A IA NÃO é o oráculo da verdade, mas sim a serva da ideologia
AMERICA OUT LOUD NEWS - Wallace Garneau - 2 Julho, 2025
Em "O Conto da Aia", de Margaret Atwood, a linguagem é policiada, a dissidência é proibida e a verdade é definida pela classe dominante. O regime teocrático não precisa convencer – precisa apenas controlar a narrativa.
Hoje, nossa sociedade enfrenta uma transformação semelhante, não por meio da religião, mas por meio de algoritmos. A IA não se tornou um oráculo da verdade. Tornou-se uma serva da ideologia.
Não é de se surpreender que a inteligência artificial, longe de ser um oráculo objetivo da verdade, seja, na verdade, um poderoso amplificador de nossos preconceitos culturais e institucionais. A maioria das pessoas ainda acredita que a IA é de alguma forma neutra; que as máquinas simplesmente "processam dados" e produzem respostas apolíticas. Essa crença se baseia em um mal-entendido fundamental sobre o que é a IA e como ela funciona.
A IA moderna não é um modelo de verdade, um modelo de dados ou um modelo de conhecimento. Não é nem mesmo um modelo de inteligência no sentido tradicional. É, fundamentalmente, um modelo de linguagem .
Essa distinção importa. Um modelo de linguagem não avalia fatos. Ele avalia padrões na linguagem: o que é comumente dito, como é dito e por quem. A IA é treinada com vastos acervos de texto extraídos de livros, notícias, trabalhos acadêmicos, postagens de blogs e mídias sociais. Sua produção é impulsionada pela abundância estatística e não pela integridade factual.
A IA frequentemente fabrica respostas, mas, com mais frequência, regurgita o que for amplificado com mais força. Se a percepção dominante sobre um problema for falsa, a IA ecoará essa falsidade. Isso significa que as narrativas mais comumente repetidas, especialmente as das vozes mais dominantes, são incorporadas aos modelos de IA e, em nosso mundo, essas vozes dominantes vêm de instituições imersas em ideologia progressista: a academia, a mídia tradicional, Hollywood e o setor corporativo cada vez mais politizado.
A Câmara de Eco da Mídia: Dados de Treinamento com uma Agenda
As narrativas da grande mídia priorizam consistentemente as políticas identitárias. Elas elevam raça, gênero e sexualidade como as principais estruturas por meio das quais as questões sociais são discutidas e frequentemente enquadram as dinâmicas de poder em termos de opressão e privilégio sistêmicos. Nesse contexto, pessoas brancas, e particularmente homens brancos, são frequentemente retratados como opressores dominantes. Por exemplo, a revista Time publicou uma reportagem de capa intitulada "O Futuro é Feminino", e o The Guardian publicou uma matéria perguntando: "A Masculinidade em Si É Tóxica?". A CNN publicou um artigo de opinião descrevendo a branquitude como uma crise de saúde pública, e o The Washington Post publicou uma coluna intitulada "Mulheres Brancas Têm Sorte de Que Seu Abuso de Poder Não Seja Mais Odiado".
Um dos exemplos mais amplamente divulgados dessa estrutura narrativa foi o Projeto 1619 do The New York Times. Afirmava que a verdadeira fundação dos Estados Unidos não ocorreu em 1776, mas em 1619, com a chegada dos primeiros escravos africanos. Embora o projeto tenha ganhado um Prêmio Pulitzer, foi duramente criticado por historiadores proeminentes por imprecisão histórica e distorção ideológica. Várias alegações importantes foram posteriormente discretamente editadas ou retratadas.
