A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto pode acelerar os objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel. A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto representa uma oportunidade maior para avan\u00e7ar em dire\u00e7\u00e3o aos objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel em escala global. Entre 2018 e 2024, seu uso para apoiar esses objetivos aumentou 300%, com contribui\u00e7\u00f5es not\u00e1veis em \u00e1reas como agricultura, gest\u00e3o de ecossistemas e combate \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas. Esse modelo aberto, que permite a todos estudar, modificar e compartilhar as ferramentas, foi projetado para acelerar o progresso de maneira eficaz e inclusiva.<\/p>\n
No entanto, sua expans\u00e3o revelou desafios complexos. A aus\u00eancia de um quadro de governan\u00e7a estruturado pode levar a um consumo excessivo de recursos e a vulnerabilidades \u00e9ticas. Por exemplo, o desenvolvimento descentralizado de modelos redundantes em infraestruturas locais ineficientes agrava a pegada de carbono da ind\u00fastria. Al\u00e9m disso, a facilidade de acesso \u00e0s ferramentas de c\u00f3digo aberto reduziu os custos de produ\u00e7\u00e3o de deepfakes e desinforma\u00e7\u00e3o direcionada, representando riscos para a seguran\u00e7a e a confian\u00e7a nas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Outro desafio \u00e9 o colonialismo digital, onde pa\u00edses e institui\u00e7\u00f5es poderosos do Norte global controlam os dados e as infraestruturas, limitando a autonomia dos pa\u00edses do Sul. Conjuntos de dados projetados para contextos locais podem n\u00e3o se aplicar bem em outros lugares, resultando em erros e reduzindo a relev\u00e2ncia das solu\u00e7\u00f5es de governan\u00e7a.<\/p>\n
Para enfrentar esses desafios, quatro a\u00e7\u00f5es-chave s\u00e3o propostas. A primeira consiste em integrar a sustentabilidade em todo o ciclo de vida dos modelos, otimizando as infraestruturas de hardware e evitando o desperd\u00edcio associado ao desenvolvimento redundante. T\u00e9cnicas como a destila\u00e7\u00e3o de modelos permitem reduzir seu tamanho em at\u00e9 70%, limitando assim seu impacto ambiental. Outra abordagem \u00e9 a ado\u00e7\u00e3o de centros de dados resfriados a l\u00edquido e alimentados por energias renov\u00e1veis, reduzindo a demanda de energia em 20% e o consumo de \u00e1gua em 52%.<\/p>\n
A segunda a\u00e7\u00e3o visa estabelecer um quadro de avalia\u00e7\u00e3o quantitativa para medir o impacto da intelig\u00eancia artificial nos objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel. Isso envolve a cria\u00e7\u00e3o de indicadores compostos que integram dados locais e globais, permitindo uma avalia\u00e7\u00e3o precisa dos efeitos positivos e negativos. Por exemplo, crit\u00e9rios de sustentabilidade poderiam cobrir mais de 40 indicadores sociais, ambientais e econ\u00f4micos, oferecendo uma vis\u00e3o clara do impacto real.<\/p>\n
A terceira a\u00e7\u00e3o baseia-se na regula\u00e7\u00e3o e na transpar\u00eancia. Para evitar abusos, \u00e9 essencial implementar auditorias obrigat\u00f3rias, testes adversariais e licen\u00e7as claras que definam os usos permitidos. Os desenvolvedores devem usar conjuntos de dados auditados para limitar vi\u00e9ses, enquanto os governos podem impor pol\u00edticas rigorosas para prevenir a dissemina\u00e7\u00e3o de conte\u00fados maliciosos. Os usu\u00e1rios, por sua vez, t\u00eam a responsabilidade de aplicar essas ferramentas de maneira \u00e9tica e relatar maus usos.<\/p>\n
Por fim, a quarta a\u00e7\u00e3o incentiva a coopera\u00e7\u00e3o global e o compartilhamento de conhecimentos. Apesar da democratiza\u00e7\u00e3o do acesso, desigualdades persistem em termos de infraestrutura, talentos e soberania de dados. A cria\u00e7\u00e3o de plataformas de acesso aberto, que respeitem os princ\u00edpios de localizabilidade, acessibilidade e reutiliza\u00e7\u00e3o, \u00e9 crucial para garantir um acesso equitativo aos recursos. Institui\u00e7\u00f5es como um Di\u00e1logo Global sobre a Governan\u00e7a da Intelig\u00eancia Artificial poderiam fortalecer a coopera\u00e7\u00e3o por meio da publica\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios anuais e da organiza\u00e7\u00e3o de negocia\u00e7\u00f5es intergovernamentais.<\/p>\n
