura pragmática, voltada a aplicações, com o potencial de construir um ecossistema TEXTO para DISCUSSÃO 48 3132 robusto de talentos em IA aplicada nos Emirados Árabes, apoiando sua ambiciosa visão de se tornar um líder global em IA. No entanto trata-se, sobretudo, de um documento de intenções, uma análise mais aprofundada da implementação e do impacto dessas iniciativas será crucial para avaliar a eficácia das estratégias propostas. 4.4.6 Etiópia A Política Nacional de IA da Etiópia reconhece as capacidades incipientes de IA do país e a necessidade crítica de desenvolver o seu conjunto de talentos. Atualmente, a educação em IA é limitada, com um número modesto de graduados e qualidade variável dos programas. Um obstáculo significativo é a falta de habilidades básicas de leitura, escrita e matemática na população em geral, prejudicando a base necessária para a formação técnica avançada em IA. Reconhecendo que as iniciativas de ensino superior, por si só, terão um alcance limitado, dadas as atuais taxas de abandono escolar, a estratégia prioriza o fortalecimento da educação básica como um primeiro passo para a construção de uma cidadania digitalmente alfabetizada, capaz de interagir e beneficiar-se das tecnologias de IA. Para enfrentar estes desafios fundamentais, o plano da Etiópia propõe uma mudança de paradigma na educação básica, alavancando a IA para intervenções de aprendizagem personalizadas. Isto inclui equipar os professores com tablets para digitalizar e analisar o trabalho dos alunos, criar repositórios digitais nacionais e desenvolver recursos de aprendizagem multimodais acessíveis mesmo com mínima orientação de professores ou pais. Há ênfase na necessidade de expansão do acesso digital por meio do estabelecimento de centros públicos de computação, como forma de atender às necessidades de conexão das comunidades carentes. No nível do ensino superior, a estratégia propõe a incorporação de currículos de ciência de dados e IA em todas as universidades que oferecem programas de ciência da computação. Em última análise, a estratégia aponta que é necessário superar os hiatos já existentes em relação à digitalização do país, como a exclusão digital. No entanto, não é possível conduzir um processo gradual, para alcançar um patamar mínimo para adoção de soluções de IA, seria necessário dar saltos, ou seja, ter iniciativas de construção de alguma expertise para a adoção de IA e concomitantemente ao processo de ampliação do acesso às tecnologias de informação e comunicação. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 49 3132 4.4.7 Índia A documento indiano identifica uma notória carência de expertise em IA no país, refletida nos limitados resultados de sua pesquisa sobre IA, tanto em quantidade quanto em qualidade, fator que posicionaria a Índia em um “distante 5o lugar globalmente” (India, 2018, p. 48, tradução nossa). As análises apontam que, apesar do grande volume de graduados em STEM, uma parcela significativa direciona-se para o desenvolvimento de TI convencional. Além disso, a significativa fuga de cérebros de pesquisadores para o exterior exacerba a escassez de talentos especializados em IA, criando um desalinhamento entre a força de trabalho disponível no país e as demandas da economia orientada pela IA. A estratégia indiana se baseia, a exemplo de outros países, na requalificação da força de trabalho existente. Perante a necessidade de absorver uma “grande quantidade de recursos humanos” (India, 2018, p. 67, tradução nossa) são sugeridas medidas políticas e econômicas, como isenções fiscais e inclusão em programas de responsabilidade social corporativa, além da busca por mecanismos descentralizados de ensino em colaboração com o setor privado e instituições de ensino para fornecer certificação. No âmbito do desenvolvimento de talentos futuros, a estratégia enfatiza a necessidade de realinhar o setor educacional pré-universitário para priorizar a “educação baseada em habilidades em disciplinas relevantes para a IA” (India, 2018, p. 69, tradução nossa). Para o ensino universitário preconiza-se o aumento da colaboração entre indústria e academia e o uso de cursos online (Massive Open Online Course – Moocs)51 com atribuição de créditos para suprir a escassez de docentes. De forma resumida, a estratégia busca uma abordagem pragmática para a mobilização de recursos e a disseminação de habilidades em IA, focada em parcerias público-privadas e mecanismos de treinamento descentralizados, em diferentes níveis, indo desde a anotação de dados até pesquisa de alto nível. Embora o apoio financeiro seja mencionado, o documento carece de detalhes granulares sobre os mecanismos de financiamento, o que pode dificultar a alocação de recursos e o compromisso sustentado. 