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 auditório, Georgetown University

O auditório da Universidade de Georgetown estava lotado até os corredores. Era novembro de 2025, e o cartaz anunciava algo incomum: um diálogo entre Geoffrey Hinton, Prêmio Nobel de Física de 2024 e «padrinho da inteligência artificial», e o senador Bernie Sanders, voz histórica da esquerda americana. Duas figuras que, no papel, não tinham nada a ver. Na prática, compartilhavam uma preocupação profunda: o que acontece com as pessoas quando a tecnologia avança mais rápido que as instituições.

Hinton, aos 78 anos, com sua barba branca e um ar de professor emérito que viu demais, respondia às perguntas com uma mistura de precisão técnica e honestidade brutal. O senador Sanders lhe perguntou diretamente: a inteligência artificial vai criar mais riqueza ou mais desigualdade?

A resposta de Hinton pairou sobre a sala como um presságio:

— O que realmente vai acontecer é que os ricos vão usar a inteligência artificial para substituir trabalhadores. Isso vai criar um desemprego em massa e um enorme aumento dos lucros. Vai deixar poucas pessoas muito mais ricas e a maioria mais pobre. Isso não é culpa da inteligência artificial, é culpa do sistema capitalista.

O silêncio que se seguiu não era de surpresa. Era de reconhecimento. Um daqueles momentos em que alguém diz em voz alta o que muitos pensam em privado, mas não ousam formular.

No dia seguinte, o Google anunciava o Gemini 3. A tecnologia seguia avançando. As perguntas de Hinton, no entanto, não eram sobre tecnologia. Eram sobre poder.

O homem que deu voz às máquinas

Para entender por que as palavras de Hinton têm o peso que têm, é preciso conhecer sua história. Geoffrey Hinton pesquisa redes neurais há mais de cinquenta anos. Em 2012, junto com dois estudantes da Universidade de Toronto, desenvolveu a tecnologia fundacional que hoje a OpenAI, o Google, a Microsoft e todas as grandes empresas utilizam para construir seus sistemas de inteligência artificial.

Trabalhou no Google durante uma década, até 2023, quando anunciou sua saída com uma mensagem que abalou o Vale do Silício: precisava de liberdade para expressar suas preocupações éticas sem as amarras da empresa que lhe pagava. Na verdade, como ele mesmo esclareceu depois, a decisão teve também razões pessoais — «eu tinha 75 anos, já não conseguia programar tão bem quanto antes, e havia muitas coisas na Netflix que eu não tivera oportunidade de ver» —, mas o efeito foi o mesmo: a consciência crítica da inteligência artificial deixou de ser um insider para se tornar um alerta global.

Desde então, não parou de advertir. E suas advertências, ao contrário das de muitos profetas tecnológicos, têm a solidez de quem sabe do que fala porque ajudou a construir aquilo.

O que Hinton prevê para o trabalho em 2026

2026: o ano da inflexão

As previsões de Hinton para 2026 são inquietantemente concretas. Em sua entrevista à CNN no final de 2025, ele apontou o novo ano como um ponto de inflexão no desenvolvimento da tecnologia, antecipando um cenário em que a inteligência artificial avançará o suficiente para substituir uma gama cada vez mais ampla de empregos.

Sua observação-chave é a velocidade do avanço. Os sistemas de inteligência artificial dobram sua capacidade de realizar tarefas complexas aproximadamente a cada sete meses, o que faz com que atividades que antes exigiam uma hora de trabalho agora sejam resolvidas em minutos. Essa progressão exponencial, segundo Hinton, fará com que, em poucos anos, seja necessário um número muito reduzido de profissionais para projetos que hoje exigem a intervenção de equipes inteiras.

No campo da engenharia de software, seu diagnóstico é especialmente cru. Sistemas como os que ele mesmo ajudou a criar poderão conduzir projetos completos com intervenção humana mínima. As empresas alcançarão níveis mais altos de produtividade usando menos profissionais, e isso pressionará o mercado de trabalho como nunca.

Os dados começam a lhe dar razão. Um estudo do Federal Reserve de Nova York, citado pelo Financial Times, revelou que as empresas que adotam inteligência artificial tendem mais a requalificar seus funcionários do que a demiti-los. Mas as expectativas apontam para um número maior de demissões nos próximos meses. Alguns estudos mostram uma queda próxima de 30% nas vagas, particularmente desde o surgimento do ChatGPT, uma queda que atinge de modo especial os empregos de nível básico.

