ONU alerta que corrida à IA corre o risco de acentuar a desigualdade global

Uma nova exclusão digital cresce à medida que a adoção da IA acelera

A inteligência artificial está a passar dos laboratórios para a vida quotidiana a uma velocidade extraordinária. Uma nova avaliação do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento alerta que os ganhos, riscos e regras estão a difundir-se de forma desigual, e que a clivagem entre países pode aumentar se o mundo não agir. O relatório, The Next Great Divergence, argumenta que o ritmo de adoção se mede em meses, não em décadas. Muitos países ainda não têm infraestruturas, competências ou capacidade de governação para captar os benefícios e, ao mesmo tempo, amortecer os choques. Essa combinação — implementação rápida com preparação desigual — é uma receita para maiores lacunas de rendimento, oportunidades e segurança.

O alerta surge após cinco décadas em que muitos países de rendimento mais baixo se aproximaram dos seus pares mais ricos através do comércio, da tecnologia e dos ganhos de desenvolvimento. Esses ganhos de convergência estão agora em risco. O relatório identifica a capacidade como a principal linha de fratura. Os países que conseguem desenvolver competências, capacidade computacional e governação credível podem aproveitar a IA para aumentar a produtividade, melhorar os serviços públicos e despertar novas indústrias. Os países que não têm esses fundamentos correm o risco de ficar para trás, enquanto outros definem normas, atraem investimento e colhem dividendos iniciais.

A Ásia-Pacífico está no centro desta transição. A região alberga mais de metade da população mundial e mais de metade dos utilizadores globais de IA, mas apenas cerca de 14 por cento das pessoas da região usam ativamente ferramentas de IA. Isso deixa aproximadamente 3,7 mil milhões de pessoas à margem. Um em cada quatro residentes continua offline. Na Ásia do Sul, as mulheres têm até 40 por cento menos probabilidades do que os homens de possuir um smartphone. Grandes desafios sociais acrescentam urgência, incluindo 1,6 mil milhões de pessoas que não podem pagar uma alimentação saudável e 27 milhões de jovens que continuam analfabetos.

Onde a lacuna de capacidade é mais evidente

Capacidade significa mais do que ideias brilhantes. Inclui eletricidade acessível e fiável, conectividade resiliente, acesso a dados, nuvem e capacidade computacional, trabalhadores qualificados e instituições capazes de definir e fazer cumprir regras. Algumas economias estão a avançar a toda a velocidade neste domínio. Outras ainda estão a construir acesso digital básico e literacia, o que limita a rapidez com que podem beneficiar de ferramentas de IA na saúde, nas finanças, na agricultura e na educação.

A Ásia-Pacífico como zona zero

A pegada de inovação da região está a expandir-se rapidamente. A China representa quase 70 por cento das patentes globais de IA, e mais de 3 100 empresas de IA com novo financiamento surgiram em seis economias. A modelação no relatório sugere que a IA poderá aumentar o crescimento anual do PIB na região em cerca de 2 pontos percentuais e elevar a produtividade até 5 por cento em setores como a saúde e as finanças. Só as economias da ASEAN poderão captar quase 1 bilião de dólares em PIB adicional na próxima década se a adoção for ampla e inclusiva.

Estes números de manchete convivem com realidades gritantes. Cerca de 1,3 mil milhões de trabalhadores na região estão em emprego informal, com pouca proteção caso os empregos mudem ou desapareçam. Quase 770 milhões de mulheres estão fora da força de trabalho, e cerca de 200 milhões de pessoas vivem em pobreza extrema. As indústrias que dependem de tarefas rotineiras enfrentam pressão da automação. Os centros de fabrico de vestuário, que empregam frequentemente mulheres, poderão assistir a uma implantação mais rápida da robótica. A externalização de processos de negócio, os centros de chamadas e os serviços de retaguarda em países como as Filipinas, a Índia e o Bangladeche enfrentam a concorrência de sistemas de IA cada vez mais capazes. Sem políticas de requalificação, apoio à transição e criação de novos empregos, a disrupção poderá superar os ganhos de curto prazo para muitos trabalhadores.

