ARTIGO  
DOI: https://doi.org/10.21728/logeion.2024v11e-7369  
ASPECTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O PRINCÍPIO DA  
PRECAUÇÃO DE USO DA IA NO PLANEJAMENTO DE  
COMUNIDADES URBANAS  
perspectivas de evolução na esfera pública política  
Eugênia Vitória Camera Loureiro  
Univerdidade Federal do Rio de Janeiro  
eugenialoureiro@terra.com.br  
_____________________________  
Resumo  
Este trabalho visa contribuir para o entendimento do conceito de inteligência artificial - IA, e estagio atual de  
desenvolvimento. Hoje esse campo do conhecimento se desenvolve muito rapidamente e existe ainda pouca  
massa crítica para o exercicio de ideias muito consolidadas. Nesse sentido observar experiências que usam de  
alguma forma inteligência artificial pode ser de utilidade. Para o exame dessas experiências este trabalho vai se  
concentrar na área de aplicação do planejamento de cidades e comunidades urbanas, incluindo o modelo baseado  
no uso de extensas bases de dados característica central dos projetos de IA e do que segue denominado de  
cidades inteligentes. Por outro lado, a apreensão gerada em torno da IA generativa com a possibilidade de  
desenvolvimentos sem controle pode conduzir ao uso do principio da precaução como forma de deter avanços  
muito acelerados em um caminho desconhecido em especial sobre as consequências para os seres humanos. A  
implementação desse princípio se daria a partir de um debate público sobre definição de objetivos e necessidade  
de monitoramento para uma possível regulação. O debate público sobre IA refletiria as possibilidades da esfera  
pública política e a luta hoje em defesa da democracia em um mundo dominado pelo uso de dados de forma  
privada pelas big techs. Por fim conclui com um breve exame sobre a situação brasileira e o uso de bases  
públicas de registros administrativos no campo da Inteligência Artificial.  
Palavras-chave: Inteligência artificial. Planejamento urbano. Cidades. Cidades inteligentes. Bases de dados.  
Registros administrativos. Esfera pública.  
Esta obra está licenciada sob uma licença  
Creative CommonsAttribution 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).  
LOGEION: Filosofia da informação, Rio de Janeiro, v. 11, ed. especial, p. 1-20, e-7369, nov. 2024.  
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1 INTRODUÇÃO  
Este trabalho visa contribuir para o entendimento do conceito de inteligência artificial,  
e estagio atual de desenvolvimento. A proposta de IA já tem algumas décadas quer dizer a  
busca de uso de algoritmos para resolver problemas humanos mais complexos. Hoje esse  
campo do conhecimento se desenvolve muito rapidamente e existe ainda pouca massa crítica  
para exercicios de consolidação. Assim observar experiências que usam de alguma forma  
inteligência artificial pode ser de utilidade.  
Ocorre que uma das características da IA é o uso de grandes bases de dadosem geral  
compostas por registros administrativos públicos e privados no intuito de identificar perfis de  
usuários e tendências, a chamada IA preditiva. A partir de 2022 com a intensificação do uso  
de algorítmos em redes neurais e técnicas evoluidas de aprendizagem a IA passa por uma  
salto de qualidade para ser além de preditiva também generativa, ou seja, com a capacidade de  
criação de conteúdos e experiências a partir de algoritimos que podem se autoajustar. Esses  
aspectos sobre a IA vão ser abordados no segmento 2) Sobre Inteligência Artificial.  
Considerando que a observação de experiências de implementação pode ser de  
utilidade este trabalho vai se concentrar em experiências a partir de uma área específica de  
aplicação que trata do planejamento das cidades e comunidades urbanas informais. O uso de  
extensas bases de dados em especial compostas por registros adminitrativos para o  
planejamento de cidades denominadas Cidades Inteligentes. Essas experiências serão  
abordadas no segmento 3) Aplicações de IA no Planejamento Urbano  
2
A apreensão gerada em torno da IA generativa e a possibilidade de um  
desenvolvimento sem controle levou à possibilidade de uso do principio da precaução como  
forma de deter avanços muito acelerados em um caminho desconhecido em especial sobre  
suas consequências para os seres humanos.  
Não por acaso esses dois aspectos o uso das bases de dados para o planejamento de  
cidades mais sustentáveis e a elaboração do princípio da precaução, inicialmente pensado para  
o meio ambiente, ocorreram ao mesmo tempo na Conferência da Rio 92, e a implementação  
desse princípio se daria principalmente por meio de algum tipo de regulação o que leva à  
discussão sobre objetivos, formas de controle e monitoramento. A possibilidade de uso do  
Princípio da Precaução será tratada no item 4) Princípio da Precaução.  
O debate sobre objetivos e limites da IA teria como instância primordial para ocorrer a  
esfera pública política na medida em que precisaria contar com a participação de todos os  
interessados. Nesse sentido os conceitos de Jurgen Habermas em torno das mudanças da  
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esfera pública política se colocaria mais uma vez na ordem do dia. Essa possibilidade fica  
explicitada no item 5) A Esfera Pública Política e o Debate de IA.  
Por fim é importante destacar que a situação brasileira no campo de desenvolvimento e  
uso da IA não é confortável. Isso acontece entre outras razões porque a nossa economia  
avança lentamente em termos de digitalização (automação e uso de bases de dados) o que  
tanbém se constitui em fator de não aceleração de investimentos para desenvolvimento de  
infraestrutura e recursos humanos em IA.  
