François Chesnais, nascido em Montreal, Canadá, em 22 de janeiro de 1934 e falecido em 28 de Outubro de 2022 no 20º arrondissement de Paris, foi um economista francês. Foi professor associado na Universidade de Paris 13 (wikipedia)
Publicado por Alencontre em 16 – fevereiro – 2020
Por François Chesnais
No meu artigo sobre a
relação entre ondas largas e tecnologia, publicado em Setembro, segui a
cronologia de longo prazo das revoluções industriais proposta por Robert
Gordon. Assim, incluí, tal como ele, "a robótica e a recolha e tratamento
de dados em massa" na "terceira revolução industrial", cujas
características em termos de investimento e de emprego fazem com que não seja
portadora de uma nova vaga, mas que proporcione ao capital e aos Estados uma
capacidade de controlo político e social sem precedentes" [1]. Outros
autores, nomeadamente Michel Aglietta, têm uma visão oposta, acreditando que
estamos a viver a "quarta revolução industrial" [2], no centro da
qual está aquilo a que muitos chamam inteligência artificial (IA), ou mais
precisamente a era dos algoritmos.
O objectivo deste artigo não é deixar a crítica social e política da inteligência artificial (IA) para as ONG[3], mas oferecer uma apresentação marxista global em francês que possa inspirar outros artigos (encontrei algumas obras marxistas sobre as dimensões específicas da IA[4]). Os livros disponíveis nas livrarias em França e os programas da France Culture são extremamente críticos e pouco detalhados sobre muitas das questões aqui discutidas. Os livros e estudos em língua inglesa são raramente citados. Com base na minha leitura "leiga", procuro abordar três dimensões da IA ou, mais precisamente, do desenvolvimento de algoritmos em diferentes domínios da actividade social: em primeiro lugar, como ferramenta tecnológica que permitiu a construção do oligopólio mundial ultra-concentrado das plataformas digitais, cuja elevada rentabilidade se baseia na apropriação e venda de dados pessoais dos indivíduos; em segundo lugar, como instrumento de vigilância política nas mãos dos Estados, sendo o reconhecimento facial a ferramenta crucial; em terceiro lugar, como tecnologia que permite delegar funções sociais essenciais nos algoritmos, incluindo a de auxiliar do sistema judicial. O artigo não pretende abranger todo o domínio da IA, pelo que não aborda em particular os seus efeitos no domínio da robótica industrial.
Inteligência Artificial e Inteligência Humana
O termo IA é enganador. O livro coordenado por
Aglietta sublinha que "os programas devem ser considerados pelo que são,
ou seja, sistemas de apoio à decisão, devido à sua própria natureza. O
funcionamento dos algoritmos depende das funções matemáticas utilizadas pelo
programador, da quantidade de informação introduzida no sistema e da escolha de
parâmetros feita pelo programador". [5] Hubert Krivine faz uma análise esclarecedora dos progressos científicos e
tecnológicos registados neste domínio na década de 2010. Durante esta década,
assistiu-se ao desenvolvimento das redes neuronais especializadas no tratamento
de imagens e à acumulação de grandes massas de dados necessárias à aplicação
dos algoritmos[6].
Os neurónios ditos "formais" são a pedra angular da IA. São representações matemáticas e informáticas de neurónios biológicos, ou seja, células nervosas que transmitem sinais bioeléctricos ao cérebro, conhecidos como impulsos nervosos. Estes têm duas propriedades fisiológicas: excitabilidade, ou seja, a capacidade de responder a estímulos e de os converter em impulsos nervosos, e condutividade, ou seja, a capacidade de transmitir impulsos. A IA baseia-se no controlo das representações matemáticas e informáticas destas duas propriedades para fins específicos, sob a forma de valores numéricos codificados em algoritmos agrupados em redes neuronais sintonizadas para as fazer executar tarefas realizadas por seres humanos. As redes neuronais funcionam com base na indução, ou seja, na aprendizagem a partir da experiência. Perante situações específicas, inferem um sistema integrado de tomada de decisões, cuja eficácia e fiabilidade dependem do número de aprendizagens efectuadas e da sua complexidade em relação à do problema a resolver ou da operação a controlar. Devido à sua capacidade de classificação e generalização, as redes neuronais são utilizadas em funções estatísticas, quer sejam simples, como a triagem automática de códigos postais, quer envolvam o tratamento de grandes massas de dados, ou seja, Big Data. Os avanços na aprendizagem estatística, na optimização e na computação distribuída conduziram à análise automática de dados, conhecida como aprendizagem automática (machine learning), em que, uma vez criado o software para uma determinada função, é posto em marcha um processo de auto-aprendizagem. Está a ser introduzida uma forma de autonomia, mas ainda baseada na indução. "Qualquer rato, escreve H. Krivine, é infinitamente mais inteligente, porque será capaz de se adaptar a muitas situações imprevistas. Isto é difícil, se não impossível, para a IA, uma vez que esta procede por generalização de situações enumeradas"[7].
