Breves Reflexões
sobre Inteligência Artificial
A tecnologia é
frequentemente considerada o principal motor do desenvolvimento na sociedade
capitalista. A própria dinâmica do capitalismo obriga o empreendedor — a
personificação do capital — a reconfigurar constantemente as condições de
trabalho para aumentar a produtividade.
No entanto, as
revoluções tecnológicas não afectam apenas o local de trabalho ou o chão de
fábrica; Elas reverberam por todo o tecido social, mudando as condições de
vida, padrões de consumo, costumes, infraestruturas, instituições e muito mais.
A invenção dos semi-condutores
(pastilhas de silício capazes de amplificar e comutar sinais eléctricos) e a
miniaturização dos circuitos electrónicos — acompanhada por um aumento paralelo
do poder computacional — está no cerne da revolução digital que estamos actualmente
a viver.
Desde a década de 1980,
as novas tecnologias de informação e comunicação sucederam-se rapidamente e
estabeleceram-se com sucesso no mercado: computadores pessoais, Internet,
telemóveis, plataformas digitais e redes sociais permearam o tecido social e
todos os aspectos das nossas vidas — desde o trabalho e comunicação até ao
lazer. Sistemas digitais de última geração, impulsionados pelo desenvolvimento
da inteligência artificial (IA), provavelmente terão um impacto ainda mais
extenso e profundo na vida económica e social (alguns até falam de uma
"revolução ontológica" — uma reviravolta fundamental das estruturas
que constituem a realidade humana).
O termo "inteligência
artificial" foi usado pela primeira vez em 1956 numa famosa conferência
realizada no Dartmouth College, em New Hampshire. O evento foi organizado por
quatro investigadores — John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e
Claude Shannon — que viriam a desempenhar papéis fundamentais no
desenvolvimento deste campo emergente. A inteligência artificial pode ser
definida como a disciplina que estuda as técnicas, métodos e ferramentas usados
para simular — em vez de emular — a inteligência natural, especificamente a
inteligência humana. (Os avanços na neurociência, por agora, lançaram apenas
luz parcial sobre as funções cognitivas; assim, o termo "simular" é
preferível a "emular", pois o funcionamento da inteligência natural
não pode ser fielmente reproduzido). (1)
Duas abordagens
essencialmente complementares — simbólica e sub-simbólica — foram empregues no
desenvolvimento de máquinas inteligentes (no sentido anteriormente descrito);
ambos os paradigmas são aplicados na prática e não devem ser vistos como
alternativas mutuamente exclusivas.
A abordagem simbólica
assenta na lógica formal, que, ao longo da sua evolução, forneceu uma notação
para os princípios e expressões do raciocínio. Este sistema formal permitiu uma
base matemática para o raciocínio simbólico, permitindo que o conhecimento seja
representado como um conjunto de símbolos que podem ser manipulados por
algoritmos (ou seja, sequências de instruções definidas para realizar uma
tarefa específica ou resolver um problema). Um exemplo de inteligência
artificial simbólica — ou melhor, IA baseada em regras e conhecimento explícito
e rigidamente predeterminado — é o sistema Deep Blue da IBM, que ganhou fama
nos anos 90 por derrotar o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. (2)
A abordagem sub-simbólica,
por outro lado, baseia-se em métodos que permitem derivar e generalizar regras
directamente a partir dos dados. Neste caso, é essencial dispor de um conjunto
de dados suficientemente grande e suficientemente representativo de um
determinado problema para construir um modelo que se adapte a situações
inéditas, demonstrando um certo grau de autonomia na tarefa atribuída. O
processo cognitivo subjacente a esta abordagem é a inferência, ou seja, o
sistema aplica o que foi aprendido com dados anteriores para fazer previsões ou
tomar decisões em novos contextos (as conclusões são retiradas a partir de
informação conhecida).
Grandes modelos
linguísticos, como o ChatGPT, são treinados com enormes quantidades de dados
textuais, o que permite ao sistema aprender a complexidade e as nuances da
linguagem natural. (Treinar um modelo de IA envolve ensinar um sistema
informático a aprender através de exemplos, em vez de fornecer uma lista de
regras pré-definidas a seguir). O modelo ChatGPT provou ser capaz de passar no
teste de Turing (ou seja, gerar textos indistinguíveis dos produzidos por
humanos), responder a questões complexas e gerar conteúdo criativo com base nas
regularidades expressas pelos dados, sem uma compreensão intrínseca do seu
significado. Por isso, uma quantidade suficiente de dados (tipicamente uma
quantidade enorme) e um sistema computacional adequado capaz de os processar
são essenciais. (3)
Assim, através da inteligência
artificial, estão a ser construídas máquinas capazes de pensar sem cérebro (ou,
mais precisamente, simular o pensamento), onde o conhecimento é expresso
através de algoritmos.