2 SOBRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
Desde a década de 1950 várias tentativas foram feitas ao longo do tempo no sentido de  
solucionar problemas humanos complexos a partir da contrução de algoritmos e uso de bases  
de dados. Podemos dizer que o maior obstáculo nesse desenvolvimento foi a capacidade de  
descrever e processar esses fenômenos. Hoje talvez a maior dificuldade de desenvolvimento  
além da capacidade de processamento propriamente dita esteja nas enormes somas de  
dinheiro necessárias para obtenção da capacidade de processamento adequada, infraestrutura  
de comunicação e segurança e investimento em recursos humanos.  
Em geral essas condições são citadas, mas não abordam a questão das bases de dados  
como parte integrante desse universo. Uma das razões para isso é que essas bases de dados  
atualmente são obtidas gratuitamente a partir do compartilhamento e uso de dados pessoais de  
bilhões de usuários via grandes plataformas na internet no mundo inteiro.  
3
Observe-se que a possibilidade de solução de problemas humanos complexos está  
associada à elaboração de algoritmos complexos e à necessidade de obtenção de dados  
capazes de contribuir para esse processo. Assim a construção de algoritmos complexos  
conduz a uma busca incessante de cada vez mais dados e, por conseguinte muita capacidade  
de processamento. Daí a importância da evolução dos processadores estar hoje no centro das  
pesquisas de IA diferentemente das bases de dados obtidas gratuitamente. Aos problemas  
muitas vezes levantados em relação a obtenção de bases de dados tais como problemas éticos,  
sem número de parcialidades e o fato dos dados se referirem a ações passadas, os setores  
econômicos envolvidos com o uso de IA respondem que ain a obtenção de mais dados pode  
significar o aperfeiçoamento necessário  
Nos anos 1950 e 1960, houve um otimismo exagerado de que a IA rapidamente  
alcançaria a inteligência humana. No entanto, à medida que os desafios técnicos se tornaram  
mais evidentes, a realidade não conseguiu acompanhar as expectativas. As limitações  
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computacionais da época, aliadas à complexidade intrínseca do processamento de linguagem  
natural e da percepção visual, revelaram que muitas das promessas eram prematuras. Como  
resultado, muitos governos e instituições reduziram ou cessaram o financiamento para  
projetos de IA, causando um impacto negativo na continuidade e inovação da pesquisa.  
Os anos 1980 e 1990 constituiram um período de revitalização e inovação. Com novos  
desenvolvimentos e conquistas, a inteligência artificial começou a recuperar seu prestígio e  
atrair novamente a atenção de pesquisadores, empresas e financiadores. Estes avanços  
estabeleceram as bases para a explosão de novas tecnologias de IA que surgiriam no século  
XXI.  
O período de 2000 a 2019 foi marcado por uma explosão de avanços na IA, com  
inovações que transformaram diversas indústrias e mudaram a forma de interação com a  
tecnologia. De robôs sociais a assistentes virtuais, a IA tornou-se uma parte integrante do  
cotidiano, preparando o terreno para futuros desenvolvimentos na área.  
https://hub.asimov.academy/blog/historia-da-inteligencia-artificial/  
Geoffrey Hinton, um dos pioneiros no campo das redes neurais, ganhador do prêmio  
Nobel de Física de 2024, desempenhou um papel crucial no Renascimento da IA. Seus  
trabalhos sobre deep learning e redes neurais convolucionais impulsionaram avanços  
significativos em áreas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem  
natural. As pesquisas de Hinton estabeleceram as bases para muitas aplicações modernas de  
IA, consolidando a importância das redes neurais no avanço da inteligência artificial.  
A era da IA generativa a partir de 2020 marca um período de avanços na capacidade  
das máquinas de criar conteúdo original e relevante. Esses avanços, impulsionados por  
modelos de linguagem sofisticados e técnicas de deep learning, estão transformando a forma  
de interação dos seres humanos com a com a tecnologia e suas capacidades em diversas áreas  
do cotidiano.  
4
Com base nos avanços dos modelos GPT, o ChatGPT tem sido aplicado em diversas  
áreas, como suporte ao cliente, educação e entretenimento, evidenciando o impacto dos  
chatbots avançados na automação de tarefas de comunicação.  
A evolução tem continuado com o lançamento do GPT-4, que trouxe melhorias  
significativas em termos de capacidade de entendimento e geração de texto. Com avanços em  
precisão, relevância e segurança, o GPT-4 está sendo integrado em aplicações cada vez mais  
complexas, destacando a progressão contínua na capacidade dos modelos de IA generativa.  
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3 FUTURO DA PESQUISA EM IA  
Este artigo discute o futuro da pesquisa em inteligência artificial, argumentando que,  
em um futuro próximo, técnicas simbólicas continuarão a receber certa atenção, enquanto  
técnicas de aprendizado de máquina baseadas em dados continuarão a apresentar crescimento  
explosivo. Modelos obtidos por aprendizado profundo, em especial modelos de linguagem,  
serão aplicados em variados setores e terão consideráveis melhoras (em eficiência, em  
interpretação, em desempenho). Ainda no futuro próximo, o debate social sobre inteligência  
artificial se tornará mais concreto, exigindo esforço de pesquisa sobre legislação, impacto  
social e mercado de trabalho. Procurando olhar para um futuro mais distante, entendemos que  
combinações entre métodos simbólicos e baseados em dados receberão maior atenção,  
enquanto apostas, como computação quântica, poderão levar a novos saltos de qualidade.  
https://www.revistas.usp.br/revusp/article/view/225258/204652  
O futuro da pesquisa em inteligência artificial | Revista USP  
4 IA PREDITIVA E IA GENERATIVA  
Como já mencionado, essa distinção busca caracterizar estágios diferenciados dos  
sistemas de inteligência artificial. A pesquisa aponta que é essa última a que causa mais  
apreensão pelo fato de não se limitar a identificar padrões, como a IA preditiva, mas ser capaz  
de gerar conteúdos novos e a partir do treinamento de algoritmos em redes neurais (deep  
learning) e ser capaz de se auto ajustar.  