51. Mooc é um curso online aberto, projetado para permitir a participação ilimitada e o acesso em massa, frequentemente gratuito, via internet. Esses cursos oferecem materiais tradicionais, como palestras filmadas, leituras e conjuntos de problemas, além de recursos interativos, como fóruns de discussão e feedback imediato em quizzes e tarefas. TEXTO para DISCUSSÃO 50 3132 4.4.8 Indonésia O documento indonésio também coloca o desenvolvimento de talentos locais no centro, buscando aproveitar o bônus demográfico do país e o crescente interesse nas áreas STEM. No entanto, há o reconhecimento de lacunas na educação formal em todos os níveis, até mesmo uma escassez de recursos universitários, como corpo docente qualificado, infraestrutura adequada, além da evasão de talentos para o exterior, entre outros aspectos. Para superar essas dificuldades, a estratégia indonésia delineia seis objetivos específicos para o desenvolvimento de talentos: busca formar profissionais com habilidades em IA padronizada para atender às demandas da indústria nacional (objetivo 1), talentos de excelência com competências para atuar em níveis nacional e internacional (objetivo 2), e empreendedores capazes de criar oportunidades de emprego no setor de IA (objetivo 3). Um objetivo pouco usual para um documento de estratégia nacional de IA é a formação de talentos com “caráter nobre” (objetivo 4), que combina ética com “pensamento nacionalista”, buscando uma cidadania produtiva e engajada. Embora este objetivo declarado não seja inerentemente negativo e contenha aspirações potencialmente positivas, a sua implementação e as definições específicas de “caráter nobre” e “pensamento nacionalista” exigem um acompanhamento atento para garantir que seja promovido um progresso nacional genuíno sem infringir as liberdades individuais universais ou fomentar uma sociedade excessivamente homogênea e controlada pelo Estado. Por fim, a estratégia visa estabelecer um ecossistema de aprendizagem colaborativo (objetivo 5) e um sistema de inovação que incentive o crescimento da indústria de IA, através da cooperação entre governo, academia, indústria e comunidade (objetivo 6). Ao mesmo tempo que as ações previstas indicam a realização de um trabalho substancial de mapeamento das necessidades do país, elas também apontam para o fato de que quase tudo ainda precisa ser feito, o que requer investimento substancial e esforço contínuo. O sucesso dependerá da execução consistente da estratégia, da adaptação proativa às rápidas mudanças tecnológicas e da capacidade de criar um ambiente atrativo para reter talentos. 4.4.9 Irã O Plano Nacional de IA da República Islâmica do Irã reconhece a necessidade de “treinar e nutrir recursos humanos especializados, qualificados e comprometidos para posicionar o Irã entre as dez nações líderes em IA” (Iran, 2024, p. 4, tradução nossa) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 51 3132 até 2030. Este compromisso está apoiado por metas e estratégias que abrangem educação, treinamento e pesquisa. Um aspecto distintivo é a preocupação, que permeia o texto, de que todo o desenvolvimento tecnológico tenha como base os valores éticos islâmicos, e que possa contribuir para o debate e desenvolvimento global sobre IA sob uma perspectiva iraniana. O plano enfatiza uma expansão significativa da educação formal em IA no nível superior, apontando como indicador-chave o crescimento anual de 12% e 18%, para mestrado e doutorado, respectivamente, relacionado à IA. Isso significaria: 3.500 graduados de