As aplicações militares
(destacadas pelos conflitos na Ucrânia e no Médio Oriente), as novas formas de
controlo social, a crescente concentração de poder nas mãos dos gigantes
tecnológicos (cada vez mais integrados no aparelho digital-militar do Estado) e
as potenciais repercussões na força de trabalho e no ambiente estão a gerar uma
apreensão mais do que justificada em relação à IA.
Consideremos brevemente
um aspecto que o nosso movimento político sempre considerou central — sem,
claro, desvalorizar os outros como negligenciáveis — nomeadamente, as repercussões
que a IA terá no mundo do trabalho. É central porque discutir o trabalho neste
contexto implica necessariamente avaliar a relação entre a força de trabalho e
o capital, bem como o impacto que estas mudanças podem ter em todo o processo
de reprodução social.
A informatização da
produção não é certamente novidade. Durante décadas, assistimos a uma
reestruturação abrangente da economia, impulsionada por uma mudança radical
para longe das práticas organizacionais na fábrica, típicas do modelo fordista.
A introdução da micro-electrónica
permitiu às fábricas abandonar as estruturas rígidas da linha de montagem e
organizar a produção segundo modelos mais adequados às flutuações das
exigências do mercado. Responder às exigências do mercado em tempo real, minimizar
o inventário e os custos associados, diversificar os produtos com base nos
mercados-alvo: estes foram os efeitos mais visíveis da introdução da tecnologia
da informação na produção.
A década de 1980
assistiu ao surgimento do "Toyotismo", um modelo de organização
fabril baseado nos conceitos de produção "Just-in-Time" e Gestão
Total da Qualidade.
A informatização e a
robotização permitiram reduzir o número de operadores de máquinas e, ainda
assim, obter aumentos significativos na produção produtiva. Ao mesmo tempo, o
número de pessoal dedicado à programação e controlo aumentou. (4) Acima de tudo, a micro-electrónica permitiu a
realocação de sectores inteiros de produção para áreas geográficas com custos
laborais significativamente mais baixos do que em regiões capitalistas
avançadas, abrindo caminho para a desvalorização generalizada do trabalho que
acompanhou a chamada era da globalização (mundialização – NdT).
A IA representa um
avanço adicional — tanto quantitativo como qualitativo — no processo de
automação que começou com a introdução da tecnologia da informação no sector da
manufactura.
Há já alguns anos que
temos ouvido falar de "fábricas escuras" — instalações totalmente
automatizadas, operadas exclusivamente por robôs, onde tanto os trabalhadores
humanos como a iluminação se tornaram custos supérfluos.
Um exemplo notável é a
"fábrica inteligente" inaugurada em 2024 em Changping (um distrito
administrativo a norte de Pequim) pela multinacional chinesa Xiaomi, uma
empresa de electrónica de consumo. Esta instalação é capaz de produzir um
smartphone a cada três segundos, 24 horas por dia, alcançando uma produção
anual total de 10 milhões de dispositivos com praticamente nenhuma força de
trabalho humana. (5) A fábrica é totalmente automatizada, com apenas
alguns técnicos a monitorizar o sistema. Através de sensores avançados e
algoritmos de aprendizagem automática, os robôs conseguem recolher dados
ambientais, diagnosticar problemas, optimizar processos e até auto-optimizar-se
durante a produção.
As “dark factorys” ("fábricas
sombrias") não se limitam a gigantes de alta tecnologia como a Xiaomi ou a
Foxconn; Estão a expandir-se rapidamente por todos os sectores industriais.
Exemplos incluem uma enorme fábrica em Xinjiang (uma região autónoma chinesa)
capaz de operar 5.000 teares movidos por IA,(6), bem como as instalações da Zeekr (um
fabricante chinês de veículos eléctricos) em Ningbo e Quzhou. (7)
Desde 2025, o Porto de
Xangai foi transformado numa cidade robótica onde contentores — acabados de
sair dos navios — são digitalizados por sistemas digitais, transportados por
veículos autónomos para áreas de triagem e, posteriormente, colocados em
camiões ou comboios, ou em armazéns especializados, por robôs especializados.
