Inteligência Artificial —Texto 41 B – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025. Capítulo 1 – Os Falsos Deuses da IA (2/4) – Demasiado Grande para falir – infraestruturas e intensificação do capital. Por Kate Brennan, Amba Kak, e Dr. Sarah Myers West

Francisco G Tavares, ,

Nota de editor:

Devido à grande extensão deste texto – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025 – o mesmo é publicado em 5 partes – A (Sumário Executivo), B (capítulo 1, por sua vez repartido em 4 partes), C (capítulo 2), D (capítulo 3) e E (Capítulo 4).

Hoje publicamos a segunda parte do Capítulo 1, 

Seleção e tradução de Júlio Marques Mota

7  min  de leitura

Texto 41 B – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025. Capítulo 1 – Os Falsos Deuses da IA (2/4) – Demasiado Grande para falir – infraestruturas e intensificação do capital

Por Kate Brennan, Amba Kak, e Dr. Sarah Myers West

Publicado por em 2 de Junho de 2025 (original aqui)

 

 

Índice

Sumário Executivo

Capítulo 1: Os Falsos Deuses da IA

1.1 A mitologia da IAG: o argumento para terminar com todos os argumentos

1.2 Demasiado grande para falir: infraestrutura e intensificação do capital

1.3 Corrida armamentista da IA 2.0: da desregulamentação à política industrial

1.4 Reformulação da regulamentação como obstáculo à inovação

Capítulo 2: Sai cara, ganho eu, sai coroa perde você. Como as empresas de tecnologia manipularam o mercado de IA

Capítulo 3: Consultando o registo. A IA falha sistematicamente ao público

Capítulo 4: Um roteiro para a ação. Fazer da IA uma luta de poder, não do progresso.

 

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1.2 Demasiado Grande para falir – infraestruturas e intensificação do capital (2/4)

  • A febre dos Investimentos das Big Techs
  • Aposta alta na oferta de IA
  • As empresas em IA querem ser demasiado grandes para falirem

 

O modelo de crescimento da indústria de IA, impulsionado pela afirmação de que o aumento infinito de escala leva a produtos superiores, deu origem a empresas de IA posicionadas como grandes demais para falir. Os americanos estão ativamente a subsidiar esse sistema instável sob a premissa de que a adoção da IA é uma “prioridade estratégica nacional”. Como ilustramos neste capítulo e no Capítulo 1.4, no entanto, isso possibilitou uma abordagem de política industrial que, em última análise, enfraquecerá — em vez de fortalecer — a nossa segurança nacional. Por fim, discutimos como é que a agenda da abundância, com o seu foco aparentemente benigno no que chama de “progressismo do lado da oferta”, é uma ferramenta muito conveniente para as grandes empresas de IA justificarem a expansão das suas necessidades energéticas.

As empresas de tecnologia estão a investir quantias sem precedentes de capital para manterem a sua liderança e avançarem no atual paradigma de que “a escala é tudo o que é preciso” em IA, intensificando a construção de infraestrutura e ir buscar financiamento federal e apoio regulatório em várias frentes: acesso a chips e hardware associado para equipar centros de dados, aprovações para a construção desses próprios centros e a energia necessária para os alimentar. O mercado de ações está a viver essa onda de otimismo, e as ações das chamadas “Sete Magníficas” (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla) agora representam mais de 30% do S&P 500, o maior setor do índice — em grande parte por causa do boom da IA [1].

É importante lembrar que a busca por escala foi uma escolha que nos prendeu a um futuro em que um punhado de grandes empresas de tecnologia manteve o controle do mercado (ver a Introdução). Este não é o único caminho para o desenvolvimento da IA, nem os seus avanços podem ser medidos de forma significativa com base num conjunto limitado de métricas [2] convenientes e autorreferenciais que não constituem um indicador significativo da utilidade social destes sistemas [3]. No entanto, como é nisso que esses atores-chave do mercado apostaram fortemente — e devido à centralidade deles nos índices de mercado —, o sucesso ou o fracasso da bolha da IA terá agora um impacto profundo sobre conjunto do mercado de ações [4].

