{"id":755,"date":"2025-11-12T23:00:37","date_gmt":"2025-11-13T02:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/?p=755"},"modified":"2025-11-12T23:00:37","modified_gmt":"2025-11-13T02:00:37","slug":"um-olhar-sociotecnico-para-a-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/2025\/11\/12\/um-olhar-sociotecnico-para-a-ia\/","title":{"rendered":"Um olhar sociot\u00e9cnico para a IA"},"content":{"rendered":"\n
Por Manuela Antonia Gomes da Rocha\n\nManuela Gomes \u00e9 pesquisadora do GEICT, doutoranda e mestra em Pol\u00edtica Cient\u00edfica e Tecnol\u00f3gica (Unicamp). Graduada em Engenharia Civil (UFG), com per\u00edodo sandu\u00edche na National University of Ireland Galway (NUIG).<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Analisar a IA a partir de uma perspectiva sociot\u00e9cnica traz \u00e0 tona as associa\u00e7\u00f5es entre atores humanos e n\u00e3o-humanos, que s\u00e3o necess\u00e1rias para construir e manter o sistema em opera\u00e7\u00e3o. Essas associa\u00e7\u00f5es podem ser pensadas desde a extra\u00e7\u00e3o de metais e mat\u00e9rias-primas para a produ\u00e7\u00e3o dos artefatos, at\u00e9 a intera\u00e7\u00e3o com os usu\u00e1rios finais ou at\u00e9 os modos pelos quais o contato com a IA altera as intera\u00e7\u00f5es entre as pessoas. Sob o termo Intelig\u00eancia Artificial est\u00e3o inclu\u00eddos sistemas computacionais e dispositivos eletr\u00f4nicos capazes de reagir \u00e0s entradas ou aos inputs<\/em> de dados, formulando respostas e tomando decis\u00f5es com base nas informa\u00e7\u00f5es recebidas. Os resultados podem abranger atividades como recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas de conte\u00fado, identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e classifica\u00e7\u00f5es de dados, modelos de predi\u00e7\u00e3o e proje\u00e7\u00e3o de futuro, sistemas de comando por voz para direcionar o funcionamento de dispositivos eletr\u00f4nicos, an\u00e1lises de dados do ambiente em tempo real, processamento de linguagem e at\u00e9 cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. <\/p>\n\n\n\n
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\"Foto
Foto de Markus Spiske. Fonte: Pexels.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
A ag\u00eancia n\u00e3o-humana \u00e9 um fator essencial para o funcionamento da IA e, como o pr\u00f3prio nome sugere, a intelig\u00eancia das m\u00e1quinas incorpora mecanismos de tomada de decis\u00e3o executados por sistemas computacionais. Uma intelig\u00eancia que, fundamentalmente, \u00e9 baseada em c\u00e1lculos matem\u00e1ticos e modelos algor\u00edtmicos formulados por seres humanos. Em contrapartida, \u00e9 t\u00e3o extensa e complexa, com in\u00fameras camadas e associa\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis, f\u00f3rmulas e c\u00f3digos, que chega a ser imposs\u00edvel rastrear qual comando ou qual instru\u00e7\u00e3o foi capaz de gerar os resultados. Isso faz com que o sistema atue, por vezes, de forma incompreens\u00edvel at\u00e9 para quem o construiu. <\/p>\n\n\n\n
Crawford (2021) argumenta que a IA n\u00e3o \u00e9 nem inteligente e nem artificial, mas incorporada e material, produzida pela combina\u00e7\u00e3o de recursos naturais, trabalho humano, infraestrutura, log\u00edstica e esquemas de classifica\u00e7\u00e3o. A autonomia, a racionalidade, o ordenamento l\u00f3gico e a capacidade de discernir s\u00e3o obtidos atrav\u00e9s de treinamentos extensos e com alto n\u00edvel de intensidade, realizados em imensos conjuntos de dados e fundamentados em regras predeterminadas que definem crit\u00e9rios de desempenho. <\/p>\n\n\n\n