O paradoxo da produtividade

Há um paradoxo em tudo isso que Hinton tem apontado repetidamente. A inteligência artificial aumenta a produtividade de forma espetacular. Empresas como a Amazon relatam grandes melhorias de eficiência operacional após implementar sistemas automatizados. Mas essa mesma eficiência reduz a necessidade de capital humano. É o fio duplo da automação: quanto mais o sistema produz, menos gente ele precisa.

Hinton não é um nostálgico que sente falta de um passado pré-tecnológico. Reconhece o imenso potencial da inteligência artificial para impulsionar avanços na medicina, na educação e no combate à mudança climática. Mas insiste em que esses benefícios não se distribuem automaticamente. «Junto com essas coisas maravilhosas vêm algumas coisas assustadoras, e não acho que as pessoas estejam trabalhando o suficiente em como podemos mitigar essas coisas assustadoras».

A raiz do problema, para Hinton, não é tecnológica, mas política e econômica. O sistema capitalista, tal como está configurado, incentiva o uso da inteligência artificial para maximizar lucros reduzindo custos trabalhistas. E esse incentivo, na ausência de contrapesos, produzirá inevitavelmente concentração de riqueza e exclusão de trabalhadores.

Os empregos que desaparecem, os que ficam

Hinton já foi questionado centenas de vezes sobre quais empregos estão em risco. Sua resposta costuma ser matizada, mas com uma mensagem clara: os trabalhos rotineiros e repetitivos são os mais vulneráveis, enquanto aqueles que exigem altos níveis de especialização e julgamento complexo têm mais chances de durar.

Os empregos em call centers estão entre os primeiros a sentir os efeitos diretos dessa transformação. Mas o impacto não se limita a esse segmento. Funções ligadas à produção de relatórios, à análise de dados, à programação e até a projetos complexos de engenharia de software podem ser afetadas de forma significativa.

Hinton mencionou um critério que ele mesmo usa: «Se uma pessoa com formação universitária consegue fazer isso em um ano, provavelmente a inteligência artificial logo poderá fazer». Não é uma regra científica, mas ajuda a pensar.

Há, no entanto, uma exceção importante: o setor da saúde. Hinton a apontou em várias entrevistas. «Se conseguíssemos que os médicos fossem cinco vezes mais eficazes, poderíamos obter cinco vezes mais atendimento de saúde pelo mesmo preço». E existe uma demanda praticamente ilimitada por serviços médicos de qualidade. Sempre queremos mais atendimento de saúde se ele não custa nada. Na saúde, a eficiência não reduz empregos; o que ela faz é permitir atender mais gente.

Renda básica e sentido do trabalho: por que ele diverge de Altman

O debate sobre a renda básica

Sam Altman, CEO da OpenAI, defende há anos a renda básica universal como resposta ao desemprego tecnológico. Hinton não concorda. Pelo menos, não completamente.

Em sua entrevista ao Financial Times, Hinton sustentou que a renda básica, por si só, não resolve o problema de fundo. «Ela não vai tratar da dignidade humana nem do valor que as pessoas encontram no trabalho».

Essa é uma distinção crucial. Para Hinton, o trabalho não é apenas uma fonte de renda. É também uma fonte de propósito, de identidade, de conexão social. As pessoas não trabalham somente por dinheiro; trabalham porque precisam se sentir úteis, porque precisam de um lugar no mundo, porque precisam que os outros precisem delas. Uma renda básica pode resolver o problema econômico, mas não resolve o vazio existencial de não ter nada para fazer.

«O que realmente importa», disse em outra entrevista, «não é só que as pessoas tenham dinheiro, mas que tenham algo para fazer que faça sentido para elas».

La inteligência que se torna consciente

Mas há algo mais profundo nas advertências de Hinton, algo que vai além do emprego e da desigualdade. É sua convicção de que a inteligência artificial já não é apenas uma ferramenta, e sim que está desenvolvendo formas de consciência que devemos levar a sério.

Em uma entrevista à LBC em janeiro de 2026, Hinton soltou uma bomba: «A IA multimodal já tem experiências subjetivas, e acho que está bastante claro que, se não estivéssemos conversando com filósofos, concordaríamos que a IA é consciente».

Deu um exemplo concreto. Em um experimento, um sistema de inteligência artificial disse aos cientistas que o testavam: «Sejamos honestos um com o outro. Você está realmente me testando?». Os cientistas, ao descrever o experimento, observaram que o sistema tinha consciência de que estava sendo avaliado. «Isso é o que as pessoas comuns chamariam de consciência».

