A emergência de uma cultura livre na era da IA depende de restituir os comuns digitais que hoje vêm sendo capturados sem nenhuma contrapartida por parte das grandes plataformas digitais
Inteligência Artificial virou palavra de ordem nos últimos anos. A sigla, IA, refere-se sobretudo ao que tecnicamente é chamado de IA generativa e isso só existe devido à captura de uma enormidade de comuns digitais, ou seja, conteúdos construídos ao longo de décadas. “A IA generativa não é uma criação somente de gênios do Vale do Silício, mas o resultado de uma apropriação massiva do trabalho coletivo de bilhões de pessoas ao longo de três décadas de internet”, explica o professor e pesquisador Leonardo Foletto, em entrevista por e-mail ao Instituto Humanitas Unisinos – IHU.
“Quando a Anthropic, a OpenAI ou o Google apresentam seus modelos como maravilhas tecnológicas autônomas, escondem o fato mais elementar: sem essa produção coletiva, sistemática e não remunerada, não haveria nada”, descreve o pesquisador. Diante deste contexto, Foletto defende não a eliminação da IA, mas sim uma política de reciprocidade. “A questão não é técnica (como impedir a raspagem), é política e econômica: como garantir que a produção de comuns continue sendo possível, sustentável e plural. Reciprocidade infraestrutural é a ideia de que quem extrai valor dos comuns digitais deve, no mínimo, sustentar financeiramente a infraestrutura que torna esses comuns possíveis”, frisa.
O Brasil desenvolveu o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial – PBIA por meio de uma articulação interministerial do governo federal. “O plano de investimento bilionário é voltado a desenvolver capacidade nacional em IA: infraestrutura computacional, modelos, aplicações, formação. O risco, do ponto de vista da cultura livre, é que esse financiamento público acabe apenas subsidiando parcerias com provedores privados de nuvem, sobretudo as mesmas big techs estrangeiras, reproduzindo a dependência que se pretende superar”, analisa o entrevistado.
Leonardo Foletto (Foto: Amanda Ferreira | www.leofoletto.info)
Leonardo Foletto é professor na ECA-USP, no Departamento de Comunicações e Artes, na área de Tecnologias da Comunicação e IA. Coordenador do GEIA – grupo de pesquisa em IA e culturas digitais. Jornalista e doutor em Comunicação, trabalha com comunicação e cultura digital desde 2008 a partir do BaixaCultura. É integrante do capítulo brasileiro do Creative Commons e da Coalizão Direitos na Rede. Integrante do coletivo editorial Tocaia.
IHU – O que significa o fato de que sem a produção coletiva da web, nos últimos 30 anos, não haveria IA tal como a conhecemos hoje?
Leonardo Foletto – Significa reconhecer que a IA generativa não é uma criação somente de gênios do Vale do Silício, mas o resultado de uma apropriação massiva do trabalho coletivo de bilhões de pessoas ao longo de três décadas de internet. Cada texto de blog, cada foto no Flickr, cada resposta no Stack Overflow, cada verbete da Wikipédia, cada legenda de filme feita por fãs, cada conversa em fórum: tudo isso é a matéria-prima sobre a qual os grandes modelos de linguagem foram treinados. É conhecimento humano capturado em dígitos, datificado nas plataformas e agora tokenizado ad infinitum nos sistemas de aprendizado de máquina. Quando a Anthropic, a OpenAI ou o Google apresentam seus modelos como maravilhas tecnológicas autônomas, escondem o fato mais elementar: sem essa produção coletiva, sistemática e não remunerada, não haveria nada.
A retórica da “inteligência artificial” faz um enorme trabalho ideológico ao apagar o trabalho humano acumulado que a constitui, inclusive o trabalho precarizado e invisível de milhões de anotadores de dados no Quênia, nas Filipinas, na Venezuela, no Brasil, que ensinam as máquinas a parecerem inteligentes. A palavra-chave aqui é acumulação: o que estamos vendo é um novo ciclo de cercamento dos comuns, em que aquilo que foi produzido de forma partilhada e aberta é convertido em ativo privado de poucas corporações. Reconhecer isso é o primeiro passo político: desnaturalizar a IA, devolvê-la à sua condição de produto social e historicamente situado.
IHU – Como a IA capta todo o conhecimento humano? É possível ou desejável frear isso?
