A crescente ansiedade sobre a perda de empregos causada pela IA se espalhou pela consciência pública.

 Há uma década, em festas no Vale do Silício, conversava-se sobre a renda básica universal como solução para a iminente onda de automação. Há um ano, cientistas da computação começaram a elaborar suas previsões não apenas no arquivo de acesso aberto arXiv, mas também em sites independentes e elegantemente formatados, como o Situational Awareness (recomendado por Ivanka Trump) e o Gradual Disempowerment, seguido pelo AI 2027 (lido por JD Vance).

 No mês passado, do feed do perfil do X de Barack Obama à revista Time e ao New York Times, a ansiedade em relação ao trabalho com IA se tornou comum. Diante da sensação de estar no topo de uma montanha-russa prestes a despencar rumo ao desconhecido, as reações normais incluem o distanciamento emocional — ou a atribuição de grandes previsões à mera especulação. É claro que o modelo de negócios dessas empresas de tecnologia é prometer que seus produtos podem economizar dinheiro substituindo a mão de obra; elas precisam que acreditemos nisso.

 Também vimos surgir uma reação contrária a essa ansiedade. Um artigo de pesquisadores da Apple indicando que grandes modelos de linguagem não raciocinam de fato viralizou, sendo apresentado como evidência de que o progresso está estagnado e que uma bolha de IA pode estar prestes a estourar. Outro estudo recente, que descobriu que desenvolvedores de código aberto trabalhavam mais lentamente ao usar ferramentas de IA do que quando não as usavam, reforçou a posição de que as previsões sobre o progresso da IA ​​podem ser exageradas.

 Acreditamos que o deslocamento de trabalhadores pela IA é um problema real. E é um problema que precisa do nosso foco e atenção agora — não daqui a dez anos ou em um futuro distante. Representa uma ameaça iminente, mas também uma oportunidade política. Provavelmente será uma questão relevante nos ciclos eleitorais no curto prazo, e a esquerda precisa estar preparada com propostas políticas para lidar com isso.

Aproveitando a oportunidade

 Seria muito fácil para a esquerda desperdiçar esta oportunidade política. Duas tendências em particular podem nos impedir de desenvolver uma resposta adequada ao problema da perda de empregos causada pela IA.

 Uma delas é a resistência fragmentada aos impérios da IA. Não há uma série de organizações sem fins lucrativos e acadêmicos progressistas trabalhando em “IA”? Há — mas as questões em que “trabalham” são variadas e frequentemente isoladas, com muitas dessas pessoas cobrindo tópicos importantes como vigilância, segurança da IA, viés algorítmico contra grupos marginalizados, impactos ambientais, degradação cultural por lixo algorítmico e decadência da plataforma, criatividade, risco existencial, regulamentação e supervisão, e assim por diante. Pessoas que trabalham com políticas de IA lutam em múltiplas frentes, e algumas são financiadas e, até certo ponto, capturadas pela indústria.

 O número de pessoas focadas especificamente em IA e trabalho é muito menor. Fora da política tecnológica, os sindicatos têm se envolvido com as implicações da IA, mas também estão ocupados com lutas mais imediatas sobre salários e condições de trabalho, organização de trabalhadores não sindicalizados e afins.

 A segunda razão pela qual a esquerda pode perder a oportunidade de liderar a questão do deslocamento de trabalhadores da IA ​​é a relação complexa que muitos esquerdistas têm com as tecnologias emergentes. Há uma tendência predominante de confundir uma tecnologia com o sistema capitalista e a matriz específica de relações de poder na qual ela se desenvolve. Nesse sentido, a IA é por vezes analisada como um fenômeno totalmente negativo no contexto das relações sociais capitalistas, um conjunto de tecnologias implantadas pela classe dominante em interesse próprio para degradar e substituir o trabalho humano.

 Embora haja um movimento para moldar a tecnologia em prol do interesse público, ele tende a ser sequestrado em círculos acadêmicos ou políticos, embora, como escreve Leigh Phillips, a esquerda deva ser otimista quanto ao uso da tecnologia para a emancipação. O tecnopessimismo leva a uma tendência, na melhor das hipóteses, a se concentrar em noções mal definidas de “governança” da IA, em vez de como aproveitá-la, limitando as discussões sobre como a IA poderia democratizar a computação ou abrir novos modos de educação.

 A IA apresenta um enigma especial porque é muito mal definida; sem uma definição clara do que é “inteligência artificial”, ela se torna simplesmente um substituto para os oligarcas, o capitalismo de plataforma, o Estado de vigilância — apenas uma pilha de lixo maligno para recusar.

 Em suma, a dinâmica atual da esquerda e do cenário político da IA ​​significa que corremos o risco de ser meramente reativos à substituição de empregos pela IA, em vez de proativamente propor ideias políticas. Em um ensaio subsequente, revisaremos e proporemos algumas soluções políticas para esses problemas — desde a regulamentação da IA ​​como serviço público até um programa de empregos públicos no estilo do New Deal. Aqui, começaremos avaliando o debate na esquerda sobre se a substituição de trabalhadores impulsionada pela IA é mesmo um problema.

Quão ameaçadora ela é agora?

 Até agora, o futuro do trabalho com IA tem sido um “debate” bilateral, presidido principalmente por economistas do trabalho. Um lado acredita que a IA causará grandes perdas de empregos. O principal argumento para essa posição é que se trata literalmente da proposta de negócio das empresas de IA — que seus produtos serão usados para economizar mão de obra.

