Os Objectivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) das Nações Unidas foram estabelecidos em 2015 para resolver alguns dos problemas mais prementes do mundo. Os 17 gols incluem 169 metas, como a erradicação da pobreza, a redução da desigualdade e a ação sobre o clima, ao serviço da paz, da prosperidade e da sustentabilidade ambiental.
Desde 2015, a utilização da IA tem crescido exponencialmente, enquanto o progresso na consecução da maioria das metas cessou ou mesmo reverteu – particularmente no que diz respeito à pobreza, à fome e à resiliência climática. A IA oferece novas possibilidades para abordar alguns dos ODS, bem como para restringir e ampliar ainda mais as questões para as quais os ODS foram criados – por exemplo, as crescentes necessidades energéticas dos grandes centros de dados. A questão já não é se a IA é importante ou não para o desenvolvimento sustentável, mas como aplicá-la de forma a diminuir os custos, expandir o acesso, melhorar a tomada de decisões e não aprofundar ainda mais a desigualdade.
A este respeito, é importante considerar a intersecção da IA e dos ODS.
Uma fronteira promissora reside nos meios de subsistência agrícolas. Os assistentes de IA implantados em vários idiomas locais respondem agora a milhões de perguntas feitas anualmente pelos agricultores. Três dinâmicas são responsáveis pela sua popularidade. Primeiro, a compressão de custos: a aplicabilidade do modelo está a alargar-se, a infra-estrutura está a amadurecer e os meios de implementação estão a tornar-se mais baratos. Em segundo lugar, a usabilidade: as entradas de voz e imagem permitem que as pessoas contribuam sem digitação ou alto nível de alfabetização, ultrapassando uma barreira histórica à participação digital. Terceiro, aplicabilidade contextual: os sistemas podem fundir a pergunta de um agricultor com o clima em tempo real, o preço de mercado e o conhecimento local para fornecer orientação dinâmica e específica ao contexto, em vez de conselhos estáticos. Estas características estão a abordar de frente os ODS no que diz respeito à segurança alimentar, ao trabalho justo e à resiliência climática.
A informação está a evoluir a um ritmo rápido sob as alterações ambientais, pelo que os conjuntos de dados convencionais ficam desatualizados muito rapidamente. A maioria das línguas e contextos centrais para os ODS continuam largamente mal atendidos nos dados de formação. Colmatar essa lacuna exigirá conjuntos de dados “ouro” multilingues e orientados pela comunidade para ancorar os modelos nas necessidades locais e reduzir o erro sistemático para as comunidades marginalizadas. Não menos importante é o design de implantação. A maioria dos benefícios acontece onde as ferramentas atendem aos usuários reais, e não no treinamento de modelo idealizado. A solução prática é a implantação responsável, e não o atraso constante no interesse da perfeição.
A governação e as infraestruturas podem controlar se a IA reduz ou aumenta as disparidades socioeconómicas e podem ajudar-nos a estabelecer novos paradigmas éticos, aprendendo com os líderes espirituais e os povos indígenas. Os princípios éticos e os códigos voluntários ajudam, mas a clareza regulamentar e o financiamento fiável são o que garantem que os princípios se transformam em factos. Garantir o acesso digital essencial – dispositivos, conectividade e poder computacional – como um direito civil reconheceria que a escassez de largura de banda e os custos de hardware excluem sistematicamente muitas comunidades das vantagens potenciais decorrentes da IA, em vez de apenas das desvantagens. O investimento público em grupos socialmente desfavorecidos não é uma esmola, mas sim uma correção necessária que permite o envolvimento na cocriação de dados, na conceção conjunta de serviços e na governação. A educação é essencial: à medida que as dificuldades climáticas e a IA desestabilizam as estruturas sociais existentes, a ausência de uma literacia digital inclusiva aumentará as fissuras educativas e socioeconómicas.
O trabalho mais importante continua a ser ético: prometer justiça no financiamento, governação, capacitação e medição da IA.