Em n\u00edvel regional, a colabora\u00e7\u00e3o entre plataformas globais e centros de pesquisa locais permite combinar modelos fundadores compartilhados com dados espec\u00edficos de cada contexto. Isso facilita a implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es adaptadas, ao mesmo tempo em que respeita as regulamenta\u00e7\u00f5es sobre prote\u00e7\u00e3o de dados. Institui\u00e7\u00f5es como o Instituto Australiano para Intelig\u00eancia Artificial ou o Instituto Nacional para Avalia\u00e7\u00e3o e Seguran\u00e7a da Intelig\u00eancia Artificial na Fran\u00e7a desempenham um papel fundamental nessa localiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto, combinada a uma governan\u00e7a adequada, poderia, assim, transformar a tomada de decis\u00e3o, tornando-a mais inclusiva e baseada em evid\u00eancias. Ela permitiria identificar mais rapidamente as prioridades, os obst\u00e1culos e os caminhos para a transforma\u00e7\u00e3o sustent\u00e1vel, mesmo diante de desafios complexos. Ao integrar as li\u00e7\u00f5es aprendidas com cidad\u00e3os do mundo todo, tamb\u00e9m poderia tornar a agenda p\u00f3s-2030 mais representativa e eficaz.<\/p>\n
Os modelos de c\u00f3digo aberto tamb\u00e9m oferecem vantagens concretas. Seu custo \u00e9 de 5 a 29 vezes menor em compara\u00e7\u00e3o com os modelos propriet\u00e1rios para desempenho compar\u00e1vel, o que amplia sua acessibilidade. Ferramentas como modelos de processamento de linguagem natural especializados em clima ajudam a combater a desinforma\u00e7\u00e3o, enquanto outras, como as usadas na sa\u00fade, poderiam atenuar a escassez de terapeutas em certas regi\u00f5es. No \u00e2mbito econ\u00f4mico, pequenas e m\u00e9dias empresas podem adotar e personalizar essas tecnologias para otimizar sua produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
No entanto, sem uma governan\u00e7a adequada, os riscos persistem. A produ\u00e7\u00e3o de materiais eletr\u00f4nicos e a infraestrutura necess\u00e1ria para a intelig\u00eancia artificial contribuem para os res\u00edduos t\u00f3xicos globais. Al\u00e9m disso, cerca de 60% dos modelos rotulados como de c\u00f3digo aberto n\u00e3o t\u00eam nenhuma licen\u00e7a, o que complica seu uso seguro. A prolifera\u00e7\u00e3o de modelos n\u00e3o regulamentados tamb\u00e9m facilita a identifica\u00e7\u00e3o de falhas por atores mal-intencionados, aumentando os riscos de phishing ou dissemina\u00e7\u00e3o de discursos de \u00f3dio.<\/p>\n
Para maximizar os benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto, uma abordagem coordenada \u00e9 indispens\u00e1vel. Ela deve combinar sustentabilidade, avalia\u00e7\u00e3o rigorosa, seguran\u00e7a e coopera\u00e7\u00e3o, a fim de reduzir as incertezas e garantir que essa tecnologia realmente sirva ao progresso global.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto pode acelerar os objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel. A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto representa uma oportunidade maior para avan\u00e7ar em dire\u00e7\u00e3o aos objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel em escala global. Entre 2018 e 2024, seu uso para apoiar esses objetivos aumentou 300%, com contribui\u00e7\u00f5es not\u00e1veis em \u00e1reas como agricultura, gest\u00e3o de ecossistemas e combate \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas. Esse modelo aberto, que permite a todos estudar, modificar e compartilhar as ferramentas, foi projetado para acelerar o progresso de maneira eficaz e inclusiva.<\/p>\n
