Tamanho Fonte: 

Objetivos A inteligência artificial (IA) generativa faz parte do cotidiano humano e já impacta diversos setores da sociedade, com potencial para gerar soluções inovadoras para problemas complexos. O setor privado vem investindo alto no desenvolvimento e aprimoramento da IA generativa e seus algoritmos. Para tornar essas tecnologias peças centrais na estratégia de inovação e crescimento das corporações em busca de vantagem competitiva (Bostrom, 2014). Em contrapartida, a aplicação da IA nas causas públicas vem ocorrendo muito lentamente e dependente dos produtos criados pelo setor privado. O Programa Copernicus da União Europeia é pioneiro no uso de IA generativa para monitorar e mitigar problemas ambientais, bem como para a organização do conhecimento na forma de análise de dados em tempo real, monitoramento por satélite e modelagem preditiva, em perspectiva pública. Estas atividades têm potencial para criar produtos de organização da informação (catálogos, índices, notações, resumos, inventários, mapas, etc.) de acesso universal para dar suporte à proteção ambiental na Europa e outras regiões e países, tais como no Brasil. Nesse sentido, este estudo busca demonstrar como a inteligência artificial generativa está sendo utilizada na organização do conhecimento para a proteção ambiental por meio da experiência do Programa Copernicus da União Europeia. Principalmente no monitoramento e na mitigação do desmatamento, da poluição e das mudanças climáticas com uso de técnicas de organização do conhecimento a partir da esfera digital. Simultaneamente, buscamos aferir seus impactos no Brasil e seus usos para fins ambientais e de cooperação técnica internacional. Método Adotamos uma abordagem qualitativa, escolhida por sua adequação em explorar os impactos da inteligência artificial (IA) na proteção ambiental. Combinamos a ela a análise quantitativa, tais como estatísticas sobre a adoção de IA em práticas e indicadores ambientais, à análise para enriquecer a fundamentação teórica e prática do estudo. A estratégia metodológica consiste em uma pesquisa bibliográfica e documental, complementada por análise de estudos de caso com dados quantitativos. A pesquisa bibliográfica foi realizada no IEEE Xplore, Scopus e Google Scholar, onde priorizamos artigos científicos, revisões sistemáticas e estudos técnicos relacionados à aplicação de IA na proteção ambiental e suas implicações éticas e políticas. Enquanto a pesquisa documental focou em relatórios, documentos oficiais, publicações de organizações não governamentais, governamentais e empresariais, normativas e tratados internacionais. A análise dos estudos de caso foi de experiências em andamento no Projeto Copernicus, tais como Sistema de Monitoramento de Emissões e Poluição; Plataforma de Dados Ambientais; e Inteligência Artificial e Gestão de Recursos Hídricos. Para a coleta de dados quantitativos, utilizamos a ferramenta de monitoramento de mídia Brand24 para rastrear em tempo real menções e discussões na opinião pública sobre o uso de IA na proteção ambiental na UE e no Brasil. Identificamos tendências e debates contemporâneos em redes sociais, blogs e sites de notícias, complementando a análise acadêmica com dados do discurso público. Os dados coletados foram triangulados com os resultados da pesquisa bibliográfica e documental, garantindo uma análise abrangente e bem fundamentada. Trabalhamos ainda com conceitos de representação e organização da informação, pois ambos são ferramentas estratégicas à organização do conhecimento, ajudando a integrar dados e fortalecer big data’s gerados pelo Programa Copernicus. Principais resultados Os resultados foram: a) confirmamos que o uso da IA generativa na Europa para proteção ambiental é uma experiência positiva no âmbito do Programa Copernicus; ao b) engajar órgãos governamentais e empresas nesta tarefa; entretanto c) tem altos custos financeiro devido a União Europeia não desenvolver tecnologia própria; d) enfrentando focos de resistência no terceiro setor sobre o uso ético dessas ferramentas contra terceiros países, tais como o Brasil; e) principalmente, ao usar o big data para organizar conhecimento e disponibilizá-los para negociações comerciais, inserindo o tema ambiental como instrumento para impor barreiras ao livre-comércio; por fim, f) identificamos potencialidades de cooperação técnica internacional entre União Europeia e Brasil no bojo do Projeto Copérnico. Conclusão As conclusões indicam que se faz necessário investimentos públicos no desenvolvimento de tecnologias de informação com uso intensivo de inteligência artificial generativa open sourcing otimizadas ao contexto europeu e o aprofundamento sobre as consequências éticas e morais do uso delas na perspectiva da Filosofia da Informação. Dessa maneira, a União Europeia estaria preparada para liderar a produção e o uso de inteligência artificial generativa à proteção ambiental e influenciar outros países a apoiarem diretrizes e regulamentações globais na área da sustentabilidade vis-à-vis o negacionismo dos Estados Unidos e a perspectiva autocrática da China, sendo o Brasil um parceiro relevante nesse processo.