Introdução
A crescente alocação de recursos para o desenvolvimento de inteligência artificial (IA) ocorre em paralelo a debates sobre as bases conceituais e políticas que moldaram a disciplina. O documentário Ghost in the Machine, que estreou no Festival de Sundance, reabre uma discussão crítica ao revelar como certas tradições eugenistas influenciaram a estatística e, por extensão, o machine learning moderno (BLOOM, 2026). Com centenas de bilhões sendo investidos por empresas e governos na busca por capacidades avançadas de IA, torna-se imperativo compreender estes antecedentes para avaliar riscos, vieses e consequências sociais das tecnologias emergentes.
Contexto histórico: eugenia, estatística e a gênese de certas abordagens
A conexão entre eugenia e estatística não é apenas histórica, mas estruturante para algumas práticas metodológicas. No início do século XX, o desenvolvimento da estatística como disciplina científica esteve entrelaçado com projetos sociais que buscavam categorizar e hierarquizar populações. Essas correntes influenciaram a forma como se formularam hipóteses, selecionaram variáveis e legitimaram inferências sobre diferenças humanas. Conforme discutido no documentário citado pela Forbes, traços dessas tradições persistem em convenções de modelagem e em escolhas de dados que informam modelos de machine learning (BLOOM, 2026).
A crítica histórica não visa deslegitimar a estatística como ferramenta, mas expor como pressupostos sociais e políticos podem infiltrar-se em práticas científicas. Modelos estatísticos podem reproduzir pressupostos normativos quando as variáveis escolhidas, os métodos de amostragem e as inferências pressupõem hierarquias ou determinismo biológico. Esse legado tem implicações diretas na IA contemporânea, cuja robustez e justiça dependem tanto da qualidade dos dados quanto das suposições embutidas nos modelos.
O documentário Ghost in the Machine e sua relevância contemporânea
Ghost in the Machine, exibido em Sundance, oferece um olhar detalhado sobre essas conexões históricas e sua persistência na era do machine learning (BLOOM, 2026). O filme documenta como certos conceitos e metodologias oriundos de contextos eugenistas foram incorporados, reinterpretados e naturalizados ao longo de décadas, tornando-se parte do arcabouço técnico que alimenta algoritmos hoje.
Para gestores, pesquisadores e formuladores de políticas, o documentário funciona como um chamado à reflexão: não basta analisar modelos sob métricas de desempenho tradicionais; é necessário avaliar a genealogia epistemológica das práticas e como estas se traduzem em decisões com impactos sociais profundos. Ao destacar a estreia do filme em uma plataforma de prestígio como Sundance, a cobertura da Forbes sublinha a crescente atenção pública e acadêmica a temas de história intelectual, ética e responsabilidade em IA (BLOOM, 2026).
Como as raízes eugenistas influenciaram práticas de machine learning
Há múltiplos vetores pelos quais pressupostos eugenistas atravessaram a estatística e serviram de insumo para machine learning:
1. Definição de variáveis e categorias: Mapear características humanas em categorias discretas tem uma história que inclui tentativas de hierarquização. Em contextos de IA, a criação de rótulos e categorias sem reflexão crítica pode reforçar estereótipos e desigualdades.
2. Suposições sobre causalidade: Abordagens que privilegiam correlação em detrimento de uma análise crítica de causalidade podem mascarar relações sociais complexas. Modelos preditivos que se baseiam em proxies historicamente enviesados tendem a reproduzir resultados discriminatórios.
3. Seleção de amostras: Amostras não representativas — fruto de convenções históricas na coleta de dados — amplificam vieses. Técnicas de validação que não considerem contextos sociais perpetuam inferências problemáticas.
4. Naturalização de métricas de desempenho: A adoção acrítica de métricas (por exemplo, acurácia global) sem analisar seus impactos por subpopulação pode ocultar desigualdades significativas.
Esses vetores demonstram que as escolhas técnicas são inseparáveis de valores sociais. A análise do documentário e a cobertura jornalística reforçam a necessidade de leitura crítica aos procedimentos técnicos rotineiros (BLOOM, 2026).
Viés algorítmico e consequências sociais
Os efeitos do viés algorítmico têm sido documentados em várias áreas: seleção de candidatos, crédito, justiça criminal, saúde e alocação de recursos públicos. Quando modelos incorporam dados históricos que refletem discriminação, decisões automatizadas podem reproduzir ou amplificar desigualdades — com consequências tangíveis para grupos marginalizados.
Além do dano direto a indivíduos, há um impacto sistêmico: a legitimação de decisões por meio de algoritmos cria um véu de cientificidade que dificulta contestação. O reconhecimento de raízes problemáticas na história da estatística e seus laços com projetos políticos revela que corrigir a IA exige mais do que ajustes técnicos: demanda mudanças institucionais, regulatórias e epistemológicas (BLOOM, 2026).
Impacto nos investimentos em IA: riscos reputacionais, financeiros e sociais
A corrida por capacidades avançadas de IA envolve dispêndios massivos por parte de empresas e governos. No entanto, conforme chama a atenção a análise jornalística, investir sem avaliar criticamente as implicações éticas e históricas incorre em riscos múltiplos:
– Risco reputacional: Escândalos relacionados a vieses ou discriminação digital podem impactar valor de mercado e confiança pública.
– Risco regulatório: Legislações emergentes sobre transparência, responsabilidade e proteção de dados podem tornar soluções não conformes obsoletas ou sujeitas a sanções.
