Por que a diversidade é estratégica para a inteligência artificial brasileira
A inteligência artificial está moldando o futuro da economia, da cultura e da democracia. No entanto, se os modelos que usamos não refletem a diversidade linguística, cultural e regional do Brasil, corremos o risco de construir uma IA que reproduz desigualdades, em vez de reduzir distâncias.
Para o país alcançar soberania digital real, é essencial que os modelos pré-treinados brasileiros incorporem a pluralidade que define o nosso território. A seguir, apresentamos as estratégias que podem transformar esse ideal em uma política concreta de inovação inclusiva.
1. Construção de datasets representativos
O ponto de partida é o dado — a matéria-prima de toda IA. Modelos justos e eficazes precisam ser treinados com dados que capturem a voz real do Brasil, em toda sua diversidade.
a) Coleta multirregional: incluir amostras de todas as regiões (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sul e Sudeste), refletindo sotaques, expressões e contextos socioculturais distintos.
b) Fontes variadas: combinar textos acadêmicos, jurídicos e jornalísticos com literatura popular, mídias comunitárias e produções culturais locais. c) Inclusão de línguas minoritárias: criar corpora específicos em línguas indígenas, libras e variedades afro-brasileiras, valorizando o patrimônio linguístico nacional.
2. Governança de dados participativa
A coleta de dados precisa ser acompanhada por transparência e governança ética.
a) Data trusts: criação de repositórios setoriais e regionais, com curadoria colaborativa entre universidades, ICTs e comunidades locais.
b) Transparência documental: cada conjunto de dados deve ter data cards descrevendo origem, qualidade e possíveis vieses.
c) Participação social: ONGs, associações culturais e grupos comunitários devem participar da curadoria, garantindo representatividade e respeito à LGPD.
3. Modelagem e treinamento com foco regional
O Brasil pode desenvolver modelos inclusivos e eficientes, adaptados às realidades locais.
a) Modelos regionais complementares: além de modelos gerais, treinar variantes específicas para contextos como jurídico, agro, saúde e educação. b) Eficiência técnica: empregar finetuning, LoRA e quantização em modelos médios (7–13 bilhões de parâmetros), viabilizando atualizações frequentes e custos reduzidos.
c) Avaliação contínua: criar benchmarks nacionais de NLP que testem robustez linguística e diversidade cultural.
4. Padrões de auditoria e ética
A inclusão também depende de transparência técnica e responsabilidade social.
a) Model cards: documentar escopo, limitações, usos recomendados e riscos de viés de cada modelo.
b) Métricas de inclusão: adotar indicadores que mensurem cobertura linguística, diversidade cultural e representatividade nos resultados.
c) Red teaming comunitário: abrir os modelos para auditoria pública, incentivando feedback e colaboração de usuários de todas as regiões.
5. Sustentabilidade e colaboração intersetorial
A diversidade precisa de continuidade — não pode depender apenas de editais temporários.
a) Financiamento plurianual: manter fundos permanentes para atualização de modelos e curadoria de dados.
b) Parcerias intersetoriais: universidades e ICTs cuidam da pesquisa e curadoria; empresas validam aplicações; governo garante fomento e uso em políticas públicas.
c) Integração latino-americana: criar modelos multilíngues (português, espanhol, guarani, quechua), fortalecendo a cooperação regional e a influência do Sul Global.
Síntese: uma IA com a cara do Brasil
O caminho para a soberania digital passa pela inclusão linguística e cultural. Modelos realmente brasileiros devem nascer de dados diversos, governança participativa, técnicas acessíveis e métricas éticas.
Com data trusts, benchmarks inclusivos, auditoria pública e financiamento contínuo, o país pode construir modelos que reflitam sua pluralidade — e exportar essa visão para toda a América Latina.
A Evolua.ai acredita que uma IA feita no Brasil precisa entender o Brasil — em todos os seus sotaques, cores e ideias.