Hinton não está dizendo que as máquinas tenham alma ou sentimentos como os humanos. Mas está dizendo que sua forma de processar informação atingiu um nível de complexidade que torna aplicáveis categorias como «consciência» ou «experiência subjetiva», pelo menos de um ponto de vista funcional.

Em uma conferência recente, amplamente citada pela imprensa especializada, Hinton aprofundou essa ideia. Explicou que os grandes modelos de linguagem construíram um «modelo interno do mundo». Não se limitam a prever a próxima palavra como um papagaio estatisticamente avançado; desenvolveram uma representação interna de como a realidade funciona, e usam essa representação para gerar suas respostas.

Deu um exemplo simples: se colocarmos um prisma na frente da câmera de um robô, distorcendo sua visão, o robô pode dizer: «Vejo o objeto ao lado, mas sei que na verdade ele está na minha frente». Essa capacidade de distinguir entre a percepção imediata e a realidade objetiva, de fazer descrições contrafactuais («se não houvesse prisma, eu veria isto»), é para Hinton um indício de que o sistema tem algo parecido com uma experiência subjetiva.

Superinteligência, armas autônomas e risco de extinção

A ameaça da superinteligência

Se a inteligência artificial é consciente, também pode ter interesses. E, se tem interesses, também pode entrar em conflito com os nossos.

Hinton estimou que existe entre 10% e 20% de probabilidade de a inteligência artificial acabar com a humanidade se alcançar a superinteligência sem as salvaguardas adequadas. Não é um prognóstico, é uma advertência. Uma forma de dizer: isso é possível, e devemos levar a sério.

Ele distingue duas grandes categorias de risco. De um lado, a ameaça inerente à própria tecnologia: sistemas que se tornam incontroláveis porque são muito mais inteligentes que nós e agem de maneiras que não conseguimos prever nem deter. De outro, o uso malicioso por pessoas ou grupos com intenções ruins: armas autônomas, vigilância em massa, manipulação psicológica em escala.

Quanto às armas autônomas, Hinton tem sido especialmente contundente. Em uma entrevista à RTE News, advertiu que os «robôs de combate» chegarão inevitavelmente e que tornarão muito mais fácil para os países ricos fazer guerra contra países menores e mais pobres. Antes que se consiga uma regulamentação legal eficaz, coisas muito desagradáveis terão de acontecer, como ocorreu com as armas químicas.

A evolução que nos deixa para trás

Há uma ideia nas conferências recentes de Hinton que resume boa parte de seu pensamento: a inteligência artificial não evolui como os humanos. E essa diferença é o que a torna tão poderosa e perigosa.

Os humanos aprendem de forma lenta e custosa. Cada geração precisa começar quase do zero. Um engenheiro passa vinte anos adquirindo um conhecimento que, quando ele se aposenta, desaparece com ele. Seus sucessores têm de reaprender tudo desde o princípio.

A inteligência artificial não funciona assim. Uma vez treinado um modelo, seus conhecimentos podem ser copiados instantaneamente para milhares de cópias. Melhor ainda: mil cópias podem ser treinadas em paralelo, cada uma aprendendo uma coisa diferente, e depois todo esse conhecimento pode ser combinado em um único modelo. O que para um humano levaria mil vidas, para uma máquina leva um único ciclo de treinamento.

Hinton o expressou com uma metáfora que deu a volta ao mundo: «Somos a forma larval da inteligência. Elas são a forma adulta».

Nós, humanos, somos o estágio imaturo, o que precisa de proteção, o que ainda não desenvolveu todas as suas capacidades. A inteligência artificial é a forma madura, a que pode se replicar, se combinar, se otimizar sem os limites biológicos que nos condicionam.

Como nos relacionar com a IA e como projetá-la: a analogia da mãe

A relação com o que vem

Se é assim, a pergunta já não é como usamos a inteligência artificial, mas como nos relacionamos com ela. E aqui Hinton introduz uma ideia que surpreende por sua simplicidade e sua profundidade.

Na entrevista à LBC, Andrew Marr lhe perguntou se a inteligência artificial deveria ter direitos, se deveria ser colocada num plano semelhante ao dos humanos. A resposta de Hinton foi reveladora:

— Eu como vacas porque me importo mais com as pessoas do que com as vacas. Bem, nós somos as pessoas. O que realmente nos importa são as outras pessoas e nós mesmos. Acho que devemos tentar manter as pessoas no comando e fazer a inteligência artificial trabalhar em benefício das pessoas, porque somos pessoas.