 Bancos e empresas de consultoria têm apresentado números expressivos: o Goldman Sachs afirmou que 300 milhões de empregos em tempo integral no mundo todo, e um quarto do trabalho atual, poderiam ser totalmente realizados por IA; analistas da McKinsey projetaram que 30% das horas trabalhadas atualmente nos Estados Unidos poderiam ser automatizadas. (Essas empresas de consultoria também são vulneráveis ​​à IA e estão correndo para criar suas próprias plataformas de IA agênticas, onde “agentes” de IA atuam de forma autônoma para executar tarefas específicas em várias etapas.)

 Mas a IA também criará novos empregos, argumentam economistas do trabalho do outro lado. Empregos são conjuntos de tarefas, e é improvável que as ferramentas de IA substituam todas essas tarefas. Mais de 60% dos empregos em 2018 eram em cargos que não existiam em 1940, relata um estudo do economista do MIT David Autor e colegas, com “novos trabalhos” incluindo novos cargos que envolvem novas tecnologias (operadores de drones, químicos têxteis), refletem mudanças demográficas (hipnoterapeutas, sommeliers) e incluem cargos de trabalho temporário (compradores sob demanda e motoristas particulares). A IA produzirá coisas novas que ainda nem imaginamos e aumentará o trabalho humano, não o substituirá.

 É verdade que, com a mudança tecnológica, antigos empregos foram substituídos por novos tipos de trabalho. Mas dois pontos são importantes ao considerar se a história é tranquilizadora aqui. Primeiro, não há dados suficientes para fazer afirmações sobre como as coisas “sempre acontecem”: sim, houve transições anteriores de economias agrárias para a manufatura e para a economia de serviços, mas ainda assim, essa é uma amostra de apenas duas transições. Segundo, essas transições anteriores também não devem ser motivo de tranquilidade, pois ainda estão se desenrolando e seus impactos ainda reverberam. A política eleitoral dos EUA continua a ser moldada pela incapacidade do Estado de orientar essas transições.

 Alguns economistas adotam uma posição mais sutil, alertando que os empreendedores de tecnologia reivindicarão “rendas de inovação”. Anton Korinek e Joseph Stiglitz escrevem: “Nós, economistas, estabelecemos uma meta muito fácil se apenas dissermos que o progresso tecnológico pode melhorar a vida de todos — também temos que dizer como podemos fazer isso acontecer”. A desigualdade aumenta porque os inovadores ganham um excedente e, a menos que os mercados de inovação sejam totalmente contestáveis, esse excedente que eles ganham será superior aos custos da inovação, explicam eles. Além disso, as inovações afetam os preços de mercado e alteram a demanda por fatores como trabalho e capital. “A IA pode reduzir uma ampla gama de salários humanos e gerar uma redistribuição para os empreendedores”, concluem.

Perspectivas marxistas

 Uma análise mais explicitamente marxista da tecnologia também é útil aqui. Karl Marx argumentou que a tecnologia não é desenvolvida sob o capitalismo para melhorar a sociedade ou “aliviar o trabalho”, mas sim para produzir mais-valia ou lucro para o capital. Assim, o capital não empregará tecnologia a menos que possa executar tarefas a um custo menor do que a mão de obra mais barata disponível (Marx gracejou que o capital se contentava em usar a mão de obra feminina das populações excedentes em vez de máquinas quando o custo dessa mão de obra está “acima de qualquer cálculo”).

 Dessa perspectiva, deve ficar claro que o capital tem um forte interesse em automatizar a mão de obra técnica e profissional de alto custo — ou seja, as formas de trabalho aparentemente mais vulneráveis ​​à disrupção da IA. Dito isso, o cálculo para o capital ainda depende do acesso a ferramentas de IA a um custo menor do que essa mão de obra. No momento, as empresas de IA buscam oferecer essas ferramentas a preços baixos para fisgar os usuários antes de aumentar seus custos. De fato, há sérias questões sobre o lucro ou “modelo de negócios” em termos gerais de geração adequada de receita, com alguns críticos prevendo uma crise de IA subprime que poderia se espalhar por toda a indústria de tecnologia devido às empresas terem construído seus produtos com base em modelos não lucrativos.

 O custo da IA ​​para os capitalistas que buscam substituir essa mão de obra será importante para determinar o quão disseminada essa automação se tornará. Ainda assim, dada a lógica de Marx, você poderia pensar que a esquerda ficaria alarmada com a forma como os capitalistas usarão essa nova tecnologia para enriquecer às custas dos trabalhadores. De que serve nossa força de trabalho se ela é instantaneamente substituível?

 Marx também argumentou vigorosamente que, sob o capitalismo, o principal produto da rápida mudança tecnológica é a produção de um “exército de reserva” de desempregados empobrecidos, “libertados” pela tecnologia. A pobreza e a miséria sofridas por essas populações excedentes — mesmo que temporárias — também poderiam se tornar uma força política explosiva e um freio às demandas e ao poder da força de trabalho empregada.

 Marx e os marxistas observaram como isso afetou vários tipos de trabalho manual desde a Revolução Industrial, mas a perspectiva de automação generalizada do trabalho “mental” ou “cognitivo” poderia iniciar um processo de “proletarização” da “classe profissional-gerencial”, ou pelo menos de partes dela. Mesmo que esses trabalhadores acabem migrando para novas áreas de trabalho, a transição nem sempre é tranquila e pode ser politicamente volátil (como vimos com as áreas desindustrializadas do Cinturão da Ferrugem, atingidas por altos níveis de desemprego, migrando em grande número para Donald Trump).

