Série: Laboratório do Futuro – Vozes que Constroem o Amanhã

Cinco vozes. Cinco olhares sobre o futuro do trabalho. Da utopia de Musk à advertência de Hinton, passando pelo alerta de Amodei, a reorganização de Altman e a humanização de Li.

O laboratório do futuro não é um lugar com robôs montando caixas. É um espaço de debate, de decisão coletiva, de construção de instituições. Porque, no fim das contas, a pergunta sobre o trabalho não é uma pergunta técnica. É uma pergunta sobre que tipo de sociedade queremos ser.

E, como disse Hinton, a resposta não está nos laboratórios. Está em todos nós.

A cena do museu, fevereiro de 2026

O Museum of Modern Art de Nova York não é, à primeira vista, o lugar onde se esperaria encontrar uma das mentes mais influentes da inteligência artificial. Suas salas foram feitas para a tela, a escultura, a instalação. Para o tátil, o visual, aquilo que pode ser pendurado numa parede ou ocupar um volume no espaço. E, no entanto, naquela tarde de fevereiro, Fei-Fei Li estava ali, no MoMA, cercada de artistas e curadores, falando de máquinas.

À sua esquerda, Holly Herndon e Mat Dryhurst, artistas berlinenses que há anos exploram as fronteiras entre a voz humana e a generativa. À sua direita, Michelle Kuo e Paola Antonelli, as curadoras do museu. O tema era tão incomum quanto o cenário: «Como ver o humano na máquina».

Fei-Fei Li, com aquela mistura de precisão acadêmica e calor humano que a caracteriza, soltou uma frase que pairou sobre a sala como uma pergunta sem resposta fácil:

— Eu acredito que a inteligência humana e a inteligência das máquinas se manifestam de formas muito distintas. Nós não apenas sobrevivemos, vivemos, trabalhamos; também emitimos emoções, sentimos, temos compaixão, temos criatividades que não sabemos explicar. As máquinas não têm valores independentes. Os valores das máquinas são valores humanos.

Nessa frase estava condensada toda a sua filosofia. Enquanto outros líderes tecnológicos falam do que as máquinas podem fazer, Fei-Fei Li fala do que as máquinas deveriam ser. E essa diferença, sutil mas abissal, é o que faz dela uma voz indispensável no coro do futuro.

A tese de Fei-Fei Li: a inteligência espacial

A inteligência que não é só linguagem

Para entender a visão de Fei-Fei Li, é preciso voltar algumas semanas, até 6 de janeiro de 2026. No palco da CES de Las Vegas, a maior feira de tecnologia do mundo, ela conversou com Lisa Su, CEO da AMD. O contraste era interessante: Su, engenheira de hardware, falava de chips e de poder de computação; Li, pesquisadora de Stanford, falava de algo mais escorregadio.

— O mundo tem um potencial para a IA que ainda é subestimado — disse Li. — Os modelos de linguagem fizeram progressos enormes nos últimos anos, mas a inteligência não se limita à linguagem. Para os humanos, a inteligência espacial é o que nos permite agir, julgar e criar no mundo real.

E então soltou a frase que resume sua tese: «A linguagem é uma ferramenta para descrever o mundo, mas não é o mundo em si».

Essa distinção é crucial. Durante a última década, o progresso da inteligência artificial foi medido quase exclusivamente pela fluidez com que as máquinas lidam com a linguagem. Modelos capazes de ler, escrever, resumir, traduzir e gerar texto redefiniram setores inteiros. Mas, para Fei-Fei Li, essa abordagem tem um limite estrutural: o mundo em que operam as pessoas e as máquinas não é textual nem plano, e sim tridimensional, dinâmico e cheio de ambiguidades.

Uma mosca, gosta de lembrar Li, não tem bilhões de parâmetros nem foi treinada com a internet. E, no entanto, é capaz de entrar num cômodo bagunçado, desviar de obstáculos em alta velocidade e pousar com precisão milimétrica. Essa é a inteligência espacial em sua forma mais pura: a capacidade de entender profundidade, distância, oclusão, gravidade e relações causais em tempo real.

A World Labs e a nova fronteira

Essa compreensão do espaço não é apenas uma curiosidade acadêmica. É o fundamento da World Labs, a startup que Fei-Fei Li cofundou em 2024 e que, em apenas dois anos, se tornou um dos projetos mais observados do Vale do Silício. Com uma avaliação que supera um bilhão de dólares e um financiamento de mais de 230 milhões, a World Labs se propôs algo que soa como ficção científica: ensinar as máquinas a gerar mundos tridimensionais inteiros, consistentes, navegáveis e governados pelas leis da física.

Em janeiro de 2026, a companhia lançou seu primeiro produto comercial: um modelo ao qual deram o nome de Marble.

O Marble não é um modelo de linguagem. Não compete com o GPT-5 nem com o Claude 4. Recebe entradas multimodais — texto, imagens, vídeo ou indicações 3D simples — e gera ambientes que podem ser navegados e com os quais se pode interagir. O revolucionário não é apenas o que ele faz, mas como o faz: ao contrário dos modelos de vídeo, que geram sequências de pixels sem coerência geométrica, o Marble mantém a consistência espacial. O que se vê de um ângulo corresponde ao que se vê de outro. As distâncias são reais. As relações entre os objetos, estáveis.