Da aprendizagem automática, passámos a uma outra fase denominada aprendizagem profunda, ou seja, um conjunto de métodos de aprendizagem automática no domínio visual que permitem reconhecer e decifrar imagens[8] e que beneficiaram da construção de máquinas com capacidade de processamento para tratar quantidades maciças de dados e da criação de bases de dados suficientemente grandes para exigir a criação de sistemas de grande dimensão. A aprendizagem profunda (deep learning) surgiu quando os sistemas informáticos se tornaram capazes de aprender por si próprios, sem seguir códigos pré-determinados, devido a uma combinação de três factores: "a massa cada vez maior de dados obtidos nas redes de pesquisa e nas redes sociais, o aumento vertiginoso da potência dos computadores e a redescoberta das 'redes neuronais', uma certa forma de construir ligações informáticas tornando os pontos de processamento de dados altamente interdependentes uns dos outros, um pouco como os neurónios no nosso cérebro. "[9] No que diz respeito ao reconhecimento de imagens, a nova geração de tecnologia de telefonia celular conhecida como 5G aumentará ainda mais as possibilidades de multiplicação de objectos conectados e de monitorização controlada, nos domínios dos veículos sem condutor, da automatização, da telecirurgia [10] e, evidentemente, da vigilância policial e para-policial.
Em comparação com os livros e relatórios publicados sobre a IA nos Estados Unidos, ficamos impressionados com a placidez, se não mesmo a complacência, das publicações francesas, bem como com a vontade óbvia de muitos autores de se limitarem a discussões técnicas. O apoio governamental à IA durante o governo de François Hollande e novamente pelo governo Macron-Philippe tem obviamente muito a ver com este facto. O consenso acaba de ser quebrado pelos artigos publicados no último número da revista Cités, cujo principal objetivo é a dimensão política da IA.
Nos domínios em que pode ser implementada, a gestão algorítmica permite, escreve Yves Charles Zarka, "ultrapassar as hesitações, os atrasos, as fragilidades, as incertezas, as dúvidas, os erros, em suma, os limites da inteligência humana. (...) A dominação tradicional, ou seja, a dominação pessoal, está a dar lugar a um novo tipo de dominação: a de um mestre impessoal e anónimo na maior parte dos sectores da sociedade. (...) Um mestre que não pode ser atribuído, cuja responsabilidade não pode ser denunciada, nem pode ser responsabilizado pelos males que cometeu. Uma espécie de mestre gentil, tão insensível quanto invisível, cujos resultados, sob a forma de conclusões, seriam indiscutíveis e irrefutáveis."[11] Esta primeira faceta propriamente política da IA é acompanhada por uma segunda, que é o seu poder de sedução e a capacidade que teve de se infiltrar no quotidiano das pessoas.
Um sector económico com um grau de concentração sem precedentes
Do ponto de vista do
movimento de acumulação de capital, o terreno central em que se desenrola a IA
é o da concepção de algoritmos cada vez mais sofisticados, da construção de
computadores cada vez mais potentes e da constituição, pelos aparelhos de
Estado e por um número muito reduzido de grupos privados, de bases de dados
muito, muito grandes (Big Data). No
primeiro caso, a acumulação de dados baseia-se em todos os actos
administrativos relativos a uma determinada população, para fins de vigilância
social e política. No segundo caso, o das plataformas digitais, resulta, em
diferentes configurações, da centralização de informações obtidas
automaticamente a partir da navegação na Internet de indivíduos e empresas. O
grau de concentração e de poder de monopólio é apresentado no quadro seguinte.