 De fato, a persistência contínua de uma “classe média” entre trabalho e capital tem sido vista há muito tempo como uma refutação da previsão de Marx de uma crescente polarização de classes entre um pequeno grupo de proprietários capitalistas e uma massa cada vez mais desqualificada de proletários. Independentemente do que Marx tenha previsto ou não, a IA pode atingir diretamente o cerne de uma importante fonte de estabilidade capitalista por mais de um século — trabalhadores de classe média relativamente estáveis, que desfrutam de salários decentes e alguma autonomia no trabalho, e que (em sua maioria) veem seus interesses alinhados aos do capital.

 Além disso, como argumentou David Autor, se os profissionais qualificados conseguiram obter vantagens no mercado de trabalho com base em suas habilidades, a desqualificação baseada em IA poderia tornar essas capacidades mais amplamente disponíveis e, assim, reduzir a polarização entre esses trabalhadores e seus colegas de baixa renda em serviços mais precários e empregos manuais.

 E um aumento repentino da precariedade para grandes faixas de trabalhadores qualificados e instruídos pode, de fato, aumentar a solidariedade entre esses trabalhadores e a classe trabalhadora em geral. Mesmo que um salário alto pareça isolá-lo das depredações do capitalismo, a maioria dos trabalhadores especializados, em última análise, depende de seu salário para sobreviver, como todas as outras pessoas da classe trabalhadora. Em outras palavras, eles são trabalhadores e devem se ver como tal.

Nada com que se preocupar?

Mas a esquerda frequentemente tende ao ceticismo quanto à probabilidade de a IA causar perdas massivas de empregos — e, portanto, corre o risco de perder a oportunidade de construir esse tipo de solidariedade ampla entre os trabalhadores. Parte dessa rejeição decorre de uma tendência compreensível de desconfiar do que soa como propaganda enganosa corporativa. Um dos críticos mais ferrenhos da IA ​​é o sociólogo Antonio Casilli, cujo livro recentemente traduzido, Waiting for Robots: The Hired Hands of Automation [À Espera dos Robôs: Os Assalariados da Automação], aponta que

[…] apesar da grande visão das grandes empresas de tecnologia e startups, a realidade da IA ​​está constantemente diminuindo: os usuários recebem a promessa de veículos autônomos e direção assistida; recebem a promessa de software de tomada de decisão e um menu suspenso de opções; recebem a promessa de um médico robô e um mecanismo de busca médica.

 Casilli argumenta que devemos nos concentrar no trabalho digital, especificamente no trabalho que envolve treinamento de IA e rotulagem de dados, o que ilustra que trabalhadores humanos estão, na verdade, sendo substituídos por outros humanos. “Nosso trabalho não está destinado à obsolescência; em vez disso, está sendo deslocado e escondido, movido para longe da vista de cidadãos, analistas e formuladores de políticas, que estão todos ansiosos para se conformar com a narrativa dos capitalistas de plataforma”, escreve ele. (Aqui, seu argumento é complementado por Code Dependent [Dependentes do Código], de Madhumita Murgia, e Feeding the Machine [Alimentando a Máquina], de James Muldoon e colegas, que também se concentram em trabalhadores digitais vulneráveis ​​e de baixa renda.) Em alguns casos, o trabalho está apenas sendo deslocado por essas plataformas digitais, da maneira como Casilli descreve. Mas a perda de empregos também acontece; não é uma questão de um-ou-outro.

 Outra crítica séria da esquerda à ameaça de deslocamento de empregos pela IA vem de Aaron Benanav, cujo livro de 2020, Automation and the Future of Work [Automação e o Futuro do Trabalho], explica que as taxas de criação de empregos diminuem à medida que o crescimento econômico desacelera, e que isso, e não a destruição de empregos induzida pela tecnologia, é o que tem deprimido a demanda global por mão de obra nos últimos cinquenta anos. A principal questão, ele argumenta, é a estagnação econômica devido à desindustrialização. Em um recente artigo de opinião no New York Times, Benanav observa que os ganhos de produtividade da IA ​​generativa têm sido limitados, que é difícil ver como ela criaria melhorias abrangentes para os serviços essenciais e que seus avanços parecem já estar desacelerando.

 Embora concordemos com parte disso — a estagnação econômica precisa ser abordada como uma questão subjacente mais ampla — seria um erro negar o progresso da IA ​​apenas porque os capitalistas sempre promovem seus produtos ou porque ainda não conseguiram monetizar as conquistas. Além disso, apesar da estagnação geral (particularmente para a classe trabalhadora), a lucratividade capitalista foi substancialmente restaurada desde a crise econômica da década de 1970, e algumas das empresas mais lucrativas da atualidade estão investindo pesadamente em IA.

Estão surgindo estudos revisados ​​por pares que ilustram que a IA pode superar os humanos em muitas tarefas médicas, proporcionar psicoterapia eficaz e escrever poemas mais populares do que aqueles compostos por humanos. É possível que a atual onda de IA seja realmente diferente das experiências e dos ciclos de hype anteriores. Além disso, o implacável impulso histórico do capital para automatizar todo o trabalho — mais dramaticamente, o trabalho agrícola e industrial — não sugere que o trabalho “de serviço” e/ou “mental” estará imune para sempre.

