CONHECIMENTO E FUTUROS / QUADRO DE TRABALHO
Não existe um único futuro da sociedade com a IA avançada. Os resultados dependem de como os sistemas evoluem, de quem os controla e das instituições que construímos. Nosso quadro conecta incertezas a decisões práticas para economias emergentes.
01 / Definições
Existem diferentes definições de AGI e ASI. Adotamos os significados de trabalho abaixo para planejar, sem apresentá-los como um padrão universal.
Sistemas capazes de igualar ou superar profissionais qualificados na maioria das tarefas cognitivas economicamente relevantes, a custo competitivo. Essa definição de trabalho não implica a automação de todos os empregos.
Sistemas hipotéticos que superam amplamente o melhor desempenho humano em quase todos os domínios cognitivos. Capacidade, por si só, não demonstra comportamento seguro ou consciência.
Acompanhamos capacidade, confiabilidade, autonomia e adoção real separadamente. Não presumimos que os métodos atuais necessariamente produzirão AGI nem que o avanço será contínuo. Levels of AGI ↗
Um plano útil deve mudar quando as evidências mudam. Propomos revisar estas questões com os parceiros.
Quando capacidades amplas seriam tecnicamente viáveis e quando as instituições realmente as utilizariam?
O avanço seria gradual, estagnaria ou aceleraria além da capacidade de resposta institucional?
Os sistemas podem respeitar objetivos, aceitar correções e ser interrompidos? Quais objetivos prevalecem e quem pode contestá-los?
Quem controla modelos e infraestrutura, define as regras e recebe os ganhos?
Como energia, chips, robótica, experimentos, financiamento e regulação limitam a implementação?
Os mecanismos abaixo são hipóteses condicionais de planejamento. As respostas descrevem trabalho proposto pelo FOHI, não resultados já alcançados. Sistemas mais capazes podem gerar grandes benefícios e riscos.
Se a IA confiável substituir tarefas a um custo total menor, parte do trabalho cognitivo poderá ficar muito mais barata. Empregos e salários também dependem da demanda, de novas tarefas, dos custos de adoção e da complementaridade com pessoas. Isso não implica substituição automática de profissões inteiras.
Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work ↗Mapear tarefas com trabalhadores e empregadores; testar apoio ao trabalho humano, capacitação acessível e suporte à transição nas instituições parceiras.
Custo das tarefas, reorganização do trabalho, salários e acesso às ferramentas.
Se os proprietários capturarem uma parcela crescente do valor, retornos sobre modelos, computação e outros ativos escassos poderão ampliar desigualdades. É um risco a avaliar, não um resultado fixo: poder de negociação, concorrência e escolhas públicas importam.
Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work ↗Comparar opções de compartilhamento de benefícios e proteção social; avaliar acesso para pequenas empresas e instituições e efeitos distributivos.
Custos de acesso, concentração da propriedade e distribuição dos ganhos.
Robótica, construção e cuidado envolvem equipamentos, segurança e coordenação física. Energia, chips, materiais e experimentos podem limitar a escala. Inteligência não elimina limites físicos; não se deve presumir um intervalo fixo de anos.
Energy and AI: energy demand from AI ↗Mapear dependências críticas de computação e energia; avaliar necessidades locais de infraestrutura e testar continuidade dos serviços parceiros.
Disponibilidade de energia, acesso à computação, confiabilidade da robótica e dependências de fornecimento.
O controle de sistemas avançados pode concentrar influência econômica, informacional ou estratégica. Uso nocivo por pessoas e falhas de controle dos sistemas exigem salvaguardas diferentes; ambos podem comprometer a autonomia humana.
International AI Safety Report 2026 ↗Desenvolver responsabilização de fornecedores, direitos de auditoria, escalonamento humano e opções de saída; analisar concorrência e supervisão de interesse público.
Dependência de fornecedores, autoridade decisória, acesso a auditorias e falhas de controle.
Conteúdo sintético barato pode facilitar falsificação de identidade e manipulação. A procedência ajuda a verificar origem e histórico de edição, mas não comprova a verdade. Ausência de credenciais, por si só, não torna um conteúdo falso.