Isto eleva as apostas em torno da pressão por investimentos públicos em infraestrutura de IA — uma iniciativa que é, na melhor das hipóteses, uma forma de proteção, e, na pior, um subsídio para um conjunto de apostas profundamente arriscadas e voltadas para os próprios interesses das empresas de IA. Se for bem-sucedido, esse esforço consolidará infraestruturas sobre as quais o público pagará dividendos por muitos anos, na forma de custos financeiros e materiais (ver Capítulo 2: se sai cara eu ganho, se sai coroa você perde), criando-se uma dependência estrutural que favorecerá a continuidade da dominância das grandes empresas de IA.

 

A Febre dos Investimentos das Grandes Tecnológicas

Empresas como Microsoft, Google e Meta precisam que a inteligência artificial (IA) seja lucrativa porque foram elas que financiaram o boom da IA — com investimentos muitas ordens de magnitude superiores ao do capital de risco tradicional [5] — impulsionando a valorização de empresas emergentes que estão longe de demonstrar a lucratividade normalmente exigida por investidores tradicionais. Elas apostaram tudo na versão mais intensiva em capital e recursos da IA, adotando como dogma o paradigma de que “escala é tudo o que é preciso”. Essa não é a única forma de desenvolver modelos de IA, e as empresas líderes no setor às vezes demonstram preocupação com a eficiência dos modelos, como forma de lidar com estrangulamentos na infraestrutura de computação.

Isso ficou evidente especialmente com o lançamento do R1 da DeepSeek, que demonstrou capacidades comparáveis às dos modelos mais avançados das empresas norte-americanas, sem depender do mesmo nível de escala que estas últimas utilizam [6].

Mas, em vez de fazer esforços coordenados para construir modelos de forma diferente, muitas empresas dominantes estão a reforçar essa abordagem, procurando investimentos públicos e a redução de regulamentações para diminuir os riscos da expansão do mercado de IA. Por exemplo, poucas semanas após o anúncio da DeepSeek, a OpenAI revelou o seu investimento Stargate com a SoftBank, que destinará 100 mil milhões de dólares em infraestruturas de centros de dados  para treino de modelos [7].

 

Aposta alta na oferta de IA

Nos últimos dois anos, os EUA adotaram uma posição que trata a IA como um setor excecional, central para os interesses de segurança nacional e económica do país. Essa postura entra em tensão com o crescente atrito com as grandes empresas de tecnologia, mais claramente expresso no Decreto Executivo sobre Competição do governo Biden, que afirmou que a perpetuação de monopólios nacionais é contrária ao interesse nacional [8]. Da mesma forma, o governo Trump também abraçou o entusiasmo pela IA, mesmo fazendo gestos em direção à necessidade de antitruste — principalmente como uma ferramenta política para enfrentar empresas que considera adversárias aos seus próprios interesses [9]. Como principal exemplo, Andrew Ferguson, escolhido por Trump para chefiar a FTC (Comissão Federal de Comércio), prometeu combater monopólios tecnológicos, mas adotou uma abordagem de não intervenção (hands-off) em relação à regulação da IA, provando que os ataques ao poder empresarial da tecnologia têm limites quando se trata de IA [10]. Paralelamente, uma série de nomeações relacionadas com o meio ambiente e a energia — nomeadamente Lee Zeldin como chefe da EPA (Agência de Proteção Ambiental), Jacob Helberg como subsecretário para o  crescimento económico, energia e meio ambiente, Doug Burgum como secretário do Interior e simultaneamente ‘czar da energia’, e David Sacks como recém-criado ‘czar da IA’ — vinculou de forma indissociável o apoio a uma indústria nacional forte de IA à procura de dominância energética, posicionando o expansionismo energético como a ferramenta essencial para realizar a agenda de nacionalismo económico do governo [11].