Camiões e comboios autónomos navegam pelos cais do enorme porto guiados por
sistemas de IA; O movimento coordenado destes veículos, gerido por algoritmos
digitais, aumentou a produtividade em 30–50%, ao mesmo tempo que reduziu
drasticamente os acidentes. (8)
Não é coincidência
termos começado a nossa investigação sobre o impacto da automação impulsionada
por IA na indústria transformadora na China. O enorme volume de investimento
público e privado do país permitiu a Pequim assegurar uma posição de liderança
em tecnologias de alto crescimento e alto valor acrescentado, incluindo
baterias, painéis solares, turbinas eólicas, veículos eléctricos e robótica
avançada. De acordo com a Federação Internacional de Robótica (IFR), o aumento
dos robôs industriais instalados na China tem sido massivo, passando de 189.000
em 2014 para mais de 2 milhões em 2024. (9)
Com 567 robôs por cada
10.000 trabalhadores, a China está — em termos de automação da produção — bem
acima da Alemanha (449), dos EUA (307), da Itália (237) e do Reino Unido. (10)
O governo central de
Pequim está a incentivar a automação através de subsídios e incentivos locais.
O programa "Made in China" inclui benefícios fiscais que podem cobrir
até um quinto das despesas em robôs industriais. O objectivo da China é manter
uma posição central no mercado mundial de manufactura e preservar a capacidade
produtiva num país que envelhece rapidamente.
A concorrência económica
está inevitavelmente a acelerar os processos de reestruturação também nos
países capitalistas "ocidentais". Seguindo a mesma trajectória de
desenvolvimento, a Siemens introduziu sistemas avançados de automação na sua
fábrica de Amberg, na Alemanha, a Tesla seguiu o exemplo, e a Amazon aumentou o
número de robôs nos seus centros logísticos de 350.000 em 2021 para mais de
750.000 em 2023. (11)
O Porto de Xangai
representa, assim, o futuro da logística, tal como as fábricas da Xiaomi ou
Zeekr representam o futuro do fabrico industrial.
O impacto no emprego é
facilmente previsível: embora haja necessidade de um pequeno número de técnicos
qualificados dedicados à supervisão remota (capazes de controlar múltiplas
instalações a partir de centros digitais) e à manutenção de sistemas robóticos
(juntamente com especialistas em cibersegurança), o número de trabalhadores de
produção deverá sofrer uma redução drástica — ou melhor, dramática. Em 2016, o
gigante taiwanês da electrónica Foxconn substituiu 60.000 trabalhadores por
robôs numa única fábrica em Kunshan (uma cidade a nível de condado na província
de Jiangsu, na China). (12)
De acordo com dados do
Banco Mundial, o sector industrial emprega mais de 100 milhões de operários só
na China. Uma análise de 2017 da Oxford Economics previu a perda de 12 milhões
de empregos na indústria transformadora até 2030 devido a sistemas robóticos
automatizados. (13)
As aplicações de IA vão
além das fábricas e da logística, abrangendo todo o mundo do trabalho,
particularmente o sector dos serviços (nos países "ocidentais", o sector
dos serviços emprega aproximadamente três quartos da força de trabalho total);
80% das empresas já utilizam sistemas de IA em pelo menos uma das suas
operações, e mais de 90% planeiam aumentar os seus investimentos no sector. (14)
É mais fácil para
sistemas de IA simularem pensamento conceptual e abstrato do que formas de
pensamento que parecem mais simples mas requerem actividade perceptiva. Isto
porque a inteligência perceptiva implica a capacidade de interpretar e integrar
estímulos sensoriais (auditivos, tácteis, visuais, etc.) que são difíceis de
conceptualizar e, consequentemente, difíceis de codificar. Neste sentido, é
"mais simples" para um sistema de IA executar um projecto de design,
formular hipóteses diagnósticas ou defender um arguido em tribunal do que
navegar no espaço físico com facilidade ou manipular objectos com
destreza. (15) Certos trabalhos manuais dificilmente serão
substituídos a curto prazo (cozinheiros, funcionários de retalho, camionistas,
cabeleireiros, pintores, pessoal de limpeza), enquanto os cargos mais
vulneráveis à substituição encontram-se no sector de serviços avançados —
incluindo posições altamente qualificadas (analistas, técnicos e especialistas
financeiros, programadores, revisores de texto, e programadores de aplicações,
bases de dados ou programadores).
De acordo com um
relatório da Rational FX que monitoriza contratações e despedimentos no sector
tecnológico, mais de 202.000 empregos foram cortados em 2025 devido à
reestruturação corporativa impulsionada pela introdução de sistemas de IA.