Um relatório de grande
qualidade, centrado na Google e no Facebook, publicado para as comissões do
Congresso dos Estados Unidos por investigadores universitários da Universidade
de Chicago, salienta que "os mercados em que as plataformas digitais operam
apresentam várias características económicas que, embora não sendo novas em si
mesmas, aparecem em conjunto pela primeira vez e conduzem estes mercados à
monopolização por uma única empresa. Essas características são i) fortes
efeitos de rede (quanto mais pessoas utilizam um serviço, mais atractivo esse
serviço se torna para outros utilizadores); ii) fortes economias de escala e de
gama (o custo de produção ou de expansão para outros sectores diminui com a
dimensão da empresa); (iii) custos marginais próximos de zero (o custo de venda
a outro utilizador é próximo de zero); iv) rendimentos elevados e crescentes da
utilização de dados (quanto mais dados controlar, melhor será o produto/serviço
que oferece); v) baixos custos de distribuição que permitem um alcance global.
Esta confluência de características significa que estes mercados atingem muito
rapidamente um ponto em que o mercado tenderá naturalmente para um operador
muito dominante (conhecido como um mercado "o vencedor leva tudo"). Um novo operador será muito
provavelmente incapaz de ultrapassar os obstáculos à entrada representados
pelas economias de escala e pelo controlo dos dados, uma vez que estes são
difíceis de obter de forma rápida e rentável"[12].
É importante recordar o momento e o contexto global da emergência deste poder de monopólio. A teoria heterodoxa da tecnologia estabeleceu no seu tempo, para citar Giovanni Dosi, que "a história de uma tecnologia, ou a sua trajectória, é contextual à história das estruturas industriais que lhe estão associadas. Os novos paradigmas tecnológicos emergem da interacção entre o progresso científico, os factores económicos, as variáveis institucionais e as dificuldades não resolvidas das trajectórias tecnológicas existentes."[13] Seguindo esta abordagem, podemos dizer, numa primeira aproximação, que as formas assumidas pela interacção entre os factores económicos e as variáveis institucionais são indissociáveis do momento alcançado no movimento de longo prazo do capitalismo global, nomeadamente o da realização do mercado mundial, de uma concentração cada vez maior do capital e da sua financeirização cada vez maior. Os caminhos e o terreno da implantação da IA poderiam ter sido diferentes? Posso remeter-vos para o meu livro de 2016 e para os artigos publicados online por A l'Encontre. O grau atingido no final do século XX pela concentração do capital mundial nas suas três formas e pelas suas características rentistas leva-me a responder que não. Se quisermos um ponto de referência clássico, é o livro de Lenine sobre o imperialismo, um século após a sua conclusão. "Monopólios, oligarquias, tendências para a dominação em vez de tendências para a liberdade", ou ainda "burguesias com traços parasitários claramente afirmados", são tudo termos usados por Lenine no último capítulo de Imperialismo, Estadio Supremo do Capitalismo, que caracterizam tanto o momento histórico de forma exacerbada como o funcionamento das plataformas digitais.
Os três grupos norte-americanos que obtêm uma grande parte dos seus lucros da exploração de dados pessoais para serem vendidos como forma de atingir os consumidores - Google, Facebook e Amazon - foram fundados por pessoas muito jovens e beneficiaram do financiamento fácil do boom das "dot.com". A Amazon foi fundada em 1994 e cotada no Nasdaq em 1997. A Google nasceu como um projecto de investigação de dois estudantes da Universidade de Stanford em 1996 e o seu crescimento foi financiado por empresas de capital de risco antes de se tornar pública em 2004. O Facebook foi fundado como um sítio Web na Universidade de Harvard em 2003 e entrou na bolsa em 2012. Os fundadores continuam a ser os accionistas maioritários e os administradores incontestados. A viragem do século XXI assistiu ao lançamento de dois grupos chineses, Alibaba e Tecent Holdings. O contexto da entrada da China na OMC conduziu a uma ausência de oposição e mesmo a uma certa cooperação por parte do capital americano.
É necessário clarificar o conceito de capitalismo de vigilância. A Monthly Revue publicou um número com este título em 2014, na sequência das revelações de Edward Snowden. A vigilância em causa era a do aparelho de Estado. A utilização do termo generalizou-se com a publicação, sob este título, em 2016, do livro de Shoshana Zuboff, cujo artigo o Le Monde Diplomatique publicou em Janeiro de 2019[14]. Ela não faz qualquer referência ao número da Monthly Review e introduz uma certa confusão ao falar de "vigilância comercial" de que a Google é apontada como o principal arquitecto. Aqui, neste artigo, o termo vigilância refere-se exclusivamente à vigilância estatal, cujo objectivo é recolher e analisar dados para fins de "segurança". No caso da Google e do Facebook, o objetivo é maximizar os lucros, e a recolha e análise de dados pessoais é o meio para atingir esse fim.
