“Ricos estão usando IA para tentar assumir o controle de tudo”
Quando alguém insiste que o futuro já está decidido, vale desconfiar do roteiro e de quem está segurando a caneta. Em vez de uma previsão neutra, muitas vezes isso funciona como uma técnica de persuasão: se todo mundo acredita que algo é inevitável, passa a agir como se não houvesse alternativa. Foi nessa chave que a socióloga Tressie McMillan Cottom, professora da University of North Carolina at Chapel Hill e bolsista MacArthur, colocou o debate sobre inteligência artificial em uma conversa pública no Urban Consulate, em Detroit, em 19 de novembro de 2025, num evento com o escritor Jason Reynolds e mediação de Orlando Bailey.
A leitura de Cottom é direta: a promessa de um amanhã automatizado costuma esconder uma ansiedade das elites econômicas sobre o quanto conseguirão manter a gestão social quando tecnologia, trabalho e política ficarem ainda mais misturados. Em outras palavras, vender um futuro “pronto” pode ser menos sobre inovação e mais sobre disciplina coletiva, como se bilionários quisessem instalar um corretor automático no comportamento de todo mundo e ainda chamar isso de progresso.
Esse ponto ganhou eco em análises recentes na imprensa internacional sobre como narrativas de inevitabilidade podem estreitar nossa imaginação política e social, fazendo parecer que só existe um caminho possível mesmo quando há escolhas concretas a fazer.
O mito do futuro inevitável
A ideia de que “não tem como evitar” é poderosa porque desarma a resistência antes que ela comece. Se as pessoas aceitam que a automação total já chegou, a discussão muda de “queremos isso?” para “como nos adaptamos?”, e aí a disputa passa a ser sobre migalhas: quem perde menos, quem sofre depois, quem consegue um pequeno desconto no estrago.
Para Cottom, a postura mais ousada do Homo sapiens hoje não é comprar o pacote fechado, mas recusar o pacote fechado. A recusa aqui não é birra tecnológica; é manter aberto o espaço de decisão humana, lembrando que sociedades mudam porque gente decide, organiza, vota, boicota, regula e cria novas regras.
Um jeito simples de visualizar isso é pensar num restaurante em que o garçom jura que só existe “prato do dia”, porque o chef sabe melhor do que você. A recusa é pedir o cardápio e descobrir que a cozinha tem opções, só estavam escondidas por conveniência de quem manda na cozinha.
Resistência como tecnologia social
Cottom costuma ancorar essa recusa em memória histórica, lembrando que sistemas de opressão já foram vendidos como naturais, permanentes e necessários. Em vários momentos, o poder econômico tratou sua própria conveniência como se fosse lei da natureza, e não uma escolha política.
Dentro desse raciocínio, a experiência da população negra nos Estados Unidos aparece como um arquivo vivo de “técnicas de recusa”: sobreviver, organizar-se e afirmar humanidade quando estruturas inteiras insistem no contrário. A recusa não é o oposto de esperança; pode ser a forma mais prática de manter o futuro aberto, especialmente quando a propaganda tenta fechar portas antes mesmo de você chegar perto delas.
Essa conversa não é só moral; ela é também informacional. Pesquisas sobre como sistemas automatizados podem distorcer crenças humanas mostram que o risco não está apenas em decisões tomadas por máquinas, mas em como a sociedade passa a acreditar que as máquinas “sabem” e “decidem” melhor do que pessoas (Kidd e Birhane em Science, 2023).
A tecnologia que promete tudo ainda tropeça
Existe um contraste que desmonta a narrativa do destino selado: por mais que os modelos de linguagem sejam impressionantes, eles ainda erram coisas básicas e podem falhar em tarefas triviais. Esse é um detalhe importante porque “controle total” exige consistência, e consistência ainda é o calcanhar de Aquiles de muita IA generativa.
Mesmo a pesquisa técnica reconhece custos e limitações práticas: treinar, ajustar e manter modelos grandes é caro, e parte da comunidade científica tem focado em estratégias para adaptar modelos sem refazer tudo do zero, como uma modulação detalhada eficiente em parâmetros.