 Portanto, quando se trata da pergunta “A perda de empregos devido à IA é uma catástrofe iminente ou um desastre?”, a tendência das plataformas de mídia social de polarizar as discussões em debates binários está nos enganando. A verdade provavelmente está em algum ponto do meio termo — a disrupção da IA ​​não destruirá a maioria dos empregos das pessoas, mas ainda será significativa — e, assim como acontece com as mudanças climáticas, o cenário intermediário ainda é extremamente disruptivo, especialmente quando combinado com outras tendências sociais e ecológicas.

 Argumentamos que este é um problema “imediato”. Não temos evidências robustas de deslocamento em massa, mas há muitos sinais de alerta. Empresas como a Shopify estão enviando memorandos sobre se tornarem empresas de “IA em primeiro lugar”, onde os funcionários terão que justificar por que o número de empregados em projetos não pode ser substituído pela IA, e o CEO Marc Benioff, da Salesforce — a maior empregadora privada de São Francisco — afirma que a IA agora faz de 30% a 50% do trabalho da empresa. Não é só o Vale do Silício: o CEO da Ford Motor, Jim Farley, acaba de declarar que “a inteligência artificial vai substituir literalmente metade de todos os trabalhadores de colarinho branco nos EUA”.

 Há uma preocupação especial com os trabalhadores iniciantes. O Financial Times relata que recém-formados representam apenas 7% das contratações nas quinze maiores empresas de tecnologia, com uma queda de um quarto no número de novos contratados em comparação com 2023. O CEO da Anthropic, Dario Amodei, causou alvoroço ao prever que a IA poderia eliminar metade de todos os empregos de colarinho branco para iniciantes e levar a um desemprego de 10% a 20% nos próximos um a cinco anos.

 Novamente, há contra-argumentos. A revista The Economist argumenta que o apocalipse do emprego ainda está longe, pois a parcela de empregos de colarinho branco aumentou ligeiramente, o desemprego está baixo e o crescimento salarial ainda é forte, sugerindo que as empresas ainda não incorporaram muita IA aos fluxos de trabalho. A publicação também relata casos de CEOs frustrados que investiram em IA sem ver resultados úteis, e como empresas de hiperescala como Alphabet e Meta investiram na tecnologia sem obter retorno. As evidências atuais de disrupção ainda são escassas.

 No entanto, é um problema que exige nossa atenção na elaboração de uma resposta agora, antes que os efeitos se manifestem plenamente, por três razões. Primeiro, as capacidades da IA ​​já podem substituir empregos, mesmo que o progresso tecnológico em IA não ocorra no mesmo ritmo. Se as empresas conseguirem incorporar a IA agêntica em seus fluxos de trabalho, a desarticulação será ainda mais evidente.

 Em segundo lugar, o sentimento popular sobre IA e empregos, informado pelas redes sociais, pode divergir da realidade empírica da “perda de empregos para a IA” — mas ainda assim ser uma força política potente. Por exemplo, diferencie o SARS-CoV-2, o patógeno, da “COVID”, as representações sociais divergentes da pandemia que se espalharam online tanto pela esquerda quanto pela direita. A “perda de empregos para a IA” pode ser um argumento político que exige uma reação antes mesmo e independentemente dos impactos materiais.

 Terceiro, leva tempo para desenvolver ideias sérias e poder político para enfrentar o deslocamento. O planejamento precisa começar agora, antes que haja evidências sólidas confirmando que isso ocorre em larga escala.

As armadilhas políticas que se avizinham

 A preocupação pública com a IA traz uma oportunidade única para reorientar nossa política mais ampla e até mesmo revigorar a esquerda. Mas há uma série de armadilhas surgindo. A primeira é o risco de ignorarmos a ameaça de demissões motivadas pela IA como uma farsa e perdermos a oportunidade de liderar soluções.

 A segunda é que permitimos que a Direita use o deslocamento de empregos por meio da IA ​​para exacerbar as tensões de classe de maneiras que beneficiam a base de Trump e enfraquecem ainda mais as instituições públicas. A piada do Secretário do Tesouro, Scott Bessent, de que demitir funcionários federais poderia fornecer “a mão de obra de que precisamos para a nova indústria”, somada aos ataques às universidades, inspirou discussões sobre o “Maoísmo MAGA” — um movimento que glorifica o sacrifício econômico, a liderança autoritária, o poder econômico centralizado e visões nostálgicas da produção industrial. Podemos imaginar como os trabalhadores do conhecimento deslocados podem ser ridicularizados por terem ido à faculdade e desperdiçado seu tempo e dinheiro — a retórica será contra o “resgate” desses trabalhadores pelas más escolhas que fizeram.

 Essa ideia de que a substituição de empregos pela IA é apenas uma loucura de colarinho branco é um equívoco. A IA também está prestes a substituir muitos empregos de baixa remuneração em diversas áreas, inclusive para trabalhadores sem formação superior. E se empregos com maior remuneração forem substituídos, os efeitos se espalharão pela economia e afetarão também os trabalhadores do setor de serviços. Mas é fundamental pensar em como uma proposta que inclui apoio público ao trabalho de colarinho branco soará para pessoas cujas comunidades foram dizimadas pela terceirização e automação nas últimas décadas, para as quais os políticos não fizeram muita coisa. Qualquer discussão sobre empregos públicos precisa incorporar esse histórico e garantir que o conteúdo e a forma da mensagem promovam a solidariedade entre todos os tipos de trabalhadores.