Fei-Fei Li descreve o Marble como inicial e limitado, mas funcionalmente diferente de tudo o que existiu antes. E nessa diferença está a chave de tudo.

Marble, a confiança e o desafio dos dados

As aplicações que já estão aqui

Quando se fala de inteligência espacial, é fácil se perder em abstrações. Por isso Li se esforça para dar exemplos concretos, aplicações que já estão acontecendo.

Os desenvolvedores de jogos usam o Marble para gerar ambientes inteiros sem ter de modelar cada árvore, cada edifício, cada textura manualmente. O que antes exigia equipes de dezenas de artistas durante meses agora pode ser gerado em horas.

As equipes de produção virtual — as mesmas que criam os cenários digitais para o cinema e a televisão — usam esses modelos para construir cenários que os atores podem habitar e as câmeras podem percorrer, sem os custos astronômicos das filmagens em locação.

Os arquitetos estão começando a usar ferramentas de inteligência espacial para «caminhar» virtualmente por seus projetos antes de assentar o primeiro tijolo. Podem sentir as proporções, a luz, a circulação, e ajustar na hora.

Os roboticistas, talvez os mais interessados, usam esses mundos gerados como ambientes de treinamento. Um robô pode praticar milhões de vezes em simulação como pegar um objeto frágil ou se locomover numa cozinha bagunçada, sem quebrar nada nem machucar ninguém. E, quando sai para o mundo real, já viu quase todas as variantes possíveis.

Mas há uma aplicação que surpreendeu até a própria Li. Pesquisadores clínicos procuraram a World Labs com uma proposta inesperada: usar ambientes gerados na pesquisa em saúde mental. Nesses mundos controlados, mas realistas, podem estudar como as pessoas reagem a estímulos espaciais, como se comportam em contextos que seriam difíceis ou impossíveis de reproduzir no mundo real.

A confiança como problema técnico

No Cisco AI Summit, realizado em São Francisco em fevereiro de 2026, Fei-Fei Li subiu ao palco para conversar com Jeetu Patel, o chief product officer da companhia. A sala estava cheia de diretores de tecnologia, responsáveis por infraestrutura e analistas. E Li, em vez de falar de algoritmos ou de financiamento, falou de confiança.

— A capacidade de entender, raciocinar, interagir e navegar pelo mundo físico real em 3D e 4D é a base — disse. — E essa base é necessária para que os sistemas operem além das telas.

Mas o interessante de sua intervenção foi como definiu a confiança. Não como um princípio ético abstrato, nem como uma camada de controle posterior, e sim como uma condição operacional. Um sistema que atua no mundo físico deve ser previsível, interpretável e consistente. Não basta que funcione «na maior parte das vezes». Em áreas como a robótica, a logística avançada, a manufatura ou a cirurgia assistida, as margens de erro são estreitas. Uma falha não se traduz numa resposta incorreta, mas num dano físico, numa interrupção da cadeia de suprimentos ou num risco para as pessoas.

Li foi explícita: a inteligência espacial não resolverá, a curto prazo, os desafios de produtividade que hoje ocupam a maioria das organizações. Tampouco substituirá os modelos de linguagem como interface principal. Sua relevância está em outro lugar: a médio e longo prazo, será decisiva para levar a inteligência artificial para fora da tela e convertê-la numa tecnologia capaz de operar de forma autônoma no mundo físico.

O desafio dos dados

Uma das perguntas que Fei-Fei Li enfrenta com mais frequência é por que a inteligência espacial não avança no mesmo ritmo que os modelos de linguagem. Sua resposta é sempre a mesma: os dados.

O texto é abundante, barato e fácil de processar. A internet está cheia de livros, artigos, conversas e documentos. Os dados físicos, por outro lado, são escassos, caros e difíceis de capturar. Para que um modelo entenda o espaço tridimensional, ele precisa de milhões de exemplos de cenas reais, com profundidade, textura, iluminação e movimento. Precisa de sensores, simulações e representações que ainda estão em desenvolvimento.

Li compara o processo com o desenvolvimento dos veículos autônomos. As empresas dedicadas à direção autônoma passaram anos coletando dados reais e simulados antes de conseguir implantações comerciais limitadas. A inteligência espacial está numa fase semelhante. Os modelos atuais são menores e são treinados com menos recursos computacionais do que os grandes modelos de linguagem. Essa lacuna reflete tanto a escassez de dados quanto a juventude do campo.

«O fato de a estrela do norte estar clara não significa que a viagem seja curta», gosta de dizer.

Humanismo, trabalho e a «estrela do norte»

O humanismo como método

Se há um fio que percorre toda a trajetória de Fei-Fei Li, desde seus dias de estudante imigrante trabalhando numa lavanderia até sua posição atual como uma das vozes mais respeitadas da inteligência artificial, é a convicção de que a tecnologia e a humanidade não podem ser separadas.