mestrado e 400 de doutorado anualmente até 2028 (1407 no calendário iraniano). Esta expansão é acompanhada por planos para melhorias qualitativas desde o ensino médio até o superior, através da criação de conteúdo educacional relevante e da reforma dos sistemas educacionais, com a perspectiva de “fortalecer as vantagens humanas sobre a IA e transformar os desafios da IA em oportunidades para a humanidade” (Iran, 2024, p. 6, tradução nossa). Além da educação formal, o plano reconhece a urgência de capacitar a força de trabalho existente, com a meta de que 50 mil participantes por ano participem de programas de treinamento de curta duração relacionados à IA. A requalificação de 50% da força de trabalho também está prevista. Há ênfase em programas de formação profissional adaptados às demandas do mercado, ou seja, uma abordagem pragmática para garantir que o desenvolvimento de talentos em IA esteja alinhado com as necessidades da indústria. Finalmente, o plano destaca a importância de aumentar a conscientização pública sobre IA, visando criar um ambiente social favorável à sua adoção e mitigar potenciais receios. 4.4.10 Rússia A estratégia russa para o desenvolvimento de talentos em IA enfatiza as boas bases educacionais que o país já possui, com “alto nível educacional nas áreas de física e matemática, forte ensino de ciências naturais e a existência de expertise nas áreas de modelagem e programação” (Russia, 2019, p. 6, tradução nossa). A estratégia delineada abrange um conjunto de iniciativas com foco em educação, treinamento e aquisição de talentos. No âmbito educacional, a estratégia enfatiza a incorporação de módulos de IA em todos os níveis de ensino, desde o básico ao superior, complementados por programas de treinamento avançado e requalificação profissional contínua. A colaboração entre a indústria e a academia é incentivada para aproximar a teoria da prática, e o desenvolvimento de habilidades em STEM é priorizado através da melhoria da qualidade do ensino e do aumento de competições e olimpíadas para jovens talentos. TEXTO para DISCUSSÃO 52 3132 No âmbito do desenvolvimento profissional contínuo e da competição global por talentos em IA, adotam-se incentivos financeiros para empregadores investirem na expertise de seus funcionários em IA. Além disso, a Rússia busca ativamente atrair talentos internacionais, incluindo especialistas russos que vivem no exterior e profissionais estrangeiros de nível mundial, oferecendo “um nível salarial competitivo” e garantindo “a simplicidade e conveniência do cumprimento, por parte de especialistas estrangeiros, dos requisitos das leis trabalhistas e de imigração russas” (Russia, 2019, p. 15, tradução nossa), além da possibilidade do teletrabalho. A estratégia estabelece metas ambiciosas, como a implementação de programas de educação de nível mundial em IA até 2030 e aumento significativo no número de especialistas até 2024, demonstrando compromisso com o desenvolvimento de talentos para impulsionar suas ambições no campo da IA. 4.4.11 Mão de obra: discussão No que concerne à educação, todos os países pretendem reformar os seus sistemas educacionais, desde o ensino básico ao superior, para integrar competências essenciais em IA, por meio da atualização de currículos, introdução do pensamento computacional e programação, enfatizando a importância de uma base sólida em STEM. Também é consenso a expansão de programas de graduação especializados. Paralelamente, investem em formação profissional e requalificação para preparar a força de trabalho existente para as transformações do mercado laboral impulsionadas pela IA, por meio de formações de curta duração, parcerias com a indústria e iniciativas de aprendizagem ao longo da vida. Interessante observar que, em relação ao tópico mão de obra, o sinal se inverte quando consideramos infraestrutura e dados. Se nesses dois itens um ponto relevante é limitar a influência e o domínio do mercado internacional, mais precisamente, as big techs, quando se analisa mão de obra é necessário flexibilizar as fronteiras e os processos de migração de forma a atrair acadêmicos e especialistas formados ou trabalhando nos outros países. A mão de obra formada nos mais diferentes países, em um processo usualmente denominado de fuga de cérebros, acaba por migrar e trabalhar em países mais desenvolvidos. Esse fluxo corre a favor dos países que oferecem melhores condições de emprego e de bem-estar social, como segurança, escolas e saúde pública melhores do que aquelas presentes nos países de origem. Assim, não vale apenas formar talentos, é necessário propiciar um ambiente capaz de retê-los no território. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 53 3132 O processo de formação de um especialista em qualquer área, demanda longo período educacional e de capacitação. Como apontado no início deste texto, a IA não é recente, mas teve uma evolução acelerada nos últimos anos, assim o descompasso entre novas demandas por desenvolvimento e a necessidade de profissionais para desenvolvê-las se fez presente em todo o mundo. Dessa forma, isso transformou-se em um problema para todos os países, à medida que ambicionam o desenvolvimento e usos dessas soluções tecnológicas. Portanto, a soberania se reconfigura. Para garantir a soberania tecnológica de um país é necessário contar com recursos formados alhures, em qualquer outro país. Sendo que como as melhores condições financeiras e de recursos estão nos países desenvolvidos, há uma tendência óbvia de que os melhores quadros se concentrem nas nações já prósperas. Trata-se de mais uma camada complexa para se alcançar a soberania digital ou a produção autônoma de tecnologia dentro de países emergentes. 4.5 P&D 4.5.1 África do Sul O documento sul-africano faz uma breve referência sobre a importância da pesquisa e do desenvolvimento para se alcançar novos patamares de desenvolvimento da IA. Como caminho para esse processo estaria o estabelecimento de parcerias entre academia e indústria e o setor público, caminho que passa pela construção de centros de pesquisas dedicados às pesquisas de IA, incentivos financeiros para as pesquisas em IA, bem como para as startups do campo. No entanto, como dito anteriormente, é um documento genérico, que não especifica como isso será feito e com que montante de investimentos contará. 4.5.2 Brasil O Brasil possui diversas iniciativas voltadas para a P&D. O documento cita o programa IA 2 MCTI, financiado por órgão governamentais, 52 com o objetivo de apoiar o desenvolvimento de projetos e modelos de negócios baseados em soluções de IA. O documento 52. O IA 2 MCTI conta com o financiamento e gestão de órgãos governamentais, como o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e a execução pela Softex. Mais informações estão disponíveis em: https://softex.br/iniciativas/ia2-mcti/. TEXTO para DISCUSSÃO 54 3132 brasileiro informa que o objetivo é apoiar iniciativas orçadas em até R$ 500 mil cada (aproximadamente US$ 85 mil). A Estratégia Brasileira para a Transformação Digital (Brasil, 2022), apesar de não estar no rol de documentos analisados, traz algumas propostas mais objetivas para as iniciativas de P&D como a criação de oito centros de pesquisas aplicadas em IA, com o apoio de órgãos governamentais e do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br). A proposta é que seis desses centros foquem em soluções para áreas prioritárias – saúde, indústria, cidades, agronegócio – e que outros dois se dediquem à investigação em temas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, segurança e ética, visão computacional e reconhecimento de imagens, redes neurais, sistemas autônomos e robótica. No documento da Estratégia Brasileira para IA as outras propostas são genéricas, no sentido, por exemplo, de se estabelecer “um ambiente de políticas públicas que apoie uma transição ágil da fase de P&D para a fase de desenvolvimento e operação de sistemas de IA” (Brasil, 2021, p. 37). Sendo que não há indicação mais clara de quais os mecanismos e instrumentos serão usados para que isso seja alcançado. 