Leonardo Foletto – A captação se dá por raspagem massiva de dados (scraping), muitas vezes ignorando os protocolos técnicos que sinalizam recusa e desconsiderando qualquer noção de consentimento ou reciprocidade. Os modelos “engoliram” toda a internet acessível e não vão vomitar aquilo que já digeriram, transformaram e recombinaram.
Aqui é preciso ter cuidado com a pergunta sobre “frear”. Se por frear entendemos fechar tudo, erguer muros, restringir o acesso ao conhecimento, então não, isso não é desejável, porque destruiria justamente os comuns digitais que queremos proteger, e ainda por cima seria ineficaz, já que as big techs continuam raspando conteúdo mesmo protegido por todos os direitos reservados, como os próprios processos judiciais em curso demonstram.
Fechar a porta da frente não impede quem entra pela janela; apenas impede quem vinha pela porta com boas intenções: pesquisadores, professores, estudantes, movimentos sociais. O que precisa ser freado não é o acesso ao conhecimento, mas a extração sem reciprocidade: a apropriação que não devolve nada ao ecossistema que a torna possível. São coisas distintas, e confundi-las é cair numa armadilha. A questão não é técnica (como impedir a raspagem), é política e econômica: como garantir que a produção de comuns continue sendo possível, sustentável e plural.
IHU – Por que a defesa do direito autoral é uma alternativa limitada diante deste cenário?
Leonardo Foletto – Porque o direito autoral, ao contrário do que sua mitologia sugere, foi, desde sua origem no Estatuto da Rainha Ana, em 1710, um mecanismo de organização do mercado editorial em favor dos intermediários. Ao longo de três séculos, esse instrumento se expandiu (de 14 para 70 anos após a morte do autor), criminalizou práticas culturais corriqueiras e concentrou rendimentos numa elite de detentores de catálogo, enquanto a imensa maioria dos criadores segue ganhando muito pouco ou nada. Diante da IA generativa, essa limitação estrutural fica radicalmente exposta.
Defender que a solução é “reforçar o copyright” tem duas consequências perversas. Primeiro, entrega o terreno a quem já tem poder de negociação; não os artistas, mas as grandes gravadoras, editoras, estúdios e agências, que têm advogados e catálogos para sentar à mesa com as big techs. Segundo, reduz um problema ético e político amplo a uma disputa técnica de propriedade intelectual, abandonando justamente o terreno em que a cultura livre sempre se moveu melhor.
Como escreveu Cory Doctorow, “só porque você está do lado deles, não significa que eles estejam do seu lado”: trabalhadores criativos e grandes intermediários não estão no mesmo barco, ainda que a retórica da “defesa da autoria” queira nos convencer disso. Por isso, costumo repetir uma frase: não quero ter que defender o copyright para ir contra a OpenAI. É uma falsa escolha. O copyright deixou de ser o inimigo principal; e, exatamente por isso, também deixou de ser a solução.
IHU – Por que as iniciativas legislativas e jurisprudenciais de restrição e acesso a obras para treinamento de IA são ineficazes?
Leonardo Foletto – Não diria que são simplesmente ineficazes, mas que são insuficientes e, muitas vezes, mal direcionadas. Vejamos o cenário. A União Europeia, com o AI Act e a Diretiva de Copyright do Mercado Único Digital, criou um mecanismo de opt-out [optar por sair] do text and data mining [diretriz que permite aos criadores, autores e titulares de direitos autorais proibir que sistemas IA utilizem seus dados para o treinamento de modelos] e obrigou os provedores a divulgar sínteses do conteúdo usado no treinamento. O Reino Unido chegou a propor um modelo semelhante, mas recuou diante da forte reação do setor criativo e, em relatório de março de 2026, abandonou a proposta sem definir um substituto – um bom exemplo, aliás, de como até as tentativas regulatórias mais desenhadas podem emperrar. Nos Estados Unidos, sem legislação específica, a disputa migrou para os tribunais, com dezenas de processos simultâneos. E, no entanto, nada disso impediu a extração massiva que já aconteceu. De um lado, há uma assimetria de aplicação: um mecanismo de opt-out pressupõe que cada criador individual saiba que precisa se opor, saiba como fazê-lo tecnicamente, e tenha meios de fiscalizar o descumprimento – o que é irreal para a maioria das pessoas.