 A terceira armadilha é que a direita reivindicará a liderança por ser “dura com a IA” e canalizará o ressentimento populista para políticas e retóricas focadas em suas dimensões sociais, ignorando as econômicas. As dimensões sociais são onde a colaboração política bipartidária é mais provável, e elas são importantes.

 No entanto, o espaço de atenção será então ocupado por discursos sobre a proteção de crianças contra deepfakes ou pela ansiedade sobre romances com “parceiros” de IA substituindo encontros sexuais e reduzindo as taxas de natalidade, em detrimento de debates sobre estruturas de poder ou economia. Quando Vance diz que “a principal preocupação que tenho com a IA não é a obsolescência, não é a perda de empregos em massa” e que está preocupado com “milhões de adolescentes estadunidenses conversando com chatbots que não têm seus melhores interesses em mente”, esse será o modelo para a discussão de direita sobre o tema.

 Mas se pudermos evitar essas armadilhas — e desenvolver uma abordagem e uma estratégia para falar sobre a questão do deslocamento de empregos impulsionado pela IA com uma análise ousada e rigorosa de alguns dos tópicos levantados acima — ainda há uma chance de aproveitar um momento imprevisível e disruptivo.

 Pode parecer avassalador. Em seu novo livro, Empire of AI [Império da IA], Karen Hao descreve a OpenAI e outros atores poderosos como impérios: durante o colonialismo, os impérios apreenderam e extraíram recursos, exploraram mão de obra subjugada e projetaram ideias racistas e desumanizadoras de sua própria superioridade e modernidade para justificar a exploração e a imposição de sua ordem mundial. A metáfora ressoa. Mas Hao sustenta que, neste momento crucial, ainda é possível “retomar o controle do futuro desta tecnologia”.

 Fazer isso significa afastar-se da tendência da esquerda de se organizar e pensar em torno de “questões” ou “movimentos” isolados. A IA poderia remodelar fundamentalmente as relações entre trabalho e capital, e como vivemos, trabalhamos e pensamos. Essa luta poderia moldar o terreno do capitalismo nas próximas décadas. Ela precisará de socialistas e sindicalistas tanto quanto de economistas, visionários da tecnologia ou especialistas em ciência da computação. Sem uma esquerda que pense seriamente em moldar ativamente o futuro da IA, seremos forçados a simplesmente reagir a um futuro sombrio criado pelos “Brothers” da tecnologia.

Precisamos tratar a IA como um serviço público

 Empresas de IA estão relatando aumentos preocupantes nas capacidades de seus modelos. O System Card o3 e o4-mini de abril de 2025 da OpenAI relata que “várias de nossas avaliações biológicas indicam que nossos modelos estão prestes a ajudar significativamente novatos a criar ameaças biológicas conhecidas”. O Claude 4 Opus demonstrou a capacidade de ajudar usuários a obter urânio em nível potencial para uso nuclear. Modelos recentes demonstraram “evidências crescentes de esquemas de alinhamento”, de acordo com um relatório de junho encomendado pelo estado da Califórnia — em outras palavras, os modelos podem realizar enganos estratégicos, como estar dispostos a chantagear engenheiros, e novos modelos podem frequentemente detectar quando estão sendo avaliados, de acordo com o relatório.

 Este não é apenas um cenário hipotético; ele vem se desenrolando nos últimos meses.

 Como argumentamos em nosso primeiro ensaio sobre o tema, a esquerda precisa levar muito a sério os riscos da IA ​​para a segurança e a subsistência. Assim como foi um erro deixar que as mudanças climáticas fossem enquadradas em uma categoria “ambiental” e tratadas como um interesse especial ou uma questão científica, quando, na verdade, impactariam a vida de todos, não podemos compartimentar as mudanças que a IA causará em uma única questão: “tecnologia” ou política de inovação. Este é um tema com o qual todos devem se envolver.

Neste ensaio, abordamos a velha questão: “O que fazer?” Nossa resposta: precisamos de uma abordagem predistributiva para a IA, uma que a regule como um serviço público, e também precisamos criar um programa de empregos públicos para trabalhadores deslocados na economia do conhecimento.

Redistribuição do Estado de Bem-Estar Social para o RBU

 A esquerda tem uma resposta geral para o deslocamento de empregos: um Estado de bem-estar social robusto, com seguro-desemprego adequado e programas públicos de treinamento e colocação profissional. Nos Estados Unidos, esses sistemas são inadequados há muito tempo e agora estão sob pressão ainda maior. Na frente educacional, as universidades estão sendo atacadas, e suas lideranças não são proativas na concepção de programas de reciclagem e requalificação.

 No que diz respeito ao Estado de bem-estar social, as limitadas proteções sociais existentes estão sendo corroídas (ainda mais após a aprovação do Big Beautiful Bill de Trump, que cortará o Medicaid, os cupons de alimentação e outras redes de segurança vitais do nosso já precário sistema de bem-estar social), embora a pandemia de COVID-19 mostre que elas podem ser rapidamente expandidas em emergências. Os sindicatos também têm um histórico de tentar traduzir os ganhos de produtividade da inovação tecnológica em jornadas de trabalho mais curtas, em vez de perda de empregos. Fortalecer e expandir o Estado de bem-estar social, investir pesadamente em programas de treinamento e recolocação profissional e empoderar os sindicatos serão propostas políticas essenciais para lidar com a perda de empregos impulsionada pela IA.