Nos últimos meses, todos
os grandes gigantes tecnológicos anunciaram planos de reorganização corporativa
centrados na adopção de sistemas de IA e na redução de pessoal. A HP pretende
cortar entre 4.000 e 6.000 empregos até 2028, enquanto a Meta planeia cortar
aproximadamente 3.600, a Microsoft cerca de 6.000 e a Amazon 14.000. (16)
Nos EUA, a taxa de
desemprego entre os recém-licenciados aumentou 5,8% nos primeiros meses de
2025, com taxas ainda mais elevadas em TI e finanças — áreas fortemente
expostas à automação. Desde 2024, as empresas tecnológicas europeias reduziram
as contratações em 73,4%. (17)
Segundo Dario Amodei
(CEO da Anthropic, uma empresa líder em IA generativa), "A IA poderia
eliminar metade de todos os empregos de nível júnior no sector dos serviços e
aumentar o desemprego total até 20% em cinco anos." (18) Entretanto, um artigo amplamente citado de
Frey e Osborne (2017) estima que aproximadamente 47% dos empregos nos EUA estão
em risco de automação. (19)
Em 2023, a OCDE
Employment Outlook estimou que cerca de 28% dos empregos nos países membros
estão altamente expostos à IA (e, portanto, em risco de substituição). (20)
Vários estudos destacam
que os novos sistemas digitais baseados em IA irão impactar praticamente todas
as profissões. De um modo geral, os empregos de baixa qualificação são
particularmente vulneráveis à automação e à robótica, enquanto os cargos de
alta qualificação parecem estar mais expostos a tecnologias de IA que impactam
fortemente as competências cognitivas. Entre as ocupações de nível intermédio,
as funções mais em risco concentram-se nos sectores administrativo e de vendas.
As Duas Faces da Produção Capitalista
Vários intelectuais,
economistas e comentadores tendem a minimizar o impacto que a IA pode ter no
mundo do trabalho. Argumenta-se que o objectivo da IA é complementar as
capacidades humanas em vez de substituir o trabalhador. Consequentemente, a
ênfase é colocada na necessidade de redefinir e desenvolver novas competências
profissionais que permitam aos trabalhadores interagir eficazmente com as
máquinas.
Outros destacam que a
própria IA possui o potencial criativo para gerar novos sectores de negócio que
poderão exigir o emprego de pessoal qualificado.
Além disso, novos
sistemas digitais tornariam possível abordar o declínio demográfico e a
consequente redução da força de trabalho profissional necessária para responder
às exigências empresariais e sociais. A IA também permitiria a criação de
sistemas de cuidados e saúde capazes de gerir — a um custo razoável — problemas
associados ao envelhecimento da população.
Em termos gerais, vale a
pena notar que a inovação tecnológica historicamente gerou mais riqueza em vez
de a diminuir; A própria reestruturação do mercado de trabalho, embora possa
causar dificuldades iniciais, permitiria que a sociedade como um todo se envolvesse
em actividades mais criativas e recreativas.
Estes argumentos, claro,
não são isentos de fundamento, mas tendem a ignorar as contradições inerentes
ao sistema económico e social actual. Sob o capitalismo, o processo de produção
é simultaneamente um processo de trabalho e um processo de valorização.
O processo de trabalho —
para usar as próprias palavras de Marx do Volume I do Capital — é "uma actividade intencional destinada à produção de valores
de uso ... uma apropriação do que existe na natureza para as necessidades do
homem ... a condição universal para a interacção metabólica entre o homem e a
natureza, a condição eterna imposta pela natureza da existência humana".
Assim, o processo de
trabalho em si — isto é, o processo destinado a produzir objectos úteis para
satisfazer necessidades — não é exclusivo do capitalismo, mas existe em todas
as eras históricas; o progresso técnico permite ao trabalhador (L) pôr em
movimento (n) uma massa crescente de meios de produção (Mp). Historicamente, o
progresso técnico e o desenvolvimento das forças produtivas expressam-se
através do crescimento de Mp em relação a L.
Desta perspectiva, a IA
— tal como muitos avanços tecnológicos que a precederam — aumenta a
produtividade e, consequentemente, a riqueza (definida como a quantidade de
valores de uso ou bens produzidos por unidade de tempo).
No entanto, sob o
capitalismo, o processo produtivo é também um processo de valorização. O
capitalista investe dinheiro, não para produzir objectos que satisfaçam as suas
próprias necessidades, mas para garantir um retorno económico — para obter
lucro.
