Por que a 'IA pró-social' deve ser a base para projetar, implantar e governar a IA.

À medida que a IA se infiltra em todas as esferas da vida moderna, o desafio central enfrentado por líderes empresariais, formuladores de políticas e inovadores já não é mais se adotar sistemas inteligentes, mas como fazê-lo. Em um mundo marcado pela polarização crescente, exploração de recursos, erosão da confiança nas instituições e paisagens de informação voláteis, a tarefa crítica é projetar a IA de forma que contribua de maneira significativa e sustentável para o bem-estar humano e planetário.

IA Prosocial — um conjunto de princípios de design, implantação e governança que asseguram que a IA seja cuidadosamente adaptada, treinada, testada e direcionada para elevar as pessoas e o planeta — é mais do que uma postura moral ou uma aparência de relações públicas. É uma abordagem estratégica para posicionar a IA dentro de uma ecologia mais ampla de inteligência que valoriza o florescimento coletivo em vez de uma otimização restrita.

O ABCD do potencial da IA: Da escuridão à glória

A justificativa para a IA prosocial surge de quatro domínios interligados — agência, vínculo, clima e divisão (ABCD). Cada domínio destaca o caráter dual da IA: pode intensificar as disfunções existentes ou atuar como um catalisador para soluções regenerativas e inclusivas.

• Agência: Muitas vezes, as plataformas impulsionadas pela IA dependem de ciclos viciantes e sistemas de recomendação opacos que erodem a autonomia do usuário. A IA prosocial, por outro lado, pode ativar a agência ao revelar a origem de suas sugestões, oferecer controles significativos ao usuário e respeitar a natureza multifacetada da tomada de decisão humana. Não se trata apenas de “consentimento” ou “transparência” como palavras da moda; trata-se de projetar interações de IA que reconheçam a complexidade humana — a inter-relação entre cognição, emoção, experiência corporal e contexto social — e permitir que os indivíduos naveguem em seus ambientes digitais sem sucumbir à manipulação ou distração.
• Vínculo: As tecnologias digitais podem fragmentar sociedades em câmaras de eco ou servir como pontes que conectam pessoas e ideias diversas. A IA prosocial aplica modelos linguísticos e culturais nuançados para identificar interesses compartilhados, destacar contribuições construtivas e fomentar a empatia além das fronteiras. Em vez de alimentar a indignação por atenção, ajuda os participantes a descobrir perspectivas complementares, fortalecendo os laços comunitários e reforçando os delicados tecidos sociais que unem as sociedades.
• Clima: A relação da IA com o meio ambiente é repleta de tensões. A IA pode otimizar cadeias de suprimento, aprimorar a modelagem climática e apoiar a vigilância ambiental. No entanto, a intensidade computacional do treinamento de grandes modelos frequentemente implica em uma considerável pegada de carbono. Uma perspectiva prosocial exige designs que equilibrem esses ganhos contra os custos ecológicos — adotando arquiteturas energeticamente eficientes, avaliações de ciclo de vida transparentes e práticas de dados ecologicamente sensíveis. Em vez de tratar o planeta como um pensamento secundário, a IA prosocial ancla as considerações climáticas como uma prioridade cardinal: a IA não deve apenas aconselhar sobre sustentabilidade, mas deve ser sustentável.
• Divisão: As cascatas de desinformação e as fissuras ideológicas que definem nossa era não são um subproduto inevitável da tecnologia, mas resultado de escolhas de design que privilegiam a viralidade sobre a veracidade. A IA prosocial combate isso incorporando literacia cultural e histórica em seus processos, respeitando diferenças contextuais e fornecendo mecanismos de verificação de fatos que aumentam a confiança. Em vez de homogeneizar o conhecimento ou impor narrativas top-down, nutre um pluralismo informado, tornando os espaços digitais mais navegáveis, credíveis e inclusivos.

Literacia dupla: Integrando IA e NI

Realizar essa visão depende de cultivar o que poderíamos chamar de “literacia dupla.” De um lado está a literacia em IA: dominar as intricadas técnicas dos algoritmos, entender como os preconceitos emergem dos dados e estabelecer mecanismos rigorosos de responsabilidade e supervisão. Do outro lado está a literacia em inteligência natural (IN): uma compreensão abrangente e incorporada da cognição e emoção humanas (cérebro e corpo), identidade pessoal (eu) e inserção cultural (sociedade).

Essa literacia em IN não é um conjunto de habilidades superficiais à margem da inovação; é fundamental. A inteligência humana é moldada pela neurobiologia, fisiologia, interocepção, narrativas culturais e ética comunitária — uma tapeçaria intrincada que transcende noções reducionistas de “atores racionais.” Ao trazer a literacia em IN ao diálogo com a literacia em IA, desenvolvedores, tomadores de decisões e reguladores podem garantir que as arquiteturas digitais honrem nossa realidade humana multidimensional. Essa abordagem holística promove sistemas que são eticamente sólidos, sensíveis ao contexto e capazes de complementar em vez de restringir as capacidades humanas.