5
A IA preditiva foca na análise de dados para prever eventos futuros e apoiar a tomada  
de decisões estratégicas, enquanto a IA generativa cria novos conteúdos, oferecendo soluções  
criativas e inovadoras para diversos segmentos de atividade.  
A IA generativa pode aumentar a produtividade de diferentes tipos de trabalhadores:  
Apoiar tarefas criativas gerando vários protótipos com base em determinadas entradas e  
restrições. Ela também pode otimizar projetos existentes com base no feedback humano e nas  
restrições especificadas.  
Contudo essa afirmação de aumento da produtividade do trabalho ainda resta a ser  
provada. Parece ser necessária para garantir que os investimentos vultosos continuem  
acontecendo. No entanto o que se constata na prática é que não avança significativamente  
apresentando os mesmos defeitos e ausência de compromisso com a veracidade. E mais do  
que isso, a IA generativa ameaça colapsar, uma vez que segue apresentando sinais de  
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degeneração com o uso de dados consolidades que fazem o sistema decair pois os dados  
crescem mas a capacidade de processamento não cresce na mesma proporção.(Prof. Glauco  
Arbix em Live)  
https://www.youtube.com/live/jXwO0Ot2R8A  
A IA como se vê possui tem uma diversidade de aplicações e avanços. Este trabalho  
vai se concentrar nas possibilidades de aplicação na área de planejamento de cidades,  
planejamento urbano e comunidades informais.  
5 APLICAÇÕES DE IA NO PLANEJAMENTO URBANO  
Conforme mostrado no item anterior, o uso de bases de dados tratadas por algoritmos  
visando responder a problemas humanos complexos não é de hoje. E isso pode ser dito em  
diversos campos da ciência aplicada, e com o planejamento urbano de uma forma geral e em  
comunidades diversas como aquelas informais não tem sido diferente. Estão reunidas aqui  
algumas experiências sem pretender esgotar o tema e reconhecendo ao mesmo tempo que o  
tratamento do tema é disperso.  
Em um breve retrospecto, a partir de experiência pessoal e de forma muito resumida  
esse tema vem sendo tratado desde a década de 1980 ou seja há cerca de 40 anos na  
administração local da cidade do Rio de Janeiro. O primeiro passo foi reunir as bases de dados  
necessárias. Além das pesquisas do IBGE também as bases de dados relativas à infraestrutura  
da cidade, entre outras. Inicialmente em relatórios consolidados em papel posteriormente por  
meio de bases de dados em meio digital.  
6
Na década de 1990 foram realizao imposto predial urbano - IPTU e imposto sobre  
serviços - ISS com intuito de configurar perfis e identificar tendências de uso e ocupação do  
solo. Essas iniciativas associadas à introdução das capacidades de geoprocessamento visavam  
conferir certo nível de automação e agilidade às atividades características do planejamento  
urbano. O tamanho dessa base de dados em sua maior parte composta por registros  
adminitrativos teria em torno de quase três milhões de registros um número significativo  
considerando a capacidade de processamento da época  
Importante destacar também os esforços realizados já no início dos anos 2010 para  
associar em uma única base de dados as informações municipais relativas ao IPTU e ISS e a  
base de dados estadual relativa ao Imposto sobre Circulação de Mercadorias - ICMS. Os  
objetivos seriam igualmente identificar tendências e padrões a partir de uma base base dados  
assim constituída de cerca de 4,5 milhões de registros. Essa iniciativa não teve longa duração  
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devido em parte à necessidade de investimento da administração local em capacidade de  
processamento, programas adequados e treinamento de pessoal.  
Esses esforços com inovações basicamente incrementais perduram lentamente até os  
dias de hoje com diferentes graus de dificuldades e avanços e poderiam compor um universo  
experimental do que hoje é considerada como IA preditiva.  
Mas uma tendência que vem se verificando atualmente é a redução dos investimentos  
para melhoria das bases de dados e formação de pessoal na contramão do que hoje se verifica  
no terreno da inteligência artificial. Contudo dada a ordem de grandeza dos investimentos em  
IA no mundo e nos países observa-se que está muito além das capacidades de uma  
administração municipal mesmo de uma cidade com mais de 6 milhões de habitantes. Parece  
evidente a necessidade de um esforço coordenado mais articulado com outras cidades  
brasileiras e no plano nacional para o desenvolvimento desse campo. A situação brasileira  
será abordada mais adiante nas Conclusões.  