C2PA and Content Credentials Explainer ↗Combinar verificação de procedência, checagem independente, correções, educação midiática e práticas de identidade que preservem a privacidade.
Falsificação de identidade, rapidez das correções e qualidade das evidências.
Produtividade econômica é apenas parte do bem-estar. Cuidado, arte, esporte e comunidade podem manter valor mesmo quando máquinas executam tarefas melhor. Não podemos prever com confiança o sentido, o status ou os papéis sociais em escala populacional.
Incluir comunidades afetadas no desenho das soluções; preservar escolhas significativas, canais de recurso e oportunidades de participação.
Capacidade de escolher, contestar decisões e participar das instituições.
São exercícios ilustrativos, sem ranking ou previsão de probabilidades. Podem se sobrepor. Cada um transforma uma possibilidade em um sinal de revisão e uma resposta institucional proposta.
As capacidades avançam enquanto instituições têm tempo para se adaptar.
Sistemas confiáveis tornam-se acessíveis para mais tarefas relevantes localmente.
Desenvolver avaliações, acompanhar efeitos no trabalho e ampliar o acesso de instituições menores.
As capacidades avançam além dos ciclos normais de revisão e contratação.
Um sistema adquire autonomia relevante ou atinge um limiar de risco previamente definido.
Definir responsabilidades, critérios para liberação, exercícios de incidentes e alternativas de serviço antes da expansão.
Poucos fornecedores controlam o acesso, ou regiões enfrentam regras incompatíveis e infraestrutura desigual.
Crescem a dependência, a exclusão, restrições de acesso ou problemas de interoperabilidade.
Testar opções de saída, portabilidade, contratação responsável e cooperação regional.
Limitações técnicas, econômicas ou físicas atrasam a transição esperada.
Pilotos não demonstram benefícios confiáveis ou os custos de infraestrutura excedem os recursos viáveis.
Assumir compromissos por etapas, avaliar necessidades demonstradas e manter medidas úteis para a IA atual.
Nosso padrão de evidências proposto distingue observações, mecanismos condicionais e cenários especulativos. Cada avaliação deve declarar hipóteses, limites e o que mudaria a conclusão.
Computação e implementação física exigem infraestrutura e energia. Os efeitos locais ainda precisam ser medidos.
Substituição, propriedade e escolhas institucionais podem mudar os resultados. Sua escala e direção variam conforme o contexto.
Viabilidade de AGI ou ASI, prazos, velocidade da transição e controle no longo prazo permanecem incertos. Não atribuímos probabilidades numéricas aos cenários.
Alinhamento, supervisão robusta e recuperação após perda de controle permanecem questões centrais. Avaliações limitadas não demonstram segurança geral.International AI Safety Report 2026 ↗
Os planos devem contemplar mudanças rápidas, sem presumir que sempre haverá anos disponíveis para adaptação.
Distribuição e sentido social dependem de escolhas políticas e culturais, além da tecnologia. Comunidades devem participar da definição de sucesso.
Consciência e status moral são questões abertas. Apoiamos análise interdisciplinar cuidadosa sem presumir que sistemas atuais sejam conscientes.Consciousness in Artificial Intelligence ↗
Em cada piloto proposto, registrar grupos afetados, hipóteses principais, sinais de alerta, responsável humano pela decisão e data de revisão. Publicar métodos e limitações quando adequado. Revisar os planos conforme as evidências mudam.
Conheça os programas propostos↗Pesquisas primárias e análises institucionais fundamentam este quadro. Os cenários e respostas propostas são uma síntese de planejamento do FOHI. As referências não representam endosso ou parceria.
Definições e distinções entre desempenho, generalidade e autonomia.
Evidências e modelos sobre trabalho, complementaridade e distribuição; não uma previsão de desemprego universal.
Limites de infraestrutura e eletricidade; as projeções são condicionais.
Evidências sobre capacidades, uso nocivo, riscos sistêmicos e desafios de controle.
Como a procedência funciona e o que permite ou não concluir.
Expectativas históricas, incerteza e sensibilidade à formulação das perguntas.
Abordagens científicas para uma questão ainda não resolvida.