A inteligência artificial reconhece padrões. Mas quem escolheu o que você nunca pôde escolher?

Explainable AI, APUS, soberanía digital y Corpo-Território.

Você já perdeu uma oportunidade que nunca soube que existia?

Talvez uma bolsa de estudos. Um tratamento. Um direito. Uma profissão que nem imaginava existir.

Você não recusou essa oportunidade.

Não comparou alternativas.

Não decidiu que seria melhor seguir outro caminho.

Ela simplesmente nunca apareceu diante de você.

Agora imagine descobrir, anos depois, que aquela possibilidade estava disponível.

O que sentiria?

Não precisamos concordar sobre a resposta.

Mas talvez essa experiência revele algo que raramente consideramos quando falamos em liberdade: não escolhemos entre todas as possibilidades existentes. Escolhemos entre aquelas que conseguimos perceber.

Na BrainLatam, formulamos uma provocação:

Você é massificado pelas escolhas que não teve.

E se a inteligência artificial, em vez de ampliar nosso mundo, estiver aprendendo a oferecer apenas aquilo que nossos comportamentos anteriores tornam previsível?

A máquina sabe o que você fará. Mas sabe o que poderia Ser?

Imagine que uma plataforma conheça dez anos de suas escolhas.

Sabe o que você lê, compra, assiste e procura.

Com esses registros, calcula quais conteúdos provavelmente despertarão seu interesse.

Talvez acerte muitas vezes.

Você encontra recomendações convenientes. Economiza alguns minutos. Continua navegando.

Mas o que acontece com aquilo que o sistema considera improvável?

Um livro diferente, uma pesquisa latino-americana, uma oportunidade profissional distante de seu histórico?

A plataforma pode simplesmente deixar de apresentá-los.

Não precisa proibir nada.

A possibilidade desaparece antes de chegar à sua atenção.

É importante distinguir hipótese e evidência: nem toda personalização reduz autonomia. Recomendações também podem apresentar caminhos desconhecidos.

A questão científica é investigar quando a seleção algorítmica amplia nosso repertório e quando começa a estreitá-lo.

Neurobucano: reconhecer padrões não significa conhecer alguém

No diálogo científico do Neurobucano, aproximamos as contribuições de Tsang Ing Ren, da Universidade Federal de Pernambuco, e Edward Hermann Haeusler, da PUC-Rio.

A aprendizagem de máquina permite identificar relações complexas em imagens, textos e dados.

A explicabilidade procura tornar compreensíveis aspectos dos resultados produzidos por esses sistemas.

Essas pesquisas são fundamentais.

Mas imagine que um algoritmo identifique um padrão em seu histórico e conclua:

“Você provavelmente não conseguirá realizar essa atividade.”

Trata-se de uma previsão.

Quando essa previsão passa a determinar quais oportunidades serão apresentadas, outra coisa aconteceu.

O sistema deixou de apenas reconhecer padrões.

Passou a participar das condições de suas futuras escolhas.

Quem autorizou essa passagem?

APUS: o mundo possível não cabe no mundo percebido

Na BrainLatam, chamamos de APUS o campo percebido dos movimentos possíveis.

É uma formulação conceitual que propomos investigar, não uma medida neurocientífica já validada.

Imagine três situações.

Uma oportunidade existe, mas você não sabe dela.

Você conhece a oportunidade, mas não possui os recursos necessários.

Você conhece a oportunidade, identifica os obstáculos e encontra condições para enfrentá-los.

A realidade externa pode oferecer possibilidades que ainda não entraram em sua percepção.

E perceber uma possibilidade não significa possuir condições materiais para realizá-la.

Aqui encontramos uma pergunta decisiva para a IA Personalíssima:

Ela deveria apenas mostrar o caminho mais provável ou também ajudar a descobrir caminhos que ainda não conseguimos imaginar?

Talvez o valor de uma inteligência pública esteja menos em prever nosso próximo movimento e mais em tornar visíveis movimentos que desconhecíamos.

Quem está gastando o tempo de sua vida?

Imagine precisar de um serviço público.

Você procura informações, interpreta normas, consulta páginas contraditórias e descobre que começou pelo órgão errado.

Depois de horas, finalmente identifica o procedimento adequado.

Seu organismo gastou tempo, atenção e energia para encontrar informações que poderiam estar organizadas de maneira compreensível.

Esse tempo não é abstrato.

É tempo de vida.

Agora imagine uma IA Personalíssima dizendo:

“Este caminho está disponível.”

“Este outro depende de um requisito.”

“Essa informação ainda não foi confirmada.”

“Existe uma alternativa que você talvez desconheça.”

“Você pode contestar este impedimento.”

Ela não inventaria direitos.

Também não deveria decidir por você.

Mas poderia reduzir obstáculos informacionais que hoje separam pessoas de possibilidades reais.