A valorização do capital
— isto é, a produção de mais-valia — representa, para citar Marx novamente,
"o propósito determinante, a preocupação motriz e o resultado final do
processo de produção capitalista". Este processo de valorização distingue
o capitalismo dos modos de produção anteriores e, por isso, é específico da era
actual.
Ao examinar brevemente o
processo de valorização, introduzimos certos conceitos que exigiriam muito mais
espaço para serem totalmente explorados, mas que aqui devemos dar parcialmente
como garantidos. O ponto de partida — que desempenha um papel central — é a
teoria do valor do trabalho, segundo a qual a troca de mercadorias se baseia na
quantidade de trabalho necessária para as produzir (o valor de uma mercadoria é
assim determinado pelo tempo de trabalho socialmente necessário para a sua
produção).
Para sobreviver, os operários
vendem no mercado a única mercadoria que possuem: a sua própria capacidade de
trabalho, ou força de trabalho. Neste contexto, para produzir e reproduzir a
sua força de trabalho, os operários simplesmente precisam de viver (exigindo,
obviamente, comida, vestuário, etc.). O valor da força de trabalho é, portanto,
representado pelos meios necessários para a manutenção e reprodução dos operários.
Em total conformidade
com a teoria do valor do trabalho, os operários vendem a sua capacidade de
trabalhar em troca de um salário de subsistência. No entanto, quando empregada
no processo produtivo, a força de trabalho exibe uma característica que a
distingue de todas as outras mercadorias: a capacidade de produzir bens cujo
valor excede o da força de trabalho empregada. O processo de produção de
mais-valia não é, portanto, outra coisa senão a produção de trabalho excedente
— a apropriação de trabalho não remunerado dentro do processo produtivo;
trabalho excedente que se manifesta e materializa como mais-valia. A fonte de
valor não é, portanto, o capital constante (C — isto é, o capital investido na
compra de meios de produção, matérias-primas, etc.), mas sim o capital variável
(V — ou seja, o capital investido em salários). Assim, o processo de
valorização do capital só pode ocorrer através do emprego da força de trabalho.
O capital constante —
que desempenha um papel decisivo, e hoje poderíamos dizer predominante, na
criação de riqueza (expresso em termos de quantidade e qualidade dos valores de
uso) — não gera mais-valia; em vez disso, transfere apenas para as mercadorias
uma parte do valor consumido durante o processo de produção. Ou seja, as
máquinas (incluindo sistemas de IA), matérias-primas e tudo o que não seja
trabalho vivo (ou seja, força de trabalho) transferem para a mercadoria
produzida apenas a quota do trabalho consumida durante a produção. (21)
A teoria económica
burguesa moderna — que, para simplificar, chamaremos neo-clássica — rejeita
completamente a teoria do valor do trabalho e centra fundamentalmente a sua
análise económica na dinâmica de mercado — ou seja, está essencialmente
estruturada em termos de uma economia de troca; uma famosa definição de
economia política por L. Robbins expressa sucinta esta perspectiva:
A economia é a ciência que estuda o
comportamento humano como uma relação entre fins e meios escassos que têm usos
alternativos.
An Essay on the Nature and Significance of Economic Science, 1935
Até alguns teóricos que
partiram de posições enraizadas no marxismo consideram agora a teoria do
valor-trabalho obsoleta na sociedade contemporânea. Argumentam que, no decurso
do desenvolvimento tecnológico, o conhecimento e as competências dos operários
foram totalmente expropriados pelo capital e incorporados no capital constante.
Na sua análise, o capital tende a valorizar-se a si próprio (esta é, por
exemplo, a posição defendida pelos defensores da teoria do "capitalismo
cognitivo"). (22)
Em primeiro lugar, na
nossa opinião, esta análise confunde o processo de trabalho com o processo de
valorização. A especialização profissional (know-how) é, sem dúvida, um
elemento essencial no processo de trabalho (ou seja, na produção de valores de
uso específicos através de uma actividade laboral particular — o que Marx chama
trabalho concreto) — mas não contribui para a valorização.
O elemento constitutivo
do valor de uma mercadoria é representado pelo trabalho abstracto. O trabalho
abstracto, novamente para usar as palavras de Marx, é "trabalho geral
indiferenciado, socialmente necessário, totalmente indiferente a qualquer
conteúdo particular, razão pela qual recebe uma expressão comum a todas as
mercadorias e só distinguível em termos de quantidade ... a sua expressão
independente como dinheiro, a expressão da mercadoria como preço."
