5 perguntas para Giselle Beiguelman, artista e pesquisadora
Artista e pesquisadora Giselle Beiguelman discute os limites da autorregulação das big techs e defende uma governança mais ampla para a IA
Usar ou não usar inteligência artificial? Para Giselle Beiguelman, artista, pesquisadora e professora titular da Faculdade de Arquitetura da Universidade de São Paulo, esse enquadramento é insuficiente.
A IA não é apenas uma ferramenta à disposição de artistas, empresas ou usuários. É uma infraestrutura do nosso tempo, capaz de reorganizar trabalho, linguagem, imagem, memória e cultura.
Giselle é uma das pioneiras do uso da IA em arte Brasil; suas obras integram museus no Brasil e no exterior. Em seus trabalhos, ela usa a tecnologia para questionar o imaginário, com viés crítico. É autora de "Políticas da Imagem" (UBU Editora, 2021) e "Boundary Images" (University of Minnesota Press, 2023).
Nesta entrevista à Fast Company Brasil, Giselle fala sobre os limites da autorregulação das big techs, o debate sobre autoria e remuneração na arte e o papel dos artistas diante de uma tecnologia que pode tanto automatizar clichês quanto revelar as falhas, os vieses e os fantasmas da sociedade que a criou.
FC Brasil – A IA é uma daquelas tecnologias que tem a chance de mudar o rumo da humanidade. No momento, a modelagem dessa tecnologia está na mão de empresas de tecnologia que conectam a receita e os investimentos bilionários à IA. As big techs podem mudar os padrões da IA, mesmo se fosse uma alteração que tornasse o produto menos rentável?
Giselle Beiguelman – Poderiam, mas dificilmente o fariam sem pressão regulatória, social e econômica. A IA hoje é modelada por empresas cujo modelo de negócios depende de escala, captura de dados, dependência de infraestrutura e concentração de poder computacional.
Isso significa que muitos dos padrões da IA, da forma como os modelos são treinados e como são distribuídos, respondem mais à lógica da rentabilidade do que ao interesse público.
As big techs poderiam adotar padrões mais transparentes, reduzir práticas extrativistas de coleta de dados, remunerar criadores, diminuir o impacto ambiental de seus datacenters, abrir auditorias independentes, tornar os sistemas menos viciantes e menos opacos.
Todas têm departamentos de pesquisa estruturados. Nada impede que destinem um pouco de sua massa crítica a este tipo de investigação. Mas, como várias dessas medidas podem contrariar diretamente a lógica de crescimento acelerado que sustenta seus investimentos bilionários, não investem nessas diretrizes.
Por isso, não acredito que a autorregulação seja suficiente. A questão central é deslocar a IA do campo exclusivo da inovação corporativa para o campo da governança democrática.
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Estamos falando de uma tecnologia que reorganiza trabalho, linguagem, imagem, conhecimento, educação, cultura e memória. Portanto, seus padrões não podem ser definidos apenas por empresas. Precisam envolver universidades, artistas, trabalhadores, comunidades afetadas, governos, instituições culturais e organismos independentes de fiscalização.
O desafio é fazer com que eficiência e lucro deixem de ser os únicos critérios de desenvolvimento e passem a ser pensados a partir de lógicas articuladas à responsabilidade social e distribuída.
FC Brasil – A OpenAI lançou um documento em que pede mudanças de políticas públicas para apoiar o crescimento da IA. Mudanças como renda básica para todas as pessoas. Mas, mesmo sendo a primeira vez que a empresa fala abertamente sobre o assunto, a resposta ainda é moderada para as desigualdades em escala que a IA causa. Como resolver essa equação?
Giselle Beiguelman – A OpenAI não propõe exatamente renda básica universal. O documento fala em redistribuir parte dos ganhos da IA por meio de um fundo público de riqueza e de reformas tributárias. É um avanço no reconhecimento do problema, mas ainda uma resposta tímida diante da escala das desigualdades envolvidas.
A equação não se resolve apenas compensando os efeitos da automação depois que eles acontecem. É preciso discutir quem se apropria do valor gerado pela IA desde o início.