No entanto, sua expans\u00e3o revelou desafios complexos. A aus\u00eancia de um quadro de governan\u00e7a estruturado pode levar a um consumo excessivo de recursos e a vulnerabilidades \u00e9ticas. Por exemplo, o desenvolvimento descentralizado de modelos redundantes em infraestruturas locais ineficientes agrava a pegada de carbono da ind\u00fastria. Al\u00e9m disso, a facilidade de acesso \u00e0s ferramentas de c\u00f3digo aberto reduziu os custos de produ\u00e7\u00e3o de deepfakes e desinforma\u00e7\u00e3o direcionada, representando riscos para a seguran\u00e7a e a confian\u00e7a nas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Outro desafio \u00e9 o colonialismo digital, onde pa\u00edses e institui\u00e7\u00f5es poderosos do Norte global controlam os dados e as infraestruturas, limitando a autonomia dos pa\u00edses do Sul. Conjuntos de dados projetados para contextos locais podem n\u00e3o se aplicar bem em outros lugares, resultando em erros e reduzindo a relev\u00e2ncia das solu\u00e7\u00f5es de governan\u00e7a.<\/p>\n
Para enfrentar esses desafios, quatro a\u00e7\u00f5es-chave s\u00e3o propostas. A primeira consiste em integrar a sustentabilidade em todo o ciclo de vida dos modelos, otimizando as infraestruturas de hardware e evitando o desperd\u00edcio associado ao desenvolvimento redundante. T\u00e9cnicas como a destila\u00e7\u00e3o de modelos permitem reduzir seu tamanho em at\u00e9 70%, limitando assim seu impacto ambiental. Outra abordagem \u00e9 a ado\u00e7\u00e3o de centros de dados resfriados a l\u00edquido e alimentados por energias renov\u00e1veis, reduzindo a demanda de energia em 20% e o consumo de \u00e1gua em 52%.<\/p>\n
A segunda a\u00e7\u00e3o visa estabelecer um quadro de avalia\u00e7\u00e3o quantitativa para medir o impacto da intelig\u00eancia artificial nos objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel. Isso envolve a cria\u00e7\u00e3o de indicadores compostos que integram dados locais e globais, permitindo uma avalia\u00e7\u00e3o precisa dos efeitos positivos e negativos. Por exemplo, crit\u00e9rios de sustentabilidade poderiam cobrir mais de 40 indicadores sociais, ambientais e econ\u00f4micos, oferecendo uma vis\u00e3o clara do impacto real.<\/p>\n
A terceira a\u00e7\u00e3o baseia-se na regula\u00e7\u00e3o e na transpar\u00eancia. Para evitar abusos, \u00e9 essencial implementar auditorias obrigat\u00f3rias, testes adversariais e licen\u00e7as claras que definam os usos permitidos. Os desenvolvedores devem usar conjuntos de dados auditados para limitar vi\u00e9ses, enquanto os governos podem impor pol\u00edticas rigorosas para prevenir a dissemina\u00e7\u00e3o de conte\u00fados maliciosos. Os usu\u00e1rios, por sua vez, t\u00eam a responsabilidade de aplicar essas ferramentas de maneira \u00e9tica e relatar maus usos.<\/p>\n
Por fim, a quarta a\u00e7\u00e3o incentiva a coopera\u00e7\u00e3o global e o compartilhamento de conhecimentos. Apesar da democratiza\u00e7\u00e3o do acesso, desigualdades persistem em termos de infraestrutura, talentos e soberania de dados. A cria\u00e7\u00e3o de plataformas de acesso aberto, que respeitem os princ\u00edpios de localizabilidade, acessibilidade e reutiliza\u00e7\u00e3o, \u00e9 crucial para garantir um acesso equitativo aos recursos. Institui\u00e7\u00f5es como um Di\u00e1logo Global sobre a Governan\u00e7a da Intelig\u00eancia Artificial poderiam fortalecer a coopera\u00e7\u00e3o por meio da publica\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios anuais e da organiza\u00e7\u00e3o de negocia\u00e7\u00f5es intergovernamentais.<\/p>\n