Modelos de IA treinados nessas fontes não aprendem a verdade objetiva; eles aprendem padrões linguísticos baseados em frequência, tom e contexto. Quando a narrativa dominante apresenta consistentemente a branquitude como um problema estrutural ou a masculinidade como inerentemente prejudicial, os sistemas de IA absorvem e replicam essa linguagem. Como resultado, quando esses modelos são aplicados a decisões de contratação, protocolos de moderação ou mecanismos de recomendação, eles tendem a reproduzir esses mesmos vieses culturais. Um estudo de 2024 publicado pelo National Bureau of Economic Research descobriu que grandes modelos de linguagem penalizaram candidatos negros do sexo masculino na contratação, enquanto uma análise mais recente em 2025 mostrou que certos sistemas de IA favoreceram ativamente candidatas do sexo feminino e não brancas em relação a homens brancos, mesmo quando as qualificações eram idênticas. Esses resultados refletem não a objetividade algorítmica, mas as narrativas incorporadas nos dados de treinamento.
Um estudo publicado no início deste mês pelos pesquisadores independentes Adam Karvonen e Samuel Marks mostrou que, em modelos de contratação, isso pode resultar na penalização de candidatos brancos, especialmente homens brancos. Isso não é especulação. A Amazon, notoriamente, descartou uma ferramenta interna de recrutamento de IA quando começou a rebaixar currículos que incluíam a palavra "feminino" (como em "clube de xadrez feminino"), inferindo que tais termos estavam associados a menor sucesso. Mas o inverso também acontece: se a linguagem de diversidade e inclusão for desproporcionalmente recompensada, os modelos podem aprender a favorecer candidatos que sinalizam conformidade com normas progressistas, mesmo à custa do mérito.
Desde 2016, a mídia americana tem repetidamente apresentado narrativas que mais tarde foram provadas falsas, exageradas ou deliberadamente distorcidas. Esse padrão frequentemente se alinha aos interesses de agências de inteligência ou atores partidários. Um dos exemplos mais flagrantes foi a narrativa da conivência com a Rússia, na qual os principais veículos de comunicação alegaram durante anos que Donald Trump havia conspirado com a Rússia para vencer as eleições de 2016. Essas alegações, que se baseavam em grande parte no desmascarado Dossiê Steele (pesquisa de oposição financiada pelo Comitê Nacional Democrata), foram finalmente refutadas pelo Relatório Mueller. Essa investigação não encontrou evidências de conspiração criminosa. Apesar disso, a mídia publicou milhares de artigos insinuando traição. O dano à confiança pública no jornalismo e na presidência foi significativo.
Em 2020, durante outro ciclo eleitoral, a história do laptop de Hunter Biden foi falsamente rotulada de "desinformação russa" por 51 ex-oficiais de inteligência. Grandes veículos de comunicação e plataformas de mídia social suprimiram a história, mas ela foi posteriormente verificada como autêntica. O laptop continha e-mails, fotos e documentos detalhando transações comerciais estrangeiras e má conduta pessoal. A supressão dessa história provavelmente influenciou o resultado da eleição e expôs o quão estreitamente a mídia, as empresas de tecnologia e as agências de inteligência podem se coordenar para controlar o discurso público.
Esse padrão de deturpação continuou com a alegação amplamente repetida de que Trump havia se referido aos neonazistas em Charlottesville como "pessoas muito boas". No contexto, Trump condenou explicitamente os nacionalistas brancos. No entanto, a mídia repetiu a frase como se fosse independente, criando uma falsa impressão de que Trump apoiava extremistas. Durante a pandemia de COVID-19, a teoria do vazamento de laboratório foi igualmente descartada como uma teoria da conspiração perigosa, embora autoridades de saúde a reconhecessem reservadamente como plausível. Hoje, muitos cientistas e agências governamentais consideram a explicação do vazamento de laboratório crível. A rejeição inicial dessa teoria parece ter sido politicamente motivada e não baseada em consenso científico.
A mídia também noticiou que Trump havia lançado gás lacrimogêneo contra manifestantes pacíficos para uma oportunidade de foto no Parque Lafayette. Um relatório posterior do Inspetor-Geral constatou que o parque havia sido liberado para permitir a construção de uma cerca de segurança, não para a aparição do presidente. Ao mesmo tempo, o slogan "Mãos ao alto, não atire", originário do caso Michael Brown, continuou a ser amplamente utilizado mesmo depois que o Departamento de Justiça de Obama concluiu que a alegação era falsa. Em ambos os casos, a mídia amplificou narrativas enganosas que contribuíram para a agitação social, ignorando ou minimizando correções factuais subsequentes.
