# O futuro não vai esperar por nós

## A inteligência artificial está a transformar a própria capacidade humana de produzir conhecimento. Mas continuamos a discutir esta revolução como se fosse apenas mais uma inovação tecnológica. O preço desta incompreensão pode ser muito maior do que imaginamos.

Há qualquer coisa de profundamente inquietante na forma como estamos a assistir à evolução da inteligência artificial. Não tanto pelo que a tecnologia já consegue fazer, embora os avanços sejam extraordinários, mas pela aparente tranquilidade com que grande parte da sociedade continua a olhar para uma transformação que pode alterar os fundamentos da nossa economia, do trabalho, da ciência e da própria organização da vida coletiva.

O que mais me surpreende não é a indiferença de quem está afastado da tecnologia. É a dificuldade que encontro em tantas pessoas inteligentes, informadas e com responsabilidades relevantes para perceberem a verdadeira dimensão daquilo que está a acontecer. Gestores experientes, professores universitários, economistas, empresários e responsáveis políticos que continuam a discutir a inteligência artificial essencialmente como uma ferramenta para automatizar tarefas, aumentar a produtividade ou reduzir custos. Não estão necessariamente errados, mas receio que estejam a concentrar-se numa parte relativamente pequena de uma transformação muito mais profunda.

É extraordinária a facilidade com que conseguimos incorporar uma novidade no nosso quotidiano sem questionar verdadeiramente as suas consequências. Há três anos, muitos de nós nunca tinham utilizado um sistema de inteligência artificial generativa. Hoje, conversamos com estas ferramentas, pedimos-lhes análises, escrevemos programas, produzimos documentos e resolvemos problemas que anteriormente exigiam conhecimentos especializados. Tudo isto aconteceu com uma rapidez que, noutras circunstâncias, teria sido suficiente para provocar uma reflexão profunda sobre o futuro. Em vez disso, habituámo-nos. A tecnologia tornou-se parte da rotina e, ao fazê-lo, perdeu uma parte da capacidade de nos surpreender.

Talvez esteja aqui uma das nossas maiores fragilidades. A capacidade humana de adaptação, normalmente uma extraordinária vantagem, pode também tornar-nos perigosamente indiferentes àquilo que deveria obrigar-nos a parar e pensar. Quando uma mudança se torna familiar demasiado depressa, corremos o risco de deixar de perceber a sua importância.

No passado dia 17 de outubro, Jack Clark, cofundador da Anthropic, apresentou em Banguecoque, perante uma audiência de economistas, banqueiros e decisores políticos, um discurso que deveria merecer muito mais atenção do que aquela que provavelmente irá receber. A ocasião foi a conferência Per Jacobsson, associada às reuniões do Fundo Monetário Internacional, e o título escolhido foi *Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously*.

Clark não é um observador distante desta indústria. Começou por estudar e escrever sobre centros de dados, entrou na OpenAI em 2016 e participou posteriormente na fundação da Anthropic, uma das empresas responsáveis pelo desenvolvimento dos modelos de inteligência artificial mais avançados. É alguém que acompanha esta evolução por dentro, que conhece as suas capacidades e limitações e que, naturalmente, tem também interesses e responsabilidades diretas na forma como ela se desenvolve. Isso não torna as suas afirmações indiscutíveis, mas torna-as suficientemente importantes para que não possam ser ignoradas.

A mensagem que levou àquela audiência foi desconcertante: na sua opinião, a Singularidade tecnológica já começou.

Não estava a anunciar o aparecimento de máquinas conscientes ou uma inteligência artificial omnipotente, como tantas vezes imaginámos na ficção científica. Estava a defender algo muito mais concreto e, talvez por isso, mais perturbador. Os sistemas de inteligência artificial começaram a demonstrar capacidades para participar na descoberta de conhecimento científico novo, resolver problemas que permaneciam em aberto e contribuir para o desenvolvimento de tecnologias que, por sua vez, poderão acelerar o progresso da própria inteligência artificial.

É importante perceber o que está verdadeiramente em causa, porque a diferença entre uma máquina que executa tarefas intelectuais e uma máquina que participa na produção de novo conhecimento não é apenas uma questão de grau. É uma diferença que pode alterar a velocidade a que a humanidade progride e, com ela, grande parte dos pressupostos sobre os quais construímos as nossas instituições.