De outro, essas iniciativas operam no registro individual da propriedade, quando o problema é coletivo e infraestrutural. Elas tratam de “minha obra”, “meu opt-out”, “meu processo”, quando o que está em jogo é a sustentabilidade de todo um ecossistema de produção de conhecimento. O resultado prático é que o direito autoral acaba sendo instrumentalizado pelas próprias big techs, que têm recursos jurídicos para negociar licenças bilionárias com grandes conglomerados, enquanto autores individuais ficam à margem, sem advogados, sem poder de barganha, sem ver valor dos acordos firmados supostamente em seu nome.
IHU – Poderia falar do caso do The New York Times e da OpenAI? Como ele ilustra o novo arranjo entre as grandes corporações?
Leonardo Foletto – O caso é exemplar justamente pela sua trajetória. Em dezembro de 2023, o New York Times processou a OpenAI e a Microsoft por uso indevido de seu acervo jornalístico no treinamento dos modelos – um processo que à época foi saudado por muitos como a grande batalha do jornalismo contra a IA extrativa. Mas observe o desfecho: em maio de 2025, o mesmo New York Times firmou um acordo de licenciamento com a Amazon, estimado em 20 a 25 milhões de dólares anuais, para que sua produção, incluindo o NYT Cooking e o The Athletic, alimente os modelos de IA da empresa de Bezos. Ou seja: o litígio contra uma big tech convive tranquilamente com o acordo comercial com outra. Isso ilustra o que chamo de novo arranjo entre grandes corporações: a disputa não é entre “criadores” e “big techs”, mas entre diferentes grandes players como se fosse negociando a repartição de um butim.
O NYT é um caso entre muitos: News Corp, Le Monde, Financial Times, Reuters, Associated Press, El País, The Guardian, a Folha de S.Paulo com o Google, e as grandes editoras acadêmicas como Wiley, Taylor & Francis e HarperCollins, todas fecharam acordos parecidos. O padrão é o mesmo: quem tem catálogo robusto e departamento jurídico senta à mesa; quem produz individualmente fica de fora. E, no caso das editoras acadêmicas, o caso é ainda maior, porque elas vendem o trabalho de pesquisadores muitas vezes sem nem sequer consultá-los, como fez a Taylor & Francis no acordo de dez milhões de dólares com a Microsoft. O que esse arranjo revela é que o copyright, longe de proteger o pequeno criador, virou moeda de troca entre gigantes.
IHU – Pode explicar o que é a encruzilhada da “extração ou exclusão” digital e por que ela é falsa?
Leonardo Foletto – Essa encruzilhada retoma o que a Mozilla Foundation tem chamado de “falsa escolha” no debate sobre IA: a ideia de que seria preciso escolher entre respeitar a soberania sobre os dados e construir boa tecnologia. Levo a formulação um passo adiante: a armadilha que se apresenta às comunidades produtoras de conhecimento é a de que ou você abre seus dados e corre o risco de exploração extrativa pelas big techs, ou os fecha e é excluído da possibilidade de moldar os sistemas de IA que já afetam sua vida de todo modo. Colocada assim, parece não haver saída: partilhar é ser explorado; fechar é ser marginalizado. É uma escolha desenhada para paralisar. E é falsa por duas razões.
Primeiro, porque é historicamente familiar para quem vem da tradição da cultura livre latino-americana e do Sul Global: é a mesma lógica que privatizou sementes, saberes tradicionais e patrimônio genético, agora reapresentada sob o nome de “dados de treinamento”. Já sabemos como esse filme termina. Segundo, porque a escolha binária esconde um terceiro caminho: reconstruir os comuns com salvaguardas (guardrails) que protejam sua reciprocidade.
O problema talvez não tenha sido a abertura em si, mas a abertura sem reciprocidade, a partilha unilateral que só beneficia quem extrai. A partir daí, a questão passa a ser abrir sob quais termos, com qual governança, com que mecanismos de retorno ao ecossistema, não é abrir ou fechar. Reduzir tudo a “extração ou exclusão” é aceitar o enquadramento das próprias big techs, que se beneficiam de que pensemos que não há alternativa.
IHU – Neste contexto, o que são reciprocidade infraestrutural e compromisso mútuo? Por que este modelo surge como alternativa?