Sua própria história já é lendária no Vale do Silício. Chegou aos Estados Unidos aos 16 anos, com os pais e apenas 20 dólares no bolso. A família vivia num pequeno apartamento de um quarto; o dormitório de Fei-Fei era um corredor ao lado da cozinha. Seu pai trabalhava consertando câmeras; sua mãe era caixa de supermercado. Depois da escola, Fei-Fei trabalhava num restaurante chinês lavando pratos, esfregando o chão, limpando janelas, anotando pedidos e servindo mesas. Dois dólares a hora.

Quando chegou a hora de ir para a universidade, muitos a aconselharam a escolher uma carreira prática, que lhe desse segurança econômica: medicina, finanças, engenharia. Mas ela escolheu a física. E, mais tarde, o estudo da visão computacional, quando quase ninguém acreditava que as máquinas pudessem chegar a «ver».

Essa experiência de vida marcou sua forma de entender a inteligência artificial. Em suas memórias, The Worlds I See, publicadas em 2023, ela escreve sobre o «paradoxo da precariedade e do assombro»: como a necessidade mais básica pode conviver com a curiosidade mais elevada, como a ciência não é um luxo para os privilegiados, mas uma necessidade do espírito humano.

A inteligência que nos devolve a humanidade

Na conversa do MoMA, perguntaram diretamente a Fei-Fei Li sobre o futuro do trabalho. Sua resposta foi, como quase tudo o que ela diz, matizada e profunda.

— A pergunta não é quais trabalhos a inteligência artificial vai tirar — disse. — A pergunta é quais trabalhos vamos querer que as máquinas façam e quais vamos querer continuar fazendo nós. E essa não é uma pergunta técnica. É uma pergunta humana.

Li acredita que há dimensões do trabalho que as máquinas não podem replicar, não porque sejam complexas demais, mas porque seu valor reside justamente no fato de serem feitas por humanos. O cuidado de um idoso, o ensino de uma criança, a conversa entre colegas que compartilham uma dificuldade, a criatividade que surge da experiência vivida. Nada disso é automatizável, não porque seja tecnicamente difícil, mas porque perderia o sentido se fosse.

No Cisco AI Summit, alguém lhe perguntou que conselho daria aos jovens que começam a carreira num mundo dominado pela inteligência artificial. Sua resposta foi surpreendentemente simples:

— Aprendam a usar essas ferramentas, claro. Mas não esqueçam o que as torna valiosas. Não esqueçam que a tecnologia existe para servir aos humanos, e não o contrário. E, sobretudo, não tenham medo de fazer perguntas difíceis sobre que tipo de mundo queremos construir.

A estrela do norte

Fei-Fei Li tem uma expressão que usa com frequência: «a estrela do norte». Para ela, a pesquisa não é um acúmulo cego de conhecimento, mas uma busca guiada por princípios, por perguntas fundamentais, por uma visão do que deveria ser.

Sua estrela do norte, nesta nova etapa da carreira, é a inteligência espacial. Mas não como um fim em si mesma, e sim como um meio para algo maior: máquinas que não só processem informação, mas entendam o mundo que habitamos; sistemas que não só respondam a perguntas, mas possam agir de forma segura e confiável em ambientes reais; tecnologia que não substitua o humano, mas o amplifique e o proteja.

«Sem inteligência espacial», escreveu no final de um longo ensaio publicado no fim de 2025, «nosso sonho de uma máquina verdadeiramente inteligente nunca estará completo. Esta exploração é a minha estrela do norte».

A pergunta que fica

Quando Fei-Fei Li desceu do palco no MoMA, depois daquela conversa sobre o humano e o mecânico, uma jovem da plateia se aproximou para lhe fazer uma pergunta. Não havia microfone, de modo que suas palavras não ficaram registradas no vídeo institucional. Mas quem estava por perto a ouviu.

— A senhora acredita que as máquinas chegarão a nos querer bem algum dia?

Li sorriu, como quem recebe uma pergunta que já se fez muitas vezes.

— As máquinas não precisam nos querer bem — respondeu. — Precisam nos ajudar a querer bem uns aos outros. Isso já é bastante.

E se perdeu entre as salas do museu, entre quadros e esculturas, entre obras feitas por mãos humanas para serem vistas por olhos humanos. Lá fora, na rua, a cidade seguia seu curso. As pessoas iam para seus trabalhos, para suas casas, para suas vidas. Levavam máquinas nos bolsos, máquinas nas mesas, máquinas nas paredes. Mas continuavam sendo humanas. E essa, talvez, fosse a única inteligência que realmente importava.

No próximo artigo da série Laboratório do Futuro: encerramos o ciclo com a voz mais crítica e profunda de todas. Geoffrey Hinton, o «padrinho da IA», nos oferece sua advertência sobre o preço da abundância e os riscos de um mundo em que a inteligência já não é exclusivamente humana. Chamamos o artigo de «Geoffrey Hinton e o preço da abundância: a advertência do padrinho».