## Quando deixamos de ser os únicos a descobrir

Durante praticamente toda a história da humanidade, o progresso científico dependeu de uma condição que raramente questionámos: a disponibilidade de seres humanos capazes de investigar, formular hipóteses, realizar experiências e compreender os resultados. A ciência desenvolveu-se através de um processo extraordinariamente exigente, em que gerações de investigadores foram acrescentando pequenas e grandes descobertas ao conhecimento acumulado pelos seus antecessores. A inteligência humana, o tempo necessário para a formar e os recursos disponíveis para a investigação constituíram sempre limites fundamentais à velocidade desse progresso.

A inteligência artificial começa a colocar essa realidade em causa.

No seu discurso, Jack Clark apresentou resultados de avaliações científicas que ilustram a velocidade dos avanços recentes. No *Humanity's Last Exam*, uma prova concebida para avaliar capacidades de raciocínio e conhecimento em problemas particularmente difíceis, os melhores sistemas passaram, segundo os números que apresentou, de uma pontuação de 8% em janeiro de 2025 para 67,7% em outubro de 2026. Noutra avaliação, o *FrontierMath*, dedicada à resolução de problemas matemáticos complexos, a evolução indicada foi de 2% para 94%.

Estes números devem ser analisados com prudência. As avaliações têm metodologias e limitações próprias, e uma pontuação elevada não significa que um sistema consiga substituir um investigador ou conduzir autonomamente um programa científico completo. Mas seria igualmente pouco rigoroso ignorar aquilo que revelam sobre a evolução das capacidades dos modelos.

Houve, contudo, um episódio que me parece especialmente significativo. Numa avaliação recente de física teórica, denominada *TheoPhysEval*, investigadores reuniram cinquenta problemas inéditos, suficientemente complexos para desafiar especialistas da área. Segundo o relato apresentado por Clark, um dos sistemas avaliados resolveu corretamente 49 desses problemas e, quando algumas das suas respostas foram inicialmente consideradas erradas, conseguiu identificar falhas nos cálculos dos próprios especialistas que tinham preparado as soluções.

Vale a pena pensar no significado deste episódio, mesmo reconhecendo a necessidade de validação independente dos resultados. Durante décadas, habituámo-nos à ideia de que as máquinas eram instrumentos extraordinários ao serviço do conhecimento humano. Podiam calcular mais depressa, analisar quantidades enormes de informação e executar operações que seriam impossíveis de realizar manualmente. Mas continuávamos a ser nós a formular as perguntas relevantes, a interpretar os resultados e a estabelecer os limites do conhecimento.

Agora começam a surgir situações em que sistemas artificiais conseguem contribuir para corrigir aquilo que os especialistas humanos julgavam saber. Não estamos apenas a falar de recuperar informação existente ou de repetir padrões aprendidos durante o treino. Estamos a falar de capacidades de raciocínio e resolução de problemas que, em determinadas circunstâncias, podem contribuir para produzir conhecimento original.

Não sabemos até onde estas capacidades chegarão, nem se a evolução continuará ao ritmo que temos observado. Mas parece-me difícil olhar para estes resultados e concluir que estamos simplesmente perante mais uma ferramenta informática.

A questão torna-se ainda mais importante quando percebemos que a mesma tecnologia pode ser utilizada em disciplinas tão diferentes como matemática, física, biologia, programação ou investigação de novos materiais. Ao contrário de muitos sistemas científicos especializados, os grandes modelos de IA começam a revelar uma capacidade de generalização que lhes permite aplicar conhecimentos e métodos a problemas de natureza muito diferente.

É precisamente esta característica que torna a evolução tão difícil de comparar com qualquer transformação anterior.

A máquina a vapor multiplicou a nossa força física, a eletricidade permitiu reorganizar a produção e os computadores aumentaram extraordinariamente a capacidade de cálculo. A Internet transformou a circulação da informação e a forma como comunicamos. Nenhuma destas tecnologias, contudo, tinha a capacidade geral de participar diretamente na investigação necessária para desenvolver a geração seguinte de tecnologias.