4.5.3 China A centralidade governamental no processo de desenvolvimento tecnológico fica clara na condução das iniciativas de P&D. O texto advoga as vantagens do sistema socialista centralizado para promover esforços articulados: explorar plenamente as vantagens do sistema socialista para concentrar forças na realização de grandes empreendimentos, promover o planejamento e a estruturação de projetos, bases e um pool de talentos, vincular organicamente os grandes projetos já implementados e as novas missões, atender às necessidades urgentes atuais e às etapas de desenvolvimento de longo prazo, desenvolver capacidade de inovação e criar uma força colaborativa para reformas institucionais e o ambiente de políticas (China, 2017, p. 5, tradução nossa).53 53. “Fully give play to the advantages of the socialist system to concentrate forces to do major undertakings, promote the planning and layout of projects, bases, and a talent pool, organically link already-deployed major projects and new missions, continue current urgent needs and long-term development echelons, construct innovation capacity, create a collaborative force for institutional reforms and the policy environment.” TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 55 3132 No entanto, há reconhecimento da importância dos mecanismos de mercado para “mobilizar departamentos, forças locais, empresariais e sociais” (China, 2017, p. 23, tradução nossa). 54 O documento chinês apresenta uma visão ampla sobre os desafios para a P&D. Conforme o texto, é necessário “ter os algoritmos como núcleo; dados e o hardware como base; e o aprimoramento das capacidades de percepção e reconhecimento, computação de conhecimento, raciocínio cognitivo, execução de movimentos e interface homem-máquina como ênfase” (China, 2017, p. 10, tradução nossa). Além de reafirmar que os padrões abertos são necessários para assegurar a continuidade e a melhoria dos processos de P&D. Pretende-se aprofundar os avanços tecnológicos até aqui alcançados, bem como liderar um novo ciclo de desenvolvimento disruptivo em IA, com o projeto “1 + N” IA,55 que inclui, por exemplo, o Hegaoji Megaproject, que busca o desenvolvimento de novos chips de alto desempenho (high-end general-purpose chips), entre outras iniciativas. 4.5.4 Egito P&D é questão citada no texto, mas pouco detalhada. Limita-se a informar que os investimentos de P&D devem ser feitos em parceria público-privada e com o foco em “criar uma geração de jovens egípcios capazes de desenvolver aplicações em IA” (Egypt, 2021, p. 4, tradução nossa).56 4.5.5 Emirados Árabes Unidos O documento dos Emirados analisa que ainda não possui uma tradição acadêmica forte, mas, por sua centralidade até geográfica, pode atrair talentos para a construção de capacidades. Ao mesmo tempo, há a preocupação de apontar propostas com alguma concretude. Por exemplo, é apontada a criação de uma rede de especialistas, pesquisadores da academia, peritos do setor privado (AI Network), sendo que caberá a esse grupo estabelecer os projetos prioritários. É informado também que haverá 54. “Adhere to focus on doing things, focusing on the principle of breakthrough. Give full play to the role of market mechanisms to mobilize departments, local, business and social forces to promote the implementation of all aspects.” 55. A nomenclatura “1 + N” indica uma nova geração de megaprojetos científicos e tecnológicos de IA (desenvolvimento disruptivo), juntamente com o planejamento e a implantação de múltiplos projetos de pesquisa e desenvolvimento de IA (incrementais ou disruptivos). 56. “This is in addition to encouraging investment in research and development (R&D) in such technologies, raising awareness of its significance, and developing human capital to create a generation of young Egyptians capable of developing AI applications, in line with the national needs and the country’s priorities.” TEXTO para DISCUSSÃO 56 3132 financiamento do Fundo de Inovação Mohammed bin Rashid de 2 milhões de dirhams (algo em torno de meio milhão de dólares americanos). 