IA além da imaginação: Impactos que não previmos

Um ponto importante é que a IA aprende a partir de dados fornecidos por pessoas. Esses dados refletem comportamentos, escolhas e visões da sociedade, que nem sempre são justos ou equilibrados. Quando a IA aprende com informações enviesadas, ela pode repetir ou até ampliar esses problemas. Assim, algo criado para ser neutro pode acabar reforçando desigualdades já existentes.

Trata-se do que se denomina “consequências não intencionais”, que não significam, necessariamente, má intenção, mas refletem limites no funcionamento e no uso da tecnologia.

As consequências não intencionais no uso da inteligência artificial (IA) são efeitos que surgem sem que tenham sido planejados ou desejados por quem criou ou utiliza essa tecnologia, tais como: reprodução de preconceitos e vieses, decisões injustas ou imprecisas, limitação da diversidade de informações e a exclusão ou discriminação de grupos sociais.

Exemplo prático: um sistema de IA usado para selecionar currículos pode acabar favorecendo certos perfis de candidatos se os dados históricos mostrarem preferência por um grupo específico. Mesmo sem a intenção de discriminar, o sistema pode excluir pessoas qualificadas apenas por gênero, raça ou origem social, reproduzindo padrões do passado.

Outra consequência não intencional está relacionada à dependência excessiva da tecnologia. Quando pessoas confiam demais nas decisões da IA, podem deixar de questionar resultados ou usar o próprio julgamento crítico. Isso pode ser perigoso, especialmente em áreas sensíveis como saúde, justiça ou segurança pública, onde erros podem ter impactos sérios.

A IA também pode influenciar comportamentos e opiniões sem que os usuários percebam. Algoritmos que recomendam conteúdos em redes sociais, por exemplo, tendem a mostrar informações semelhantes às que a pessoa já consome. Isso pode limitar o contato com ideias diferentes e reforçar visões únicas do mundo.

Esse fenômeno pode levar à chamada “bolha de informação” ou “câmara de eco”, em que o usuário acredita estar bem informado, mas na verdade recebe apenas conteúdos que confirmam suas crenças. Com o tempo, isso pode dificultar o diálogo, aumentar a polarização e reduzir a compreensão entre grupos com opiniões distintas. A intenção do sistema é personalizar a experiência, mas a consequência não intencional pode ser uma visão limitada da realidade.

Evitar ou reduzir as consequências não intencionais do uso da IA não significa deixar de usar a tecnologia, mas usá-la com cuidado, responsabilidade e supervisão humana.

Primeiro, é essencial avaliar bem os dados usados para treinar a IA. Outro ponto fundamental é manter o ser humano no controle das decisões importantes. A IA deve apoiar decisões, não substituí-las completamente. Também é importante testar e monitorar a IA continuamente. Um sistema pode funcionar bem no início e, com o tempo, começar a gerar problemas inesperados. Por isso, auditorias regulares ajudam a identificar erros, vieses ou impactos negativos antes que eles se tornem graves.

Investir em educação digital e capacitação também ajuda muito. Usuários, profissionais e gestores precisam entender o que a IA pode ou não fazer. Quanto maior o conhecimento, menor o risco de confiar cegamente na tecnologia ou usá-la de forma inadequada.

Por fim, entender as consequências não intencionais do uso da IA é essencial para seu uso responsável. Isso envolve acompanhar os impactos reais da tecnologia, revisar sistemas com frequência e manter o ser humano no centro das decisões. A IA pode trazer muitos benefícios, mas só será realmente positiva se for usada com cuidado, consciência e senso crítico.

Tiago Carneiro Rabelo

Especialista em Direito Digital e Pós-Graduando Inovação, Inteligência Artificial e Robótica Educacional

Analista do TJDFT. Autor. 

Professor de Direito Digital e PJe (GRAN) 

@prof.tiagorabelo