A inteligência artificial poderá fazê-lo.

Se sistemas cada vez mais capazes conseguirem contribuir para melhorar outros sistemas, investigar novos algoritmos, desenvolver materiais, acelerar experiências e descobrir soluções para problemas que ainda não sabemos resolver, estaremos perante um mecanismo de progresso com características profundamente diferentes das revoluções industriais anteriores.

Não significa que o crescimento possa tornar-se infinito, nem que desapareçam os limites físicos, económicos ou científicos. Mas significa que a própria velocidade da inovação pode passar a ser influenciada pela tecnologia que estamos a desenvolver.

É esta a hipótese da Singularidade. E mesmo que Jack Clark esteja errado ao afirmar que já começou, os avanços que descreve justificam uma atenção muito maior do que aquela que lhes estamos a dedicar.

## A inteligência pode deixar de ser o recurso mais escasso

Uma das partes mais interessantes do discurso diz respeito às consequências económicas desta transformação. Durante décadas, os economistas têm estudado uma dificuldade crescente da investigação científica: a necessidade de mobilizar cada vez mais recursos e investigadores para continuar a produzir descobertas relevantes. Encontrar novas ideias tornou-se, em muitos domínios, progressivamente mais exigente.

Formar um investigador altamente especializado pode demorar dez ou quinze anos. Criar uma equipa científica competente exige investimentos continuados, instituições sólidas, experiência acumulada e condições que não estão ao alcance de todos os países. Mesmo as economias mais desenvolvidas enfrentam dificuldades para reunir os recursos humanos necessários em determinadas áreas de investigação.

Mas o que acontecerá se um cientista puder trabalhar com centenas ou milhares de agentes artificiais capazes de analisar informação, formular hipóteses, desenvolver modelos e propor experiências? E se esses agentes puderem funcionar em paralelo, ser replicados rapidamente e combinar conhecimentos provenientes de diferentes disciplinas?

Clark convida-nos a imaginar um mundo em que os cerca de dez milhões de investigadores científicos humanos existentes, segundo a estimativa que utiliza, possam coordenar mil milhões ou mesmo dez mil milhões de investigadores virtuais.

É um cenário hipotético e não uma previsão demonstrada. Mas a possibilidade merece ser considerada, porque altera profundamente a relação entre o número de pessoas disponíveis para investigar e a quantidade de trabalho intelectual que pode ser realizada.

Se esta capacidade se concretizar, poderemos assistir a uma aceleração extraordinária da descoberta de medicamentos, do desenvolvimento de novos materiais, da investigação energética, da agricultura e de muitas outras áreas essenciais para o bem-estar humano. Problemas que hoje exigem décadas de trabalho poderão, em determinados casos, ser abordados em períodos muito mais curtos.

Convém, contudo, não confundir inteligência disponível com resultados garantidos. Uma hipótese científica, por mais brilhante que seja, não se transforma automaticamente num medicamento, numa nova fonte de energia ou num processo industrial. É necessário testar, validar, fabricar, obter autorizações e criar condições para que uma descoberta possa ser utilizada em segurança.

É aqui que surge uma das consequências económicas mais interessantes desta revolução. Se a capacidade intelectual necessária para desenvolver novas ideias se tornar muito mais abundante, a escassez poderá deslocar-se para os recursos físicos que permitem transformar essas ideias em realidade. Laboratórios, equipamentos científicos, instalações industriais, energia, robótica, matérias-primas e capacidade de experimentação poderão tornar-se ainda mais importantes.

Jack Clark recorda que passou anos a alertar governos para a necessidade de desenvolver capacidade energética, centros de dados e cadeias de fornecimento associadas à inteligência artificial. Muitos não atribuíram a essas recomendações a importância que hoje lhes reconhecem. Agora, considera que a próxima fase exigirá investimentos igualmente importantes em infraestruturas científicas e sistemas robóticos capazes de executar experiências no mundo físico.

Parece-me uma observação particularmente relevante, porque ajuda a perceber que esta transformação não será decidida apenas por quem desenvolver os melhores modelos de inteligência artificial. Será também determinada pela capacidade de cada país e de cada empresa para utilizar essa inteligência e convertê-la em resultados concretos.