A IA liderada pela comunidade é uma necessidade e uma abordagem cultural necessária para uma estratégia de construção de confiança. Os modelos construídos numa cidade ou regime de risco raramente são transferíveis para outro; informações hiperlocais coproduzidas com cidadãos locais são necessárias para alertas eficazes de inundações, mapas de risco de calor e direcionamento de serviços, bem como para proteger aqueles que externalizam os custos das grandes corporações através de questões de saúde, ambientais e sociais. Os blocos de construção geoespaciais de baixo código podem permitir que não especialistas combinem imagens de satélite, feeds de sensores e ferramentas de cenário, tornando os destinatários passivos co-analistas. A confiança cresce organicamente quando as comunidades moldam as questões, apropriam-se de partes do pipeline e veem os resultados vinculados a melhorias tangíveis, em vez de práticas de extração de dados. A cocriação e a empatia são ingredientes necessários para a mudança que necessitamos. Esta abordagem está alinhada com os ODS sobre cidades sustentáveis, saúde e redução das desigualdades, ao mesmo tempo que desenvolve a capacidade cívica necessária para uma adaptação a longo prazo.
E, claro, nenhuma avaliação está completa sem confrontar o apetite energético da IA. Treinar e gerir grandes modelos exige muita energia e os co-benefícios climáticos são contrabalançados por emissões adicionais e tensão na rede. Se o poder computacional é o novo ponto de estrangulamento, a equidade digital entra em conflito com a justiça energética: as pessoas socialmente vulneráveis não têm forma de obter energia consistente e acessível e Internet de alta velocidade, pelo que não podem construir ou mesmo operar modelos. O ganho de eficiência, a escolha de modelos adequados à finalidade e a programação inteligente ajudarão, mas a agenda de desenvolvimento precisa de fazer mais.
E, para repetir uma pergunta que me fizeram recentemente: existe IA ética? Não tenho certeza se há uma resposta. São necessárias microrredes locais, aquisição de centros de dados de energia limpa e políticas públicas que proíbam a concentração de centros computacionais em formas que recriam desigualdades de recursos do passado. É certo que a segunda ronda dos ODS deve garantir que um dividendo da IA não seja pago à custa do défice climático.
As instituições globais são eficazes na definição de normas, mas geralmente carecem de poder vinculativo. As cidades, as associações regionais e as parcerias público-privadas podem agir mais rapidamente – se a contratação pública trouxer abertura; se os acordos de partilha de dados protegem os direitos e ao mesmo tempo permitem a investigação; e se os métodos de avaliação são portáveis além-fronteiras, mas respondem à língua, lei e cultura locais.
Olhando para 2030 e mais além, a escolha não é entre IA como solução ou IA como ameaça. A IA evoluirá, queiramos ou não. Podemos, no entanto, fazer hoje escolhas que moldarão a infraestrutura de IA nas próximas décadas. A IA pode atualizar alvos obsoletos com sinais mais recentes, enfatizar objetivos negligenciados e compromissos inesperados e permitir análises retrospetivas para revelar quais as intervenções que realmente têm impacto. As técnicas que expõem o “porquê” algo ocorreu e quais os parâmetros que impulsionaram essa mudança são ferramentas modernas de responsabilização, e não mais apenas novidades técnicas de IA. Mas deixe-me ser claro: a componente humana ainda deve ser o aspecto mais importante da IA. Nada pode substituir o julgamento humano, a vontade política e a confiança social por uma pesquisa online. O trabalho mais importante continua a ser ético: prometer justiça no financiamento, governação, capacitação e medição da IA.
Aplicada neste sentido, a IA pode expandir o que é acionável e conhecível para o desenvolvimento sustentável, acelerando onde estagnou e iluminando rotas anteriormente inexploradas. Mas só ajudará os ODS se for concebido com, para e pelas pessoas cujas vidas irá transformar – e alimentado de uma forma que o mundo possa pagar.
Este artigo deriva de um evento paralelo da Assembleia Geral das Nações Unidas, “Discussões honestas na intersecção da IA e dos ODS,”co-organizado por Inteligência Humana, Salão de Tecnologia e Compiladorhospedado na Fundação Doris Duke em 16 de setembro de 2025.
As opiniões e opiniões expressas aqui são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente a posição oficial da Columbia Climate School, do Earth Institute ou da Columbia University.