Em 2022 foi foi elaborado termo de referência visando o estudo das centralidades na  
cidade do Rio de janeiro chamado Projeto Centralidades a ser realizado em Convênio da  
Prefeitura com a COPPE – Proposta. O objetivo do projeto era o de conhecer melhor esses  
lugares de alta concentração de atividades não residenciais – com predominância de comercio  
e serviços – atraindo uma população local e flutuante significativas. O projeto visava fornecer  
respostas para perguntas tais como: quantas são, quais são e identificação de critérios para  
constituição de complementaridades como subsídio para o planejamento urbano da cidade,  
criação de oportunidades de negócios e empregos, relações entre si e avaliar possíveis  
reconfigurações pós pandemia em especial na relação com a Região Metropolitana. Nesse  
ultimo caso seria necessária algum tipo de série histórica e, além das fontes de informações  
próprias da administração municipal, concebeu-se o uso de base de dados de usuários de  
telefonia móvel.  
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A primeira imagem ilustra um mapa esquemático do Municipio do Rio de Janeiro e  
sua Região Metropolitana como respectivas Centralidades. A segunda imagem trata apenas da  
localização das 56 centralidades situadas no MRJ, conforme definição do Plano Diretor – Lei  
Complementar 270/2024.  
Cabe relatar a experiência de uso das base de dados de usuários de telefonia móvel.  
Essas bases de dados podem fornecer informações importantes sobre por exemplo o  
deslocamento desses usuários e com uma série histórica identificar reconfigurações e  
tendências. Já existe no âmbito acadêmico alguma experiência no uso desse tipo de bases de  
dados. Contudo um outro tipo de problema surgiu visto que comforme ficou constatado as  
empresas de telefonia já consideram essas bases de dados de usuários como ativos financeiros  
e uma forma adicional de lucratividade. De forma que criaram suas próprias plataformas para  
uso desses dados com formas diferencidas de precificação e níveis de consolidação. Os  
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critérios de montagem dessas bases de dados são da própria operadora. Um dos aspectos  
relevantes é que as empresas de telefonia armazenam de forma geral dados ao longo do  
tempo, possivelmente por conta dos custos de armazenamento, no intuito de constituir séries  
históricas e também talvez pela mesma razão não disponibilizam os dados com granularidade  
mas já consolidados o que também dificulta as análises de abrangência e consistência, bem  
como a identificação de tendências e padrões. A questão da consistência é importante porque  
a experiência no tratamento de bases de dados de registros administrativos de governo  
revelava a existência de inconsistências diversas que precisavam ser tratadas de forma  
adequada.  
What is a city? How to define boundaries?How to measure delineation?  
We advocate that data from the 7 billion cell-phone users in the world can help us  
answer these questions.  
O que é uma cidade? Como definir seus limites e como medir seu perímetro?  
Defendemos que bases de dados de 7 bilhões de usuários de celulares no mundo  
podem ajudar a responder essas perguntas.  
(Sensible City Label - MIT)  
No final ficou claro que uma adminstração local sozinha tem poucas chances de arcar  
com a envergadura de projetos como esse. Esse aspecto torna necessária uma politica de  
dados por parte do governo central e de uma politica pública que envolva bases e soberania de  
dados que viabilizem o uso, disponibilidade e acessibilidade de dados produzidos no país, a  
partir de articulações regionais e locais, cabendo ao governo central a maior parte dos  
investimentos necessários para efetivação da iniciativa bem como elaboração do arcabouço  
legal.  
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A imagem acima é o resultado do projeto Favelas 4D e ilustra uma rua na Comunidade  
da Rocinha no Rio de Janeiro a partir de métodos escaláveis para análise morfológica de  
assentamentos informais usando dados terrestres de varredura  
https://senseable.mit.edu/  
a
laser.  
Favelas 4D é um exemplo de projetos de planejamento urbano que faz uso de  
tecnologia de informação associada à pratica de Inteligência Artificial. A experiência do  
Senseable City Lab do Massachusets Institute of Technology – MIT envolve o levantamento  
de dados fornecidos pela tecnologia LIDAR para mapeamento de dados morfológicos de  
grande importância para os projetos de intervenção e urbanização de comunidades informais.  
10  
A Prefeitura do Rio, por meio da Secretaria Municipal de Ciência e  
Tecnologia (SMCT), assinou um convênio com o MIT (Instituto de Tecnologia de  
Massachusetts) para criação do Senseable Rio Lab, laboratório que servirá como  
teste para projetos urbanos que implementam tecnologias como inteligência  
artificial visual, a fim de estudar assentamentos informais no município do Rio e  
que contribuirá de forma eficaz no planejamento urbano e melhorias na cidade. O  
MIT, nos EUA, é uma das universidades mais famosas do mundo, com foco em  
tecnologia e reconhecida pelas pesquisas científicas e também por ideias de seus  
estudantes e acadêmicos em negócios bem-sucedidos.  