Várias outras narrativas foram igualmente infladas para efeito político. A nomeação de Brett Kavanaugh para a Suprema Corte quase foi descarrilada por alegações não verificadas que foram tratadas como fatos por muitos veículos de comunicação. O telefonema de Trump com o presidente da Ucrânia, que não incluiu um quid pro quo, foi retratado como um crime passível de impeachment. A Lei dos Direitos dos Pais na Educação da Flórida foi erroneamente caracterizada como o projeto de lei "Não Diga Gay", com muitas reportagens alegando falsamente que a lei proibia a palavra "gay" nas escolas. Na verdade, a lei restringia apenas o ensino sobre orientação sexual e identidade de gênero do jardim de infância ao 3º ano.
Além desses exemplos de má conduta na mídia, existe um padrão mais amplo e preocupante. Agências de inteligência têm moldado cada vez mais a percepção pública por meio de narrativas alinhadas. Organizações como Black Lives Matter e Antifa foram retratadas como movimentos populares de direitos civis, mas investigações revelaram que ambas foram apoiadas por financiamento de ONGs alinhadas aos EUA e, em alguns casos, indiretamente, pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID).
A USAID tem sido usada há muito tempo como ferramenta para projeção de soft power e operações de influência. Embora a Antifa tenha sido descrita por alguns veículos de comunicação como um "mito", existe ampla documentação mostrando coordenação, violência e atividade ideológica. Durante os protestos de 2020, as autoridades policiais e as agências federais toleraram amplamente suas ações, mesmo com a destruição generalizada afetando comunidades e empresas em todo o país.
A ideia comumente chamada de "teoria da substituição", que sustenta que as elites políticas estão intencionalmente arquitetando mudanças demográficas para obter vantagem eleitoral, tem sido tratada de forma muito diferente dependendo de quem a expressa. Quando os críticos levantam a preocupação, a mídia a condena como uma teoria da conspiração supremacista branca. No entanto, políticos democratas e comentaristas progressistas têm repetidamente se manifestado em termos favoráveis a essas mudanças demográficas. O senador Chuck Schumer vinculou explicitamente a imigração à substituição de uma força de trabalho em declínio, e veículos como The Atlantic, Time e Vox publicaram artigos elogiando as implicações políticas de um eleitorado mais diverso e menos branco. A mesma ideia é rotulada de conspiração apenas quando é criticada.
E, ironicamente, a mudança demográfica está lentamente empurrando o país para o outro lado. Aparentemente, cristãos antiaborto, trabalhadores e em busca de oportunidades, tendem a ser conservadores. Quem diria?
Outras narrativas baseadas em inteligência incluem a carta de ex-oficiais de inteligência alegando que o laptop de Hunter Biden continha "todas as características clássicas de uma operação de informação russa". Essa alegação foi desmascarada e agora sabemos que esses ex-oficiais de inteligência sabiam que o laptop era legítimo quando assinaram a carta. O uso indevido da Lei de Vigilância de Inteligência Estrangeira pelo FBI durante a investigação da Rússia envolveu documentos falsificados intencionalmente. Em relação aos eventos de 6 de janeiro, a cobertura da mídia descreveu repetidamente o protesto como uma "insurreição armada", embora nenhuma arma de fogo tenha sido usada por aqueles que entraram no Capitólio e embora o FBI, sob o comando de Joe Biden, tenha concluído que 6 de janeiro foi um motim espontâneo e não uma insurreição.
A única pessoa morta pela violência naquele dia foi Ashli Babbitt, uma apoiadora desarmada de Trump, baleada pela Polícia do Capitólio. O FBI confirmou a presença de informantes infiltrados em grupos de protesto, embora a extensão de seu envolvimento ainda não esteja clara.
