A narrativa da economia digital costuma se concentrar nos preços das ações e nas ofertas públicas iniciais na bolsa de valores, mas os processos e as pessoas por trás dela revelam uma realidade muito diferente. Em centros de funcionários terceirizados situados em Nairóbi (Quênia), Manila (Filipinas) e Hyderabad (Índia), moderadores de conteúdo que trabalham para o Facebook, a OpenAI e as empresas que elas contrataram passam horas todos os dias analisando decapitações, violência sexual, abuso de crianças e discurso de ódio para treinar e monitorar sistemas de inteligência artificial (IA). Essa forma de trabalho levou muitos a relatarem graves danos psicológicos, incluindo depressão, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático. Investigações documentaram tentativas de suicídio entre moderadores no Quênia e nas Filipinas, juntamente com relatos generalizados de ideação suicida associados à exposição incessante a conteúdos traumáticos, aos baixos salários e à falta de apoio em saúde mental. Esses episódios não são tragédias isoladas, mas sintomas de uma indústria estruturada para transferir riscos a níveis inferiores por meio de cadeias de contratação pouco transparentes, enquanto concentra lucros e controle no topo.

Esses casos são um lembrete contundente de que, quando sistemas tecnológicos são concebidos apenas para extração e eficiência, eles isolam e destroem as pessoas que os sustentam. À medida que a IA se acelera, enfrentamos um precipício semelhante. Sem intervenção deliberada, essas lógicas extrativas se expandirão globalmente, concentrando ainda mais poder no topo, a menos que optemos por construir um sistema fundamentalmente diferente.

Contribuições anteriores à Stanford Social Innovation Review argumentaram a favor de investir em empreendimentos que funcionem para todos e priorizem colaborações em IA centradas na comunidade. Outros destacaram como cooperativas de trabalhadores impulsionam o engajamento cívico e a necessidade de reconceituar a economia social. Com base nesse debate e no impulso gerado por uma recente conferência sobre IA cooperativa em Istambul, argumentamos que a resposta aos danos da IA não pode se limitar à regulação das plataformas dominantes. A concentração de poder nas mãos das grandes empresas de tecnologia deixa até instituições internacionais críticas vulneráveis à política autoritária e à pressão executiva, como ilustra a dependência da Corte Penal Internacional da infraestrutura da Microsoft em meio às ameaças do governo Trump. Em vez disso, cooperativas, instituições públicas e movimentos sociais precisam construir e conectar ativamente alternativas por meio de uma economia digital cooperativa emergente. Já existem 1,2 milhão de trabalhadores em 53 países envolvidos em sua construção, com potencial para uma participação muito mais ampla e para uma ampliação coletiva significativa.

Uma nova estrutura solidária

A extração não é apenas uma questão de algoritmos enviesados ou violações de privacidade. Trata-se de um problema estrutural, e a IA atualmente opera por meio de uma estrutura extrativista verticalmente integrada que inclui hardware, infraestrutura de nuvem, modelos, trabalho e aplicações. Apenas algumas empresas controlam como construir, governar e usar essas tecnologias; as pessoas que dependem delas não têm qualquer participação democrática nessas decisões.

Críticos e reguladores apontam que diretrizes éticas, por si só, não conseguem resolver esse problema. Os sistemas de IA são construídos sobre modelos de propriedade, cadeias de suprimento e arquiteturas técnicas que priorizam lucro, escala e controle. Esses incentivos estruturais determinam como os dados são coletados, como o trabalho é tratado, quem toma decisões e quem captura valor, deixando as diretrizes éticas sem poder para substituir a lógica subjacente do sistema. Uma IA democrática não pode simplesmente alugar espaço no sistema extrativista. Ela exige que trabalhadores, comunidades, cooperativas e instituições públicas recuperem a propriedade da própria infraestrutura, camada por camada, da terra à nuvem. O modelo baseado em solidariedade também rejeita a noção de inteligência artificial, que sugere uma força mágica e autônoma, e a reformula como inteligência coletiva, reconhecendo o trabalho humano e o conhecimento comunitário que sustentam esses sistemas.

No entanto, alcançar a coordenação necessária para desafiar monopólios globais continua sendo um grande desafio. Mesmo organizações consolidadas como a Aliança Cooperativa Internacional, que representa um movimento de aproximadamente um bilhão de membros e cooperativas responsáveis por cerca de 10% dos empregos globais, estão estruturadas principalmente para representação e advocacy, e não para coordenar e operar infraestrutura digital compartilhada.