Movimentos recentes dentro do governo federal apoiaram essa posição: O Departamento de Energia anunciou recentemente que identificou dezasseis locais federais em todo o país preparados para construção rápida de centros de dados [12], e em abril o governo Trump assinou uma ordem executiva acelerando a extração do carvão nos USA, usando o crescimento da procura por centros de dados de IA como justificação [13].

O que é pequeno (IA) é bonito?

Diferenciando para Evitar a Cooptação da Indústria

Um número crescente de tecnólogos e organizações da sociedade civil defende modelos menores como alternativa ao paradigma “quanto maior, melhor” [14]. Isto faz sentido, porque muitas das patologias mais evidentes da indústria de IA são impulsionadas pela escala: desde os impactos climáticos, passando pelos riscos de efeitos de contágio decorrentes de falhas de privacidade, segurança e precisão, até às formas como a escala gera mercados ultra concentrados em IA. Os impactos perigosos do vago e abrangente conceito de “IAG” (ver Capítulo 1.1) também ilustram a tese da escala levada ao extremo lógico: um sistema que, hipoteticamente, opera numa escala e nível de universalidade capazes de substituir todas as outras formas de conhecimento e valor.

Mas a indústria também está a aderir a uma versão da tese ‘o pequeno é bonito’, como parte dos seus planos de expansão de mercado, criando um risco familiar de cooptação da alternativa pelos mesmos agentes que impulsionaram e moldaram o paradigma atual. No verão de 2024, a Microsoft anunciou modelos de linguagem ‘pequenos, mas poderosos’, que ofereceriam desempenho impressionante apesar do número reduzido de parâmetros [15]. Apple, Meta e Google também lançaram modelos de IA com muito menos parâmetros, sinalizando que o setor está a ser incentivado a abandonar a simples lógica ‘quanto maior, melhor’ em busca de métodos computacionalmente eficientes [16]. A DeepSeek apenas impulsionou essa tendência, deixando claro que a frugalidade seria uma vantagem competitiva crucial nesse mercado [17].

Isto é apenas um terreno comum superficial. Posicionar modelos ‘menores’ como uma das opções numa abordagem ‘tudo o que precede’ para as maiores empresas de IA não deve ser confundido com uma rejeição do paradigma ‘quanto maior, melhor’. Como Satya Nadella disse após os anúncios da DeepSeek, sinalizando que essas eficiências apenas consolidam os benefícios para os gigantes da tecnologia mais bem posicionados para capturar a procura (ver Capítulo 2: Cara eu ganho, coroa você perde): “À medida que a IA se torna mais eficiente e acessível, veremos uma procura  exponencialmente maior” [18]. Isso também ignora que os avanços na ‘fronteira’ dessa tecnologia ainda são ditados pela escala, mesmo que as empresas experimentem uma mistura de abordagens no seu portfólio para atingir diferentes tipos de consumidores. Mais importante, a versão em grande escala dessa tecnologia é o que impulsiona o lóbi político dessas empresas em torno da expansão de infraestrutura, com impactos deletérios para a população. Movimentos que procuram romper o consenso em torno da IA impulsionada pela escala devem dizê-lo explicitamente e distanciarem-se desse discurso orientado pela indústria.

 

As empresas da IA desejam ser demasiado grandes para falir

Estes investimentos em infraestrutura funcionam para nos prender a um mundo em que a contínua dominância dos EUA no mercado de IA é garantida pelo governo e, por enquanto, amplamente apoiada por investidores do mercado de ações que buscam evitar o fim da bolha da IA — enquanto os contribuintes arcam com a conta (seja por impostos que financiam esses investimentos ou mais diretamente por meio de contas de energia mais altas, como discutimos no Capítulo 2: Se sai Cara eu ganho, se sai coroa você perde). A política industrial de IA serve tanto para garantir a procura via políticas de compras governamentais [19] como  para subsidiar e atrair investimentos contínuos (como no caso do acordo Stargate). Essa abordagem à IA é semelhante aos resgates industriais — raramente uma política popular —, mas, em comparação com os setores automóvel e bancário, o mercado de IA é muito mais especulativo, e o seu valor para a população não está comprovado.