A Internet, as Posições de Monopólio Excepcionais e a Teoria do Valor
A Internet é uma rede mundial de computadores composta
por um conjunto de redes nacionais, regionais e privadas. Todos eles usam o
mesmo protocolo de comunicação: TCP/IP, (Transmission Control Protocol/Internet
Protocol). É o resultado da colaboração científica entre os laboratórios do
Departamento de Defesa (DARPA) e as principais universidades dos EUA. A
Internet é global. Em cada país, os custos de manutenção da Internet são
suportados pelas autoridades públicas (governos, regiões e municípios), bem como
pelos fornecedores de serviços Internet (FSI), para quem é uma actividade
rentável, uma vez que lhes traz um número crescente de utilizadores. O motor de
busca chinês Baidu é o quarto maior do mundo em termos de usuários de internet
em 2015. [15] O motor de busca russo ocupa o quinto lugar. À escala mundial, só
há uma "teia"(web): pelo
menos por enquanto, porque a Rússia pretende dotar-se dos meios para se
desligar dela e anunciou o sucesso dos testes realizados. [16] No entanto, a
liberdade de navegação na Internet está sujeita a proibições ou obstáculos
decorrentes do bloqueio do FSI. Estas situações são monitorizadas e comunicadas
pelas ONG Repórteres Sem Fronteiras e OpenNet Initiative. [17] A OpenNet
distingue entre países inimigos da Internet e países onde os ISP são
constantemente monitorizados. [18] Em 2018, a ONG identificou 21 casos de
encerramentos parciais ou totais, em comparação com 13 em 2017 e 4 em 2016. A
China está no topo da lista de países inimigos com o seu objectivo de construir
um "Grande
Firewall". A questão de saber se será bem
sucedido divide os investigadores. Os activistas encontraram uma forma de o
contornar e as redes sociais foram reconstruídas antes de a sua descoberta
levar os opositores à prisão. [19]
A externalidade positiva[20] que a Internet representa
para eles permite que os grandes grupos construam bases de dados muito vastas
que fornecem informações sobre os utilizadores da Internet, as quais são depois
vendidas a empresas que as utilizam para se dirigirem aos clientes. Como
salienta o relatório dos investigadores de Chicago acima citado, as plataformas
digitais beneficiam de um forte "efeito de rede", o poder de atracção
de uma rede - neste caso, uma plataforma - que tem a propriedade de aumentar
com o número dos seus utilizadores. Juntamente com os factores políticos de
que, de um modo geral, os grupos financeiros predominantemente industriais e
comerciais dos Estados Unidos retiram a sua força (ver as ameaças comerciais de
Trump contra os países que pretendem obrigar o GAFA a pagar impostos), este
conjunto de factores permitiu à Google e ao Facebook construir posições de
monopólio únicas no mundo. Como as autoridades competentes reconheceram, há
muito que escapam a qualquer aplicação do direito da concorrência. [21]
Nos Estados Unidos, os dois grupos foram condenados em
2019 pela Federal Trade Commission por invasão de privacidade e não por
qualquer razão relacionada com a lei anti-trust. É certo que, em França, a
autoridade francesa da concorrência acaba de multar a Google por abuso de
posição dominante no mercado da publicidade "ao adoptar regras de
funcionamento da sua plataforma de publicidade Google Ads opacas e difíceis de
compreender, e ao aplicá-las de forma desleal e aleatória"[22] Mas a
sanção financeira de 150 milhões de euros é absolutamente irrisória.