– Queremos fazer da inteligência artificial uma grande aliada na criação  
de soluções urbanas sustentáveis. Mapear as cidades digitalmente nos permite criar  
e visualizar soluções inovadoras para desafios em infraestrutura, habitação,  
reflorestamento e diversas outras áreas. É a tecnologia a serviço de todos os  
cariocas – afirmou o prefeito Eduardo Paes.  
https://prefeitura.rio/ciencia-e-tecnologia/prefeitura-do-rio-assina-  
convenio-inedito-na-america-do-sul-para-utilizar-de-inteligencia-artificial-em-  
projetos-urbanos/  
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Um outro exemplo do uso de IA no planejamento urbano pode ser observado a partir  
dessa experiência de uma equipe chinesa de cientistas: Planejamento Espacial de  
comunidades urbanas por meio de aprendizagem profunda reforçada – DRL (Deep  
Reinforcement Learning)1  
Essa equipe de pesquisadores trabalha o planejamento urbano na fronteira da IA  
preditiva com IA generativa e defende uma substituição ainda que parcial de especialistas e  
profissionais de planejamento urbano, advogando a tese de que da forma tradicional os  
resultados são muito lentos e que a partir de um aplicativo baseado em IA generativa  
especialmente desenvolvido para esse fim é possível acelerar e até mesmo aperfeiçoar os  
resultados. De qualquer forma verifica-se o que acontece em diversos experimentos de IA  
generativa supervisionada onde a supervisão é execida por profissionais não apenas ligados a  
IA mas também por planejadores urbanos da mesma forma que em diversas outras áreas de  
aplicação da IA.  
O planejamento espacial eficaz das comunidades urbanas desempenha um papel  
crítico no desenvolvimento sustentável das cidades. Apesar da conveniência trazida  
pelos sistemas de informação geográfica e pelo desenho assistido por computador, a  
determinação do traçado do uso do solo e das estradas ainda depende fortemente da  
experiência humana. Aqui propomos um modelo de planejamento urbano de  
inteligência artificial para gerar planos espaciais para comunidades urbanas. Para  
superar as dificuldades da geografia urbana diversa e irregular, construímos um  
gráfico para descrever a topologia das cidades de formas arbitrárias e formulamos o  
planejamento urbano como um problema sequencial de tomada de decisão no  
gráfico. Para enfrentar o desafio do vasto espaço de soluções, desenvolvemos um  
modelo de aprendizagem por reforço baseado em redes neurais de grafos.  
11  
Não há como não relacionar as experiências acima descritas com os projetos de  
Cidades Inteligentes tão em voga há uma década atrás, mas que continua acumulando  
iniciativas localizadas sob este rótulo. É preciso nesta altura resgatar também os principios e  
conceitos ligados à concepção das Smart Cities.  
Redes neurais de grafos, também conhecidas como Graph Neural Networks (GNNs),  
têm sido aplicadas para resolver problemas em diferentes domínios, como biologia,  
química, física, processamento de linguagem natural, visão computacional,  
economia, dentre outros. Em particular, essa classe de rede neural tem-se mostrado  
eficaz na modelagem de problemas relacionados às cidades inteligentes,como  
predição de tráfego; classificação de função urbana de elementos como pontos de  
interesse, estradas e regiões; previsão de disseminação de doenças; agentes  
autônomos; detecção de anomalia, dentre outras atividades.2  
1
2 https://books-sol.sbc.org.br/index.php/sbc/catalog/download/108/485/758?inline=1  
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Cidades inteligentes são projetos nos quais um determinado espaço urbano é palco de experiências de  
uso intensivo de tecnologias de comunicação e informações sensíveis ao contexto, de gestão urbana e ação  
social dirigidas por dados. (Wikipédia)  
O termo Smart City surgiu no início da década de 1990, como um  
desdobramento dos debates sobre sustentabilidade na Conferência de Estocolmo em  
1992, tendo por objetivo solucionar os problemas da vida urbana, e o crescimento  
desordenado e predatório com que as cidades se desenvolveram. O conceito de  
Smart City andava meio adormecido, tentando concretizar projetos localizados,  
associando-se a grandes eventos em grandes cidades no mundo como Rio de  
Janeiro (Olimpíadas) ou Toronto, no Canadá, onde a Alphabet, empresa  
proprietária do Google, esteve promovendo exatamente essa visão através de seu  
departamento Sidewalk Labs, escolhendo uma grande parte da orla marítima como  
seu protótipo de “cidade inteligente”. Mas o projeto de Toronto foi encerrado  
depois de dois anos de controvérsias relacionadas à enorme quantidade de dados  
pessoais que a Alphabet coletaria, à falta de proteções à privacidade, e aos  
benefícios questionáveis para a cidade como um todo.3  
12  
E assim como no caso das Smart Cities a IA não só abriga modelos muito lucrativos  
de negócios, como ela é em si um modelo essencialmente muito lucrativo de negócio como  
está descrito nas Conclusões.  
3
Cidades Inteligentes (Smart Cities): Cidades mais humanas e inclusivas ou modelos de negócios  
excludentes? - O papel de uma nova esfera pública em tempos de internet e uso intensivo de dados pessoais.  
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5 O PRINCIPIO DA PRECAUÇÃO  
Como que para fazer uma ligação com o segmento anterior vale destacar que os  
principios dasustentabilidade das cidades por meio dos conceitos de Cidades Inteligentes e o  
da precaução em relação ao meio ambiente nascem juntos na Conferência das Nações Unidas  
sobre Meio Ambiente e Desenvolvimento realizada no Rio de Janeiro em 1992.  
Atualmente o princípio da precaução fornece um substrato importante para se pensar  
medidas e estratégias de regulação de Inteligência Artificial, notadamente como lidar com  
situações de riscos de danos ou de desconhecimento dos potenciais malefícios e benefícios  
desse tipo de tecnologia. Na Conferência RIO 92 foi proposto formalmente o Princípio da  
Precaução e a sua definição, dada em 14 de junho de 1992, foi a seguinte:  
O Princípio da Precaução é a garantia contra os riscos potenciais que, de acordo com o  
estado atual do conhecimento, não podem ser ainda identificados. Este Princípio afirma que a  
ausência da certeza científica formal, a existência de um risco de um dano sério ou  
irreversível requer a implementação de medidas que possam prever este dano.  