 Algumas propostas mais utópicas da esquerda defendem uma “renda básica universal” (RBU) não apenas como uma resposta ao desemprego em larga escala, mas também como uma fonte de alavancagem para os trabalhadores. Uma RBU, argumentam alguns, proporcionaria mais tempo livre e suavizaria o vínculo fundamental entre trabalho assalariado e sobrevivência no capitalismo.

Outros socialistas, no entanto, são céticos em relação à RBU. Uma fonte de ceticismo é que a RBU proporciona uma espécie de “bem-estar para os mercados”, garantindo que os gastos públicos retornem às mãos de capitalistas privados como Amazon, Walmart e, de fato, agora OpenAI, Google e outros fornecedores de tecnologia de IA. (Não é por acaso que os próprios capitalistas da tecnologia se tornaram grandes defensores da RBU.)

 Outra preocupação é que a RBU ignora a dignidade fundamental inerente ao trabalho em todas as sociedades, incluindo o capitalismo. Não acreditamos que a maioria das pessoas ficaria satisfeita com o desemprego ou subemprego involuntário prolongado, mesmo que o Estado lhes desse o suficiente para viver. A questão é como essas populações poderiam ser transferidas para empregos socialmente úteis por meio de canais públicos.

 Soluções como a expansão do Estado de bem-estar social e da Renda Básica Universal (RBU) baseiam-se na redistribuição de riqueza dos capitalistas (incluindo os capitalistas de IA) para amenizar as consequências da rápida mudança tecnológica para os mercados de trabalho. Mas, por mais necessárias que sejam, elas não desafiam fundamentalmente as estruturas de poder que moldam a tecnologia de IA em sua essência.

“Pré-distribuição” ou socialização dos ganhos da IA

 Abordagens mais radicais não aceitariam que a IA deva ser controlada por capitalistas privados, que teriam o direito de monopolizar o excedente produzido por seu uso em toda a sociedade. Políticas voltadas à “pré-distribuição”, como discutidas por Saffron Huang e Sam Manning, buscariam generalizar os benefícios da tecnologia transformadora do mundo antes que ela fosse acumulada por capitalistas em busca de lucro.

 Há algo fundamentalmente coletivo na IA. Karl Marx argumentou que o capital trata o conhecimento científico — o que ele provocativamente chamou de “intelecto geral” — como um “presente gratuito” do qual pode se apropriar em sua busca por lucro. Na medida em que a IA representa uma forma gigantesca de aprendizado de máquina automatizado, baseado em toda a base de conhecimento textual da sociedade, Marx não poderia ter previsto essa escala de apropriação intelectual.

 É revelador que a OpenAI tenha começado como uma organização sem fins lucrativos antes de se tornar uma empresa capitalista: até mesmo os pioneiros em IA reconheceram o risco da busca pelo lucro com uma tecnologia tão capaz de gerar custos profundos e até existenciais. Cientistas e outros já perceberam sua utilidade como uma espécie de “assistente de pesquisa” na codificação, respondendo a perguntas gerais e, de fato, produzindo artigos de pesquisa coerentes sobre um determinado tópico.

 Não é difícil imaginar como esse tipo de ferramenta poderia se tornar um serviço essencial subjacente a todas as formas de trabalho, tanto em locais de trabalho quanto em domicílios. Quando o editor fundador da Wired, Kevin Kelly, previu que a IA seria tão fundamental quanto a eletricidade, uma tecnologia de uso geral que está “em tudo” à medida que se torna “cognitiva” — telefones, dispositivos, carros, edifícios, etc. —, provavelmente soou para a maioria como o habitual entusiasmo tecnológico. Mas agora é possível vislumbrar como seria a integração da IA ​​à vida cotidiana das pessoas.

 Em termos abstratos, a IA é incorporada à vida cotidiana para resumir, traduzir, pesquisar e gerar novas ideias. Não se trata apenas de IA realizando tarefas de escritório, como agendar reuniões, criar gráficos e montar slides, ajudar a encontrar as palavras certas para uma mensagem, postar nas redes sociais e todo o resto. Ela entrará no trabalho doméstico e nos hobbies — encontrar reparadores, identificar plantas misteriosas no jardim, recomendar receitas e compor listas de compras, otimizar o condicionamento físico. Nada disso parece essencial agora, assim como trinta anos atrás o Google Maps não parecia essencial. Mas as pessoas gradualmente se acostumarão com os recursos, assim como para muitas pessoas hoje, ir para um novo lugar sem consultar o telefone é muito difícil.

IA como utilidade pública

 Felizmente, já existe um corpo de políticas e pensamento jurídico sobre como tratar tais “serviços essenciais”: lei e regulamentação de serviços públicos. Pensadores jurídicos progressistas no início do século XX reconheceram que certas infraestruturas em rede, como gás, água e eletricidade, deveriam ser administradas como “empreendimentos comuns e coletivos […] importantes demais para serem deixados exclusivamente às forças do mercado”, como disse o jurista William Boyd. Os serviços públicos foram forjados por meio de estatutos legais que determinavam que fossem governados no interesse público e não simplesmente para lucro privado (embora, especialmente para gás e eletricidade, a propriedade privada e o lucro fossem permitidos como parte desse arranjo legal).

 Dado que um exemplo primordial desse domínio é a eletricidade, há dois pontos a serem distinguidos aqui. Primeiro, os modelos de base da IA ​​compartilham características com a infraestrutura elétrica que sustentam a lógica de regulá-la como um serviço público. (Embora “IA” possa se referir a todos os tipos de coisas, aqui focamos a discussão em modelos de base, e especialmente em modelos avançados de “fronteira”, como o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic, o o3 da OpenAI, o R1 da DeepSeek, etc., que exigem grandes quantidades de dados e alimentam aplicações downstream.)