Um país pode ter acesso aos modelos mais avançados e continuar a não dispor dos laboratórios, da energia, das empresas ou das instituições necessárias para deles retirar benefícios significativos. Pode consumir tecnologia desenvolvida noutros lugares sem conseguir participar verdadeiramente na criação do valor económico que ela gera.

E pode descobrir, demasiado tarde, que o conhecimento deixou de ser a sua principal limitação, mas que nunca construiu as condições necessárias para o transformar em riqueza.

## A lentidão de quem continua a viver no mundo anterior

É neste ponto que encontro a dimensão mais preocupante de toda esta história.

O problema não é apenas a velocidade a que a inteligência artificial está a evoluir. É a enorme diferença entre essa velocidade e a capacidade de adaptação das nossas instituições, empresas e sociedades.

Há uma forma de isolamento intelectual que me parece particularmente perigosa em períodos de mudança profunda. Não está relacionada com a falta de instrução ou de inteligência, mas com a dificuldade de abandonar modelos de pensamento que durante muito tempo funcionaram bem. Quanto maior é a experiência acumulada numa determinada realidade, mais difícil pode tornar-se aceitar que algumas das suas premissas fundamentais estão a deixar de ser válidas.

Encontramos esta dificuldade em muitas discussões sobre inteligência artificial. Continuamos a perguntar quantos postos de trabalho serão automatizados, quando talvez devêssemos estar também a perguntar como serão organizadas empresas em que uma pequena equipa humana poderá coordenar centenas de agentes digitais. Continuamos a discutir se os estudantes devem utilizar estas ferramentas nos trabalhos escolares, quando talvez devêssemos estar a reconsiderar a própria natureza da aprendizagem e das competências que queremos desenvolver. Continuamos a avaliar a produtividade em função dos recursos humanos disponíveis, sem considerar suficientemente o que poderá acontecer quando parte significativa da capacidade intelectual necessária à produção puder ser multiplicada digitalmente.

Não significa que as perguntas tradicionais deixem de fazer sentido. O emprego, a educação e a produtividade continuam a ser questões fundamentais. Mas precisamos de compreender que as respostas podem mudar porque os pressupostos sobre os quais construímos essas perguntas também estão a mudar.

É fácil encontrar exemplos desta dificuldade nas organizações. Muitas empresas iniciaram a sua aproximação à IA através de experiências isoladas, ferramentas de escrita, assistentes de programação ou automatizações administrativas. É um primeiro passo natural e, em muitos casos, útil. O problema aparece quando se confunde a utilização de novas ferramentas com a transformação efetiva da organização.

Uma empresa pode aumentar a produtividade dos seus colaboradores e continuar a trabalhar exatamente da mesma forma, com os mesmos processos, estruturas hierárquicas e modelos de negócio. Entretanto, outra pode aproveitar as mesmas tecnologias para reorganizar inteiramente a forma como desenvolve produtos, presta serviços e toma decisões. A diferença entre ambas não estará apenas na quantidade de tecnologia utilizada, mas na capacidade de compreender que se tornou possível fazer coisas que anteriormente não eram economicamente viáveis.

O mesmo problema se coloca aos governos. As instituições públicas foram construídas para garantir estabilidade, previsibilidade, legalidade e continuidade. São características essenciais numa sociedade democrática, mas podem transformar-se em obstáculos quando os processos de decisão não conseguem acompanhar mudanças estruturais muito rápidas.

Reformar um sistema educativo demora anos. Construir infraestruturas energéticas pode exigir uma década. Desenvolver uma comunidade científica sólida não se consegue através de um programa de financiamento de curta duração. Alterar a organização de uma Administração Pública exige persistência, competência e uma capacidade de execução que muitas vezes ultrapassa os ciclos políticos.

E, no entanto, algumas das capacidades dos sistemas de IA estão a evoluir numa escala de meses.

Não sabemos se este ritmo se manterá, mas sabemos que as instituições não conseguem transformar-se com a mesma rapidez. É precisamente esta diferença que deveria preocupar-nos, porque a preparação necessária para aproveitar uma oportunidade pode exigir muito mais tempo do que aquele que falta até essa oportunidade surgir.

Há decisões que, quando se tornam óbvias para todos, já chegam tarde.