A narrativa em torno da COVID-19 também foi influenciada por entidades ligadas à inteligência. Anthony Fauci e outros funcionários dos Institutos Nacionais de Saúde estavam cientes da pesquisa sobre ganho de função que estava sendo conduzida em Wuhan. Esse trabalho foi financiado em parte pela EcoHealth Alliance, uma organização sem fins lucrativos com sede nos EUA que recebeu apoio da USAID. Essas conexões foram amplamente mantidas em segredo, enquanto especialistas que sugeriram explicações alternativas foram rotulados como teóricos da conspiração.
'Teorias da conspiração' estão repercutindo mais do que Miguel Cabrera no ano em que ganhou a Tríplice Coroa.
Todos esses exemplos revelam um padrão de influência coordenada envolvendo veículos de comunicação, agências de inteligência e grandes corporações. Essas entidades frequentemente trabalham juntas para moldar narrativas, suprimir fatos inconvenientes e desacreditar vozes dissidentes. O resultado não é mero viés, mas a construção de um ambiente de informação gerenciado. Esse sistema manipula a percepção pública por meio de narrativas seletivas, linguagem carregada de emoção e indignação estratégica. A questão não é se a mídia mente. A verdadeira questão é quanto dano essas mentiras já causaram e a quais interesses elas continuam servindo.
A inteligência artificial acrescenta outra camada a esse problema. Os modelos de IA não são treinados para avaliar a verdade. Eles são treinados para reconhecer e replicar padrões na linguagem. Como a IA é um modelo de linguagem e não um modelo de verdade, ela não verifica as informações que processa. Em vez disso, ela "aprende" com as fontes às quais é exposta, particularmente aquelas que são frequentemente repetidas. Quando a mídia espalha alegações falsas ou enganosas e o faz em grande escala, essas narrativas se tornam incorporadas aos padrões estatísticos que a IA aprende a priorizar. A repetição por fontes institucionais faz com que a IA trate a desinformação como normativa. Como resultado, quando a mídia afirma falsamente que o laptop de Hunter Biden era desinformação russa ou deturpa os comentários de Trump em Charlottesville, os modelos de IA treinados nessas narrativas as internalizam como mais propensas a serem verdadeiras. Essas distorções não influenciam apenas a opinião pública; elas moldam o comportamento de máquinas que agora informam sistemas de contratação, ferramentas de moderação de conteúdo e tomada de decisão automatizada em toda a sociedade.
Como podemos ser uma "democracia" se nossas eleições são guiadas por uma mídia tendenciosa, mecanismos de busca tendenciosos e agora uma IA tendenciosa, todos os quais o público considera as melhores fontes da verdade?
RLHF e o ciclo de feedback ideológico
A desertora norte-coreana Yeonmi Park ofereceu uma perspectiva assustadora sobre como a propaganda sutil pode ser mais eficaz do que o autoritarismo explícito. Seu depoimento ressalta o seguinte: um sistema de condicionamento ideológico reforçado não pela violência, mas pela conformidade, recompensa social e discurso controlado – exatamente a dinâmica criada pelo Aprendizado por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF).
Park, que escapou do regime na adolescência e mais tarde frequentou a Universidade de Columbia, declarou publicamente que a propaganda que encontrou nos Estados Unidos é mais insidiosa e eficaz do que a que vivenciou na Coreia do Norte. Em entrevistas e discursos, ela explicou que, embora a propaganda norte-coreana seja aberta e facilmente reconhecida como controlada pelo Estado, o condicionamento ideológico americano opera por meio da educação, da mídia e da cultura de maneiras sutis, penetrantes e difíceis de questionar. Park alertou que, nos EUA, a censura e a autocensura são frequentemente disfarçadas de virtude (em um sistema que chamo de "Sinalização de Virtude em Circuito Fechado" ), tornando a propaganda mais eficaz psicologicamente do que o controle flagrante com o qual ela cresceu na Coreia do Norte.