Mais tarde discutiremos
como a tecnologia pode influenciar a composição orgânica do capital e,
portanto, também o trabalho abstracto. Entretanto, estas abordagens teóricas,
ao não considerarem o processo de valorização ou tenderem a considerá-lo
obsoleto, propõem inevitavelmente soluções que se encontram essencialmente na
esfera da distribuição dentro do sistema capitalista. (Por agora, não estamos a
considerar as posições daqueles que acreditam que o sistema de produção actual
pode ser progressivamente abolido apenas através do desenvolvimento
tecnológico). O rendimento universal representa uma dessas respostas aos
problemas de emprego, numa era em que o trabalho tende a tornar-se supérfluo
(ou o famoso slogan "trabalhe menos, trabalhe para todos"). (23)
A nossa corrente
política sustenta que a teoria do valor do trabalho caracteriza o capitalismo e
manterá a sua validade objectiva no processo económico enquanto o modo de
produção actual sobreviver. As crises do sistema capitalista manifestam-se no
mercado, na esfera da circulação, mas na verdade são geradas pelas contradições
irreconciliáveis do processo produtivo, isto é, do processo de valorização.
Forças Produtivas como Expressão do Capital
Consideremos muito
brevemente como o processo de valorização influencia o processo de trabalho.
Desde o início (quando as práticas de trabalho ainda eram as dos modos de
produção anteriores), a produtividade do capital manifestou-se sempre pelo
facto de o trabalhador ser forçado a fornecer trabalho excedente, ou seja, a
produzir para além das suas necessidades imediatas.
Desde o seu
desenvolvimento inicial, a produção capitalista distingue-se pelo facto de os
meios de produção, as condições materiais do trabalho (matérias-primas, meios
de trabalho e meios de subsistência) não aparecerem como sujeitos ao
trabalhador, mas sim ao trabalhador como sujeitos a eles.
O capital emprega
mão-de-obra. O Labour visa a valorização do capital; não é um meio para a
simples produção de bens.
O capitalista não detém
dominação pessoal sobre o trabalhador (como ocorreu na escravatura e sob
servidão), mas exerce domínio sobre todo o processo de trabalho, ou seja, sobre
o trabalho objectificado, o produto, as condições de trabalho e, portanto,
sobre o próprio operário.
Mesmo nesta forma
inicial, argumenta Marx, assistimos a uma inversão da relação, ou seja, uma
personificação do res e uma reificação da pessoa. (24)
As formas de trabalho
socialmente desenvolvido que se sucederam sob o capitalismo — nomeadamente
cooperação, manufactura (como forma de divisão do trabalho) e a fábrica (como
forma de trabalho social baseada em maquinaria) — apresentam-se ao operário
como formas do próprio desenvolvimento do capital.
Até a máquina — isto é,
a ciência realizada (no sentido em que o progresso técnico só é possível
através do conhecimento e da aplicação das leis da natureza) — aparece como capital
em relação ao operário.
Todas as aplicações da
ciência, dos produtos do trabalho e da própria organização do processo de
trabalho são totalmente independentes dos operários individuais; Opõem-se e
opõem-se ao poder de trabalho como expressões do poder do capital e aparecem
apenas como meios para a exploração do trabalho e a produção de mais-valia.
Assim, quando a ciência
é aplicada ao processo de produção capitalista, visa fomentar e maximizar o
processo de valorização do capital, aumentando a taxa de mais-valia — ou seja,
a taxa de exploração da força de trabalho. Nos sectores directamente
produtivos, a tecnologia — através da robótica e automação — aumenta a
produtividade, enquanto nos sectores distributivos permite a racionalização da
circulação de capital e a redistribuição do valor excedente com base em
critérios de optimização de recursos e redução de custos (por exemplo, a
automação dos serviços bancários, de seguros e comerciais). Além disso, a
ciência permite a extrema simplificação das tarefas laborais humanas,
independentemente do sector a que seja aplicada. Assim, a tecnologia simplifica
e redistribui as funções mais elementares da força de trabalho, resultando numa
desqualificação geral. (25)
Com a introdução da IA,
o processo de reificação e desprofissionalização — que até há poucos anos
parecia confinado a trabalhadores manuais e, até certo ponto, trabalhadores de
colarinho branco — está agora a afectar, e irá afectar cada vez mais, amplas
áreas de profissões intelectuais. Os sistemas de IA podem ser vistos como
formas de conhecimento reificado — ou seja, conhecimento separado do trabalho
intelectual, introduzido de fora e cristalizado num aparelho material
incorporado dentro de uma máquina.