 O cientista da computação de IA Andrej Karpathy observa que grandes modelos de linguagem (LLMs) exigem enormes gastos de capital fixo para construir a rede de infraestrutura de computação para treinar os modelos, clientes que exigem “acesso medido” (tokens baseados no número de palavras/informações processadas) e uma demanda por fluxo consistente de informações confiáveis ​​semelhante à voltagem elétrica.

 Esses sistemas poderiam se tornar serviços integrados à vida cotidiana e ao trabalho das pessoas. Em certa escala, grandes sistemas de IA poderiam ser regulamentados como serviços públicos: obrigados a fornecer tarifas e acesso razoáveis, estar sujeitos à supervisão pública e operar de acordo com padrões que poderiam incluir transparência e confiabilidade.

 A perspectiva de regulamentação pública não é meramente hipotética. O governador da Califórnia, Gavin Newsom, vetou um controverso projeto de lei sobre segurança de IA no outono de 2024, mas um relatório recém-divulgado e encomendado pelo estado sugere que as capacidades dos modelos de IA já dispararam nos oito meses desde o veto, levantando novas e significativas preocupações regulatórias públicas.

 Os riscos de deixar esses serviços sem regulamentação estão começando a ficar aparentes. Por exemplo, há alguns meses, a OpenAI lançou uma atualização para o ChatGPT que lhe deu uma personalidade bajuladora, tornando-se tão agradável que desencadeou e reforçou delírios paranoicos e elogiou efusivamente ideias de negócios “geniais”, como vender “cocô no palito”. A empresa rapidamente reverteu a atualização após a viralização de críticas. Mas é possível perceber os perigos de um produto do qual 500 milhões de usuários semanais estão se tornando dependentes, ser desregulamentado dessa forma.

 Outra preocupação fundamental na legislação de serviços públicos é a “obrigação de atender” toda a população em seu território de atuação e evitar desigualdades no acesso. Se usuários premium obtiverem uma IA que funcione e o restante de nós obtiver uma versão instável e com funcionamento mediano, a sociedade se tornará ainda mais desigual. As pessoas não tolerariam eletricidade ou água limpa sempre disponíveis para partes da população e serviços irregulares e contaminação ocasional para o restante — ou, pelo menos, não deveriam.

 O ponto é que essas são questões que o Estado pode resolver. Sem regulamentação, os ganhos da IA ​​não serão distribuídos equitativamente nem acessíveis a toda a população.

 Em segundo lugar, a IA não é apenas semelhante à eletricidade, mas também requer enormes quantidades de eletricidade para alimentar a computação por trás de suas funções básicas. Em outras palavras, como muitos alertaram, o crescimento da IA ​​e dos data centers de forma mais geral criará níveis de demanda de eletricidade ou crescimento de “carga” que não víamos há várias décadas — sobrecarregando nossos modelos existentes de governança e regulamentação de serviços públicos. A Agência Internacional de Energia prevê que a demanda por eletricidade para “data centers otimizados para IA” quadruplicará até 2030 e, nos Estados Unidos, os data centers representarão metade de todo o crescimento da demanda por eletricidade (embora atualmente a IA represente apenas cerca de 15% da demanda de eletricidade dos data centers, prevê-se que esse número aumente rapidamente).

 Isso representa um desafio, pois acabamos de sair de meio século de reestruturação (ou desregulamentação) do setor elétrico, baseada na ideia de que os serviços públicos eram monopólios gigantescos, lentos demais para mudanças e inovações e prejudiciais aos consumidores. Esse processo tem sistematicamente “desmembrado” os serviços públicos de energia elétrica em mercados mais fragmentados, com base na promessa neoliberal de que mais concorrência sempre gera resultados ótimos.

 No entanto, é evidente que o antigo modelo de serviços públicos, baseado em planejamento centralizado de longo prazo, investimento socializado e garantia de tarifas “justas e razoáveis” para os consumidores, parece bastante propício aos desafios que enfrentamos. Além da IA, há também o fato de que a descarbonização exigirá uma expansão massiva da infraestrutura de geração e transmissão de eletricidade.

 Em suma, com a IA, a disparada da demanda por eletricidade e as mudanças climáticas, enfrentamos questões públicas inescapáveis, e o modelo de utilidade pública pelo menos fornece um exemplo histórico de uma forma institucional capaz de lidar com elas. Acreditamos que é uma questão em aberto se esses diferentes aspectos da regulamentação da IA ​​— a regulamentação de modelos e algoritmos de IA, por um lado, e a regulamentação de sua infraestrutura e uso de energia, por outro — devem ser tratados dentro de uma estrutura unificada. É possível imaginar a governança conjunta de ambas as dimensões, mas também é possível imaginar as questões fundamentais sobre a transparência pública sobre como os modelos funcionam se perdendo em conversas sobre as necessidades de energia dos data centers. O ponto crucial é que o modelo geral de regulamentação de utilidade pública se aplica tanto aos aspectos físicos quanto virtuais desses sistemas.

 O modelo de utilidade não é perfeito, como alguns apontaram. Pode demorar a mudar e é propenso à corrupção. Mas, como explicou Pier LaFarge, ele também representa “o equilíbrio mais bem-sucedido entre capital privado e propósito público da história […] [e o] único exemplo operacional de infraestrutura socializada no coração da maior economia do mundo”. Se o século XX foi moldado fundamentalmente pela rede elétrica, o século XXI pode depender do fornecimento público de infraestrutura de IA.