A Agenda da Abundância: A Incompatibilidade Fundamental da IA com o Progressismo do Lado da Oferta

O emergir da ‘abundância’ como estratégia narrativa e plataforma política está a ser utilizado por empresas de tecnologia para obter acesso a subsídios públicos e energia escassos. Essa postura formou-se em torno de um conjunto de pensadores e organizações que trabalham para lá de divisões partidárias para articular uma agenda política baseada na construção de um aparato de políticas que apoie a construção mais rápida e eficiente de recursos críticos com baixa oferta e alta procura, nomeadamente habitação, saúde e energia. Ela opera sob a presunção de que (1) a regulamentação governamental torna a construção muito onerosa nesses setores, levando à inflação de custos; e (2) os progressistas têm-se focado excessivamente em programas de subsídios que restringem ou bloqueiam o acesso, em vez de abordar as causas subjacentes da inflação pelos custos. A solução, defendem os defensores do movimento da abundância, é avançar com o ‘progressismo do lado da oferta’ ou, como Ezra Klein coloca, ‘levar a inovação tão a sério quanto a acessibilidade’ [20]  implementando reformas regulatórias que acelerem o desenvolvimento e resolvam a escassez.

Os defensores da abundância centram os seus argumentos nos mercados de energia, defendendo a redução de regulamentações para permitir o aumento da produção energética. Por exemplo, Jerusalem Demsas escreveu no The Atlantic que a capacidade de organizações comunitárias com mentalidade NIMBY (“Não no Meu Quintal”) e grupos climáticos de bloquear o desenvolvimento de energias renováveis está a prejudicar a capacidade dos EUA de atingir as suas metas climáticas [21]. Klein e Derek Thompson argumentam que reformar a infraestrutura energética é crucial para mitigar as mudanças climáticas, realçando que o primeiro passo rumo a um futuro de energia limpa abundante é reduzir a atual dependência de combustíveis fósseis — que era de 60% em 2022 — para quase 0% [22].

À medida que um número crescente de empresas de IA prioriza a construção e a abertura de novos centros de dados, mais energia é necessária para atender à impressionante procura. Pode-se pensar que a procura impulsionada pela IA preocuparia os defensores da abundância, pois as empresas de IA consomem o suprimento disponível de energia renovável. Os centros de dados representam já 4,59% de toda a energia consumida nos EUA. Esse número dobrou desde 2018 [23]. A Goldman Sachs estima que a procura por energia dos centros de dados crescerá 160% até 2030 [24]. Estes números impressionantes estão a causar estragos numa rede elétrica já frágil.

Em vez disso, vemos uma aliança mais desconfortável, em que a agenda da abundância potencialmente converge com o campo da desregulamentação energética — para o qual a necessidade “urgente” de avançar a IA está a ser utilizada como justificação para acelerar e expandir a produção e o uso de combustíveis fósseis. Na audiência do Comité de Supervisão da Câmara sobre de centros de dados, IA e energia, os legisladores repetidamente sacrificaram as energias renováveis, chegando a exaltar o facto de a China alimentar os seus sistemas de IA com fábricas a carvão [25]. O argumento das empresas de combustíveis fósseis de que a energia eólica e solar não são fontes confiáveis para atender à procura ininterrupta dos centros de dados está profundamente enraizado [26], com legisladores e grupos do setor de centros de dados a voltarem-se  para a expansão da energia nuclear — em vez da renovável — para fornecer energia “confiável” e robusta para a IA. Apesar das evidências substanciais disponíveis, essa crítica à sustentabilidade não tem sido levada a sério pelos defensores da abundância, que desconfiam do movimento climático.