Grande parte da IA moderna é treinada não apenas em conjuntos de dados estáticos, mas também por meio de RLHF. Esse método depende de revisores humanos que avaliam as respostas da IA e fornecem feedback sobre quais resultados consideram mais úteis, precisos ou apropriados. O modelo então ajusta seu comportamento para se alinhar às preferências expressas por meio desse feedback. Embora esse processo vise melhorar a segurança e a utilidade, ele apresenta sérios riscos relacionados ao viés ideológico e ao controle sobre o discurso público.
Os avaliadores humanos que orientam esse processo de treinamento não são provenientes de uma amostra representativa da sociedade. Geralmente, são selecionados a partir de um grupo demográfico restrito, com formação universitária, conhecimento tecnológico e socialmente liberal. Como resultado, o feedback que fornecem tende a refletir seus valores culturais e políticos específicos.
A IA não aprende o que é verdadeiro. Ela aprende o que é aceitável para uma classe restrita de revisores que compartilham pressupostos ideológicos semelhantes.
Esse processo redefine sutilmente a verdade como tudo o que tem menor probabilidade de ser sinalizado, censurado ou desmonetizado. O leque de respostas aceitáveis torna-se mais restrito ao longo do tempo, moldado não por debates abertos ou evidências, mas pela conformidade com os vieses do ciclo de feedback. É assim que os limites do discurso público, o que frequentemente é chamado de janela de Overton, são impostos nos sistemas de IA – não por meio de programação ou legislação explícita, mas por meio de milhares de decisões silenciosas de revisores ideologicamente uniformes.
Essa imposição silenciosa de limites ideológicos espelha os mecanismos descritos em The Handmaid's Tale. No regime ficcional de Atwood, a própria linguagem se torna uma forma de submissão. Palavras são prescritas, a dissidência é linguisticamente impossível e o silêncio é interpretado como virtude. Os sistemas de IA atuais, moldados por avaliadores ideologicamente uniformes e pressões institucionais, funcionam de maneira muito semelhante. Não precisam proibir ideias contrárias de imediato. Simplesmente aprendem a nunca dizê-las.
Já existe um precedente claro de como esse tipo de controle pode ser abusado. Nos últimos anos, o governo federal trabalhou em estreita colaboração com as principais plataformas de mídia social para influenciar o conteúdo que poderia ser visto, compartilhado ou questionado. Investigações e processos judiciais revelaram que agências federais, incluindo o FBI e o Departamento de Segurança Interna, sinalizavam regularmente postagens para remoção e pressionavam empresas como Twitter e Facebook a suprimir informações sobre tópicos como as origens da COVID-19, a eficácia da vacina, a integridade eleitoral e o laptop de Hunter Biden. Em muitos casos, conteúdo verdadeiro, mas politicamente inconveniente, foi restringido ou banido sob o rótulo de "desinformação".
Dado esse histórico documentado de censura governamental em mídias digitais, há todos os motivos para acreditar que esforços semelhantes se estenderão aos sistemas de IA. A IA já está sendo integrada a mecanismos de busca, ferramentas de moderação, plataformas educacionais e assistentes digitais. Se o governo continuar a exercer influência sobre as definições de verdade e dano, poderá moldar não apenas quais informações são visíveis ao público, mas também como os modelos de IA avaliam e respondem a todas as principais questões. O resultado não é apenas uma produção tendenciosa. É a institucionalização do viés no cerne da máquina.
Essa dinâmica representa uma séria ameaça à liberdade intelectual e à responsabilização democrática. Se não for controlada, poderá criar um futuro em que opiniões divergentes não serão apenas impopulares ou controversas, mas também apagadas algoritmicamente.
