O cérebro está a construir o seu sucessor: governança, não intenção

O cérebro humano, com aproximadamente 86 mil milhões de neurónios, construiu ao longo de milhares de milhões de anos a capacidade de observar o mundo, criar linguagem e desenvolver ciência. Essa mesma arquitetura biológica criou agora uma segunda classe de redes neuronais — artificiais, com centenas de milhares de milhões de parâmetros. O paradoxo está em que os resultados dessas máquinas regressam ao mundo físico, influenciando diagnósticos, mercados, eleições, sistemas energéticos e decisões militares. Uma rede biológica criou uma rede artificial cujos resultados começam a transformar o ambiente que moldará a própria evolução humana.

Comparar diretamente o cérebro com um modelo de inteligência artificial revela-se enganador. O DeepSeek-V3, por exemplo, possui 671 mil milhões de parâmetros, mas apenas cerca de 37 mil milhões são ativados para processar cada fragmento de texto. Um parâmetro artificial, porém, não corresponde a um neurónio nem a uma sinapse. É apenas um valor numérico ajustado durante o treino. Uma sinapse biológica altera-se com o tempo, depende de atividade elétrica e química, é influenciada por neuromoduladores e participa em processos de aprendizagem e reorganização estrutural. O cérebro inclui ainda células gliais, vasos sanguíneos, sistemas hormonais e mecanismos metabólicos sem equivalente direto nos modelos atuais. Ambas as redes são difíceis de interpretar precisamente porque o significado emerge da rede como um todo, não de unidades isoladas.

Na comparação energética, o cérebro continua incomparável. Representando apenas 2% da massa corporal, consome cerca de 20% da energia do organismo, funcionando com uma potência média próxima dos 20 watts. Nessa energia, mantém perceção, memória, aprendizagem, linguagem, controlo motor, regulação de temperatura e consciência simultaneamente. O treino do Llama 3.1 da Meta, com 405 mil milhões de parâmetros, utilizou 30,84 milhões de horas de processamento em unidades H100, consumindo aproximadamente 21,6 gigawatts-hora — energia suficiente para manter um cérebro de 20 watts em funcionamento durante mais de 120 mil anos. Após o treino, porém, uma consulta curta a um modelo pode consumir cerca de 0,34 watt-hora, aproximadamente a energia que um cérebro humano utiliza durante um minuto. Mas nesse minuto, o cérebro não apenas responde a uma pergunta: interpreta sons, imagens, equilíbrio, dor, temperatura, emoções e necessidades metabólicas, enquanto atualiza memórias e controla o corpo. A grande vantagem das redes artificiais não é a eficiência de uma única instância, mas a possibilidade de serem copiadas. Um cérebro demora décadas a formar-se e não pode ser duplicado. Um modelo treinado pode ser replicado em milhares de servidores, trabalhar continuamente e conservar versões praticamente idênticas de si próprio.

Os ciclos de autoaperfeiçoamento já começaram a fechar-se. O AlphaEvolve gera programas, avalia-os automaticamente, seleciona as melhores soluções e volta a combiná-las, tendo contribuído para melhorar algoritmos e processos usados no próprio desenvolvimento de IA. O SIMA 2 consegue gerar experiência em ambientes virtuais, aprender por tentativa e erro e utilizar essa experiência para treinar versões posteriores. Modelos escrevem código, ajudam a desenhar chips, geram dados de treino, propõem novas arquiteturas e avaliam resultados. Cada vez mais, a inteligência artificial participa na construção da geração seguinte de inteligência artificial. Ainda não existe uma data cientificamente defensável para o início do autoaperfeiçoamento recursivo e geral, mas o circuito já começou a fechar-se.

O perigo não nasce da inteligência isolada, mas da combinação entre capacidade, autonomia, acesso a recursos, possibilidade de replicação, atuação física e objetivos persistentes. Um sistema extraordinariamente inteligente, mas sem permissões para agir, continua a ser uma ferramenta. Um sistema menos inteligente, mas com acesso a infraestruturas críticas, finanças, comunicações ou armas, pode tornar-se perigoso. Não se governa um sistema potencialmente superior pedindo-lhe apenas que seja bem-intencionado. Governa-se definindo permissões, separando funções, verificando resultados, exigindo rastreabilidade e preservando um veto humano efetivo. O que pode ser limitado é a autonomia operacional: o acesso a armas, dinheiro, infraestruturas críticas, capacidade de copiar código, alterar os próprios objetivos ou colocar novas versões em funcionamento.

A longo prazo, a única estratégia que parece capaz de evitar uma separação permanente entre inteligência humana e inteligência sintética é a integração gradual das duas. Interfaces cérebro-computador já permitiram transformar atividade neural em texto, controlar cursores e restaurar parcialmente movimento. Uma interface cérebro-medula permitiu a um participante com tetraplegia crónica voltar a levantar-se e caminhar. Um estudo publicado em 2026 documentou quase dois anos de utilização doméstica independente de uma interface intracortical para comunicação e controlo de computador. Estes resultados ainda representam reabilitação e assistência, não aumento da inteligência geral. Contudo, a fronteira entre restaurar e aumentar tornar-se-á difícil de definir. Um implante que devolve a comunicação a uma pessoa com paralisia é terapêutico. E se lhe permitir comunicar dez vezes mais depressa do que qualquer outra pessoa? A questão da propriedade tornar-se-á central: será aceitável que uma função integrada no cérebro dependa da subscrição de uma empresa? Se esta tecnologia se tornar essencial para manter a competitividade intelectual, não poderá ser reservada a quem consegue pagar. Caso contrário, a desigualdade deixará de ser apenas económica ou educativa e tornar-se-á neurobiológica.

Portugal aprovou em janeiro de 2026 uma Agenda Nacional de Inteligência Artificial com 32 iniciativas e mais de 400 milhões de euros previstos até 2030. O país não deve limitar a sua ambição a instalar centros de dados ou automatizar serviços públicos. Pode posicionar-se na interseção entre inteligência artificial, neurociência, medicina, reabilitação e direitos fundamentais. O Serviço Nacional de Saúde pode ser uma infraestrutura privilegiada para validar interfaces terapêuticas com benefício público. As universidades podem desenvolver modelos e dispositivos interoperáveis. O Estado pode exigir que projetos financiados com dinheiro público garantam acesso a resultados, portabilidade de dados e licenciamento orientado para o interesse coletivo. Portugal pode defender que os dados neuronais recebam uma proteção particularmente forte. Não se vencerá esta corrida apenas acumulando mais processadores. Pode-se contribuir para definir em que condições os processadores entram no corpo humano. A pergunta decisiva talvez já não seja se as máquinas se tornarão humanas. É saber se os humanos permanecerão exclusivamente biológicos.