 

Notas

  1. Jeran Wittenstein e Tom Contiliano, “Nvidia and Five Tech Giants Now Command 30% of the S&P 500 Index,” Bloomberg, 30 de maio de 2024 ,  https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-05-30/nvidia-and-five-tech-giants-now-command-30-of-the-s-p-500-index; Stephanie Stacey e   George Steer, “Wall Street’s Magnificent Seven Lose Their Shine,” Financial Times, 15 de fevereiro de 2025 , https://www.ft.com/content/fa5d3b2d-b3b3-4bb4-a5a4-765b7560e02c. Back
  2. Shivalika Singh et al., “The Leaderboard Illusion,” arXiv, 29 de abril de 2025, https://arxiv.org/abs/2504.20879. Back
  3. E, como as recentes versões de modelos têm mostrado, o ritmo do avanço baseado em escala pode estar a desacelerar. Ver, e.g., Maxwell Zeff, “Current AI Scaling Laws Are Showing Diminishing Returns, Forcing AI Labs to Change Course,” TechCrunch, 20 de novembro de 2024 , https://techcrunch.com/2024/11/20/ai-scaling-laws-are-showing-diminishing-returns-forcing-ai-labs-to-change-course. Back
  4. Ver geralmente Bryan McMahon, “Bubble Trouble,” American Prospect, 25 de março de 2025, https://prospect.org/power/2025-03-25-bubble-trouble-ai-threat. Back
  5. George Hammond, “Big Tech Outspends Venture Capital Firms in AI Investment Frenzy,” Financial Times, 27 de dezembro de 2023 , https://www.ft.com/content/c6b47d24-b435-4f41-b197-2d826cce9532. Back
  6. Ver Stan Choe, “Tech Stocks Tank as a Chinese Competitor Threatens to Upend the AI Frenzy; Nvidia Sinks Nearly 17%,” Associated Press, 27 de Janeiro de 2025, https://apnews.com/article/stocks-markets-tariffs-trump-rates-52c54e361616509280bd2775674b6b4b; e  Natasha Solo-Lyons, “Nvidia Loses $589 Billion as DeepSeek Batters Stock,” Bloomberg, 27 de Janeiro de 2025. https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-01-27/nvidia-loses-589-billion-as-deepseek-batters-stock-evening-briefing-americas. Back
  1. “Announcing the Stargate Project,” OpenAI, 21 de Janeiro de 2025, https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/. Back
  2. “Executive Order 14036 de 9 de julho de 2021, Promoting Competition in the American Economy,” Code of Federal Regulations, title 86 (2021): 36987-36999, https://www.federalregister.gov/documents/2021/07/14/2021-15069/promoting-competition-in-the-american-economy. Back
  3. JD Vance, “Remarks by the Vice President at the Artificial Intelligence Action Summit in Paris, France,” (speech, Paris, France, 11 de fevereiro de 2025) American Presidency Project, https://www.presidency.ucsb.edu/documents/remarks-the-vice-president-the-artificial-intelligence-action-summit-paris-france. Back
  4. Josh Sisco, “FTC Has the Resources to Take On Big Tech, Chairman Says,” Bloomberg, 17 de março de 2025, https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-17/ftc-has-the-resources-to-take-on-big-tech-chairman-says. Back
  5. White House, “Fact Sheet: President Donald J. Trump Establishes the National Energy Dominance Council,” 14 de fevereiro de 2025, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/02/fact-sheet-president-donald-j-trump-establishes-the-national-energy-dominance-council. Back
