Judiciário e Sociedade

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Inteligência artificial e sociologia: preliminares para uma agenda de análise

Utilização de mecanismos não-humanos poderá despertar novos comportamentos e novos modos de organização social

Filme "Eu, Robô" – Crédito: Divulgação

O tema da inteligência artificial tem entrado com parcimônia na agenda de pesquisa das ciências sociais[1]. É possível indicar que os campos de teoria social[2] e de sociologia da ciência e da tecnologia[3] são os primeiros a contar com pesquisas nessa temática.

Dados compilados a partir do Diretório de Grupos de Pesquisas do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) demonstra que, obviamente, as áreas científicas que mais possuem grupos registrados se referem à tecnologia da informação (ciência da computação) e engenharias. São 268 (duzentos e sessenta e oito) grupos de pesquisa nessas áreas, de um total de 366 (trezentos e sessenta e seis) grupos registrados.

Todavia, é curioso identificar que há pouco menos de um terço de grupos de pesquisa relacionados às outras áreas, ou seja, 98 grupos. Desses, é mais curioso, ainda, identificar que existem 61 (sessenta e um) grupos de pesquisa registrados com essa temática nas áreas científicas das humanidades (básicas ou aplicadas). A área de direito possui 20 (vinte) grupos de pesquisa, enquanto que a área de sociologia possui a temática inserida em 2 (dois) grupos, ao passo em que somente 1 (um) grupo tem tal temática na área de ciência política.

É claro que a área de direito é bem maior – em termos de programas de pós-graduação credenciados pela CAPES (Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) – do que as áreas de sociologia e de ciência política. Não obstante, o que interessa aqui é indicar que o tema da inteligência artificial deve despertar – nos próximos anos – mais interesse dos cientistas sociais. E, ainda, para quem estuda o tema pela perspectiva jurídica, é importante ter em conta a interface com as demais ciências sociais.

Antes de tratar da questão da inteligência artificial pelo prisma sociológico, cabe indicar como essa discussão tem entrado na agenda de políticas públicas e de regulação[4]. O exemplo mais evidente é dado pela União Europeia.

Todavia, vários países do mundo têm construído estratégias ou planos nacionais para o desenvolvimento e regulação da inteligência artificial.

Em um evento no passado, sobre criptografia, eu indiquei que o fomento – estatal ou privado – é uma ferramenta regulatória[5][6]; no Brasil, infelizmente, o arsenal de estudos jurídicos sobre regulação não trata desses mecanismos com a devida atenção. Passemos, rapidamente, ao cenário da União Europeia.

A União Europeia evoluiu historicamente no seu processo de integração e firmou um padrão de formulação de políticas públicas de coordenação com o fito de concretizar a lógica não só de um mercado único europeu; mas, também, de liberdades de circulação. Somente a retirada de barreiras nacionais contra a circulação interna de pessoas e de mercadorias não era suficiente para permitir o adensamento da integração.

De outro lado, também é possível identificar que as políticas públicas de integração não são somente medidas de cunho cultural, tal como ajudar a despertar um sentimento de pertencimento europeu nos cidadãos.

Não obstante, as políticas públicas de integração da União Europeia cumpriram bem esse último papel ao longo dos anos. O exemplo mais conhecido é o Processo de Bolonha[7], o qual – em conjunto com o Programa Erasmus+[8] – induziu a integração de padrões para o reconhecimento mútuo de títulos e de conteúdos curriculares.

O Processo de Bolonha é tão relevante, que se espraiou para países externos à União Europeia. São 48 (quarenta e oito) países signatários, atualmente, enquanto que a União Europeia conta com 27 (vinte e sete) Estados-membros, depois da saída do Reino Unido da Grã-Bretanha e Irlanda do Norte.

As políticas públicas de integração, da União Europeia, têm se mostrado amplas e passam por um processo razoavelmente longo de amadurecimento e de estudos internos. A vantagem desse caminhar mais longo é que ele diminui a chance de surpresas regulatórias, em princípio.

Assim, como o arco de potenciais afetados por tais políticas tende a ser grande, um processo longo de debates e de estudos permite uma maior interação com os seus destinatários, para evitar eventuais prejuízos. Apesar disso, é claro que imprevistos tendem a ocorrer e não é possível antecipar todos os potenciais positivos e negativos de cada política.