Construir um ecossistema solidário levará tempo e exigirá o desenvolvimento de um conjunto de intervenções concretas em diferentes camadas da economia da IA. Ainda assim, diversos esforços iniciais de comunidades, cooperativas e instituições públicas já estão recuperando o controle sobre essas camadas econômicas, incluindo terra e infraestrutura, dados, trabalho e conhecimento.

Soberania sobre a terra e a infraestrutura

O sistema de IA extrativista começa com a extração de minerais de terras raras, incluindo a mineração de lítio e cobalto, em países como China, Austrália e Mianmar. Esses minerais são essenciais para componentes de sistemas de resfriamento e discos rígidos, mas os mineradores frequentemente trabalham em condições perigosas e exploratórias. Ao mesmo tempo, grandes provedores de nuvem que operam data centers em escala global, como Amazon Web Services e Microsoft, dominam a capacidade computacional. Essa centralização cria fragilidade sistêmica; quando um único provedor sai do ar, isso pode impedir que pessoas acessem suas próprias casas ou apagar registros públicos, como ocorreu no incêndio de um data center na Coreia do Sul em 2025. Uma abordagem baseada na solidariedade exigiria cadeias de suprimento transparentes, propriedade comunitária dos recursos minerais e acordos justos de compartilhamento de benefícios. Também implicaria distribuir a infraestrutura em servidores federados, de propriedade comunitária, capazes de se interconectar sem controle central.

A Butler Rural Electric oferece um poderoso precedente histórico. Fundadas na década de 1930 com apoio do governo dos Estados Unidos e com governança cooperativa, as cooperativas rurais de eletricidade permitiram que comunidades financiassem, construíssem e administrassem sua própria infraestrutura de energia, um modelo que continua a fornecer eletricidade a 42 milhões de pessoas nas áreas rurais do país. Cooperativas digitais como a Hostsharing eG, na Alemanha, e a Som Connexi, na Espanha, além de diversas cooperativas de varejo no Reino Unido, aplicam essa mesma lógica ao reunir recursos de seus membros, usar governança cooperativa e trabalhar com parceiros públicos para construir e operar infraestrutura digital compartilhada. Isso permite que comunidades reduzam sua dependência de provedores proprietários de nuvem, mantenham controle local sobre os dados e assumam responsabilidade pela gestão dos custos ambientais do consumo de energia. Embora essas iniciativas sejam explicitamente experimentais e de escala modesta, elas sugerem que a capacidade computacional pode funcionar como um bem público. Formuladores de políticas e lideranças municipais poderiam aplicar esse modelo para criar uma opção pública de poder computacional.

Gestão de dados

No modelo extrativista, dados pessoais são tratados como matéria-prima retirada dos usuários para alimentar modelos proprietários. Essa lógica trata as pessoas não como participantes ou detentoras de direitos, mas como fontes passivas de valor. O modelo solidário reimagina os dados como um recurso compartilhado administrado por meio de gestão democrática.

Por exemplo, a MIDATA, uma plataforma suíça de dados de saúde pertencente e governada por pacientes que contribuem com suas próprias informações médicas e dependem delas, atua como fiduciária de seus membros. A plataforma mantém uma infraestrutura segura na qual os pacientes podem visualizar seus dados agregados e decidir democraticamente se desejam ou não compartilhá-los para pesquisas médicas. A MIDATA demonstra que é possível criar conjuntos de dados de alta qualidade e obtidos de forma ética sem recorrer à vigilância; os membros compartilham voluntariamente seus dados porque confiam na governança cooperativa e na gestão responsável dessas informações, eliminando a necessidade de extração ou de monitoramento coercitivo.

Dignidade e apoio ao trabalho

A inteligência artificial sugere automação, mas, como discutido anteriormente, ela depende de um rigoroso ciclo de retroalimentação entre conteúdo e moderadores humanos. Depois que sistemas automatizados sinalizam conteúdos potencialmente violadores, moderadores humanos analisam e classificam imagens, vídeos e textos para decidir se o material deve ser removido, restringido ou permitido. Suas decisões são registradas e usadas como dados de treinamento, ensinando os sistemas de IA a reconhecer e classificar conteúdos semelhantes no futuro. Esse processo obriga indivíduos a absorver o peso psicológico de conteúdos tóxicos para “limpar” o ambiente digital para os principais usuários da plataforma. Uma abordagem baseada na solidariedade garantiria salários justos, apoio psicológico e propriedade dos trabalhadores sobre as plataformas que eles sustentam. No modelo extrativista, a força de trabalho invisível da IA, os milhões de trabalhadores de dados, é tratada como um passivo. No modelo solidário, esses trabalhadores são proprietários com poder e voz.