IA e IN em sinergia: A IA prosocial vai além do pensamento de soma zero

A imaginação popular muitas vezes coloca máquinas contra humanos em um confronto de soma zero. A IA prosocial desafia essa dicotomia. Considere a beleza da complementaridade na saúde: a IA se destaca no reconhecimento de padrões, vasculhando vastas quantidades de imagens médicas para detectar anomalias que podem escapar aos especialistas humanos. Os médicos, por sua vez, utilizam sua cognição incorporada e instintos morais para interpretar os resultados, comunicar informações complexas e considerar o contexto mais amplo da vida de cada paciente. O resultado não é apenas diagnósticos mais eficientes; é um atendimento centrado no paciente e mais humano. Paradigmas semelhantes podem transformar a tomada de decisões em direito, finanças, governança e educação.

Ao integrar a precisão da IA com o julgamento nuançado de especialistas humanos, podemos transitar de modelos hierárquicos de comando e controle para ecossistemas de inteligência colaborativa. Aqui, as máquinas lidam com a complexidade em escala e os humanos oferecem a visão moral e a fluência cultural necessárias para garantir que esses sistemas sirvam a interesses públicos autênticos.

Construindo uma infraestrutura prosocial

Para incorporar a IA prosocial no cerne do nosso futuro, precisamos de um esforço concentrado em todos os setores:

Setor e empresas de tecnologia: Os inovadores podem priorizar designs “com humanos no loop” e recompensar explicitamente métricas ligadas ao bem-estar em vez de engajamento a qualquer custo. Em vez de projetar a IA para prender os usuários, podem construir sistemas que informem, empoderem e elevem — medidos por melhorias nos resultados de saúde, desempenho educacional, sustentabilidade ambiental ou coesão social.

Exemplo: A Parceria pela IA fornece estruturas para inovação prosocial, ajudando a orientar desenvolvedores em práticas responsáveis.

Sociedade civil e ONGs: Grupos comunitários e organizações de defesa podem guiar o desenvolvimento e a implantação da IA, testando novas ferramentas em contextos do mundo real. Podem trazer perspectivas etnicamente, linguisticamente e culturalmente diversas para a mesa de design, garantindo que os sistemas de IA resultantes atendam a uma ampla gama de experiências e necessidades humanas.

Instituições educacionais: Escolas e universidades devem integrar literacia dupla em seus currículos enquanto reforçam o pensamento crítico, a ética e os estudos culturais. Ao cultivar a literacia em IA e IN, as instituições educacionais podem ajudar a garantir que as futuras gerações sejam habilidosas em aprendizado de máquina (ML) e profundamente enraizadas em valores humanos.

Exemplo: O MIT Schwarzman College de Computação e o Instituto de IA Centrada no Humano de Stanford exemplificam abordagens transdisciplinares que unem rigor técnico com investigação humana.

Governo e formuladores de políticas: Legislação e estruturas regulatórias podem incentivar a inovação prosocial, tornando economicamente viável para as empresas produzir sistemas de IA que sejam transparentes, responsáveis e alinhados com objetivos sociais. Assembleias cidadãs e consultas públicas podem informar essas políticas, garantindo que a direção da IA reflita as diversas vozes da sociedade.

Além de caixas, para um futuro híbrido holístico

À medida que a IA se integra profundamente no tecido socioeconômico global, devemos resistir ao impulso de tratar a tecnologia como uma caixa preta otimizada para métricas específicas. Em vez disso, podemos imaginar um futuro híbrido onde as inteligências humanas e de máquinas evoluam em conjunto, guiadas por princípios compartilhados e fundamentadas em uma compreensão holística de nós mesmos e de nossos ambientes. A IA prosocial vai além de uma escolha simplista entre inovação e responsabilidade. Oferece uma tapeçaria mais rica de possibilidades, onde a IA empodera em vez de viciar, conecta em vez de fragmentar e regenera em vez de esgotar.

O futuro da IA não será determinado apenas pela destreza computacional ou astúcia algorítmica. Como tecemos organicamente essas capacidades na esfera humana é que o definirá, reconhecendo a interrelação entre cérebro e corpo, eu e sociedade, nuance local e imperativos planetários. Ao fazer isso, criamos um padrão de sucesso mais expansivo: um medido não apenas pelo lucro ou eficiência, mas pelo florescimento das pessoas e pela resiliência do planeta.

A IA prosocial pode servir nesse caminho. O futuro começa agora, com um novo ABCD: Aspire por uma sociedade inclusiva; Believe que você faz parte de fazer isso acontecer; Choose que lado da história você quer estar; e Doe o que você sente que é certo.

Após duas décadas com a UNICEF e a publicação de vários livros, Dr. Cornelia C. Walther é atualmente uma bolsista sênior na Universidade da Pensilvânia trabalhando em IA Prosocial.