Um outro problema é que, ao passo em que as políticas lentas tendem a induzir uma colaboração dos destinatários, seu detalhamento pode permitir oportunidades aos regulados para articular medidas de contorno às características das políticas que lhes sejam desfavoráveis.

Dito de outro modo, é possível que um regulado possa buscar alternativas para não cumprir determinadas exigências regulatórias. Essa característica tem sido especialmente complicada no que se refere à regulação das novas tecnologias da informação e da comunicação. Todo o marco regulatório do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) e de coordenação das autoridades de proteção de dados da União Europeia irá requer um grande esforço institucional para poder equilibrar a necessidade de planejamento e clareza com a adequação paulatina das práticas à realidade.

A Estratégia da União Europeia para Inteligência Artificial é um bom exemplo de política pública ampla, tendo sido definida como uma prioridade pela atual Comissão Europeia[9]. Por certo, o estudo da temática da inteligência artificial – pelo prisma das políticas públicas e dos estudos sociais sobre ciência e tecnologia – irá atrair a atenção de vários pesquisadores.

Contudo, o objetivo do presente texto é demonstrar que há uma temática sociológica a ser estudada e que se relaciona com a aplicação da inteligência artificial em processos de compreensão sobre a vida social e os comportamentos das pessoas.

O uso cada vez maior de sistemas computacionais para análise de dados – e de decisões derivadas – será sentido não somente no campo das técnicas de pesquisa quantitativa. Ao contrário, presenciaremos o aparecimento de um novo conjunto de objetos, de sujeitos e de problemas sociais para investigação.

Ao passo em que o comportamento humano começar a se utilizar fortemente de elementos gerados por meio de sistemas não-humanos, baseados em aprendizagem de máquina, a replicação dos processos poderá despertar novos comportamentos e, também, novos modos de organização social, imprevisíveis para os dias de hoje. Atualmente, por exemplo, já é possível ouvir música criada por meio de programas de computador[10].

Assim, a noção de que o processo criativo – “criações do espírito” é um termo corrente na tradição da doutrina do direito de autor – é uma característica essencialmente humana pode ser colocada em dúvida, ao menos em termos teóricos.

O texto de Dominique Boullier, constante da coletânea mencionada no início desse texto, traz uma ponderação interessante sobre uma terceira geração das ciências sociais, baseada no funcionamento de redes sociais como ciberespaço de comportamento. É claro que o foco amplo do texto do referido autor está direcionado ao tema do acesso aos dados que indicarão as crenças, opiniões e comportamentos. Dessa forma, ele menciona a passagem da enquete de opinião para a avaliação de réplicas (interações digitais, seria melhor), analisadas por sistemas de Big Data.

Porém, cabe atualizar o texto do autor, o qual indicou a importância de autores como Michel Callon, Bruno Latour e John Law, porém sem mencionar um elemento que já faz parte dos estudos sociais sobre a ciência e tecnologia – e da teoria do ator-rede. Eles são os atores não humanos, muito importantes no contexto das cadeias de explicação de fenômenos[11].

Os atores não humanos, bem descritos por Bruno Latour em “ciência em ação”[12], são dispositivos cruciais para entender o funcionamento social da produção científica e tecnológica. Assim, um produto tecnológico – tal como um novo computador ou como outro instrumento científico – será crucial para que um grupo de pesquisadores possa prevalecer em suas conclusões em detrimento de um grupo.

É claro que a noção de “ator social não humano” induz a percepção de uma contradição em si mesma, especialmente se estamos a tratar de objetos inanimados. Porém, a questão ganha uma nova percepção quando se imagina o papel dos robôs – programas de computador – e do seu funcionamento nas redes sociais e na produção de “criações do espírito”.

A interpretação social precisará estar atenta para esses novos objetos de pesquisa e isso não se resumirá ao campo dos estudos sociais sobre ciência e tecnologia, nem ao campo da sociologia da ciência. Tais mudanças tenderão a perpassar todo o campo das ciências humanas, inclusive o direito.