Passemos à questão teórica essencial colocada pelas
grandes plataformas digitais, a do seu ciclo de valorização. Os lucros da sua actividade
principal provêm da venda, para fins publicitários, de informações pessoais
fornecidas quer pelos utilizadores enquanto navegam na Internet, quer em
resultado da sua actividade enquanto internautas, quer ainda do acesso a
determinados dados, nomeadamente médicos, fornecidos a uma plataforma por
intervenientes no sistema de saúde[23]. Estas informações constituem a
matéria-prima de um ciclo de valorização rentista muito específico. Utilizando
a notação clássica A-M (T+Mp) -P-M'(M'+plv) -A'[24], a compra da mão de obra
(T) e dos meios de produção (Mp). T e Mp estão parcialmente misturados, uma vez
que a concepção de algoritmos assenta no saber-fazer dos programadores, mas há
também o trabalho do pessoal de apoio das grandes plataformas, a quem Antonio
Casilli chama "trabalhadores do clique". Estes trabalhadores executam
tarefas que demoram alguns segundos ou, no máximo, alguns minutos a concluir,
desde rotular imagens, transcrever pequenos pedaços de texto, gravar vozes ou
organizar informações. Os proletários do clique, assalariados ou independentes,
seleccionam e classificam a informação, apontando o que é problemático em
relação às normas da própria plataforma. [25]
A terceira componente de M num ciclo normal de adição de valor, nomeadamente a
compra de matérias-primas, é obtida gratuitamente através da apropriação da
informação. O momento P é quando esta é vendida no mercado publicitário. O
nível muito elevado de A' pode ser atribuído à apropriação gratuita de
matérias-primas, ou pode ser visto como um caso de apropriação de mais-valia a
um nível sem paralelo na história do capitalismo, uma vez que os programadores
e os trabalhadores dos cliques que trabalham para as plataformas não
ultrapassam alguns milhares de pessoas. [26] Nick Srnicek questiona mesmo, em
relação a P, se a pesquisa no Google ou a publicação de mensagens no Facebook
representam trabalho criador de mais-valia realizado pelos utilizadores da
Internet. Responde negativamente e comenta que isso significa que "estas
empresas estão a viver como parasitas de outras indústrias produtoras de valor
e que o estado do capitalismo global é muito grave"[27].
No entanto, os lucros muito elevados com um elevado
teor de rentismo permitem que as plataformas digitais diversifiquem as suas
actividades no domínio da IA, investindo fortemente em I&D, bem como
adquirindo pequenas empresas em fase de arranque e fundindo-se com grupos industriais
mais pequenos. A capacidade financeira para crescer através de fusões e
aquisições permite-lhes expandir-se para fora do seu sector original, dando às
características monopolistas excepcionais dos grupos uma base ainda mais ampla
e sólida. A capacidade de seguir ou não esta via foi mesmo um factor
determinante na feroz selecção concorrencial entre plataformas, que viu a Yahoo
ser despromovida e depois esculpida, em benefício sobretudo da Verizon, apesar
de ser um dos líderes mundiais em 2000[28] (Continua neste site, na
segunda-feira, 17 de fevereiro de 2020).
________
[1] https://alencontre.org/laune/la-theorie-des-ondes-longues-et-la-technologie-contemporaine-i.html
(último parágrafo).
[2] Editado por Michel Aglietta, Capitalisme. O tempo das pausas. Odile Jacob, Novembro de 2019.
[3] https://cdn2.nextinpact.com/medias/surveillance-giants-report.pdf
[4] A Monthly Review publicou
artigos em 2014 e 2016 sobre vigilância do Estado https://monthlyreviewarchives.org/index.php/mr/issue/view/MR-066-03-2014
07 e https://monthlyreview.org/2016/05/01/mr-068-01-2016-05_0/ o
livro de Nick Srnicek, Platform
Capitalism, Polity, 2016, disponível em PDF em http://pombo.free.fr/srnicek17.pdf Usei-o
para a análise de plataformas de publicidade. O livro de Christian Fuchs e
Vincent Mosco, Eds. Marx
in the Age of Digital Capitalism, Brill,
Leiden, 2016 pretende fundar uma teoria marxista da comunicação na era da
Internet. Li Atle Mikkola Kjosen, de Nick Dyer-Witheford, e o livro de James
Steinhoff, Inhuman
Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism. Londres: Pluto Press, 2019 tarde demais para incluir
as descobertas neste artigo.
[5] Op.cit., pp. 193-194.
[7] Hubert Krivine in L'anticapitaliste, Janeiro de 2020, p.
https://npa2009.org/idees/culture/trois-livres-sur-lintelligence-artificielle
[8] Existem muitos textos sobre estes métodos na
Internet, incluindo https://siecledigital.fr/2019/01/30/differences-intelligence-artificielle-machine-learning-deep-learning/
[9] Gaspard Kœnig, O Fim do Indivíduo. Voyage d'un
philosophe au pays de l'intelligence arti?cielle, Paris, Éditions de
L'Observatoire, 2019, p. 37.