## Portugal não pode limitar-se a assistir

Não consigo pensar nesta transformação sem olhar para Portugal e perguntar se estamos verdadeiramente conscientes daquilo que está em causa.

Temos universidades, investigadores, empresas tecnológicas e profissionais capazes de realizar trabalho de grande qualidade. Existem áreas científicas e industriais em que acumulámos conhecimento e experiência relevantes. Não partimos do zero e seria injusto reduzir o país às suas dificuldades.

Mas também conhecemos demasiado bem a distância que tantas vezes separa as nossas intenções da capacidade de concretização. Temos uma tendência persistente para multiplicar estratégias, programas, estruturas e anúncios, sem garantir que existem recursos, responsabilidades e mecanismos de execução suficientes para produzir resultados duradouros.

O desenvolvimento tecnológico não espera que terminemos os nossos processos administrativos, que os diferentes organismos cheguem a acordo ou que uma estratégia atravesse todas as fases de aprovação. E receio que continuemos a subestimar o custo económico dessa lentidão.

A questão não é saber se Portugal deve apostar na inteligência artificial. Isso parece-me evidente. A questão verdadeiramente importante é perceber o que significa apostar numa tecnologia que pode transformar simultaneamente a investigação científica, a indústria, os serviços, o trabalho e a educação.

Não basta ensinar as pessoas a utilizar ferramentas de IA, embora isso seja necessário. Não basta apoiar algumas empresas tecnológicas ou criar mais cursos especializados. Também não basta anunciar investimentos em centros de dados, como se a disponibilidade de capacidade computacional fosse, por si só, garantia de desenvolvimento económico.

Precisamos de discutir que competências científicas e industriais queremos desenvolver, em que áreas podemos criar vantagens competitivas, que infraestruturas serão necessárias e como podemos ligar mais eficazmente o conhecimento produzido nas universidades às necessidades das empresas e da sociedade.

Precisamos de perceber como é que as pequenas e médias empresas, que constituem uma parte tão importante da economia portuguesa, poderão beneficiar destas capacidades sem ficarem inteiramente dependentes de fornecedores externos. Como podemos ajudar organizações com poucos recursos a reorganizar processos, desenvolver novos produtos e aumentar a sua competitividade. E como podemos evitar que a diferença entre empresas capazes de aproveitar a IA e empresas que não o conseguem fazer se transforme numa nova fonte de desigualdade económica.

Mas talvez a questão mais importante seja a educação. Continuamos a preparar crianças e jovens para uma vida profissional de várias décadas num contexto em que algumas das competências hoje valorizadas poderão mudar profundamente em poucos anos. Não sabemos exatamente quais serão as profissões do futuro, nem seria sério fingir que conseguimos antecipá-las. Mas parece-me evidente que a capacidade de pensar criticamente, aprender continuamente, formular problemas, compreender sistemas e exercer julgamento humano se tornará ainda mais importante.

A resposta não pode ser apenas introduzir ferramentas de inteligência artificial nas salas de aula. Temos de repensar aquilo que ensinamos, como ensinamos e o que significa verdadeiramente aprender quando uma máquina pode produzir respostas convincentes para problemas que antes exigiam anos de formação.

Gostaria que estas discussões ocupassem um lugar muito mais importante no debate público português. Não porque os restantes problemas do país tenham deixado de existir, mas porque muitos deles poderão ser profundamente afetados por esta transformação. A produtividade, os salários, a sustentabilidade dos serviços públicos, a competitividade das empresas e a capacidade de reter talento não são questões separadas da inteligência artificial.

São precisamente algumas das áreas onde as consequências poderão ser mais relevantes.

Portugal não precisa de competir em tudo, nem de alimentar a ilusão de que poderá reproduzir a capacidade científica e financeira das maiores economias. Mas precisa de compreender onde pode criar valor e de ter a disciplina necessária para concentrar recursos, estabelecer prioridades e executar.

Porque existe uma diferença enorme entre participar numa transformação e limitar-se a consumir os produtos que ela gera.

E essa diferença pode determinar uma parte importante da nossa prosperidade futura.