4.5.6 Etiópia As recomendações etíopes são genéricas e mais focadas no processo educacional, na inclusão da temas relacionados à IA nos currículos universitários, abordando pouco para programas de pesquisa financiados seja pelo poder público ou privado. Uma das possibilidades levantadas seria instalação de laboratórios nas universidades com o objetivo de desenvolver uma área estratégica relevante para a região em que estão inseridas. Sendo que não há fonte de financiamento definida, cabendo aos “diretores das faculdades a responsabilidade de que o laboratório disponha de pessoal de pesquisa adequado” (Ethiopia, 2020, p. 18, tradução nossa)57 devendo buscar apoio financeiro junto às organizações não governamentais ou privadas. 4.5.7 Índia A Índia reconhece que ainda não alcançou as condições necessárias para desenvolver tecnologias de ponta, como o caso da IA. A sua estratégia de P&D envolve estruturas estatais, mas tem forte ênfase no setor privado. É o país que traz maior detalhamento sobre as estruturas necessárias para as iniciativas de P&D. Duas propostas são centrais para a consolidação das iniciativas de pesquisa: os centros de investigação de excelência (Centre of Research Excellence – Core), que visam expandir as fronteiras tecnológicas e possibilitar a busca de novos conhecimentos; e os centros internacionais transformacionais da inteligência artificial (International Center of Transformational Artificial Intelligence – ICTAI), cujo foco seria o desenvolvimento de aplicações, com previsão da colaboração e financiamento do setor privado. Sinaliza-se que a Índia apesar de ter um número total expressivo de profissionais de TI, quando relacionado ao tamanho da população ele ainda se mostra deficitário. Além disso, para o adequado funcionamento dos Cores seriam necessários profissionais com elevada expertise no desenvolvimento da IA. A saída apresentada pelo documento seria tentar atrair “professores internacionais de alto nível, especialmente da diáspora indiana” 57. “The faculty leaders are responsible for ensuring that the lab is appropriately staffed with researchers, and that the problems being worked on are of local relevance through partnerships with local companies and government departments, NGO’s, and other stakeholders.” TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 63 3132 GERD da Etiópia, podem reduzir custos, melhorar a utilização de recursos e endereçar as lacunas de infraestrutura computacional, especialmente em países em desenvolvimento. Por fim, um foco em projetos conjuntos de P&D e aplicações de IA para o bem social, direcionados a desafios compartilhados como redução da pobreza, melhoria da saúde, agricultura sustentável e mitigação de mudanças climáticas, pode gerar benefícios tangíveis para os cidadãos dos BRICS, aproveitar a diversidade de expertise do bloco e demonstrar o impacto positivo da colaboração internacional em IA. A elaboração de um regime internacional para a governança de IA robusta e resiliente ao futuro é um desafio extraordinário devido à velocidade sem precedentes da evolução tecnológica, tornando rapidamente obsoletas as regulamentações prescritivas baseadas em capacidades específicas. Diante desse cenário, os formuladores de políticas devem voltar-se a estruturas permanentes e flexíveis que possibilitem a avaliação contínua de riscos, o monitoramento e a melhoria progressiva. Dado os riscos globais presentes, isso exige colaboração internacional, acesso a especialistas e um compromisso contínuo com a adaptação das políticas em sintonia com o avanço tecnológico. Mais uma vez, há um risco de perda de soberania de países periféricos, uma vez que decisões internacionais em governança de IA contrárias aos seus interesses nacionais podem lhes serem impostas por atores globais dominantes. Daí a importância de criar mecanismos internacionais democráticos de governança de IA. Nesse contexto, o BRICS pode ser um fórum importante onde os interesses das economias emergentes do Sul global em relação à IA é debatido e deliberado. Do ponto de vista da análise realizada, é esperado que os documentos gerados dentro dos países, enquanto planos para avançar e adotar soluções de IA, acabem por influenciar os acordos internacionais entre eles. Entretanto, foge ao escopo desse documento analisar em que medida as possibilidades de cooperação aqui levantadas, que simplesmente emergem a partir da análise dos documentos