Quem está mais exposto à disrupção da IA

A análise laboral do relatório aponta para dois grupos com vulnerabilidades particulares: as mulheres e os jovens. Os empregos ocupados por mulheres estão quase duas vezes mais expostos à automação do que os ocupados por homens, porque as mulheres estão sobrerrepresentadas em funções com tarefas rotineiras e previsíveis. Em várias economias, o emprego jovem já está a diminuir em funções com elevada exposição à IA, especialmente entre pessoas com 22 a 25 anos, o que ameaça os percursos profissionais iniciais. As competências digitais básicas são uma barreira adicional. Apenas cerca de um em cada quatro residentes urbanos, e menos de um em cada cinco residentes rurais, consegue completar tarefas simples em folhas de cálculo. Essa lacuna de competências limita a capacidade de adaptação à medida que a IA remodela o trabalho.

Philip Schellekens, economista-chefe do Gabinete Regional para a Ásia e o Pacífico do PNUD, sublinhou o risco de uma nova clivagem substituir anos de progresso.

Pensamos que a IA está a anunciar uma nova era de aumento da desigualdade entre países, após anos de convergência nos últimos 50 anos.

Alertou para consequências mais amplas se o mundo permitir que a lacuna aumente.

Se a desigualdade continuar a aumentar, os efeitos indiretos disso em termos da agenda de segurança, em termos de formas indocumentadas de migração, também se tornarão mais assustadores.

Kanni Wignaraja, secretária-geral adjunta da ONU e diretora regional do PNUD para a Ásia e o Pacífico, descreveu a lacuna de ritmo em termos brutais.

A IA está a correr à frente, e muitos países ainda estão na linha de partida.

Os riscos não dizem apenas respeito ao número de empregos. Também envolvem quem é visto pelos dados que orientam as decisões. As comunidades rurais e indígenas, e muitas mulheres empresárias, estão frequentemente sub-representadas nos conjuntos de dados usados para treinar modelos de aprendizagem automática. O relatório cita modelos de pontuação de crédito com IA treinados principalmente com mutuários homens urbanos, que depois classificam erradamente mulheres e agricultores rurais como de risco mais elevado. Esse tipo de enviesamento pode bloquear o acesso ao financiamento, agravando a desvantagem. Uma em cada quatro empresas inquiridas também espera perdas de empregos ligadas à automação por IA, um sinal de que muitos empregadores planeiam usar a IA como substituta de algumas tarefas.

Os benefícios são reais, mas distribuídos de forma desigual

A IA já está a melhorar os serviços públicos quando é implementada com cuidado. A plataforma Traffy Fondue, em Banguecoque, tratou quase 600 000 relatórios de cidadãos, ajudando as equipas municipais a reparar buracos, limpar o lixo e responder mais rapidamente a problemas locais. O serviço Moments of Life, de Singapura, reduziu a papelada para novos pais de cerca de duas horas para aproximadamente quinze minutos, um ganho de eficiência concreto. Em Pequim, os gémeos digitais, uma representação virtual que espelha um sistema físico em tempo real, estão a ajudar os planeadores a simular inundações e fluxos de tráfego para orientar decisões de infraestrutura. Estes exemplos mostram como a IA pode melhorar a capacidade de resposta, reduzir a carga administrativa e proporcionar valor público mensurável.

A oportunidade vai além da gestão urbana. Na saúde, o reconhecimento de padrões pode acelerar o diagnóstico de doenças como a tuberculose a partir de imagens médicas. Na educação, ferramentas adaptativas podem dar explicações a alunos em escolas remotas. Na agricultura, sistemas de IA podem analisar dados sobre solo, clima e pragas para aconselhar os agricultores sobre plantação e fertilização. Os sistemas alimentares, a ajuda em catástrofes e os programas de proteção social podem beneficiar de análises em tempo real que ajudam a levar recursos aos lugares certos no momento certo.