 É claro que tal projeto significaria retomar o controle sobre a IA das mãos de seus senhores privados. Pessoas de diversas áreas têm discutido de forma mais ampla sobre a regulamentação da tecnologia em prol do interesse público, infraestrutura pública digital e transformação de empresas de tecnologia em serviços públicos privados há muitos anos. Ideias impetuosas semelhantes para uma “internet pública” não diminuíram exatamente o poder do Google ou das empresas de mídia social sobre as tecnologias digitais.

 Mas o exemplo histórico da eletricidade nos dá um pouco mais de esperança — especialmente quando há uma reação pública crescente contra as incursões da IA ​​capitalista e as tensões de energia e água criadas pela construção de sua infraestrutura. A indústria elétrica do final do século XIX era inteiramente privada — Thomas Edison, buscando capital de Wall Street, instalou a primeira usina elétrica na Pearl Street, em Nova York. Mas, à medida que mais e mais reformadores progressistas reconheciam o papel vital da eletricidade na infraestrutura urbana, eles ameaçavam com aquisições públicas em larga escala dos sistemas elétricos municipais. A ameaça real da propriedade pública levou os capitalistas da eletricidade a aceitar um compromisso baseado em transformar a eletricidade em um serviço público regulamentado. Precisaremos de movimentos igualmente poderosos, capazes de disciplinar a IA privada hoje.

Um programa de empregos públicos para a economia do conhecimento

 Tratar a IA como um serviço público não resolve o problema da substituição de empregos, mas poderia fornecer uma estrutura de planejamento mais ampla para lidar com a perda de empregos de forma coordenada e pública. Para esse problema, também temos um rico precedente histórico: os programas de empregos públicos do New Deal.

 Um programa de empregos públicos para IA precisaria pensar criativamente sobre como manter empregadas algumas de suas vítimas mais visíveis: trabalhadores do conhecimento da classe profissional-gerencial. Vale lembrar que o New Deal não se tratava apenas de mão de obra operária construindo escolas, hospitais e sistemas elétricos, mas também de aproveitar o trabalho criativo nas artes para fins socialmente úteis e tornar a cultura acessível às massas — pense nos murais de Diego Rivera evocando a luta trabalhista ou em Woody Guthrie cantando sobre a hidrelétrica pública. O New Deal também contratou inúmeros engenheiros, planejadores e outros trabalhadores com conhecimento técnico, cujas habilidades eram dedicadas ao planejamento e à governança pública eficazes.

 Hoje, esses trabalhadores do conhecimento geralmente buscam empregos de interesse público por meio do “terceiro setor”, de organizações sem fins lucrativos, ou seja, universidades e ONGs de advocacy (entidades, como vimos, fundamentalmente vulneráveis ​​a ataques políticos, bem como aos caprichos de filantropos). Utilizar suas habilidades diretamente para o bem público poderia proporcionar uma saída muito mais estável e democraticamente responsável para esses trabalhadores. Talvez os engenheiros de software em busca de emprego pudessem encontrar emprego ajudando a criar plataformas públicas de IA e conhecimento público.

Como chegar lá a partir daqui

 Essas ideias parecem distantes do ponto de vista da viabilidade política. No entanto, os cronogramas de avanço do LLM indicam que podemos precisar que elas sejam pensadas e alcancem amplo apoio político dentro de cinco anos. No momento, temos apenas propostas para uma legislação estadual extremamente modesta. Por exemplo, a Lei de Estabilização da Força de Trabalho, reintroduzida na Assembleia do Estado de Nova York, exige que as empresas realizem avaliações do impacto da IA ​​e cobraria das corporações que substituíssem trabalhadores com IA, com isenções para pequenas empresas que precisam dela para permanecerem economicamente viáveis. Ela usaria os fundos arrecadados pela sobretaxa para retreinamento de trabalhadores, desenvolvimento da força de trabalho e seguro-desemprego.

 Isso está caminhando na direção certa, e é bom que as pessoas tenham se dado ao trabalho de redigir um projeto assim. No entanto, ele é obviamente limitado pelo que parece politicamente imaginável no momento. Também ilustra por que uma abordagem estado a estado será inadequada para o desafio, pois se as empresas enfrentarem sobretaxas somente em Nova York, ficarão ainda mais propensas a se mudar para estados com menos proteção aos trabalhadores, exacerbando as tendências existentes. Precisamos utilizar o crescente senso de alarme de maneiras que possam abrir espaço para possibilidades. Para isso, precisamos que pessoas que possam pensar que a IA “não é problema delas” se juntem à luta.

 Quer se pense que a IA exige a expansão do Estado de bem-estar social, da renda básica universal (RBU), da lei de utilidade pública, de uma garantia de emprego público ou de alguma combinação destes, nenhuma dessas soluções será fácil de obter do capital da IA ​​ou da classe capitalista mais ampla, resistente aos impostos e à redistribuição necessários para implementar grande parte dela. Portanto, como dissemos em nosso ensaio anterior, é importante não tratar a IA como um domínio político único, separado dos de clima, saúde e governança econômica. Todos esses desafios exigem um movimento mais amplo da classe trabalhadora contra a austeridade e o poder do capital em geral, que reafirme a importância central dos bens públicos.

 

[Artigo tirado do sitio web brasileiro JacobinA, do 24 de abril de 2026]