## O progresso também pode tornar-nos mais vulneráveis

Seria tentador olhar para todas estas possibilidades e concluir que estamos à beira de uma época de abundância sem precedentes. Talvez venhamos a conseguir desenvolver tratamentos para doenças hoje incuráveis, produzir energia mais barata, criar materiais mais eficientes e encontrar soluções para problemas ambientais e sociais que durante décadas pareceram impossíveis de resolver.

Há razões legítimas para o entusiasmo. A história mostra que a ciência e a tecnologia contribuíram de forma decisiva para melhorar as condições de vida de uma parte muito significativa da humanidade. A evolução da medicina, da produção alimentar, do saneamento, da energia e das comunicações transformou profundamente aquilo que significa viver no mundo contemporâneo.

Mas o progresso tecnológico nunca garantiu, por si só, uma distribuição justa dos benefícios.

As novas capacidades podem criar riqueza e, simultaneamente, concentrar poder económico. Podem aumentar a produtividade e deixar trabalhadores sem alternativas. Podem tornar serviços essenciais mais acessíveis e criar novas formas de dependência. Podem aproximar países ou aumentar a distância entre aqueles que dominam a tecnologia e aqueles que se limitam a utilizá-la.

A inteligência artificial poderá intensificar algumas destas tensões, precisamente porque atua sobre atividades intelectuais que durante muito tempo estiveram associadas à educação, à especialização e à segurança profissional.

E existe uma dimensão adicional que não devemos ignorar. As mesmas capacidades que permitem acelerar a investigação médica podem ser utilizadas no desenvolvimento de agentes biológicos perigosos. Os sistemas que ajudam a melhorar a segurança informática também podem facilitar ataques. A possibilidade de utilizar IA para desenvolver sistemas de IA cada vez mais capazes levanta questões difíceis sobre supervisão, controlo e responsabilidade.

Jack Clark reconhece estes riscos e defende que a humanidade terá de aprender a distinguir aquilo que consegue fazer daquilo que deve fazer. É uma ideia aparentemente simples, mas com consequências profundas numa indústria onde a competição económica e estratégica cria incentivos permanentes para desenvolver sistemas mais capazes.

Não podemos partir do princípio de que todas as tecnologias devem ser desenvolvidas e disponibilizadas tão depressa quanto possível apenas porque existe capacidade técnica para o fazer. Mas também não podemos utilizar os riscos como justificação para impedir indiscriminadamente o progresso que poderá melhorar a vida de milhões de pessoas.

O desafio será encontrar formas de promover a investigação e a adoção responsável da tecnologia, mantendo supervisão exigente nos domínios em que os erros ou utilizações abusivas podem ter consequências graves.

E aqui regressamos à questão das instituições. Precisamos de governos e organismos reguladores capazes de compreender tecnologias que evoluem rapidamente, de avaliar riscos reais e de tomar decisões informadas. Não podemos deixar estas escolhas exclusivamente nas mãos das empresas que desenvolvem os modelos, mas também não podemos esperar que estruturas que desconhecem o funcionamento da tecnologia consigam regulá-la adequadamente.

A inteligência artificial poderá aumentar extraordinariamente a nossa capacidade de resolver problemas. Isso não significa que estejamos a desenvolver, à mesma velocidade, a maturidade necessária para decidir como utilizar essa capacidade.

Talvez seja esta uma das contradições mais inquietantes da revolução que estamos a viver.

## A ilusão de que ainda temos muito tempo

Há uma pergunta que me acompanha desde que li o discurso de Jack Clark: e se estivermos a subestimar não apenas a dimensão desta transformação, mas sobretudo a rapidez com que as suas consequências poderão chegar?

Não estou convencido de que alguém consiga prever com rigor a evolução da inteligência artificial nos próximos cinco ou dez anos. Existem demasiadas variáveis desconhecidas, desde os limites técnicos dos modelos à disponibilidade de energia, capacidade computacional, investimento e validação científica. As previsões mais ambiciosas poderão revelar-se exageradas, tal como algumas expectativas sobre tecnologias anteriores não se concretizaram nos prazos anunciados.

Mas parece-me um erro utilizar essa incerteza como argumento para continuar a adiar decisões.