A IA não nasce do nada. É uma tecnologia que depende de bases de dados produzidas coletivamente, de trabalho humano invisibilizado, de infraestrutura energética, de recursos naturais, de conhecimento público e de décadas de pesquisa financiada por universidades e Estados.
Portanto, a pergunta não deve ser apenas “como distribuímos uma parte da riqueza gerada pela IA?”. Temos que pressionar e reivindicar quem tem o direito de se beneficiar dessa inteligência coletiva automatizada e distribuída de forma desigual.
Renda básica pode ser uma parte da resposta, mas não pode funcionar como álibi para manter intocados os mecanismos de concentração.
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Precisamos de tributação sobre ganhos extraordinários, regulação ambiental dos datacenters, direitos para trabalhadores afetados, remuneração por uso de obras e dados, auditorias públicas, políticas de soberania digital e investimento em infraestruturas abertas.
Sem isso, a renda básica corre o risco de ser apenas um curativo social para um modelo que continua produzindo desigualdade em escala industrial.
FC Brasil – Você vai lançar um livro feito em parceria com uma das maiores especialistas em IA do Brasil, Dora Kaufman. Qual será o enfoque?
Giselle Beiguelman – A questão central do nosso livro é como pensar a criatividade, a arte e a inteligência artificial sem cair nem no entusiasmo acrítico, nem no catastrofismo simplificador.
A parceria é muito importante justamente porque nos permitiu cruzar perspectivas. Dora vem de uma reflexão consistente sobre inteligência artificial, sociedade, ética, trabalho e cultura digital.
Eu venho do campo da arte e da história, das imagens, dos arquivos, da cultura visual e das experiências com sistemas computacionais desde a internet dos anos 1990 até os modelos generativos atuais.
O enfoque do livro é discutir a IA como um campo de disputa estética, política e epistemológica, transcendendo o senso comum da ideia de ferramenta. Estamos interessadas em entender como esses sistemas reconfiguram autoria, imaginação, memória, linguagem, trabalho criativo e circulação das imagens.
Também queremos escapar da pergunta mais rasa (“a IA faz arte?”) para formular perguntas mais produtivas, assumindo a dúvida como nosso norte.
Entre outras coisas, interrogamos que tipo de mundo visual a IA está ajudando a construir? Quais repertórios ela repete? Quais exclusões ela amplifica? Que formas de experimentação ela permite? Como artistas podem tensionar esses sistemas, e não apenas usá-los como máquinas de ilustração?
O livro trata a IA como como infraestrutura do nosso tempo (tecnológica, cognitiva e estética), uma tecnologia que automatiza operações de linguagem e imagem, mas que também revela as assimetrias, os desejos e os fantasmas da cultura que a produziu.
FC Brasil – A autora de "Empire of AI", Karen Hao, indicou que um dos perigos da IA é ela apenas criar réplicas, tirando da arte o que ela tem de melhor: o propósito contestador e que muda o status quo. Como fazer o melhor uso da IA na arte sem esvaziar aquilo que torna a criação artística potente, como o ineditismo, a originalidade e a capacidade de transformar ostatus quo?
Giselle Beiguelman – A preocupação é pertinente. Karen Hao tem insistido que a IA não deve ser entendida apenas como inovação tecnológica, mas como uma forma de poder econômico, político e cultural concentrado. Em "Empire of AI" ela analisa como a corrida pela IA envolve exploração de trabalho, recursos naturais, dados e infraestruturas globais.
No campo da arte, o risco não é simplesmente a máquina produzir imagens parecidas com outras imagens. A arte contemporânea dialoga com repetição, citação, apropriação e montagem há pelo menos 100 anos.
O problema é quando a IA passa a funcionar como uma máquina de normalização e normatização estética, produzindo imagens eficientes e previsíveis, ajustadas aos padrões de circulação das plataformas.