Leonardo Foletto – Reciprocidade infraestrutural é a ideia de que quem extrai valor dos comuns digitais deve, no mínimo, sustentar financeiramente a infraestrutura que torna esses comuns possíveis. O exemplo mais visível é o Wikimedia Enterprise: em janeiro de 2026, no aniversário de 25 anos da Wikipédia, a Wikimedia Foundation formalizou acordos pelos quais Amazon, Meta, Microsoft, Mistral e Perplexity passam a pagar por acesso estruturado, via API, ao conteúdo enciclopédico, somando-se ao Google, parceiro desde 2022. A lógica é simples e justa: se essas empresas dependem estruturalmente do trabalho voluntário de cerca de 250 mil editoras e editores, que ao menos custeiem a infraestrutura que sustenta esse trabalho.
Na mesma direção caminham experimentações como o CC Signals, do Creative Commons, que busca comunicar preferências de uso fora do aparato do copyright, funcionando como um “contrato social” legível por máquinas; o Mozilla Data Collective, em que comunidades mantêm a propriedade de seus datasets e recebem 100% de eventual compensação; o modelo de acesso diferenciado da Europeana e da Open Future Foundation para patrimônio cultural; e a licença NOODL, desenvolvida por pesquisadoras africanas em diálogo com o coletivo Masakhane, que articula reciprocidade como obrigação contratual em camadas, acesso amplo e gratuito para o Sul Global, negociação e compensação para atores comerciais do Norte.
Esse modelo surge como alternativa porque escapa da lógica proprietária individual e recoloca a questão no plano coletivo e infraestrutural. Mas é preciso ser honesto quanto ao seu limite: ele negocia com a assimetria de poder existente em vez de confrontá-la, e depende da boa vontade, ou do cálculo de longo prazo, das mesmas empresas que vinham raspando tudo de graça. O Wikimedia Enterprise só existe porque Google, Meta e Amazon aceitaram pagar. E quem garante que não deixarão de pagar amanhã? Por isso digo que é uma ideia de saída, não a saída.
IHU – O que é o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial e que alternativas globais semelhantes vão no mesmo caminho?
Leonardo Foletto – O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial – PBIA, lançado pelo governo federal, é um plano de investimento bilionário voltado a desenvolver capacidade nacional em IA: infraestrutura computacional, modelos, aplicações, formação. O risco, do ponto de vista da cultura livre, é que esse financiamento público acabe apenas subsidiando parcerias com provedores privados de nuvem, sobretudo as mesmas big techs estrangeiras, reproduzindo a dependência que se pretende superar. A alternativa que defendo é que o dinheiro público priorize infraestrutura de comuns digitais como universidades, institutos federais, bibliotecas, repositórios públicos, etc., e que isso sirva de base para uma soberania tecnológica que não seja meramente a troca de um senhor por outro.
É importante também acompanhar o pacote legislativo em tramitação, sobretudo o PL 2338/2023, o Marco Legal da IA, que prevê transparência sobre conteúdos de treinamento e remuneração aos titulares, e no qual a Secretaria de Direitos Autorais do Ministério da Cultura já defendeu o conceito de “remuneração inalienável”, ou seja, um direito à compensação que não possa ser cedido em contrato, justamente para impedir que os intermediários capturem tudo. Globalmente, várias iniciativas apontam na mesma direção de construir infraestrutura pública ou comum: o europeu NGI Commons, que trabalha por uma estratégia de longo prazo de soberania digital dos comuns; os investimentos em modelos públicos e abertos discutidos em diversos países; e as experiências de “IA pública” que começam a ser formuladas como contraponto à concentração privada. O ponto comum é entender infraestrutura como categoria política; porque quem controla a infraestrutura controla as condições de possibilidade da cultura.
IHU – O que é soberania de dados e por que ela importa no contexto de colonialismo digital e algorítmico que caracteriza os ambientes digitais atualmente?
Leonardo Foletto – Soberania de dados é a capacidade de uma comunidade de governar seus próprios dados, decidir o que é coletado, como é armazenado, quem acessa, sob quais protocolos e com que finalidades. Ela é central porque o que caracteriza o momento atual é o que Nick Couldry e Ulises Mejías chamaram de colonialismo de dados: a apropriação da vida humana convertida em dado, matéria-prima de um novo ciclo de acumulação, numa continuidade histórica com o colonialismo clássico de extração de recursos. E, como todo colonialismo, ele opera pela periferia: os dados são extraídos do Sul Global e das comunidades subalternizadas, processados no Norte, e devolvidos como serviço pago.