Quando as consequências potenciais são profundas e a preparação exige muitos anos, não podemos esperar por certezas que provavelmente só teremos depois de os acontecimentos se verificarem. Seria como decidir construir uma infraestrutura energética apenas quando a falta de eletricidade já estivesse a impedir a instalação de novas indústrias.

A preparação não começa quando o futuro se torna evidente. Começa quando existem razões suficientemente fortes para reconhecer que esse futuro é possível e que não estaremos preparados se não agirmos.

Talvez a Singularidade tecnológica, tal como Clark a descreve, não se concretize nos próximos anos. Talvez a ciência continue a enfrentar limitações que os modelos de IA não conseguem ultrapassar. Talvez o impacto económico seja mais gradual e desigual do que algumas previsões sugerem.

Mas também é possível que determinados avanços ocorram muito mais depressa do que esperamos. E se isso acontecer, a velocidade com que conseguimos reagir será decisiva.

É importante recordar que as grandes transformações económicas não distribuem os seus benefícios automaticamente. Países, empresas e comunidades que não conseguem adaptar-se podem perder relevância, mesmo quando a humanidade, no seu conjunto, se torna mais rica e tecnologicamente avançada.

A história está cheia de exemplos de empresas que dominaram os seus mercados e não perceberam a tempo que as condições de competição tinham mudado. Também existem países e regiões que perderam atividades económicas importantes e demoraram gerações a encontrar alternativas.

O que distingue a inteligência artificial é a possibilidade de esta transformação atingir simultaneamente um número extraordinário de setores e atividades, incluindo alguns dos mecanismos que utilizamos para desenvolver conhecimento e criar novas tecnologias.

Não estamos a falar apenas de uma indústria que será substituída por outra.

Estamos a falar de uma mudança potencial na forma como a própria inovação acontece.

E isso torna o tempo um recurso particularmente precioso.

## O maior risco pode estar em nós

O que mais me perturba nesta história não é imaginar máquinas capazes de resolver problemas que os humanos não conseguem resolver. Pelo contrário, vejo nessa possibilidade uma oportunidade extraordinária para enfrentar dificuldades que acompanharam a humanidade durante séculos.

O que me perturba é pensar que podemos estar perante uma das maiores oportunidades da nossa história e não conseguir aproveitá-la por falta de capacidade coletiva para compreender, antecipar e decidir.

Gostaria de ver mais curiosidade intelectual e menos certezas apressadas. Mais disponibilidade para questionar aquilo que julgamos saber e menos necessidade de reduzir uma realidade complexa a explicações confortáveis. Mais atenção às consequências económicas e sociais desta transformação e menos preocupação em demonstrar que uma determinada ferramenta ainda comete erros ou não consegue substituir integralmente um profissional.

Naturalmente que os erros importam. As limitações dos sistemas devem ser estudadas e os riscos precisam de ser avaliados. Mas uma tecnologia não precisa de ser perfeita para transformar profundamente uma sociedade. Também não precisa de substituir todas as capacidades humanas para alterar radicalmente o valor económico de algumas delas.

Há uma diferença entre reconhecer que ainda não sabemos como será o futuro e comportarmo-nos como se ele fosse necessariamente semelhante ao passado.

É precisamente essa confusão que me parece perigosa.

As nossas instituições foram construídas num mundo em que o conhecimento avançava essencialmente à velocidade do trabalho humano. Os sistemas educativos, as organizações empresariais, os processos políticos e muitas das nossas expectativas profissionais assentam, de forma mais ou menos explícita, nessa realidade.

Se começarmos a dispor de sistemas capazes de multiplicar uma parte importante da capacidade intelectual disponível, teremos de reconsiderar muitas dessas estruturas. Não porque o ser humano deixe de ser importante, mas porque o seu papel poderá mudar profundamente.

A supervisão, a responsabilidade, o julgamento, a escolha de objetivos e a compreensão das consequências poderão tornar-se ainda mais relevantes. E talvez venhamos a descobrir que algumas das qualidades mais importantes para viver numa sociedade tecnologicamente avançada não são aquelas que tradicionalmente associámos à capacidade de acumular conhecimento.

A inteligência artificial não nos dispensa de pensar. Pelo contrário, pode obrigar-nos a pensar melhor, sobre problemas mais difíceis e com consequências muito maiores.