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O uso radical da IA na arte não está em pedir que ela produza uma imagem bonita. A arte superou essa discussão no mínimo desde Marcel Duchamp. E hoje, como o bem-vindo alargamento de pensamento e práticas que o reconhecimento das cosmovisões indígenas, em toda a sua multiplicidade, nos trouxeram, além da pluralidade dos conhecimentos ancestrais das matrizes africanas e outros saberes ancestrais, esses critérios definitivamente não se colocam.
Arte não tem nenhum compromisso com o sublime. Tem que colocar questões e desestabilizar modelos até chegar ao ponto de não ser mais uma categoria à parte e ser introjetada como forma de pensar o mundo.
No campo da IA, a produção artística tem sido o lugar privilegiado para investigar seus limites, seus vieses, suas falhas, seus clichês e suas infraestruturas. A potência artística aparece quando o artista não se comporta como consumidor de prompts, mas como alguém que tensiona o sistema.
Isso acontece de várias formas. Pela criação de contraimagens, expondo os dados que sustentam os modelos, trabalhando com erro, ruído e alucinação, recusando a estética polida das plataformas, ou usando a IA para revelar aquilo que ela tende a apagar, como determinados corpos, histórias, espécies, territórios, línguas e memórias marginalizadas.
A originalidade, nesse contexto, não está necessariamente em produzir uma imagem nunca vista. Repito: isso é um anacronismo se levarmos em conta a produção artística e a teoria crítica dos últimos 100 anos.
A originalidade reside em produzir uma operação que desestabiliza o olhar, desmonta automatismos e cria fricção porque faz perguntas sobre si e sobre o mundo.
A arte não precisa competir com a IA em produtividade. Ela precisa fazer aquilo que a produtividade não faz! Em uma frase, interromper, desviar, questionar, incomodar.
FC Brasil – O termo background watching é usado para denominar séries, filmes e imagens que ficam apenas “tocando ao fundo” enquanto o usuário faz outras atividades. Não acontece só com séries, mas com filmes, podcasts, músicas. Qual o risco para o mundo cultural quando juntamos a rapidez da IA e esses “produtos culturais automatizados”?
Giselle Beiguelman – O risco é a consolidação de uma cultura de mero preenchimento. Uma cultura que não exige atenção, não produz experiência, não cria memórias e apenas ocupa o banal.
O chamado background watching aponta para uma transformação importante. Muitas imagens, séries, músicas e podcasts deixam de ser objetos de atenção porque são pensados para funcionar como ambiência. Sua finalidade não é de serem olhados ou escutados, mas sim de serem consumidos como marcador de visualização.
Quando isso se combina com IA generativa, essa “economia da desatenção” (termo que tenho utilizado) ganha escala de produção cultural automatizada e descartável. Vale o que ganhou uma passada de olhos (é isso que o mercado entende por visualização), não o que foi lido e percebido.
A arte não tem nenhum compromisso com o sublime. Ela tem que colocar questões e desestabilizar modelos.
Essa dinâmica, muito expandida pelas tecnologias de IA nas redes sociais, pode parecer inofensiva, mas tem consequências profundas. A cultura deixa de ser um campo de conflito e interpretação para ser um fluxo ininterrupto. E quando tudo é fluxo, pouca coisa permanece como experiência.
A velocidade da IA intensifica uma lógica em que as obras e os conteúdos são produzidos apenas para manter usuários conectados. O resultado é uma cultura de baixa fricção, dominada por imagens sem risco e sem ambiguidade. Uma cultura otimizada para não interromper nada. Basta manter o ritmo cada vez mais acelerado do fluxo.
Mas a arte e a cultura importam justamente porque interrompem. É aí que performam outros regimes de atenção e provocam a dúvida. O grande perigo dos produtos culturais automatizados é naturalizar uma relação anestesiada com o mundo, na qual vemos sem olhar, ouvimos sem escutar e consumimos para não lembrar.
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Por isso, a questão não é rejeitar a IA na cultura, é reivindicar outros usos. A IA pode ser ferramenta de experimentação e crítica, mas, quando seu uso se limita à subordinação e à lógica da escala e da visualização, tende a transformar a cultura em fundo de tela do capitalismo de dados.