  6. U.S. Department of Energy (DOE), “DOE Identifies 16 Federal Sites Across the Country for Data Center and AI Infrastructure Development,” US Department of Energy, April 3, 2025, https://www.energy.gov/articles/doe-identifies-16-federal-sites-across-country-data-center-and-ai-infrastructure. Back
  7. Public Citizen, “Trump’s Abuse of Emergency Declaration to Force Ratepayers to Prop Up Inefficient Coal Power Plants Is Breathlessly Stupid,” April 8, 2025, https://www.citizen.org/news/trumps-eo-to-prop-up-coal-plant-inefficient-coal-power-plants-is-stupid. Back
  8. Ver Yi Chen, JiaHao Zhao, e HaoHao Han, “A Survey on Collaborative Mechanisms Between Large and Small Language Models,” arXiv, May 12, 2025; and Gaël Varoquaux, Alexandra Sasha Luccioni, and Meredith Whittaker, “Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI,” arXiv, September 21, 2024, https://arxiv.org/abs/2409.14160. Back
  9. Sally Beatty, “Tiny But Mighty: The Phi-3 Small Language Models with Big Potential,” Microsoft, April 23, 2024, https://news.microsoft.com/source/features/ai/the-phi-3-small-language-models-with-big-potential. Back
  10. Cristina Criddle and Madhumita Murgia, “Artificial Intelligence Companies Seek Big Profits from ‘Small’ Language Models,” Financial Times, May 18, 2024, https://www.ft.com/content/359a5a31-1ab9-41ea-83aa-5b27d9b24ef9. Back
  11. Aili McConnon, “DeepSeek’s Reasoning AI Shows Power of Small Models, Efficiently Trained,” IBM, January 27, 2025, https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai. Back
  12. Aditya Soni and Deborah Mary Sophia, “Microsoft, Meta Back Big AI Spending Despite DeepSeek’s Low Costs,” Reuters, January 30, 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/microsoft-meta-ceos-defend-hefty-ai-spending-after-deepseek-stuns-tech-world-2025-01-30. Back
  13. Gov.UK, “Prime Minister Sets Out Blueprint to Turbocharge AI,” January 13, 2025, https://www.gov.uk/government/news/prime-minister-sets-out-blueprint-to-turbocharge-ai. Back
  14. Ezra Klein, “The Economic Mistake the Left Is Finally Confronting,” New York Times, September 19, 2021, https://www.nytimes.com/2021/09/19/opinion/supply-side-progressivism.html. Back
  15. Jerusalem Demsas, “Why America Doesn’t Build,” Atlantic, October 27, 2023, https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2023/10/wind-farms-community-opposition/675791. Back
  16. Ezra Klein and Derek Thompson, Abundance(Avid Reader Press, 2025). Back
  17. James O’Donnell, “AI’s Emissions Are About to Skyrocket Even Further,” Technology Review, December 13, 2024, https://www.technologyreview.com/2024/12/13/1108719/ais-emissions-are-about-to-skyrocket-even-further. Back
  18. Goldman Sachs, “AI is Poised to Drive 160% Increase in Data Center Power Demand,” May 14, 2024, https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand. Back
  19. Committee on Oversight and Government Reform, “America’s AI Moonshot: The Economics of AI, Data Centers, and Power Consumption,” April 1, 2025, https://oversight.house.gov/hearing/americas-ai-moonshot-the-economics-of-ai-data-centers-and-power-consumption. Back
  20. Brad Plumer, “Want Cheap Power, Fast? Solar and Wind Firms Have a Suggestion,” New York Times, March 17, 2025, https://www.nytimes.com/2025/03/17/climate/renewable-energy-trump-electricity.html?smid=nytcore-ios-share. Back