Jack Clark terminou o discurso evocando Carl Sagan e a ideia de que a humanidade precisaria de desenvolver mais das suas virtudes e menos das suas fraquezas para alcançar um futuro melhor. Ser mais previdente, mais capaz, mais prudente e mais consciente das suas responsabilidades.

Sagan imaginava essa evolução numa escala de tempo muito longa. Clark considera que podemos ter apenas alguns anos para tomar decisões fundamentais sobre tecnologias de poder crescente.

Não sei se esse prazo é realista. Mas sei que a capacidade de uma sociedade se preparar para uma mudança profunda não se constrói de um dia para o outro.

E, por isso, não consigo deixar de pensar na responsabilidade que temos perante aqueles que viverão com as consequências das decisões que estamos a tomar, ou a evitar tomar, neste momento.

Gostaria de viver num país que fosse capaz de olhar para esta revolução com ambição, mas também com maturidade. Que reconhecesse a importância da investigação científica, da educação e da inovação sem transformar cada nova tecnologia numa promessa milagrosa. Que soubesse identificar oportunidades, assumir riscos calculados e corrigir erros. E que tivesse a coragem de reconhecer que algumas das formas como nos organizamos, ensinamos, trabalhamos e decidimos poderão deixar de fazer sentido muito mais depressa do que gostaríamos.

Não gostaria de ver Portugal resignado a acompanhar, com alguns anos de atraso, transformações que outros tiveram a capacidade de antecipar. Nem gostaria que as próximas gerações tivessem de pagar o preço da nossa dificuldade em abandonar certezas que já não correspondiam à realidade.

Porque esse preço não será medido apenas em crescimento económico perdido. Poderá traduzir-se em empresas que nunca chegaram a nascer, empregos que desapareceram sem alternativas, investigadores que tiveram de procurar noutros países as condições necessárias para trabalhar, oportunidades industriais desperdiçadas e numa dependência crescente de tecnologias e decisões tomadas fora das nossas fronteiras.

E, sobretudo, poderá traduzir-se numa redução da nossa capacidade coletiva para escolher o futuro que queremos construir.

Não sabemos se estamos verdadeiramente no início da Singularidade. Mas sabemos que a inteligência artificial já está a transformar a fronteira das capacidades tecnológicas e científicas, que essa transformação pode acelerar e que as suas consequências ultrapassarão largamente o setor tecnológico.

Isso deveria ser suficiente para nos obrigar a agir com uma seriedade muito diferente daquela que temos demonstrado.

Talvez ainda tenhamos tempo para preparar as nossas empresas, as nossas escolas, as nossas instituições e o próprio país. Quero acreditar que sim. Mas o tempo necessário para essa preparação pode ser muito maior do que aquele que falta até precisarmos dela.

E há algo de profundamente triste na possibilidade de um dia olharmos para trás e percebermos que os sinais estavam todos diante de nós, que existiam pessoas a explicar o que estava a acontecer, que dispúnhamos de conhecimento e recursos para começar a mudar, mas que continuámos demasiado ocupados a gerir os problemas de sempre para compreender a dimensão do que se aproximava.

A história não será particularmente indulgente com essa incapacidade.

Talvez o maior perigo da inteligência artificial não seja o de criarmos máquinas cada vez mais inteligentes. Talvez seja o de continuarmos a tomar decisões com uma compreensão do mundo que já não acompanha a realidade.

E, quando finalmente percebermos a distância que se abriu entre aquilo que era possível fazer e aquilo que efetivamente fizemos, podemos descobrir que o preço da nossa lentidão já não pode ser recuperado.

Não porque o futuro nos tenha apanhado de surpresa.

Mas porque, apesar de todos os sinais, escolhemos continuar a olhar para outro lado.

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*Ensaio de opinião, outubro de 2026.*

*Inspirado no discurso de Jack Clark, cofundador da Anthropic, «Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously», apresentado a 17 de outubro de 2026 e publicado na edição 477 da newsletter Import AI. Os resultados científicos mencionados são os apresentados pelo orador. As reflexões sobre Portugal, as consequências económicas e sociais e a capacidade de resposta das instituições constituem a interpretação do autor deste ensaio.*