Kauna Malgwi, uma moderadora de conteúdo que trabalhava para uma empresa subcontratada da Meta (dona de Facebook, Instagram e WhatsApp), contestou condições de trabalho inseguras e posteriormente ajudou a lançar a Gamayyar African Tech Workers Cooperative no Quênia. A cooperativa reúne moderadores de conteúdo, rotuladores de dados e engenheiros para explorar se modelos de IA enraizados em contextos locais podem ser desenvolvidos sob condições de propriedade dos trabalhadores. O esforço representa uma tentativa de ir além de arranjos de trabalho extrativistas, dando aos trabalhadores uma participação coletiva no valor que ajudam a produzir. De forma semelhante, a Facttic, uma federação de cooperativas de tecnologia baseada principalmente na Argentina, e a agência digital Outlandish, uma cooperativa tecnológica sediada em Londres, coordenam cooperativas de software de propriedade de trabalhadores para administrar governança democrática do trabalho, capacidade técnica compartilhada e contratação coletiva com clientes públicos e cooperativos.

Democratizando o conhecimento e as aplicações

No nível do conhecimento, ter acesso à IA por si só é insuficiente se as ferramentas funcionam como caixas-pretas que não conseguem explicar nem ser contestadas em seus resultados e que se baseiam em valores impostos, em vez de estabelecidos democraticamente. A abordagem da solidariedade responde a isso ao recuperar a camada do conhecimento como um espaço governado coletivamente, que favorece sistemas que tenham capacidade de explicar como chegam a seus resultados, possibilidade de contestação, padrões compartilhados e uma alfabetização ampla em IA.

A AI4Coops, na Argentina, é uma pequena iniciativa exploratória que reúne profissionais do cooperativismo e tecnólogos para refletir sobre como a inteligência artificial pode apoiar a governança cooperativa e o aprendizado compartilhado. Ela busca garantir que a alfabetização algorítmica não fique restrita a instituições de elite nem concentrada em grandes corporações tecnológicas dominantes, como Google ou Meta, mas que esteja amplamente acessível a trabalhadores, cooperativas e comunidades. Ao mesmo tempo, a Animorph Co-op, sediada no Reino Unido, desenvolve ferramentas de realidade aumentada para o cuidado de pessoas com demência, usando narrativas imersivas e estímulos visuais para apoiar memória, comunicação e conexão emocional de pessoas que vivem com demência e de seus cuidadores. Por ser de propriedade dos trabalhadores, a cooperativa se recusa a monetizar a vulnerabilidade dos pacientes, projetando ferramentas que priorizam o cuidado em vez de métricas de engajamento.

Esses exemplos ilustram que a ideia de “IA para o bem” não pode se limitar a sinalização de virtude, marketing ético ou formas de greenwashing ou coop-washing. Construir a abordagem solidária exige que modelos alternativos de negócios estejam genuinamente ancorados em democracia no local de trabalho, propriedade compartilhada e governança responsável. É importante notar que esses modelos localizados priorizam a soberania linguística e a preservação de informações culturais que muitas vezes permanecem inacessíveis ou são ignoradas por grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) globais.

Construção de um ecossistema solidário

Um modelo solidário resiliente surgirá apenas por meio da articulação estratégica entre políticas públicas, financiamento e organização comunitária. Em vez de se formar em torno de um único protocolo ou plataforma, seu desenvolvimento contínuo exigirá que desenvolvedores de tecnologia se alinhem em torno de princípios compartilhados, interdependência material, instituições duradouras, rituais e uma narrativa política comum que as pessoas escolham conscientemente sustentar, especialmente em momentos de pressão.

Embora ainda experimentais, as organizações autônomas descentralizadas (DAOs, na sigla em inglês), baseadas em blockchain e geridas coletivamente, oferecem uma possível forma de codificar governança compartilhada e tomada de decisão coletiva em larga escala. Iniciativas como Gitcoin e Breadchain usam DAOs para apoiar ajuda mútua e financiamento de bens públicos, enquanto a Public AI Network promove princípios semelhantes de responsabilidade coletiva e propriedade pública sem depender de DAOs, optando em vez disso por abordagens conduzidas por políticas públicas e instituições que tratam a IA como infraestrutura pública.