O ponto social é simples: se a ferramenta ainda alucina, confunde contexto e comete erros estatísticos com cara de certeza, ela pode ser excelente para acelerar tarefas, mas perigosa como base para governança, triagem social, policiamento preditivo ou deciisões que afetam direitos. É aí que o discurso de “inevitabilidade” vira risco: ele tenta convencer você a aceitar um piloto automático que ainda está aprendendo onde fica o freio.
A infraestrutura invisível e o custo do poder
Quase nunca se fala do lado físico desse futuro. IA não flutua em nuvens mágicas: ela depende de data centers, energia, água, cadeias de suprimento e acesso a hardware. Isso importa porque infraestrutura é um funil: quem controla o funil ganha poder, e nem todo mundo tem bilhões para comprar GPUs como quem compra pão.
Estimativas de energia mostram a escala: trabalhos e compilações frequentemente citam que o treinamento de modelos muito grandes pode consumir milhares de megawatt-hora de eletricidade, com impacto de carbono relevante, e que a transparência ainda é insuficiente para medições universais. Isso se conecta ao poder porque custo energético alto tende a concentrar quem pode operar no topo do mercado.
Também existe o custo financeiro e estratégico. Reportagens e documentos públicos mencionam que a Microsoft já investiu mais de US$ 13 bilhões (cerca de R$ 71 bilhões) na parceria com a OpenAI ao longo dos anos, o que ajuda a explicar por que o tema vira disputa geopolítica e regulatória, não só um debate de laboratório.
Quando a internet vira espelho de bot
Há um risco adicional quando IA vira máquina de produzir conteúdo em escala: você passa a habitar um ambiente em que textos, imagens e opiniões podem ser fabricados para guiar comportamento, e não para informar. Isso não exige uma conspiração cinematográfica; basta incentivo econômico, automação barata e algoritmos premiando o que gera clique.
Pesquisas e revisões recentes mapeiam a chamada Dead Internet Theory como um pacote de preocupações (nem todas comprovadas em suas partes conspiratórias), mais com fenômenos reais em torno de tráfego automatizado, conteúdo sintético e degradação do debate público. O resultado prático é uma sensação de ambiente artificial, em que você não sabe se está discutindo com gente, com robôs, ou com gente influenciada por robôs.
Nesse cenário, a qualidade do ecossistema informacional vira peça política. Quando conteúdo sintético passa a dominar resultados, comentários e recomendações, não é só estética: é governança indireta do que as pessoas veem, acreditam e decidem.
Ao mesmo tempo, a própria arquitetura desses sistemas incentiva coleta e uso de dados para personalizar, prever e forçar comportamentos. É por isso que o tema de privacidade deixa de ser detalhe técnico e vira discussão cidadã: sem limites claros, a linha entre serviço útil e vigilância confortável fica fina demais.
E, se a sua cabeça está pensando “ok, mas isso ainda é só texto”, vale lembrar que há debate sério sobre como a soma de pequenos avanços pode ir tirando influência humana de decisões coletivas sem um grande momento dramático . Esse mecanismo aparece em discussões de risco sistêmico chamadas de gradual disempowerment, em que o poder escorre aos poucos para onde há infraestrutura, automação e capacidade de moldar incentivos.
A recusa que Cottom propõe não é desligar a tecnologia; é desligar a ideia de que a tecnologia manda. Se a IA vai se espalhar e se reproduzir em serviços, produtos e plataformas, a pergunta adulta é quem define limites, auditorias, responsabilidades e punições quando o uso vira abuso.
No fim, a parte mais incômoda é também a mais simples: a verdadeira disputa não é sobre uma máquina que pensa, mas sobre pessoas que decidem. E o melhor antídoto contra a propaganda do inevitável talvez seja um hábito antigo e subestimado: perguntar quem ganha, quem perde, e por que estão com tanta pressa de dizer que não existe alternativa, alternativa nenhuma.