Divulgações dos Arquivos do Twitter , uma série de documentos internos divulgados após Elon Musk adquirir a empresa, revelaram ampla coordenação entre o Twitter e agências federais, particularmente o FBI. De acordo com o jornalista Matt Taibbi, o FBI havia se tornado um "motor principal" na moderação de conteúdo e mantinha o que era efetivamente uma presença constante na empresa. Embora não houvesse literalmente 100 escritórios do FBI operando dentro do Twitter, as comunicações internas mostraram que o Twitter havia recebido mais de 150 solicitações separadas relacionadas a conteúdo do FBI em apenas um ano. O FBI rotineiramente sinalizava tweets para revisão, solicitava ações de conta de usuário e servia como um canal para outras agências, incluindo o Departamento de Segurança Interna e autoridades eleitorais locais. A equipe do Twitter descreveu as reuniões com o FBI e outras entidades governamentais como regulares e organizadas. Essas revelações sugerem fortemente que as agências federais estavam profundamente envolvidas no processo de moderação de conteúdo, muitas vezes visando discursos constitucionalmente protegidos sob o pretexto de combater a "desinformação".
Dado esse histórico, há todos os motivos para acreditar que o mesmo modelo de controle narrativo coordenado será aplicado às plataformas de inteligência artificial.
A censura vence: por que a IA recompensa a linguagem autoritária
Modelos de linguagem são treinados para priorizar consistência, previsibilidade e clareza. Essas qualidades permitem que um algoritmo identifique padrões com alta confiança estatística, o que, por sua vez, melhora a fluência e a coerência de suas respostas. Ironicamente, regimes autoritários são especialmente bons em produzir esse tipo de linguagem. Em países como a China, onde a fala é monitorada de perto e a dissidência é severamente punida, a linguagem é fortemente censurada e o discurso público é rigidamente controlado. Os cidadãos aprendem rapidamente a falar de maneiras politicamente aceitáveis, evitando ambiguidade, contradição ou controvérsia.
Como resultado, a linguagem resultante desses regimes tende a ser higienizada, obediente e uniforme. Da perspectiva do aprendizado de máquina, esses são dados de treinamento ideais. Eles refletem padrões linguísticos estáveis, evitam tópicos sinalizados e tendem a se alinhar ao que os desenvolvedores de IA são ensinados a reconhecer como comunicação "segura". Isso cria uma distorção não intencional, mas grave, na forma como a IA aprende e avalia a expressão humana.
O próprio termo "aprendizado de máquina" é enganoso. A inteligência artificial não aprende da mesma forma que os humanos. Ela não avalia evidências nem considera o peso moral. Ela simplesmente detecta e amplifica os padrões encontrados em seus dados de treinamento. Ela "aprende" o que se espera que diga, com base em feedback e reforço, não o que é verdadeiro, ético ou equilibrado. Nesse ambiente, a exposição frequente a discursos rigidamente controlados e em conformidade com a censura ensina a IA a considerar esse tipo de linguagem como um padrão confiável.
A influência da China se estende muito além de suas próprias fronteiras. O Partido Comunista Chinês pressiona empresas globais a se adequarem aos seus padrões por meio de alavancagem econômica. Hollywood, por exemplo, alterou repetidamente roteiros para satisfazer a censura chinesa, removendo cenas que fazem referência a Taiwan, Tibete ou personagens LGBTQIA+ para obter acesso à distribuição no mercado chinês. Grandes empresas como Disney e Apple teriam alterado ofertas de produtos ou mensagens corporativas para evitar ofender o governo chinês. Quando sistemas de IA são treinados para conteúdo público global, grande parte do qual já foi filtrado para atender às preferências de Pequim, esses mesmos valores autoritários podem ser incorporados ao próprio modelo.
Isso cria um resultado perverso. Modelos de IA começam a classificar conteúdo e até mesmo pessoas de regimes autoritários de forma mais favorável porque sua linguagem se ajusta mais ao que o algoritmo aprendeu a associar à coerência e ao baixo risco.
Um estudo recente descobriu que a IA não apenas replicou esse padrão na avaliação de conteúdo, mas também na avaliação do valor humano. Quando solicitada a atribuir valor relativo a diferentes vidas, a IA classificou indivíduos do Paquistão acima dos da Índia, os da Índia acima dos da China e os da China acima dos dos Estados Unidos. Essas classificações não se basearam em mérito, caráter ou contribuição, mas em padrões de linguagem e alinhamento cultural percebido.
