Por Maurício Figueiredo*, professor da UEA e pesquisador nas áreas de Internet das Coisas, Sistemas Inteligentes, Aprendizado de Máquina Profundo, entre outros.

A Inteligência Artificial (IA) vem sendo desenvolvida durante décadas nos laboratórios de pesquisa de institutos, empresas e universidades mundo afora. No entanto, avanços recentes, a exemplo dos modelos conversacionais como o chatGPT, têm gerado grande impacto em toda a sociedade. Isso se deve às incríveis aplicações em diversos setores, como Saúde, Indústria e Educação, e também pela preocupação de que essas novas tecnologias sejam utilizadas de forma indevida e coloquem em risco a própria sociedade, como nas questões de privacidade de dados ou no impacto em diversos empregos.

Neste sentido, a Academia Brasileira de Ciências (ABC) – instituição que visa a promoção do desenvolvimento da ciência e da educação no país – criou o grupo de trabalho em Inteligência Artificial (GT-IA). O objetivo deste grupo é avaliar o status da inteligência artificial no Brasil e propor sugestões para avançar o conhecimento e o uso de IA na ciência no Brasil. Um primeiro documento foi elaborado agora, em 2023, sob o título “Recomendações para o avanço da inteligência artificial no Brasil”, e algumas recomendações são: 1) Formação de recursos humanos para pesquisa e desenvolvimento da IA no Brasil; 2) IA como aceleradora da Educação; 3) Investimentos em pesquisa e desenvolvimento da IA; e 4) Regulação da IA.

Primeiramente, a ABC deixa claro que o domínio da IA é necessário para que tenhamos um papel mais ativo no desenvolvimento científico e tecnológico do país e possamos nos posicionar estrategicamente em um contexto econômico global. E aqui está o principal ponto crítico: Há uma enorme lacuna tecnológica observada entre o desenvolvimento da IA no Brasil e o cenário internacional.

O documento aponta que faltam recursos humanos qualificados para impulsionar avanços tecnológicos e científicos significativos. Talentos existem, mas são poucos promovendo esse tipo de inovação. Os problemas identificados são vários, por exemplo: 1) falta de acesso à educação de qualidade; 2) contribuições científicas são realizadas primordialmente por universidades e estas se concentram em alguns pólos científicos, como no Sudeste; 3) estagnação na quantidade de mestre e doutores formados em tecnologia; 4) reduzido número de patentes relacionadas a IA, sendo a maioria delas provenientes de pesquisas realizadas internacionalmente.

Adicionalmente, pouco tempo após a publicação da ABC, a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) divulgou dados do Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (Pisa) de 2022, que mostram que o Brasil continua estagnado, com nível de aprendizagem de seus estudantes baixo, permanecendo entre 20 piores países em matemática e ciências. Então as perspectivas de termos o Brasil inserido no cenário global de avanços da IA são muito baixas para as próximas gerações, pois não há como criar uma massa crítica qualificada para esses avanços tecnológicos sem a formação básica em matemática e ciências. 

Esse resultado amplifica muito nossos riscos, pois nos tiram a possibilidade de sermos os criadores das soluções. Nas palavras da ABC:  “O Brasil não pode correr o risco de ser apenas um usuário de soluções IA concebidas no exterior, pois a dependência de outros países e de grandes empresas nesta área pode prejudicar a segurança e a soberania nacional, além da competitividade das empresas nacionais no país e no exterior”. Então urge que tenhamos investimentos e políticas públicas consistentes não só em pesquisa e desenvolvimento, mas em educação básica focada em STEM (Science, Tech, Engineering and Math). Caso contrário, o cenário global de IA poderá condenar o Brasil a um preocupante declínio tecnológico.

*Maurício Figueiredo é Professor associado da Escola Superior de Tecnologia da Universidade do Estado do Amazonas (EST/UEA), co-fundador do LSI – Lab. de Sistemas Inteligentes da UEA, pesquisador do Ocean Center, professor da pós-graduação em Ciência de Dados da UEA e professor colaborador do Programa de Pós-graduação em Informática da Universidade Federal do Amazonas. Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Amazonas, mestre e doutor em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais. Tem experiência na execução e gestão de projetos de P&D em parceria com empresas e projetos acadêmicos na área de Computação. Atua em temas relacionados a Internet das Coisas, Sistemas Inteligentes e Aplicações de Aprendizado de Máquina Profundo.

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