O trabalhador
intelectual moderno é assim confrontado com conhecimentos pré-existentes,
expressos através de algoritmos; não podem alterar nem intervir neste
conhecimento, mas têm de ser capazes de o reproduzir infinitamente. (26)
A redução dos currículos
universitários representa uma tentativa de alinhar a educação com as exigências
do mercado de trabalho. Assim, uma redução global do conhecimento e uma
reestruturação dos conjuntos de competências visam permitir a interacção com —
e a adesão às directrizes — dos sistemas de IA (que agora se tornaram
verdadeiros repositórios de conhecimento).
Embora os avanços
tecnológicos elevem naturalmente o nível de especialização necessário para
realmente dominar estes sistemas, essa formação está cada vez mais concentrada
em poucos centros de excelência ou é gerida directamente pelas próprias
empresas tecnológicas.
Os sistemas de IA estão,
consequentemente, a reduzir a força de trabalho em quase todos os sectores
económicos, ao mesmo tempo que desqualificam — e tendem a proletarizar — o
mundo do trabalho.
Produtividade e Criação de Valor
Os capitalistas são
constantemente levados a reconfigurar métodos de produção: cortar custos
permite-lhes competir eficazmente e conquistar nova quota de mercado.
Ao aumentar a
produtividade, uma fábrica pode fabricar um artigo específico utilizando, em
média, menos mão de obra do que os seus concorrentes; O valor individual do seu
produto ficará assim abaixo da média do mercado. Esta diferença de valor, que
confere uma vantagem competitiva, é o incentivo que leva constantemente o
capitalista a aumentar a produtividade do trabalho e, consequentemente, a
revolucionar continuamente a própria organização do processo de trabalho.
Na empresa mais
produtiva, o trabalho opera como trabalho melhorado e excepcional, limitando
assim o tempo de trabalho necessário ao benefício do valor excedente.
O consequente aumento da
produtividade actua, portanto, como gerador de mais-valia relativa, mesmo
quando o valor de uso dos bens produzidos não se enquadra no âmbito dos
próprios meios de subsistência dos operários. (Embora a inovação tecnológica
possa determinar a desqualificação da força de trabalho, tende a aumentar o
valor excedente gerado pelo operário individual, o que, por sua vez, aumenta a
exploração).
A crescente
produtividade do trabalho expressa-se, como vimos, numa massa crescente de
meios de produção que o operário individual consegue pôr em funcionamento no
processo de trabalho. Este aspecto é expresso pela composição técnica do
processo de trabalho, ou seja, pela relação entre o crescimento da massa dos
meios de produção e a massa da força de trabalho. Este aumento na composição
técnica reflecte-se, mais uma vez usando as palavras de Marx, numa "maior
composição [orgânica] do capital, ou seja, a diminuição relativa da razão entre
o capital variável e o valor constante." Assim, ao aumentar o valor
excedente relativo, o processo histórico de desenvolvimento das forças
produtivas, estimulado pelas mesmas dinâmicas de valorização do capital, acaba
por secar a única fonte produtiva de valor e mais-valia, ou seja, a parte
variável do capital (v): a força de trabalho.
A tendência para a taxa
de lucro diminuir (ou seja, a razão entre o valor excedente extorquido e a
massa do capital total investido, nos seus diferentes componentes) expressa a
crescente dificuldade de valorização dado o desenvolvimento das forças
produtivas do capital, com base no aumento do valor excedente relativo.
A longo prazo, a taxa de
mais-valia (ou seja, o aumento do valor excedente gerado por uma maior
produtividade) não pode compensar o efeito que a alteração na composição
orgânica tem na taxa de lucro. Isto porque, aponta Marx, a composição orgânica
pode aumentar infinitamente enquanto a massa do valor excedente encontra os
seus limites na duração do dia de trabalho.
A inteligência
artificial representa, sem dúvida, um factor importante no desenvolvimento das
forças produtivas (basta pensar no grau de automação que é capaz de gerar no sector
industrial), mas, precisamente por esta razão, constitui um obstáculo
formidável ao processo de valorização do capital e, portanto, à reprodução do
sistema social. As empresas automatizadas, precisamente porque estão
praticamente desprovidas de força de trabalho, geram sem dúvida riqueza através
da produção de bens, mas não geram mais-valia. (Neste caso, o valor excedente é
drenado dos setores que empregam capital variável — devemos lembrar que o
capitalista individual nunca recebe o valor excedente produzido pela sua
empresa, mas sim uma parte de todo o valor social excedente produzido pela
exploração global da força de trabalho).