O Principio da Precaução, que havia sido proposto em 1992, foi objeto de um  
seminário, realizado na França no ano 2000, onde a sua aplicação foi discutida em diversas  
áreas, além da saúde e do ambiente, como a comunicação social e o Direito.  
13  
Vc confiaria em uma decisão judicial dada por uma máquina?  
https://www.google.com/search?q=tecnopolitica+%23225&oq=tecnopolitica+%232  
25&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUyBggAEEUYOTIGCAEQRRg80gEIOTE1OGowajSo  
AgCwAgE&sourceid=chrome&ie=UTF-  
8#fpstate=ive&vld=cid:327c4211,vid:ITGDor_cbjQ,st:0  
O Princípio da Precaução não deve contudo ser encarado como um obstáculo às  
atividades assistências e principalmente de pesquisa. É uma proposta atual e necessária como  
forma de resguardar os legítimos interesses de cada pessoa em particular e da sociedade como  
um todo. O Princípio da Precaução é fundamental para a abordagem de questões tão atuais e  
importantes como a produção de alimentos transgênicos e a clonagem de seres humanos.  
Reconhecer a existência da possibilidade da ocorrência de danos e a necessidade de sua  
avaliação com base nos conhecimentos já disponíveis, é o grande desafio que está sendo feito  
a toda comunidade científica mundial.  
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Vários cientistas assinaram manifesto pela redução da velocidade na aplicação de  
Inteligência Artificial em março de 2023 assinado por vários pesquisadores de inteligência  
artificial, intelectuais, especialistas e executivos assinaram uma carta aberta divulgada nesta  
quarta-feira (29) que pede aos laboratórios de tecnologia uma pausa de seis meses no  
desenvolvimento de sistemas de IA em grande escala.  
As redes neurais na quais os desenvolvimentos da IA se baseiam funcionam de forma  
simplificada a partir de milhões de parâmetros que podem ser ou não supervisionados. Assim  
os algoritimos que expressam seu funcionamento podem se ajustar e os parâmetros  
orientadores sofrerem influências ainda não totalmente previsiveis e suas conseqûencias sobre  
os seres humanos serem ainda indeterminadas. É nesse contexto que o principio da precaução  
se aplica à Inteligência Artificial.  
“Estamos injetando nos algoritmos as nossas limitações, a nossa forma de  
marginalizar”.  
É o que afirma Kate Crawford, pesquisadora da Microsoft, na luta contra padrões  
usados pela inteligência artificial, cujo viés reproduz estereótipos.  
https://brasil.elpais.com/brasil/2018/06/19/actualidad/1529412066_076564.html.  
Por fim, vale a pena destacar que o uso de conceitos próprios da IA como a reunião  
e processamento de um número cada vez maior de dados reunidos fisicamente em  
datacenters não seguem eles próprios critérios de sustentabilidade ao dispenderem  
niveis elevados de energia e emissão de gases que contribuem para o efeito estufa.  
Exemplo disso é a instalação do datacenter da Google em Les Dalles no Oregon, nos  
EUA, que consome mais água que a totalidade da cidade em que está instalada.  
(https://www.youtube.com/watch?v=SIUUckH8ZGQ).  
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6 A ESFERA PÚBLICA E O DEBATE DE IA  
LOGEION: Filosofia da informação, Rio de Janeiro, v. 11, ed. especial, p. 1-20, e-7369, nov. 2024  
ARTIGO  
A Inteligência Artificial na Esfera Pública Política diz respeito às consequencias  
desses avanços tecnológicos sobre esfera pública e também no sentido do papel da esfera  
pública na discussão mesma desses vanços, a nessidade da regulação da IA e elaboração de  
protocolos implementando o princípio da precaução.sa discussão entra também o papel da  
esfera pública na criação de um nde dstir;Debater um acompanhamento, monitoramento não  
apenas dos princípios éticos do uso de dados pessoais mas também fiscalizar os resultados  
obtidos com os produtos gerados, finais;  
No Brasil, a sociedade civil enquanto segemtno de atores na esfera pública se mostra  
atenta e disposta a intervir e se organiza para participar deste debate como se observa nas  
inicitivas em torno do “Nanet: Democratizando a tecnologia” do IBASE. Podemos  
relacionar alguns pontos levantados:  
a) Inclusão explícita de Organizações da Sociedade Civil no Sistema Nacional de  
Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA);  
b) Inclusão explícita de Organizações da Sociedade Civil no Conselho de Cooperação  
Regulatória Permanente (CRIA);  
c) Multidisciplinaridade no Comitê de Especialistas e Cientistas de Inteligência  
Artificial/CECIA;  
d) Compromisso com a multissetorialidade e multidisciplinaridade nos debates  
legislativos.  
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Comunidades como a Maré no Rio de Janeiro procura organizar e armazenar os dados  
produzidos na própria comunidade no sentido de reverter em beneficios para a comunidade  
como um todo.  