nacionais isolados, já estão em andamento dentro dos mecanismos de cooperação internacional do bloco. Esse deve ser um dos aspectos que deve pautar estudos futuros e o aprofundamento das análises. De forma preliminar e a título de exemplo, ao se observar o da Declaração da Presidência da Reunião de Ministros das Relações Exteriores dos Países-Membros do BRICS, divulgada em 29 de abril de 2025 pelo Ministério das Relações Exteriores (Brasil, 2025), observa-se que questões como a cooperação para o desenvolvimento de IA, com a adoção de códigos abertos, cooperação científica e tecnológica, capacitação, proteção de dados e respeito à soberania são apontadas como fatores-chave para a implementação de IA. 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Dessa forma, o conjunto de documentos utilizado apresenta características híbridas, no sentido de que alguns são oficiais em inglês, outros foram traduzidos das línguas originárias (por especialistas ou de forma automática) e, em um único caso (Etiópia), trata-se de uma versão localizada em um site não oficial que aborda o tema. O quadro A.1 descreve a situação de cada documento utilizado. QUADRO A.1 Documentos analisados e informações básicas País Documento Editor Referência Língua Número de páginas África do Sul South Africa National Artificial Intelligence Policy Framework Department of Communications & Digital Technologies South Africa (2024) Inglês 24 Brasil Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações Brasil (2021) Português 57 China A Next Generation Artificial Intelligence Development Plan China State Council/CCP Central Committee China (2017) Tradução para o inglês 28 Egito Egypt National Artificial Intelligence Strategy The National Council for Artificial Intelligence Egypt (2021) Inglês 39 Emirados Árabes Unidos UAE National Strategy for Artificial Intelligence 2031 Minister of State for Artificial Intelligence United Arab Emirates (2018) Inglês 25 Etiópia A National AI Policy: Ethiopia AI For Good Foundation Ethiopia (2020) Inglês (draft)149 (Continua) TEXTO para DISCUSSÃO 70 3132 (Continuação) País Documento Editor Referência Língua Número de páginas Índia National Strategy for Artificial Intelligence NITI Aayog India (2018) Inglês 114 Indonésia Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045 National Secretariat of Indonesian Artificial Intelligence Indonesia (2020) Tradução para o inglês 205 Irã National AI Plan of the Islamic Republic of Iran Supreme Council for Cultural Revolution Iran (2024) Inglês 10 Rússia Decree of the President of the Russian Federation on the Development of Artificial Intelligence in the Russian Federation Decreto Presidencial Russia (2019) Tradução para o inglês 18 Elaboração dos autores. Nota: 1 O caso de menor formalidade é o documento da Etiópia, visto que foi identificado em um site comercial e está sinalizado como documento ainda em construção, datado de 2020, embora notícias na internet informem que a estratégia foi formalmente aprovada apenas em 2024. Em que pese os esforços dos autores em contactar fontes oficiais, não foi possível obter a versão final do documento. Alguns países, possivelmente, pelo interesse que despertam, tiveram documentos traduzidos por especialistas e disponibilizados em inglês, casos da China e Rússia. Foram utilizadas essas traduções, mesmo aquelas feitas por fontes não oficiais.61 Em relação à Indonésia, não foi encontrada tradução para o inglês, dessa forma, recorreu-se à tradução automática do indonésio para o inglês via Microsoft Word Translator.62 Conforme pode-se observar no quadro A.1, há países que editaram normas com elevado grau de formalidade, em formato de decretos ou assemelhados. Outros se apresentam apenas como publicações governamentais e/ou publicações feitas pelo governo com o suporte de organizações não governamentais. Verifica-se, ainda, que a China foi o primeiro país a lançar a sua estratégia para IA, ainda em 2017. Os demais países seguiram a cronologia apresentada na figura A.1. 61. À exceção do Brasil, que o documento norteador identificado foi analisado em português. 