Em n\u00edvel regional, a colabora\u00e7\u00e3o entre plataformas globais e centros de pesquisa locais permite combinar modelos fundadores compartilhados com dados espec\u00edficos de cada contexto. Isso facilita a implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es adaptadas, ao mesmo tempo em que respeita as regulamenta\u00e7\u00f5es sobre prote\u00e7\u00e3o de dados. Institui\u00e7\u00f5es como o Instituto Australiano para Intelig\u00eancia Artificial ou o Instituto Nacional para Avalia\u00e7\u00e3o e Seguran\u00e7a da Intelig\u00eancia Artificial na Fran\u00e7a desempenham um papel fundamental nessa localiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto, combinada a uma governan\u00e7a adequada, poderia, assim, transformar a tomada de decis\u00e3o, tornando-a mais inclusiva e baseada em evid\u00eancias. Ela permitiria identificar mais rapidamente as prioridades, os obst\u00e1culos e os caminhos para a transforma\u00e7\u00e3o sustent\u00e1vel, mesmo diante de desafios complexos. Ao integrar as li\u00e7\u00f5es aprendidas com cidad\u00e3os do mundo todo, tamb\u00e9m poderia tornar a agenda p\u00f3s-2030 mais representativa e eficaz.<\/p>\n
Os modelos de c\u00f3digo aberto tamb\u00e9m oferecem vantagens concretas. Seu custo \u00e9 de 5 a 29 vezes menor em compara\u00e7\u00e3o com os modelos propriet\u00e1rios para desempenho compar\u00e1vel, o que amplia sua acessibilidade. Ferramentas como modelos de processamento de linguagem natural especializados em clima ajudam a combater a desinforma\u00e7\u00e3o, enquanto outras, como as usadas na sa\u00fade, poderiam atenuar a escassez de terapeutas em certas regi\u00f5es. No \u00e2mbito econ\u00f4mico, pequenas e m\u00e9dias empresas podem adotar e personalizar essas tecnologias para otimizar sua produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
No entanto, sem uma governan\u00e7a adequada, os riscos persistem. A produ\u00e7\u00e3o de materiais eletr\u00f4nicos e a infraestrutura necess\u00e1ria para a intelig\u00eancia artificial contribuem para os res\u00edduos t\u00f3xicos globais. Al\u00e9m disso, cerca de 60% dos modelos rotulados como de c\u00f3digo aberto n\u00e3o t\u00eam nenhuma licen\u00e7a, o que complica seu uso seguro. A prolifera\u00e7\u00e3o de modelos n\u00e3o regulamentados tamb\u00e9m facilita a identifica\u00e7\u00e3o de falhas por atores mal-intencionados, aumentando os riscos de phishing ou dissemina\u00e7\u00e3o de discursos de \u00f3dio.<\/p>\n
Para maximizar os benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto, uma abordagem coordenada \u00e9 indispens\u00e1vel. Ela deve combinar sustentabilidade, avalia\u00e7\u00e3o rigorosa, seguran\u00e7a e coopera\u00e7\u00e3o, a fim de reduzir as incertezas e garantir que essa tecnologia realmente sirva ao progresso global.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41467-026-73866-8<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Steering open-source AI to accelerate the sustainable development goals<\/p>\n Revue : <\/strong> Nature Communications<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Min Chen; Kai Wu; Prajal Pradhan; Cameron Allen; Stefano Nativi; Klaus Hubacek; Alexey Voinov; Felix Creutzig; Tatiana Filatova; Niklas Boers; Michael Meadows; Peilong Ma; Frank Biermann; Hans Joachim Schellnhuber; John Ludden; Maria Paradiso; Michael Batty; Huadong Guo; Min Cao; Peng Hou; Guonian L\u00fc<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto pode acelerar os objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto pode acelerar os objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel. A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto representa uma oportunidade maior para avan\u00e7ar em dire\u00e7\u00e3o aos objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel em escala global. Entre 2018 e 2024, seu uso para… Continuar lendo A intelig\u00eancia artificial de c\u00f3digo aberto pode acelerar os objetivos de desenvolvimento sustent\u00e1vel<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7,4,3],"tags":[],"class_list":["post-23","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-e-tecnologia","category-internacional","category-sociedade","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":24,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23\/revisions\/24"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thehumannews.media\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}