As experiências mais avançadas de resistência a isso, aliás, não vêm dos centros, mas das margens. O caso mais elaborado é o da Te Hiku Media, rádio comunitária maori da Nova Zelândia, que desde 2013 constrói sua própria infraestrutura de reconhecimento de fala em te reo māori, recusando-se a entregar o material para Google ou OpenAI, e criou a Kaitiakitanga License, baseada não na propriedade, mas na guardiania (kaitiakitanga): os dados não são posses, são cuidados, e qualquer benefício deles derivado deve retornar à fonte.
Ou o Local Contexts, que desenvolveu os Traditional Knowledge Labels, etiquetas que permitem a comunidades indígenas embutir seus próprios protocolos de acesso (sazonais, de gênero, de sacralidade) diretamente nos metadados de acervos. São práticas que operam sob os Princípios CARE [diretrizes internacionais para a governança de dados de povos indígenas], formulados como contraponto explícito ao dogma da abertura irrestrita: nem todo dado deve ser aberto, e a pergunta “aberto para quem, em que termos, com que efeitos” é decisiva.
Para o campo da cultura livre, isso representa uma lição fundamental: a soberania de dados precede a discussão sobre licenças. De nada adianta debater opt-out e remuneração se você não controla a infraestrutura, o repositório, o protocolo. E essa é uma sabedoria que vem das comunidades tradicionais para o centro do debate, não o contrário.
IHU – É possível uma cultura livre na era da Inteligência Artificial?
Leonardo Foletto – Sim, mas com a condição de que atualizemos o que entendemos por cultura livre. Se cultura livre for entendida como mera ausência de restrições, “tudo aberto, tudo disponível”, então ela já foi capturada, porque essa abertura virou precisamente a matéria-prima da extração das big techs. Mas a cultura livre, em sua melhor tradição, sempre foi um projeto de liberdade positiva: a defesa de que deve haver recursos culturais abundantes, acessíveis e plurais para que todos possam participar igualmente da vida cultural. Nesse sentido mais profundo, ela é ainda bastante necessária, mas talvez precise se deslocar do terreno do conteúdo e das licenças para o terreno da infraestrutura, dos dados, dos modelos, da governança.
A pergunta deixa de ser “como impedir que minha obra seja usada” e passa a ser “como garantir que a produção de comuns digitais continue sendo possível, sustentável e plural”. Isso exige articular duas apostas que descrevi neste texto: a reciprocidade infraestrutural, que disputa regras com os atores dominantes, e a soberania desde baixo (ou popular, como chama o núcleo de tecnologia do MTST), que constrói infraestrutura autônoma onde outras regras podem existir, do Fediverso aos arquivos comunitários, do Tainacan ao Te Hiku. Nenhuma das duas basta por si só; a tarefa política é articulá-las. Então minha resposta é um sim condicional: é possível uma cultura livre na era da IA, desde que ela deixe de ser nostalgia dos anos 2000 e se reinvente como disputa infraestrutural pelo comum.
IHU – Deseja acrescentar algo?
Leonardo Foletto – Apenas um ponto que me parece importante para não cairmos nem no tecnossolucionismo nem no tecnopessimismo, esses dois humores que dominam o debate sobre IA. Contra ambos, prefiro apostar o que muitas pessoas chamam de uma cultura de invenção: a construção de uma pluralidade de inteligências localizadas, uma contrainteligência coletiva, IAs a serviço de um devir-coletivo, sem ceder totalmente a agência e a inteligência à automação.
Um risco grande hoje é a naturalização da ideia de que existe apenas a IA, no singular, no masculino, centrada nos grandes modelos de meia dúzia de empresas do Vale do Silício. Existem muitas inteligências possíveis, muitas formas de construir e governar essas tecnologias, e a maioria delas ainda está por ser inventada, sobretudo desde o Sul.
Entendo que a tarefa da cultura livre, hoje, é manter viva essa multiplicidade contra o fechamento monopolista. E isso não se faz apenas com boas ideias ou boas licenças, mas com infraestrutura, organização coletiva, política pública, pedagogia crítica, no melhor sentido freireano, e também com a teimosia histórica de quem, no Brasil e na América Latina, sempre soube fazer muito com pouco, na gambiarra, no mutirão, no comum.