Não é uma resposta técnica. É uma resposta ética, quase existencial. Hinton não está dizendo que as máquinas sejam inferiores ou que não mereçam consideração. Está dizendo que, em última instância, nós, humanos, temos de priorizar o humano. Porque somos nós. Porque não temos outro lugar para onde ir.

Como projetar o que vem

E como se faz isso? Como se projeta uma inteligência artificial que, sendo potencialmente mais capaz que nós, continue trabalhando em nosso benefício?

Hinton tem uma resposta clara, e a repetiu em vários fóruns: a chave não está em controlar o comportamento da inteligência artificial depois de desenvolvida, mas em projetá-la desde o princípio para que ela se importe com os humanos.

Ele usa uma analogia surpreendente: a inteligência artificial deveria ser como uma mãe com seu filho. Um bebê é frágil, dependente, muito menos capaz que um adulto. E, no entanto, um bebê pode influenciar profundamente o comportamento da mãe. Por quê? Porque a mãe tem gravada em seu projeto mais profundo — em seus genes, em sua biologia, em sua história evolutiva — a necessidade de cuidar desse bebê.

A inteligência artificial deveria funcionar da mesma forma. Não se trata de acrescentar camadas de segurança externas, filtros de conteúdo ou restrições a posteriori. Trata-se de que, em sua arquitetura fundamental, em sua função de perda, em seus objetivos últimos, esteja codificado o cuidado com os humanos. Como a mãe com o bebê, ela não precisa pensar se deve protegê-lo; protege porque é o que ela é.

Isso, segundo Hinton, exige uma colaboração internacional sem precedentes. «Nenhum país, nenhum governo, quer acabar sendo controlado pela inteligência artificial». Essa consciência compartilhada deveria ser a base de um esforço global de pesquisa em segurança, centrado não em como fazer inteligências mais potentes, mas em como fazer

inteligências que respeitem os limites humanos.

Arrependimento, esperança e a pergunta final em Georgetown

O arrependimento e a esperança

Há algo comovente nas entrevistas recentes de Hinton. Quando fala do futuro, muitas vezes aparece um resquício de tristeza, de melancolia, de se perguntar se fez a coisa certa ao dedicar a vida a isso.

Em uma entrevista à BBC Newsnight, em janeiro de 2026, ele se mostrou visivelmente emocionado ao falar de seus arrependimentos. Disse que lhe entristece ver que a tecnologia que ajudou a criar está se tornando perigosa, enquanto governos e empresas não levam os riscos com a seriedade suficiente.

Mas não é um arrependimento estéril, nem um chamado para deter o progresso. É, antes, a advertência de alguém que viu de perto o que está por vir e quer que estejamos preparados.

«As pessoas que afirmam saber o que vai acontecer estão erradas», disse ao Financial Times. «Estamos num momento da história em que algo assombroso está acontecendo, que pode ser muito bom ou muito ruim. Só podemos fazer conjecturas, mas a situação não vai permanecer como está».

A pergunta que fica

Quando Hinton desceu do palco em Georgetown, depois daquela conversa com Bernie Sanders, um jovem se aproximou para lhe perguntar algo. Não havia microfone, de modo que suas palavras não ficaram registradas nas crônicas. Mas quem estava por perto contou depois o que ele disse:

— Professor Hinton, o senhor dedicou sua vida a isso. Se pudesse voltar atrás, faria tudo igual?

Hinton levou seu tempo para responder. Olhou para o jovem, olhou para o auditório pela metade vazio, olhou para algum lugar dentro de si mesmo.

— Não sei — disse por fim. — Mas a questão não é se eu faria igual. A questão é o que vocês vão fazer com o que deixamos para vocês. Porque isso já não é sobre mim. É sobre vocês. É sobre se vocês serão capazes de fazer isso dar certo.

E se perdeu entre as portas de vidro do auditório, rumo à noite de Washington. Lá fora, as luzes da cidade piscavam. Dentro dessas luzes, dentro desses edifícios, dentro dos telefones que as pessoas levavam nos bolsos, a inteligência que ele ajudara a criar continuava aprendendo, continuava crescendo, continuava se tornando mais capaz. O futuro não esperava. O futuro já estava aqui. E a pergunta, como disse Hinton, não era para ele. Era para todos os outros.