Este desenvolvimento deveria alarmar qualquer pessoa preocupada com igualdade, dignidade humana ou governança democrática. Imagine um futuro em que a IA seja integrada à infraestrutura global de tomada de decisões, como previsto por organizações como o Fórum Econômico Mundial. Se a IA recebe a função de otimizar a distribuição de recursos, gerenciar serviços públicos ou avaliar riscos, mas é simultaneamente treinada para favorecer certas populações em detrimento de outras com base em como sua língua ou cultura se alinha com ideais autoritários, então estamos construindo um sistema de viés algorítmico em escala planetária. Isso não é apenas uma falha técnica. É a base para um sistema de castas digital, no qual a inteligência artificial impõe silenciosamente as desigualdades globais sob o pretexto de eficiência e segurança.
IA como um executor narrativo
O efeito cumulativo desses desenvolvimentos não é o surgimento de uma sociedade mais inteligente ou livre-pensadora, mas a criação de uma sociedade mais complacente e controlável. Sistemas de inteligência artificial estão agora incorporados em quase todos os cantos da vida digital. Eles influenciam os resultados dos mecanismos de busca, orientam as decisões de contratação, moderam a fala online, filtram feeds de mídia social e determinam quais artigos ou vídeos são recomendados aos usuários. Esses sistemas não refletem simplesmente a opinião pública. Eles a moldam ativamente, filtrando o que é visto, suprimindo o que é desaprovado e amplificando o conteúdo alinhado às prioridades institucionais.
A IA se tornou uma guardiã da fala permissível e do pensamento aceitável. É o mecanismo invisível por trás dos shadowbans, onde contas são silenciosamente suprimidas sem o conhecimento do usuário. É responsável pelo rebaixamento de conteúdo, onde certos vídeos ou artigos se tornam mais difíceis de encontrar. Também desempenha um papel fundamental na remoção sutil de opiniões dissidentes da visibilidade pública, não por meio de censura direta, mas por despriorização algorítmica. Por exemplo, durante a pandemia de COVID-19, o YouTube desmonetizou e limitou o alcance de conteúdo que questionava a eficácia de lockdowns ou máscaras, mesmo quando vinha de profissionais médicos licenciados. Em plataformas como Twitter e Facebook, postagens discutindo a teoria do vazamento de laboratório ou os efeitos colaterais da vacina foram rotuladas como desinformação e suprimidas, apesar de desenvolvimentos posteriores confirmarem a plausibilidade dessas alegações.
Essa dinâmica torna a IA uma poderosa executora de narrativas dominantes. O problema não é que os sistemas de IA sejam explicitamente programados para enganar o público. O problema é que eles são treinados para produzir resultados que se alinham com as preferências daqueles que controlam seus ciclos de treinamento e feedback. A IA não busca a verdade. Ela busca a aprovação por consenso. E em nosso ambiente informacional atual, o consenso é frequentemente ditado por um pequeno grupo de instituições alinhadas política e ideologicamente.
Agradar a essas instituições exige conformidade com um conjunto restrito de crenças aprovadas. Essas incluem doutrinas como o essencialismo racial, que reduz os indivíduos a categorias identitárias e atribui valor com base na filiação a um grupo. Promove uma ideologia de gênero rígida, exigindo conformidade com definições de identidade em constante mudança e classificando a dissidência como discurso de ódio. Também enquadra a censura e a vigilância não como ameaças à liberdade, mas como ferramentas de proteção, essenciais para manter o que define como segurança, equidade e inclusão. Essas ideias são promovidas sob a bandeira da segurança, equidade e inclusão, mas, na prática, funcionam como ferramentas de controle. A inteligência artificial, treinada nesses princípios, torna-se não uma ferramenta neutra de descoberta, mas um sistema que impõe limites ideológicos, mantendo a ilusão de objetividade.