Por que cada Corpo-Território precisa descobrir sozinho o que a inteligência pública já poderia ajudá-lo a perceber?

E o que acontece quando esse tempo retorna à vida?

Talvez seja utilizado para descansar, cuidar, criar ou simplesmente não fazer nada.

Não precisamos transformar cada minuto recuperado em produtividade.

Quando a explicação também pode esconder uma escolha

Edward Hermann Haeusler e Cleyton Slaviero investigam formas computacionais de explicar resultados de inteligência artificial.

Imagine uma IA que negue uma solicitação e apresente suas razões:

“Seus dados não atendem ao critério estabelecido.”

A explicação pode estar correta.

Mas quem escolheu esse critério?

Seus registros estão completos?

Existe outro procedimento?

Você pode contestar?

No Brasil, o artigo 20 da LGPD prevê direitos relativos à revisão de determinadas decisões automatizadas e ao acesso a informações sobre seus critérios, dentro das condições legais.

A explicabilidade ajuda a compreender como um resultado foi produzido.

Mas não resolve, sozinha, a legitimidade de utilizá-lo.

Na BrainLatam, distinguimos:

Experimento → Resultado → Interpretação → Julgamento → Decisão.

Uma IA identifica padrões.

Pessoas e instituições continuam responsáveis pelos critérios que transformam esses padrões em consequências.

FAZER É CIÊNCIA. JULGAR É POLÍTICA.

E se o Estado começasse por você?

Imagine agora uma mudança na própria arquitetura estatal.

Em vez de tratar cada pessoa apenas como destinatária de serviços, o Estado reconheceria cada Corpo-Território como uma unidade constitutiva e indivisível de sua existência coletiva.

Não estamos propondo milhões de Estados soberanos independentes.

Estamos investigando outra maneira de construir participação.

Na proposta BrainLatam, o Estado-Jiwasa reconheceria diferentes necessidades, linguagens, histórias e possibilidades sem exigir que todas fossem reduzidas à interpretação de representantes economicamente mais influentes.

A IA Personalíssima seria uma interface singular desse Estado.

Chamamos essa arquitetura de fractal: capacidades institucionais relevantes estariam acessíveis a partir de cada Corpo-Território.

Mas a interface não seria proprietária de sua voz.

Ela deveria perguntar antes de agir, explicar antes de recomendar e permitir contestação.

O Estado não precisaria interpretar você para depois permitir sua participação. Poderia oferecer condições para que você participasse de sua própria interpretação.

A realidade também muda entre A e B

Lembre-se de nossa discussão sobre sistemas complexos.

Uma organização pode passar da condição A para outra condição B.

Mas aquilo que acontece durante a transição também importa.

O mesmo vale para você.

Seus registros anteriores descrevem experiências reais.

Entretanto, não contêm todas as relações que ainda poderá estabelecer.

Na BrainLatam, propomos o direito computacional à plasticidade: não transformar estatisticamente nosso passado no limite definitivo do futuro.

Uma IA Personalíssima precisaria reconhecer:

“Seus dados anteriores sugerem este caminho, mas existem outras possibilidades relevantes.”

Não se trata de prometer que tudo é possível.

Trata-se de distinguir uma impossibilidade demonstrada, um obstáculo circunstancial e aquilo que simplesmente desconhecemos.

O algoritmo pode conhecer muitos dos Eus que fomos. Não pode determinar antecipadamente todos os Eus que ainda poderemos Ser.

Mas quem controla essa inteligência?

Paola Ricaurte, Edgar Gómez-Cruz e Ignacio Siles investigam como a governança algorítmica se relaciona com instituições e estruturas de poder na América Latina.

Uma IA estatal pode ampliar o acesso aos serviços.

Também pode produzir vigilância, exclusões e novas dependências.

Por isso, a IA Personalíssima não se tornaria legítima apenas por ser pública.

Precisaria de proteção de dados, auditorias independentes, alternativas presenciais, autorização para ações e responsabilidades institucionais identificáveis.

E precisaria oferecer mecanismos para descobrir quais alternativas foram omitidas por suas próprias recomendações.

Uma interface que apenas substitui o controle privado por outro controle centralizado não realiza, necessariamente, a autonomia que pretendemos investigar.

Democracia Real: as escolhas que ainda não existem

Agora imagine uma comunidade enfrentando problemas de água, transporte e alimentação.

A IA identifica padrões entre solicitações.

Mas pessoas com necessidades semelhantes podem imaginar soluções diferentes.

Um agrupamento estatístico não representa automaticamente a vontade coletiva.

Na proposta de Democracia Real da BrainLatam, cada Corpo-Território poderia conhecer alternativas, apresentar propostas e contestar interpretações.

O Drex Cidadão e o Rendimento Bioma acrescentam a discussão sobre condições materiais necessárias à participação.