Um obstáculo central continua sendo a incerteza regulatória, especialmente sob a legislação de valores mobiliários dos EUA, que limita a capacidade de DAOs e organizações digitais cooperativas de governar ativos e ampliar infraestrutura pública duradoura sem salvaguardas legais claras. Para filantropos, formuladores de políticas, lideranças cívicas, cooperativistas e tecnólogos, o caminho a seguir exige três mudanças concretas:

1- Complementar a regulação com parcerias público-cooperativas. Parcerias experimentais entre governos locais e cooperativas, como a iniciativa LESTAC AI na França, mostram como municípios podem criar ambientes reais de teste para experimentar serviços de IA ecologicamente responsáveis com empresas locais antes de uma implementação mais ampla. Ao mesmo tempo, iniciativas como .coop 2025, que reúne desenvolvedores, membros de cooperativas e lideranças da economia solidária em torno de usos éticos, sustentáveis e democraticamente governados da tecnologia, sugerem como ambientes mais coesos e favoráveis a essas alternativas podem se formar.

2 – Investir em aprendizado federado e modelos abertos. Exemplos incluem modelos multilíngues de código aberto como Apertus, o modelo de linguagem de grande escala suíço desenvolvido pelo Instituto Federal de Tecnologia de Zurique e pelo Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne, que oferece uma alternativa pública aos sistemas de inteligência artificial extrativos e é treinado usando infraestrutura pública. O aprendizado federado permite que cooperativas façam uso da IA mantendo a privacidade, treinando algoritmos localmente em vez de centralizar dados. Protocolos compartilhados também podem facilitar a integração técnica desses esforços ao fornecer a estrutura para um ecossistema descentralizado de plataformas pertencentes à comunidade.

O protocolo OpenCourier, por exemplo, cria uma base técnica comum que permite que plataformas de entrega de propriedade de trabalhadores se conectem e operem em conjunto. Isso ocorre por meio de três componentes fundamentais: um diretório no qual as plataformas podem se encontrar, um sistema de comunicação que permite que entregadores interajam com qualquer plataforma utilizando a mesma linguagem e um método transparente para gerenciar pedidos. Assim como os primeiros padrões da internet que permitiram que qualquer site se comunicasse com qualquer navegador, essa abordagem usa ferramentas abertas e publicamente disponíveis para que plataformas independentes e pertencentes a trabalhadores possam compartilhar informações e recursos sem depender de um intermediário corporativo. Esse arcabouço técnico compartilhado é essencial porque elimina a fragmentação, permitindo que cooperativas localizadas se ampliem coletivamente enquanto mantêm soberania linguística e operacional.

3 – Cultivar alianças entre movimentos. Um bom exemplo é o projeto Cooperative Values Driven AI da Co-operative Councils Innovation Network, uma rede de autoridades locais do Reino Unido comprometida com princípios cooperativos na prestação de serviços públicos. O projeto reúne conselhos municipais, grupos da sociedade civil e tecnólogos para prototipar tecnologias éticas, além de organizar compromissos políticos compartilhados que moldam agendas de políticas públicas e padrões de compras governamentais em favor de tecnologias democráticas.

O desenvolvimento e a adoção de protocolos abertos e compartilhados também ajudam a garantir que plataformas pertencentes à comunidade possam se interconectar e ampliar sua atuação sem sucumbir à fragmentação que frequentemente enfraquece esforços descentralizados. O protocolo OpenCourier demonstra como estruturas técnicas padronizadas podem incorporar valores de propriedade coletiva e cooperação entre plataformas. Pequenas formações locais de pesquisadores, tecnólogos e organizadores que tratam a construção de infraestrutura como uma forma de ação política coletiva, seja por meio de modelos municipais de confiança de dados, serviços cooperativos de nuvem ou modelos de linguagem governados publicamente, também podem contribuir.

Da inevitabilidade à escolha

A narrativa dominante sobre a IA sugere, de forma equivocada, que o controle corporativo centralizado é inevitável. No entanto, moderadores de conteúdo no Quênia, gestores de dados na Suíça e outros exemplos demonstram que os componentes de um futuro digital democrático já estão ao nosso alcance. Nossa tarefa é conectá-los e, ao fazê-lo, exercer nossa capacidade de ação, recusar o desespero e criar um sistema em que a tecnologia sirva à maioria.

*Artigo publicado originalmente na Stanford Social Innovation Review com o título “Building a Solidarity Ecosystem for AI”.