– Risco operacional: Produtos mal calibrados geram custos com correção, litígios e perda de mercados.
– Risco social: Tecnologias que reforçam exclusões podem provocar rupturas sociais e demandas por intervenção governamental, alterando o ambiente de negócios.
Investidores e gestores devem, portanto, incorporar avaliações de risco ético e histórico em processos de due diligence e em métricas de governança de projetos de IA. A análise proposta por reportagens como a da Forbes e pelo documentário expõe que ignorar raízes conceituais e impactos sociais pode comprometer retornos no longo prazo (BLOOM, 2026).
Governança, regulamentação e políticas públicas necessárias
Para mitigar os problemas identificados, são necessárias ações coordenadas em múltiplos níveis:
1. Padrões de auditoria e transparência: Implementar auditorias independentes que verifiquem não apenas desempenho técnico, mas também distribuições de impacto por subgrupos e aderência a princípios éticos.
2. Requisitos de documentação: Adotar práticas como datasheets para datasets e model cards para algoritmos, que explicitem contexto, vieses conhecidos e limitações.
3. Normas regulatórias: Desenvolver regras que exijam avaliações de impacto social e mecanismos de recurso para indivíduos afetados por decisões automatizadas.
4. Incentivo à interdisciplinaridade: Fomentar colaborações entre cientistas da computação, estatísticos, historiadores, filósofos e especialistas em direitos humanos para enriquecer projetos de IA.
5. Educação e capacitação: Formar equipes de desenvolvimento com sensibilidade histórica e ética, além de treinar gestores e tomadores de decisão sobre os riscos sociais e reputacionais.
6. Financiamento condicionado: Vincular apoio financeiro público e privado a critérios de governança e avaliação de impacto.
Essas medidas ajudam a transformar a preocupação histórica — exposta em filmes e reportagens — em políticas concretas que reduzam riscos e promovam tecnologia responsável.
Práticas técnicas para mitigação de vieses
No nível técnico, várias estratégias se mostram relevantes, embora não suficientes isoladamente:
– Preprocessamento de dados: Corrigir desbalanceamentos e calibrar representatividade das amostras.
– Métodos de fairness-aware learning: Integrar restrições de justiça durante o treinamento dos modelos.
– Avaliação de robustez: Testar desempenho em subgrupos e em condições adversas.
– Explicabilidade e interpretabilidade: Implementar técnicas que permitam entender decisões e identificar fontes de viés.
– Monitoramento contínuo: Estabelecer ciclos de reavaliação após a implantação para identificar desvios emergentes.
Essas práticas devem ser adotadas dentro de uma estratégia mais ampla de governança, que reconheça limitações históricas e institucionais das técnicas.
Reflexão epistemológica: além da técnica
Uma das contribuições centrais da análise trazida pelo documentário e pela reportagem é a necessidade de uma reflexão epistemológica: compreender que o conhecimento técnico não é neutro. Os modelos de IA são construídos por decisões humanas que refletem valores e interesses. Reconhecer a genealogia dessas decisões permite desenvolver metodologias mais responsáveis e evitar naturalizações perigosas.
Essa reflexão implica, por exemplo, questionar quais problemas estão sendo priorizados pelos investimentos em IA e quem se beneficia dessas prioridades. Há riscos de que a busca por capacidades genéricas de IA (a chamada AGI) consuma recursos sem retorno social proporcional se não houver direcionamento para aplicações que resolvam problemas públicos relevantes e que respeitem direitos fundamentais.
Recomendações práticas para gestores e pesquisadores
Com base na análise das raízes históricas e nas implicações atuais, propõe-se um conjunto de recomendações práticas:
1. Integrar avaliações históricas e de impacto social nas fases iniciais de projetos.
2. Condicionar financiamento a mecanismos de governança, auditoria e transparência.
3. Adotar métricas de desempenho que capturem impactos por subgrupos e externalidades sociais.
4. Promover revisão por pares interdisciplinar em projetos críticos.
5. Investir em educação ética contínua para equipes técnicas e executivas.
6. Participar e apoiar iniciativas de padronização (normas técnicas e regulatórias) que promovam responsabilidade.
Essas recomendações alinham decisões técnicas e estratégicas com princípios de justiça e responsabilidade, reduzindo riscos e promovendo confiança.
Conclusão
A estreia do documentário Ghost in the Machine e a cobertura jornalística associada evidenciam que a compreensão das raízes históricas da estatística é vital para quem desenvolve, investe e regula IA (BLOOM, 2026). Ignorar como pressupostos eugenistas e práticas metodológicas obtidas no passado atravessaram tempos até chegar aos modelos atuais representa um risco técnico, social e ético. Para a comunidade especializada — pesquisadores, gestores, investidores e formuladores de políticas — é essencial incorporar avaliações críticas, práticas técnicas de mitigação e mecanismos robustos de governança. Só com uma abordagem que una história, técnica e ética será possível orientar os investimentos em IA para resultados socialmente desejáveis e sustentáveis.
Referências (norma ABNT)
BLOOM, David. Understanding AI’s ‘Ghost In The Machine” Is Vital Amid Vast Spending. Forbes, 29 jan. 2026. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/dbloom/2026/01/28/understanding-ais-ghost-in-the-machine-is-vital-amid-vast-spending/. Acesso em: 29 jan. 2026.
Fonte: Forbes. Reportagem de David Bloom, Senior Contributor,