Essas propostas político-econômicas ainda exigem avaliação jurídica, financiamento e governança.

Porque conhecer uma oportunidade não significa poder realizá-la.

E participar da construção do Estado exige mais do que receber informações.

Exige condições reais para agir, discordar e transformar.

A inteligência artificial deveria devolver o futuro

Volte à oportunidade que nunca chegou até você.

Talvez ela estivesse disponível.

Talvez dependesse de condições que poderiam ter mudado.

Talvez não fosse adequada à sua vida.

Mas você nunca pôde descobrir.

Agora imagine uma inteligência que não decida antecipadamente aquilo que merece entrar em seu campo de possibilidades.

Ela apresenta caminhos, explica obstáculos, reconhece limites e permite que você encontre alternativas.

Não precisa capturar sua atenção.

Não precisa preencher o tempo que ajudou a economizar.

Não precisa determinar quem você será.

Você é massificado pelas escolhas que não teve. Mas pode transformar sua relação com o mundo quando possibilidades antes invisíveis se tornam perceptíveis, acessíveis e contestáveis.

A IA Personalíssima não deveria existir para decidir nosso futuro com base em padrões passados.

Deveria ajudar cada Corpo-Território a encontrar caminhos que seus próprios modelos ainda não conseguem prever.

Deixa vir. Deixa ficar. Deixa Ser. Pode desobedecer. Deixa ir.

Jiwasa: Ser Estado sem deixar de Ser.

Referências 

As referências percorrem o argumento em sequência: dos padrões identificados pelas máquinas aos caminhos invisibilizados, da explicabilidade à contestação, até a construção de uma inteligência pública que respeite a possibilidade de mudança de cada Corpo-Território.

1. REN, Tsang Ing — UFPE. Pesquisa em inteligência artificial e aprendizagem de máquina.

A aprendizagem de máquina permite identificar regularidades e produzir previsões, mas seu desempenho depende dos dados e das condições em que os modelos foram desenvolvidos e avaliados.

2. SLAVIERO, Cleyton; HAEUSLER, Edward Hermann (2025). An Approach to Explainability in AI with Abduction.

A explicabilidade computacional contribui para compreender os resultados algorítmicos, mas a existência de uma explicação técnica não resolve, por si, a legitimidade das decisões.

3. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). O Big Data não é o mundo.

Todo modelo trabalha com recortes construídos mediante escolhas metodológicas; aquilo que não foi registrado não deve ser confundido com aquilo que não existe.

4. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). O cérebro não recebe a realidade pronta - ele compara.

A formulação de APUS aproxima percepção, expectativas e possibilidades, perguntando como sistemas tecnológicos podem influenciar quais caminhos chegam à atenção.

5. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). Quando conhecer demais pode retirar autonomia.

A personalização algorítmica pode facilitar escolhas, mas também restringir silenciosamente alternativas que não correspondem ao comportamento anterior.

6. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). O direito de mudar o dado sobre mim.

O direito computacional à plasticidade propõe impedir que registros legítimos do passado se transformem em fronteiras definitivas para novas possibilidades de existência.

7. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). Uma IA para cada Corpo-Território.

A IA Personalíssima seria avaliada também pelos obstáculos removidos, pelos caminhos revelados e pelo tempo que consegue devolver à vida.

8. RICAURTE, Paola; GÓMEZ-CRUZ, Edgar; SILES, Ignacio (2024). Algorithmic Governmentality in Latin America: Sociotechnical Imaginaries, Neocolonial Soft Power, and Authoritarianism. Big Data & Society.

Os pesquisadores latino-americanos investigam como a automação pode reforçar estruturas de poder, demonstrando a necessidade de discutir governança e participação para além da eficiência dos algoritmos.

9. RICAURTE QUIJANO, Paola (2025). Algorithmic Assemblages of Power: AI Harm and the Question of Responsibility. Teknokultura.

Os impactos da inteligência artificial precisam ser analisados nas relações entre instituições, mercados, comunidades e conhecimentos, incluindo os mecanismos de responsabilização.

10. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). IA Personalíssima - a interface do Corpo-Território com o mundo digital.

A interface singular é proposta como meio para compreender direitos, expressar manifestações autorizadas e ampliar possibilidades sem substituir a autonomia pessoal.

11. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). Estado-Jiwasa - e se a democracia pudesse emergir de quem a vive?.

O Corpo-Território é apresentado como unidade constitutiva do Estado, fundamentando a hipótese de participação política contínua sem eliminação das diferenças individuais.

12. BRAINLATAM — CIONEK, Jackson (2026). Drex Cidadão - Quem recebe o dividendo dos dados?.

A discussão sobre infraestrutura monetária digital acrescenta às possibilidades informacionais a questão das condições materiais necessárias ao exercício efetivo de direitos.

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