No entanto, a distribuição destes benefícios é desigual. Muitos países dependem de modelos importados que não refletem as línguas, dialetos ou contexto cultural locais. Isso pode reduzir a precisão e a confiança, especialmente em utilizações de alto risco como a saúde e as finanças. O apoio às línguas locais exige dados e capacidade computacional, ambos escassos em muitos países de rendimento mais baixo. As exigências de energia e água decorrentes do rápido crescimento dos centros de dados acrescentam um desafio adicional. Expandir a nuvem e as infraestruturas de IA sem sobrecarregar as redes elétricas ou pressionar os abastecimentos de água é um equilíbrio delicado, sobretudo onde os objetivos climáticos já estão sob pressão.

Atraso na governação e riscos de segurança

As regras estão a acompanhar lentamente. Apenas um número limitado de países tem regulamentos abrangentes sobre IA em vigor. Até 2027, mais de 40 por cento das violações de dados globais relacionadas com IA podem resultar do uso indevido de IA generativa, segundo o relatório. Os sistemas generativos podem criar texto, imagens e áudio convincentes. A mesma capacidade que ajuda um professor a preparar planos de aula também pode ser usada por criminosos para acelerar ataques de phishing, espalhar fraudes com deepfakes ou criar malware. Quadros de governação mais fortes, incluindo responsabilização clara, normas de testagem, auditabilidade e proteções de privacidade, são prioridades urgentes.

A participação global na definição dessas regras é desigual. Uma análise da ONU sobre comércio e desenvolvimento conclui que apenas 100 empresas, principalmente nos Estados Unidos e na China, representam cerca de 40 por cento do investimento privado em investigação e desenvolvimento de IA. Entretanto, 118 países, sobretudo no Sul Global, estão ausentes das discussões internacionais sobre governação da IA. O mercado global de IA deverá atingir 4,8 biliões de dólares até 2033. Se um pequeno grupo de empresas e países definir normas e infraestruturas enquanto outros observam à margem, o resultado provavelmente ampliará as clivagens existentes na tecnologia, nas finanças e na influência.

O relatório do PNUD resume o desafio de forma simples.

A linha de fratura central na era da IA é a capacidade. Os países que investirem em competências, capacidade computacional e sistemas de governação sólidos beneficiarão; os outros correm o risco de ficar muito para trás.

O que os países podem fazer agora

Fechar a lacuna é possível. Cada país tem condições de partida diferentes, desde o acesso à eletricidade e a fiabilidade da internet até à solidez das escolas e das instituições públicas. Uma estratégia prática começa pelo básico: energia fiável, conectividade acessível e dispositivos. Continua com as pessoas: programas de aprendizagem que ensinam competências digitais, resolução de problemas e utilização segura de ferramentas de IA. Inclui capacidade computacional, através de centros de dados locais, polos regionais ou acesso a recursos partilhados. Acrescenta dados inclusivos, para que os modelos reflitam comunidades rurais, línguas minoritárias e o empreendedorismo feminino. Por fim, exige salvaguardas credíveis que criem confiança, incluindo transparência, avaliações de segurança e vias de recurso claras quando os sistemas causam danos.

Cinco ações prioritárias

Os governos e os parceiros podem agir em várias frentes ao mesmo tempo. As ações seguintes são amplamente aplicáveis, embora a implementação deva refletir o contexto local.

• Investir em banda larga acessível, eletricidade resiliente e pontos de acesso comunitários para que as famílias e as pequenas empresas possam estar online de forma fiável.
• Expandir o acesso à capacidade computacional com polos regionais de IA, créditos de nuvem pública e redes de investigação, para que universidades, startups e organismos públicos possam treinar e adaptar modelos.
• Ampliar a requalificação e a melhoria de competências, com ênfase nas mulheres e nos jovens, combinando competências digitais fundamentais com formação setorial para a saúde, agricultura, educação e pequenas empresas.
• Corrigir o enviesamento, recolher e governar dados que representem comunidades rurais, indígenas e de baixos rendimentos, e exigir que os credores validem a pontuação de crédito com IA contra a discriminação.
• Localizar a IA, apoiar ferramentas em línguas e dialetos locais, financiar conjuntos de dados abertos e projetos de código aberto que satisfaçam necessidades públicas.
• Reforçar as salvaguardas, adotar leis de privacidade, transparência algorítmica, avaliações de impacto e auditorias independentes para utilizações de alto risco nos setores público e privado.
• Proteger as pessoas em transição, expandir a proteção social, a intermediação de emprego, o seguro salarial e incentivos para que as empresas criem novas funções à medida que a automação se instala.