 

As autoras:

Kate Brennan é diretora associada do AI Now Institute. Tem um J. D. da Faculdade de direito de Yale e um duplo B. A. da Universidade Brown em cultura moderna e Media e Estudos de género e sexualidade. Como Diretora Associada do AI Now, Kate, lidera programas de política e pesquisa para moldar a indústria de IA no interesse público. Tem uma década de experiência na indústria de tecnologia para a AI Now, trabalhando em várias funções tanto no marketing de produtos quanto na política. Antes de ingressar na AI Now, Kate ocupou vários cargos na indústria de tecnologia. Como comerciante de produtos na Jigsaw do Google, Kate supervisionou lançamentos de produtos e iniciativas de pesquisa que enfrentavam desinformação, censura e assédio online. Anteriormente, Kate construiu e gerenciou um programa nacional para apoiar as mulheres na indústria de jogos, lançando jogos por criadores de jogos sub-representados e comissionando pesquisas de ponta sobre a dinâmica de gênero na indústria de jogos. Ela começou sua carreira administrando marketing digital para organizações sem fins lucrativos e sindicatos politicamente progressistas. Na Faculdade de direito, Kate atuou como editora-chefe do Yale Journal of Law and Feminism e foi membro da Technology Accountability Clinic, um projeto da Clínica de liberdade de mídia e acesso à informação da Yale Law School que enfrenta o poder excessivo na indústria de tecnologia. Como membro da clínica, trabalhou em questões como a vigilância biométrica nas prisões e o acesso à informação sobre o aborto online. Como estagiária jurídica do Neighborhood Legal Services of Los Angeles County, representou trabalhadores de baixa renda em Los Angeles em audiências administrativas para recuperar benefícios e aconselhou trabalhadores sobre roubo salarial, desemprego e reivindicações de retaliação.

 Amba Kak,é co-diretora executiva do AI Now Institute. Formada como advogada, é licenciada em BA LLB (Hons) pela Universidade Nacional de Ciências Jurídicas da Índia e é ex-beneficiária da Google Policy Fellowship e da Mozilla Policy Fellowship. Ela tem um Mestrado em Direito (BCL) e um Mestrado em Ciências Sociais da Internet na Universidade de Oxford, que frequentou como Rhodes Scholar. passou os últimos quinze anos projetando e defendendo políticas tecnológicas de interesse público, que vão desde a neutralidade da rede até à privacidade e à responsabilidade algorítmica, em todo o governo, indústria e sociedade civil – e em muitas partes do mundo. completou recentemente seu mandato como Consultora Sênior em IA na Federal Trade Commission. Antes da AI Now, ela foi Consultora de políticas globais na Mozilla; e também atuou anteriormente como consultora Jurídica do regulador de telecomunicações da Índia (TRAI) sobre regras de neutralidade da rede. Aconselha regularmente membros do Congresso, da Casa Branca, da Comissão Europeia, do governo do Reino Unido, da cidade de Nova Iorque, dos EUA e de outras agências reguladoras em todo o mundo; é amplamente publicada em locais académicos e populares e seu trabalho foi apresentado no The Atlantic, The Financial Times, MIT Tech Review, Nature, The Washington Post e The Wall Street Journal, entre outros. Amba atualmente faz parte do Conselho de Administração da Signal Foundation e do Comitê de IA do Conselho da Mozilla Foundation, e é afiliada como pesquisadora sênior visitante no Instituto de segurança cibernética e Privacidade da Northeastern University.

Dr. Sarah Myers West, é doutora e mestra pela Universidade do Sul da Califórnia. É co-diretora executiva do AI Now Institute. Passou os últimos quinze anos a interrogar o papel das empresas de tecnologia e a sua emergência como poderosos actores políticos nas linhas de frente da governação internacional. O seu próximo livro, Tracing Code (University of California Press) desenha em anos de histórico e pesquisa em ciências sociais para analisar as origens de dados do capitalismo comercial e de vigilância. A pesquisa premiada de Sarah é apresentada em importantes revistas acadêmicas e plataformas de mídia proeminentes, incluindo The Washington Post, The Atlantic, The Financial Times, Nature e The Wall Street Journal. Assessora regularmente membros do Congresso, da casa branca, da Comissão Europeia, do governo do Reino Unido, do Consumer Financial Protection Board e de outras agências reguladoras dos EUA e internacionais e da cidade de Nova Iorque, e testemunhou perante o Congresso sobre questões como inteligência artificial, concorrência e privacidade de dados. Concluiu recentemente um mandato como consultora Sénior em IA na Federal Trade Commission, onde aconselhou a Agência sobre o papel da inteligência artificial na formação da economia, trabalhando em questões de concorrência e Defesa do consumidor. Atualmente, ela atua no grupo de trabalho AI Futures da OCDE.

 

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