62. Serviço de tradução da Microsoft, baseado em modelos de linguagem de grande porte (large language models – LLMs) hospedados em nuvem, com suporte a múltiplas linguagens. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 71 3132 FIGURA A.1 Linha do tempo do lançamento das estratégias de IA de países selecionados Emirados Árabes Unidos UAE National Strategy for Artificial Intelligence 2031 Índia National Strategy for Artificial Intelligence (AI For All) 2018 Indonésia Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045 2020 África do Sul South Africa National Artificial Intelligence Policy Framework 2024 2017 China A Next Generation Artificial Intelligence Development Plan 2019 Rússia Decree of the President of the Russian Federation on the Development of Artificial Intelligence in the Russian Federation 2021 Brasil Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) Egito Egypt National Artificial Intelligence Strategy Etiópia1 A National AI Policy: Ethiopia Irã National AI Plan of the Islamic Republic of Iran Elaboração dos autores. Nota: 1 Embora o documento da Etiópia analisado seja datado de 2020, a política em questão foi aprovada apenas em 2024, razão pela qual sua representação na figura está alocada no referido ano. Para a análise textual foi utilizado o software Atlas.ti. A codificação desse processo de análise textual é tema controverso, em vista da subjetividade do processo de ler o texto e reduzi-lo a uma classificação (código, no linguajar do software). Conforme destacam Campbell et al. (2013), pode-se ter dificuldade na reprodução dos resultados, ou seja, qualquer pesquisador deveria obter codificação semelhantes aos identificados pelos autores. Para mitigar esse problema, foram feitas codificações separadas pelos dois autores e depois comparadas de forma a se buscar consenso no processo de codificação. Os códigos foram preestabelecidos a partir dos eixos estruturantes identificados conforme análise literária previa, ou seja, considerando os seguintes aspectos básicos forma: infraestrutura computacional, dados, mão de obra especializada, pesquisa e desenvolvimento (P&D). Outro conjunto de códigos está relacionado com os problemas de políticas públicas que se pretendem resolver com o uso da IA, aquilo que chamamos de aplicação da IA. Os principais campos identificados foram: saúde, agricultura e outros serviços públicos em geral. Por último, se somaram aos códigos predeterminados um TEXTO para DISCUSSÃO 72 3132 outro conjunto que buscava analisar a abrangência territorial que ambicionavam os países em seus planos de desenvolvimento de IA, visto que o BRICS é um bloco que visa à cooperação. No quadro A.2 estão relacionados os códigos e uma breve definição de cada um deles. QUADRO A.2 Códigos utilizados e sua descrição Grupo Código Descrição Informações do documento info_editor Editado por info_ano Ano de edição info_país_cidade País/cidade Informações gerais ger_obj_geral Objetivo geral ger_obj_específico Objetivos específicos ger_estrategia_pub/priv Estratégia: público/privado ger_estrut_formal Estrutura formal (de gestão do processo) ger_quest_clima Questão climática Infraestrutura computacional infra_chips Chips infra_capaci_exist Capacidade existente infra_capaci_desej Capacidade desejada infra_estrategia_compu Estratégia Dados dados_proteção Proteção/privacidade/dados sensíveis dados_reuso Interoperabilidade/reuso dados_estrategia Estratégia Mão de obra/pessoal pessoal_pub Setor público pessoal_priv Setor privado/empresas pessoal_capaci Capacidades a serem perseguidas pessoal_requali Requalificação pessoal_estrategia Estratégia pessoal_valor Valores a serem investidos pessoal_anali_int Análise internacional (Continua) Acesse nossas publicações Acompanhe nossas redes sociais Composto em roboto regular 10/12 (texto) Roboto regular, bold, black 12/14 (títulos) Roboto regular 10 (gráficos e tabelas) Rio de Janeiro-RJ Missão do Ipea Aprimorar as políticas públicas essenciais ao desenvolvimento brasileiro por meio da produção e disseminação de conhecimentos e da assessoria ao Estado nas suas decisões estratégicas. Missão do Ipea Qualificar a tomada de decisão do Estado e o debate público.