Outro fator primordial para o funcionamento da IA s\u00e3o os trabalhadores respons\u00e1veis por fazer o tratamento e o treinamento dos dados, sem os quais a m\u00e1quina n\u00e3o conseguiria aprender. O aprendizado \u00e9 derivado de in\u00fameros e repetidos processos de tentativa e erro, nos quais se testa o modelo proposto em um conjunto de dados, visando reduzir, ao m\u00e1ximo poss\u00edvel, o erro. Considerando um modelo preditivo, a m\u00e1quina aprende a percorrer o caminho que leva a um modelo de erro m\u00ednimo, isto \u00e9, um modelo que consiga prever e projetar o comportamento futuro com certa acur\u00e1cia. Neste sentido, os dados gerados pelo modelo devem ser pr\u00f3ximos dos dados reais utilizados na testagem e o erro \u00e9 calculado a partir de uma rela\u00e7\u00e3o entre eles. Todos esses processos dependem de dados tratados e organizados, com espa\u00e7os vazios reduzidos e poucos valores discrepantes. No entanto, as diversas fontes de coleta de dados dispon\u00edveis nos diferentes dispositivos digitais, com os quais interagimos cotidianamente, geram imensos conjuntos de dados fragmentados e desordenados. O tratamento desses dados, geralmente, \u00e9 realizado por milhares de trabalhadores mal remunerados, vinculados \u00e0s plataformas globais de microtrabalho. Crawford (2021, p.15) chamou esses trabalhadores de \u201cdigital pieceworkers paid pennies\u201d, por receberem centavos a cada microtarefa realizada.<\/p>\n\n\n\n
Braz, Tubaro e Casilli (2023), enfatizam que o aprendizado de m\u00e1quina depende profundamente do trabalho humano de gera\u00e7\u00e3o, tratamento, classifica\u00e7\u00e3o, anota\u00e7\u00e3o e verifica\u00e7\u00e3o de dados. Apesar de essenciais para o treinamento dos algoritmos de machine learning<\/em>, estas atividades <\/em>s\u00e3o externalizadas, em \u00e2mbito global, para as plataformas de microtrabalho<\/a> (BRAZ, 2021). Em muitos casos, como na classifica\u00e7\u00e3o de imagens e na avalia\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, as habilidades humanas cognitivas, criativas e intuitivas s\u00e3o imprescind\u00edveis (BRAZ; TUBARO; CASILLI, 2024). A Organiza\u00e7\u00e3o Internacional do Trabalho (BERG, 2018) realizou uma pesquisa com 3500 trabalhadores que residiam em 75 pa\u00edses e trabalhavam para as cinco maiores plataformas globais de microtrabalho, a Amazon Mechanical Turk, a Clickworker, a CrowdFlower, a Microworker e a Prolific. Os resultados mostraram que a remunera\u00e7\u00e3o m\u00e9dia recebida pelos trabalhadores foi de 5,92 d\u00f3lares por hora, em 2015, e 4,43 d\u00f3lares por hora, em 2017. Esses valores representam rendimentos, consideravelmente, menores do que o sal\u00e1rio-m\u00ednimo dos pa\u00edses de origem das plataformas, os Estados Unidos, a Alemanha e o Reino Unido.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
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\"Foto:
Foto: Alina Grubnyak. Fonte: Unsplash.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
A intelig\u00eancia da IA \u00e9 tamb\u00e9m material, ancorada nos data centers que salvam e resguardam a enorme quantidade de dados que alimenta o sistema<\/a>. Todos os dados, incluindo os de treinamento e teste, precisam estar armazenados em dispositivos de mem\u00f3ria. O que se entende por computa\u00e7\u00e3o em nuvem re\u00fane servi\u00e7os de armazenamento e processamento de dados em larga escala. Servi\u00e7os estes, que s\u00e3o amplamente utilizados na produ\u00e7\u00e3o da IA e necessitam de uma infraestrutura f\u00edsica, composta por data centers, computadores, servidores, cabos de rede, dispositivos de mem\u00f3ria, processadores, dentre outros equipamentos de hardware<\/em>. Pode-se dizer que a nuvem, e consequentemente a IA, possuem profundas ra\u00edzes materialmente localizadas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Para demonstrar essa vincula\u00e7\u00e3o f\u00edsica, os sistemas de armazenamento podem servir de exemplo. Os Solid State Drives<\/em> funcionam por meio de nanotecnologias que ret\u00eam el\u00e9trons em suas min\u00fasculas part\u00edculas, alterando a possibilidade de condu\u00e7\u00e3o de corrente. Os dados s\u00e3o, ent\u00e3o, representados em linguagem bin\u00e1ria, sendo que os sinais l\u00f3gicos, 0 ou 1, s\u00e3o determinados de acordo com a passagem ou a interrup\u00e7\u00e3o da corrente el\u00e9trica no momento da leitura. Os sistemas de armazenamento do tipo Hard Disk<\/em> Drives <\/em>salvam dados magnetizando pequenas regi\u00f5es em discos r\u00edgidos girat\u00f3rios, de forma que as orienta\u00e7\u00f5es dos campos magn\u00e9ticos criados representam os sinais l\u00f3gicos 0 ou 1. Nesse sentido, cada dado est\u00e1 fisicamente salvo em algum lugar, seja na forma de campos magn\u00e9ticos gravados em discos r\u00edgidos ou na forma de carga el\u00e9trica armazenada em nanomateriais. <\/p>\n\n\n\n