Conheça a metodologia de coleta, armazenamento e criptografia de dados utilizada pelo Data Labe para  
monitorar o saneamento básico na favela da Maré.  
https://datalabe.org/  
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ARTIGO  
Como não podia deixar de ser neste XX Colóquio dedicado aos estudos de Jurgen  
Habermas não poderia faltar menção a concepção de Habermas sobre a Esfera Pública  
Política. Em seu mais recente trabalho Uma Nova Mudança Estrutural na Esfera Pública e a  
Política Deliberativa (2022) ele aponta para o problema da decadência da esfera pública  
política que esperamos seja apenas temporária...  
Nesse sentido Habermas propõe uma regulação do espaço onde convivem iniciativas  
muito contraditórias e de componentes da própria esfera pública e justifica, destacando alguns  
aspectos importantes:  
O papel que a esfera pública política cumpre para salvaguardar a existência da  
comunidade democrática dos estados enquanto espaço tradicional de validação  
e legitimação de direitos e deveres e aponta para mudanças e alterações  
significativas pelas quais vem passando provocadas pelos imperativos  
principalmente econômicos;  
De forma muito resumida a revolução neoliberal criou enormes problemas para  
os estados democráticos e a realização da politica deliberativa e a formação da  
vontade politica de seus cidadão e cidadãs pela imposição de controles entre  
outros do mercado financeiro globalizado sobre os orçamentos e as politicas  
dos estados, impedindo a concretização da vontade política expressa no voto,  
quer dizer colocando em questão essa validação pela experiência concreta dos  
cidadãos;  
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Se de um lado, os avanços tecnológicos na comunicação ampliaram em muito a  
esfera pública politica, parecendo que o ideal de igualdade e acessibilidade  
seria concretizado, de outro criou uma enorme fragmentação dessa mesma  
esfera pública, em inúmeros emissores, autores, participantes. Essas tendências  
contraditórias convivem em um espaço ainda pouco regulamentado;  
Entre os usuários exclusivos da midia social parece se impor um modo de  
comunicação semipública, fragmentada e que gira em torno de si mesma o que  
deforma sua percepção da esfera pública política como tal;  
A midia tradicional que tem um papel de editora dos conteúdos que  
predominam na esfera pública passa a sofrer pressões econômicas e se submete  
ao que vem sendo chamado de “plataformização da esfera pública” que  
enfatiza a economia da atenção promovendo conteúdos de entretenimento,  
personalização cuja consequência é a despolitização. Esses conteúdos são  
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direcionados a um público muito amplo por meio do uso de algorítmos que  
acessam imensas bases de dados das vidas dos cidadãos e cidadãs. Esse  
processo é chamado de inteligência artificial.  
Essa “plataformização da esfera pública” é operada pelas big techs que também  
buscam reconstruir processoas de validação a partir do uso privado das redes  
sociais por grupos específicos o que acaba por se contrapor a reconstrução de  
processos de validação que acompanhem as mudanças da nosso tempo mas por  
meio do fortalecimento da esfera pública política com participação ampla e  
objetivos coletivos inclusivos e não apenas promotora de interesses  
individuais.  
7 CONCLUSÃO: A SITUAÇÃO BRASILEIRA INSERIDA EM UM CONTEXTO  
GLOBALIZADO  
A situação brasileira não é nada confortável e o único aspecto positivo, digamos assim,  
e pelas causas erradas, é que estamos tão atrasados que não vamos sentir os efeitos imediatos  
da IA nos empregos, por exemplo, porém a continuação do atraso cobrará um preço que é o  
aumento da desigualdade entre as pessoas. E ao mesmo tempo vai significar um aumento da  
desigualdade entre países.  
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Durante a 5ª Conferência Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação foi lançado o  
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028 que representa um marco  
histórico para o desenvolvimento tecnológico do Brasil. Com investimento previsto de R$  
23 bilhões em quatro anos, o plano ambicioso visa transformar o país em referência mundial  
em inovação e eficiência no uso da inteligência artificial, especialmente no setor público.  
O PBIA, em conjunto com iniciativas como a do Instituto de Inteligência Artificial do  
LNCC, visa garantir que o país seja um protagonista nesse cenário global, gerando empregos,  
promovendo a inovação e construindo um futuro mais próspero para todos.  
O Brasil para se desenvolver em termos de IA precisa de conhecimento externo,  
avançar na digitalização de sua economia e de muita massa critica no tratamento de bases de  
dados. Para desenvolver esses dois aspectos precisa também de muito investimento em sua  
capacidade geral de processamento que hoje ainda é baixa, além da formação de recursos  
humanos.  
Considerando que IA funciona a partir de grandes volumes de informação  
armazenados em bases de dados torna-se premente discutir as bases de dados brasileiras  
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disponíveis, em sua maioria constituídas por registros administrativos, além das pesquisas  
realizadas pelo Instituto Brasileiro de geografia e Estatística - IBGE. Essas bases de dados  
estão nos governos nos diversos níveis e nas empresas privadas, além daquelas armazenadas  
com as big techs via compartilhamento de dados pessoais nas redes sociais.  
Essa situação coloca na ordem do dia a elaboração e aprovação de uma politica  
pública de uso de dados públicos articulada com o setor privado, para além da Lei Geral de  
Proteção de Dados Pessoais – LGPD. Essa politica de dados deve responder a demandas por  
consistência e compatibilidade, entre outros requisitos.  
As bases de dados hoje são considerados ativos pelas empresas para ganhar dinheiro  
conforme observado na experiência com as operadores de telefonia móvel no caso do  
planejamento urbano.  