[10] https://siecledigital.fr/2019/04/23/industrie-de-demain-intelligence-artificielle-5g/
[11] Yves Charles Zarka,
L'intelligence arti?cielle ou la maîtrise anonyme du monde, Revue «Cités»
Presses Universitaires de France, 2019/4 N° 80, páginas 5 e 6.
[12] Committee for the Study of
Digital Platforms Market Structure and Antitrust Subcommittee, Stigler Center
for the Study of the Economy and the State, Booth School of Business da
Universidade de Chicago, Setembro de 2019. https://research.chicagobooth.edu/stigler/media/news/committee-on-digitalplatforms-final-report, pp. 7-8.
[13] Esta definição da abordagem heterodoxa que foi
varrida pela modelagem neo-clássica é emprestada de Giovanni Dosi antes de ele
mudar de lado. Giovanni Dosi, Paradigmas tecnológicos e trajectórias
tecnológicas: uma interpretação sugerida dos determinantes e direcções da
mudança técnica, Política
de Pesquisa, vol.11/3, 1982.
[14] Shoshana Zuboff, The Age of Surveillance
Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, Public Affairs, Nova Iorque, NY, 15 de Janeiro de 2019 e Shoshana
Zuboff, https://www.monde-diplomatique.fr/2019/01/ZUBOFF/59443
[15] https://www.drujokweb.fr/blog/10-choses-sur-baidu/ e https://fr.wikipedia.org/wiki/Baidu
[16] Russian Internet: The Exception That Comes from Afar, Agosto de 2017 https://www.monde-diplomatique.fr/2017/08/LIMONIER/57798 https://www.zdnet.fr/actualites/la-russie-totalement-deconnectee-d-internet-39896419.htm O
governo russo anunciou ontem (23 de Dezembro de 2019) que concluiu uma série de
testes nos quais desconectou com sucesso o país da internet global. Os testes
iniciados na semana passada foram realizados ao longo de vários dias. Eles
envolveram agências governamentais russas, provedores de serviços de Internet
locais, bem como empresas russas de Internet. O objectivo era descobrir se a
infraestrutura nacional da Internet – conhecida na Rússia como RuNet – poderia
funcionar sem aceder ao sistema DNS geral e à Internet exterior. O tráfego da
Internet foi redireccionado internamente, tornando a RuNet a maior intranet do
mundo.
[17] https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_censorship
[18] https://fr.wikipedia.org/wiki/Censure_de_l%27Internet#OpenNet_Initiative
[20] Em economia, o termo "externalidade" ou
"efeito externo" refere-se ao facto de a actividade de produção ou
consumo de um agente afectar o bem-estar de outro sem que nenhum deles receba
ou pague uma compensação por esse efeito.
[21] Ver o relatório conjunto do Bundeskartellamt e da
Autoridade da Concorrência francesa https://www.autoritedelaconcurrence.fr/sites/default/files/algorithms-and-competition-summary.pdf
[22] https://www.autoritedelaconcurrence.fr/fr/article/google-sanctionne-150-millions-deuros-pour-abus-de-position-dominante.
Impõe uma coima de 150 milhões de euros à Google e obriga-a a clarificar a redacção
das regras de funcionamento do Google Ads.
[23] Margo Bernelin, Artificial intelligence in
health: the rush to personal data, Revue Cités, Presses Universitaires
de France, 2019/4 N° 80.
[24] A= capital inicial, M = compra de força de trabalho
T e meios de produção Mp, P = produção, M' = resultados da produção de
mercadorias M' e mais-valia, A' = capital acrescido de lucro.
[25] Antonio Caselli, À Espera dos Robots. Inquérito
aos trabalhadores do clique, Seuil, Paris, 2019.
[27] Nick Srnicek, Platform Capitalism, parte
2.
[28] https://en.wikipedia.org/wiki/Yahoo Também https://www.investopedia.com/articles/markets/121015/how-yahoo-makes-money-yhoo.asp.
A entrada em francês está eivada de erros e não reflecte a realidade.
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Fonte: Définition de l’IA et théorie générale des plateformes numériques F.Chesnais – les 7 du quebec
Este artigo foi traduzido para Língua Portuguesa por Luis
Júdice
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