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\"\"<\/a>
Foto: panumas nikhomkhai. Fonte: Pexels.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Em s\u00edntese, o digital n\u00e3o existe sem a infraestrutura f\u00edsica que armazena, distribui e processa os dados. As m\u00e1quinas n\u00e3o conseguem aprender sem todo o trabalho humano depositado no tratamento e no treinamento dos dados. Se por um lado a IA \u00e9 baseada em modelagem computacional feita por pessoas reais, por outro lado, ela automatiza sistemas de tomada de decis\u00e3o e projeta comportamentos futuros. Compreender a IA, ent\u00e3o, implica em romper com as distin\u00e7\u00f5es que separam o t\u00e9cnico do social, os humanos dos n\u00e3o-humanos, e o digital do material.<\/p>\n\n\n\n
Refer\u00eancias<\/strong><\/p>\n\n\n\n
\n
BERG, Janine. et. al.<\/em> Digital labour platforms and the future of work. Towards decent work in the online world.<\/strong> International Labour Organization (ILO) – International Labour Office, Geneva, 2018. <\/p>\n\n\n\n
BRAZ, Matheus V. Heteroma\u00e7\u00e3o e microtrabalho no Brasil. Sociologias<\/strong>, Porto Alegre, ano 23, n. 57, mai-ago 2021, p. 134-172.<\/p>\n\n\n\n
BRAZ, Matheus V.; TUBARO, Paola; CASILLI, Antonio A. Fabricar os dados: o trabalho por tr\u00e1s da Intelig\u00eancia Artificial. In: FESTI, Ricardo; NOWAK, J\u00f6rg (orgs). As novas infraestruturas produtivas: digitaliza\u00e7\u00e3o do trabalho, e-log\u00edstica e ind\u00fastria 4.0<\/strong>. S\u00e3o Paulo: Boitempo, 1 ed., pp.105-120, 2024.<\/p>\n\n\n\n
BRAZ, Matheus V.; TUBARO, Paola; CASILLI, Antonio, A. Microtrabalho no Brasil: quem s\u00e3o os trabalhadores por tr\u00e1s da intelig\u00eancia artificial? Relat\u00f3rio de Pesquisa DiPLab & LATRAPS<\/strong>, 2023.
CRAWFORD, Kate. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence.<\/strong> New Haven and London: Yale University Press, 2021.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Analisar a IA a partir de uma perspectiva sociot\u00e9cnica traz \u00e0 tona as associa\u00e7\u00f5es entre atores humanos e n\u00e3o-humanos, que s\u00e3o necess\u00e1rias para construir e manter o sistema em opera\u00e7\u00e3o. Essas associa\u00e7\u00f5es podem ser pensadas desde a extra\u00e7\u00e3o de metais e mat\u00e9rias-primas para a produ\u00e7\u00e3o dos artefatos, at\u00e9 a intera\u00e7\u00e3o […]<\/p>\n","protected":false},"author":726,"featured_media":758,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"pgc_sgb_lightbox_settings":"","_vp_format_video_url":"","_vp_image_focal_point":[],"footnotes":""},"categories":[67],"tags":[268,70,19,239,122,271,270,267,175,269],"class_list":["post-755","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dossie-inteligencia-artificial","tag-aprendizado-de-maquina","tag-dossie-inteligencia-artificial","tag-esct","tag-estudos-sociais-em-ciencia-e-tecnologia","tag-inteligencia-artificial","tag-materialidade-da-ia","tag-microtrabalho","tag-science-and-technology-studies","tag-sts","tag-trabalho-precarizado"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-content\/uploads\/sites\/296\/2025\/11\/pexels-cookiecutter-1652179-scaled.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/755","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/users\/726"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=755"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/755\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":764,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/755\/revisions\/764"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/media\/758"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=755"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=755"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/geict\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=755"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}