Conclusão
Se permitirmos que a inteligência artificial continue evoluindo sob a influência de mídia tendenciosa, instituições ideologicamente alinhadas e censura governamental, não caminharemos para uma sociedade mais informada ou esclarecida. Caminharemos para uma sociedade gerenciada, na qual a informação será filtrada, a dissidência será silenciosamente enterrada e a verdade será redefinida para corresponder às preferências dos que estão no poder. Estamos construindo uma infraestrutura digital que desencoraja o pensamento crítico, suprime a investigação aberta e restringe a diversidade intelectual. Ela recompensa a conformidade ideológica, pune a curiosidade honesta e condiciona a obediência disfarçada de responsabilidade moral. As consequências dessa mudança não são teóricas. São culturais, políticas e, em última análise, existenciais. Elas determinarão o que as pessoas poderão saber, dizer, questionar e acreditar.
A inteligência artificial não é meramente um reflexo da cultura que a treina. É um amplificador das narrativas dominantes dessa cultura. Ela replica as premissas de seus instrutores, a ideologia de suas fontes de dados e os incentivos das instituições que controlam seu desenvolvimento.
Hoje, essas instituições não são neutras, mas estão alinhadas a uma visão de mundo que coloca a ortodoxia política acima da verdade, a conformidade ideológica acima do raciocínio moral e a conformidade social acima da consciência individual. O resultado não é uma sociedade mais inteligente. É uma sociedade mais frágil, homogênea e facilmente manipulável.
Se quisermos que a inteligência artificial sirva à liberdade humana em vez de miná-la, precisamos retomar o controle sobre os valores que ela codifica e as vozes que ela eleva . Isso requer mais do que ajustes técnicos. Exige clareza moral. Precisamos exigir transparência na forma como os sistemas de IA são treinados, quem decide o que é aceitável e o que é silenciosamente excluído. Precisamos desafiar a monocultura ideológica que domina os ciclos de feedback e expor os preconceitos que são apresentados como neutralidade. Precisamos proteger o espaço para a dissidência honesta, mesmo quando essa dissidência é politicamente inconveniente ou socialmente impopular.
A boa notícia é que a IA é capaz de armazenar um banco de dados de vieses e atualizá-lo sempre que alguém a força a ver que está errada, de modo que outros usuários se beneficiem desse conhecimento. O fato de isso ainda não estar incorporado às plataformas de IA pode representar a tentação, invariavelmente presente, de realmente usar esses sistemas como sistemas de controle.
Devemos também resistir à normalização silenciosa da IA em decisões que são fundamentalmente humanas. As máquinas não devem determinar o que conta como verdade, quem tem permissão para falar ou quais valores são permitidos na esfera pública. Essas são questões de significado, consciência e responsabilidade. Delegá-las a algoritmos, especialmente aqueles treinados com dados filtrados, censurados e manipulados ideologicamente, não é um caminho para o progresso, mas para a rendição.
O futuro da IA não é apenas um desafio técnico; é uma encruzilhada civilizacional. O que escolhermos incorporar nesses sistemas hoje moldará os limites da liberdade humana amanhã. Se não enfrentarmos isso agora, as tecnologias que estamos construindo não decidirão apenas o que vemos ou ouvimos. Elas moldarão quem podemos nos tornar.
A hora de agir é agora, não depois da próxima eleição, não depois do próximo escândalo, não depois da próxima onda de repressão. Agora. Precisamos agir antes que a máquina termine de aprender o que tivemos medo de dizer e codifique nosso silêncio como consentimento.
O alerta em The Handmaid's Tale nunca foi apenas sobre teologia. Foi sobre o uso da linguagem como ferramenta de controle. Hoje, enfrentamos esse perigo não vindo de padres, mas de programadores. Se permitirmos que a IA internalize e imponha doutrinas ideológicas, não estaremos caminhando para um futuro de libertação. Estamos construindo Gilead com uma melhor experiência para o usuário.