A análise marxista
destaca, portanto, o carácter contraditório do capitalismo, ou seja, o conflito
que surge entre o desenvolvimento material da produção e a sua forma social. Só
libertando-nos do modo de produção capitalista e da necessidade de valorização
que o caracteriza, poderemos finalmente garantir que as conquistas da ciência e
da tecnologia sejam usadas para responder às necessidades e ao desenvolvimento
de toda a sociedade.
GS
Battaglia Comunista
June 2026
(1) Gennaro Vessio, Intelligenza artificiale per curiosi (Inteligência Artificial para os
Curiosos), p.14, Edizioni Dedalo
(2) Ibid. p.19
(3) Ibid. p.22
(4) Mauro Stefanini Jr., "Depois da reestrutturação
a nova composizione de classe. Verso la ripresa delle lotte
proletarie," Prometeo, 6 de Dezembro de 1993, tradução para
inglês: "Where is the working class? Uma análise da composição de classes
no decurso da crise em Itália" na Internationalist
Communist Review, nº 12, 1994, leftcom.org
(5) Gianluca Riccio, "Fábricas escuras (dark
factorys): le fabbriche fantasma producono già da sole, senza luci né
operai" (Fábricas escuras — fábricas fantasmas — já produzem de forma
autónoma, sem luzes nem trabalhadores), futuroprossimo.it
(6) Robot King, "Cina: la fabbrica fantasma con 5000
telai e zero operai" (China: A fábrica de fantasmas com 5.000 teares e
zero trabalhadores), robohorizon.eu
(7) Mario Piccirillo, "Un esercito di robot
alimentati dall'AI: ecco come la Cina sta vincendo la guerra dei dazi" (Um
Exército de Robôs Alimentados por IA: eis como a China está a Vencer a Guerra
Tarifária'), dire.it
(8) HPadmid, "Xangai: il porto che si guida da
solo" ("Xangai: o porto autónomo"), hackerpunk.it
(9) Maurizio Carmignani, "Robotica industriale, la
Cina fa paura: l'Occidente è in ritardo" (Robótica industrial, a China é
uma força formidável: o Ocidente ficou para trás), agendadigitale.eu
(10) Ibid.
(11) Riccio, op. cit.
(12) Ibid.
(13) Massimo, "L'era delle fabbriche senza luci:
come la Cina sta silenziosamente riscrivendo le regole dell'industria
globale" (A era das fábricas de extinção de luzes: como a China está
silenciosamente a reescrever as regras da indústria mundial), altogain.it
(14) Ludovica Favarotto e Claudia Schettini,
"IA-lavoro: l'equilibrio fragile del progresso" (IA e Trabalho: O
Frágil Equilíbrio do Progresso), ispionline.it
(15) Vessio, op. cit., p.23
(16) Favarotto e Schettini, op. cit.
(17) Andrea Daniele Signorelli, "Le intelligenze
artificiali hanno iniziato a rubarci il lavoro." (A inteligência
artificial começou a roubar-nos os empregos), domusweb.it
(18) Ibid.
(19) Randstad, "L'impacto dell'intelligenza
artificiale sui lavoratori italiani", (O impacto da inteligência
artificial nos trabalhadores italianos), randstad.it
(20) Favarotto e Schettini, op. cit.
(21) Sobre este tema, veja também: CP,
"Pós-Capitalismo via Internet (Segundo Paul Mason) – Sonho ou
Realidade?", leftcom.org
(22) Andrea Fumagalli, Valore, Moneta, tecnologia (Valor, Dinheiro, Tecnologia), p.57,
Derive Approdi.
(23) Para mais informações sobre esta ideia, consulte o
nosso artigo sobre o rendimento básico universal: leftcom.org
(24) Marx, Uma História das Teorias
Económicas, *Vol. 1, p.341, Newton Compton Editori.
(25) Sobre este tema: Mauro Stefanini Jr.,
"Tendências Gerais na Composição de Turmas", Prometeo, Série IV, setembro de 1984.
(26) Enzo Modugno, Il cybercapitale, p.11, Manifesto Libri
(não partilhamos muitas das opiniões políticas expressas pelo autor, mas
concordamos substancialmente quanto à reificação das competências do
trabalhador intelectual induzidas pela IA).
Quinta-feira, 23 de Julho de 2026
Fonte: Brief
Thoughts on Artificial Intelligence | Leftcom
Este artigo foi traduzido para Língua
Portuguesa por Luis Júdice