Brasil se quiser competir, terá como já foi dito, que realizar investimentos que hoje  
não são suficientes e em pessoas na área que hoje não são suficiantes para desenvolver uma  
IA generativa a partir de dados brasileiros que podem desenvolver milhares de aplicações para  
melhorar a vida das pessoas. Precisamos de gente, infra e conectividade  
O presidente do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Márcio Pochmann,  
planeja para o final deste mês dar o primeiro passo para um projeto de lei que  
garanta a soberania dos dados no país. Na prática, ele quer criar o Sistema Nacional  
de Geociência, Estatísticas e Dados (Singed), tanto para integrar cadastros dos mais  
variados setores (como saúde, educação e benefícios sociais), como também ter  
acesso e controlar informações que atualmente somente as gigantes de tecnologia  
possuem (conhecidas como ig techs).  
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https://agenciabrasil.ebc.com.br/economia/noticia/2024-07/presidente-do-ibge-quer-  
lei-para-garantir-soberania-de-dados-no-pais (09/07/2024)  
Diz Porchman na mesma entrevista à Agência Brasil:  
Nesse início do século 21, a questão que emerge é justamente a soberania de dados,  
porque, na realidade, pela transformação digital, os nossos dados pessoais e também  
de empresas e instituições passaram a servir de modelo de negócio para um  
oligopólio mundial que controla esses dados pessoais, individuais e utiliza, de  
acordo com os seus interesses, que não são interesses necessariamente nacionais.  
Balaji Srivnivasan, empreendedor rico americano com investimentos que vão desde  
criptomoedas até empresas de tecnologia de informação, revela sua visão em que “os  
governos existentes sejam submissos para que as empresas possam gerir seus próprios  
assuntos como também substituir os governos por empresas, em um “estado em rede”. O  
conceito de estado em rede se baseia na ideia de “cidade outorgada”, áreas urbanas que  
constituem uma zona econômica especial, semelhante às zonas francas. Diz ainda que vários  
projetos desses estão em andamento em lugares como Nigéria e Zâmbia. Mas também  
sabemos que no Oriente Médio e no Japão.  
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Em um comicio eleitoral recente o candidato a presidência dos EUA, Trump prometeu  
a cessão de terras públicas federais no estado de Nevada para criar novas zonas especiais com  
impostos e regulamentações ultra baixas para atrair novas indústrias, construir habitações a  
preços acessíveis e gerar empregos.  
Já a comunidade de Próspera situada em uma ilha no litoral de Honduras se descreve  
como uma “cidade privada”. Administrada por uma empresa com fins lucrativos sediada em  
Delaware nos Estados Unidos, a cidade recebeu classificação especial do governo hondurenho  
anterior para criar suas próprias leis. A atual presidente Xiomara Castro quer que a empresa  
vá embora e começou a retirar alguns dos privilégios especiais que lhe foram concedidos.  
Próspera está processando o governo hondurenho em US$10,8 bilhões.  
https://www.bbc.com/portuguese/articles/cr75g43k1yko.  
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REFERÊNCIAS  
AMADEU, Sergio. Tecnopolítica #229 – O impacto ambiental da IA e dos datacenters.  
Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=SIUUckH8ZGQ.  
BRUNO, Fernanda. www.ihu.unisinos.br/78-noticias/594012-tecnopolitica-racionalidade-  
algoritmica-e-mundo-como-laboratorio-entrevista-com-fernanda-bruno.  
CAPANEMA, Cláudio Gustavo Santos; SILVA, Fabrício Aguiar; LOUREIRO, Antonio  
Alfredo Ferreira. Redes neurais de grafos no contexto das cidades inteligentes.  
CRAWFORD, Kate. Estamos injetando nos algoritmos as nossas limitações, a nossa  
forma de marginalizar. Disponível em: https://brasil.elpais.com/  
brasil/2018/06/19/actualidad/1529412066_076564.html  
Disponível em: https://books-sol.sbc.org.br/index.php/sbc/catalog/download/  
108/485/758?inline=1.  
FERNEDA, Edberto. Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de  
informação Professor doutor do curso de ciências da informação e Documentação da  
Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto – USP.  
GATEHOUSE, Gabriel. Os empreendedores de tecnologia que querem criar países e  
substituir a democracia. Disponível em: https://www.bbc.com/  
portuguese/articles/cr75g43k1yko.  
HABERMAS, Jurgen. Uma nova mudança estrutural na esfera pública e a política  
deliberativa. São Paulo: Editora UNESP, 2023.  
20  
LOUREIRO, Eugênia. Cidades Inteligentes (Smart Cities): Cidades mais humanas e  
inclusivas ou modelos de negócios excludentes? - O papel de uma nova esfera pública em  
tempos de internet e uso intensivo de dados pessoais - (XVI Colóquios Jurgen Habermas,  
2020).  
LOUREIRO, Eugênia. Depoimento pessoal sobre experiência na Prefeitura da Cidade do  
Rio de Janeiro 1980 -2023.  
PORCHMAN, Marcio; ARBIX, Glauco. IA futuro do trabalho e soberania de dados.  
Disponível em: https://www.youtube.com/live/jXwO0Ot2R8A.  
ZUBOFF, Shoshana. A era do capitalismo de vigilância: a luta por um futuro humano na  
nova fronteira do poder. Rio de Janeiro: Intrínseca Limitada, 2020.  
LOGEION: Filosofia da informação, Rio de Janeiro, v. 11, ed. especial, p. 1-20, e-7369, nov. 2024