 

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[1] Uma referência interessante está no dossiê organizado por Dana Diminescu e Michel Wieviorka, na revista Socio, editada pela Maison des sciences de l’homme, de Paris (DIMINIESCU, Dana; WIEVIORKA, Michel. Le défi numérique purs les sciences sociales, Socio, n. 4, p. 9-18, 2015. Disponível: https://journals.openedition.org/socio/791).

[2] Vale mencionar um artigo de revisão: BAINBRIDGE, William S.; BRENT, Edward E.; CARLEY, Kathleen M.; HEISE, David R.; MACY, Michael W.; MARKOVSKY, Barry; SKVORETZ, John. Artificial social intelligence. Annual review of sociology, v. 20, n. 1, p. 407-436, 1994; CARLEY, Kathleen M. Artificial intelligence within sociology. Sociological methods & research, v. 25, n. 1, p. 3-30, 1996.

[3] COLLINS, Harry M. Science studies and machine intelligence. In: JANASOFF, Sheila (ed.); MARKLE, Gerald E. (ed.); PETERSEN, James C. (ed.); PINCH, Trevor (ed.). Handbook of science and technology studies. Londres: Sage Pub, 1995, p. 286-301.

[4] Vale conferir esse levantamento: LAWGORITHM. Estratégias nacionais de inteligência artificial. São Paulo, 12 set. 2019. Disponível: https://lawgorithm.com.br/estrategias-ia. Esses levantamentos se desatualizam rapidamente; vários outros países já possuem, ou começaram a criar, planos e estratégias. O Brasil está no rol de países cuja estratégia está em construção: BRASIL: MCTIC. Estratégia brasileira de inteligência artificial. Brasília, 2019. Disponível: https://www.mctic.gov.br/mctic/opencms/inovacao/paginas/politicasDigitais/Inteligencia/Artificial.html.

[5] Essa passagem serve para indicar que o Conselho Gestor da Internet (CGI.br), juntamente com a FAPESP – Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – e o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovação e Comunicação, tem construído editais para fomentar a construção de centros de pesquisa no Brasil sobre o tema: ARANTES, José Tadeu. FAPESP criará oito centros de pesquisa em inteligência artificial com o Governo Federal. São Paulo, Agência FAPESP, 16 dez. 2019. Disponível: http://agencia.fapesp.br/fapesp-criara-oito-centros-de-pesquisa-em-inteligencia-artificial-com-o-governo-federal/32196.

[6] A FAPESP também selecionou, junto com a IBM, uma universidade para sediar um centro de pesquisa sobre o tema: IBM. Inteligência Artificial: USP é universidade selecionada por IBM e FAPESP para sediar o mais avançado Centro de IA do Brasil. São Paulo, Assessoria de Imprensa – IBM e FAPESP, 7 out. 2019. Disponível: https://www.ibm.com/blogs/ibm-comunica/usp-e-universidade-selecionada-por-ibm-e-fapesp-para-sediar-o-mais-avancado-centro-de-ia-do-brasil.

[7] UNIÃO EUROPEIA: Comissão Europeia. O Processo de Bolonha e o Espaço Europeu do Ensino Superior. Bruxelas, 2020. Disponível: https://ec.europa.eu/education/policies/higher-education/bologna-process-and-european-higher-education-area_pt.

[8] UNIÃO EUROPEIA: Comissão Europeia. Erasmus+. Bruxelas, 2020. Disponível: https://ec.europa.eu/programmes/erasmus-plus/about_pt.

[9] UNIÃO EUROPEIA: Comissão Europeia. Prioridade: preparar a Europa para a era digital – capacitar as pessoas graças a uma nova geração de tecnologias. Bruxelas, 2020. https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age_pt.

[10] SCHROER, Alyssa. The AI music revolution is here and these 11 companies are leading the charge. Built In. 15 out. 2019. Disponível: https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-music-examples.

[11] MURDOCH, Jonathan. Inhuman/nonhuman/human: actor-network theory and the prospects for a nondualistic and symmetrical perspective on nature and society. Environment and planning D: Society and Space, v. 15, n. 6, p. 731-756, 1997. Disponível: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.457.5127&rep=rep1&type=pdf.

[12] LATOUR, Bruno. Ciência em ação: como seguir cientistas e engenheiros e sociedade afora. 2. ed. São Paulo: Unesp, 2011.


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