A cooperação internacional pode acelerar o progresso. Especialistas da ONU em comércio e desenvolvimento propõem uma estrutura global partilhada para proporcionar acesso equitativo à capacidade computacional e a ferramentas de IA. Esse tipo de infraestrutura agregada poderia ajudar a fechar a lacuna de capacidade computacional para investigadores, reguladores e pequenas empresas em países de rendimento mais baixo. Normas de divulgação pública para sistemas de IA, semelhantes à comunicação de informações ambientais e de governação, também podem aumentar a transparência e a responsabilização além-fronteiras.

Comparações entre regiões

A desigualdade na preparação para a IA não é apenas uma questão da Ásia-Pacífico. Dados da Europa mostram uma preparação mais acentuada em países como a Dinamarca, a Alemanha e a Suíça, que obtêm boas pontuações em infraestrutura digital, competências e governação. Os países da Europa de Leste, incluindo a Albânia e a Bósnia e Herzegovina, ficam atrás das suas congéneres ocidentais em muitos desses indicadores. O padrão ecoa a lógica de capacidade identificada pelo PNUD, segundo a qual os países com fortes condições de partida avançam, a menos que outros recebam apoio direcionado.

Há também lições sobre como pequenos Estados podem ter um peso superior ao seu tamanho. Singapura combinou conectividade de alta qualidade com inovação no setor público e orientações claras para uma IA responsável. A Coreia do Sul combinou política industrial com programas de competências e investimento em capacidade computacional. Estes exemplos mostram que as escolhas políticas importam. A tecnologia por si só não produz ganhos sociais generalizados sem investimentos complementares nas pessoas, nas instituições e numa concorrência leal.

Pontos-chave

• O PNUD alerta que a IA não gerida pode aumentar a desigualdade entre países ao aprofundar lacunas de capacidade, competências, capacidade computacional e governação.
• A Ásia-Pacífico alberga mais de metade dos utilizadores globais de IA, mas apenas cerca de 14 por cento das pessoas da região usam ativamente ferramentas de IA.
• As mulheres e os jovens enfrentam maior exposição à automação, e as competências digitais básicas continuam a ser uma barreira para muitos trabalhadores.
• O enviesamento nos dados de treino pode classificar erradamente mulheres empresárias e agricultores rurais, limitando o acesso a financiamento e serviços.
• A IA pode aumentar o crescimento em cerca de 2 pontos percentuais na Ásia-Pacífico e impulsionar a produtividade, mas os benefícios são desiguais sem políticas inclusivas.
• Exemplos de Banguecoque, Singapura e Pequim mostram o valor da IA nos serviços públicos quando é implementada com objetivos claros e salvaguardas.
• Apenas um número limitado de países tem regras abrangentes sobre IA e, até 2027, mais de 40 por cento das violações de dados relacionadas com IA podem envolver uso indevido de IA generativa.
• O investimento global em IA e a influência na governação estão concentrados, com 100 empresas por trás de cerca de 40 por cento do financiamento privado de I&D e 118 países ausentes das discussões sobre governação.
• As ações prioritárias incluem investimento em energia e conectividade, acesso a capacidade computacional, requalificação, dados inclusivos, localização e salvaguardas fortes.
• A cooperação internacional, incluindo instalações partilhadas de capacidade computacional e normas de divulgação, pode ajudar a fechar lacunas de capacidade e distribuir benefícios de forma mais uniforme.