Imagine um futuro onde a Inteligência Artificial dita as regras do mundo, mas ignora completamente as vozes de mais de 700 milhões de pessoas que falam espanhol e português como língua materna. Essa não é uma distopia distante, mas um risco iminente alertado por líderes ibero-americanos em uma cúpula recente. Com o avanço acelerado da IA, impulsionado principalmente por gigantes dos Estados Unidos e da China, as línguas ibéricas correm o risco de ficarem à margem dessa revolução tecnológica.
O secretário-geral ibero-americano, Andrés Allamand, fez um apelo contundente durante a XXVIII Cúpula Ibero-Americana, realizada em Honduras, vaticinando que 'ou a Ibero-América age em conjunto e rapidamente, ou ficará para trás na revolução da Inteligência Artificial'. Ele destacou o domínio chinês e norte-americano no setor, enfatizando a necessidade de proteger o espanhol e o português, línguas oficiais do Secretariado Ibero-Americano. Essa declaração ecoa preocupações globais sobre o viés linguístico na IA, onde o inglês predomina em 90% dos dados de treinamento de modelos como o GPT.
Neste artigo, mergulharemos nos detalhes desse alerta, explorando o contexto histórico da cooperação ibero-americana, os desafios técnicos da inclusão linguística na IA e as implicações econômicas e culturais para a região. Discutiremos exemplos práticos de falhas em modelos de IA com línguas minoritárias, perspectivas de especialistas e tendências emergentes que podem moldar o futuro. O objetivo é fornecer uma visão completa para profissionais de tecnologia entenderem por que essa questão é crucial para o desenvolvimento sustentável da IA na América Latina e na Península Ibérica.
Dados reveladores reforçam a urgência: o espanhol é a segunda língua mais falada no mundo, com cerca de 500 milhões de falantes nativos, enquanto o português ocupa a sexta posição, com aproximadamente 260 milhões. No entanto, em benchmarks de IA como o GLUE ou SuperGLUE, o desempenho de modelos em espanhol e português é consistentemente inferior ao do inglês, chegando a 20-30% de perda em tarefas de compreensão de linguagem natural. Essa disparidade não é acidental, mas resultado de conjuntos de dados desbalanceados, onde o conteúdo em inglês representa a vasta maioria.
A declaração de Andrés Allamand ocorreu no contexto da Cúpula Ibero-Americana de Chefes de Estado e de Governo, em Tegucigalpa, Honduras. O secretário-geral enfatizou que as línguas espanhol e português, em suas variantes regionais, são pilares da identidade cultural ibero-americana. Sem investimentos coordenados, essas línguas podem ser marginalizadas em aplicações de IA como assistentes virtuais, tradutores automáticos e chatbots, perpetuando desigualdades digitais.
Allamand lembrou as línguas oficiais do Secretariado, incluindo o português e suas variantes, alertando para o risco de obsolescência linguística. Ele propôs uma ação conjunta para desenvolver datasets multilíngues, modelos de IA adaptados e políticas públicas que incentivem a inovação em idiomas locais, evitando que a Ibero-América dependa exclusivamente de tecnologias estrangeiras.
Historicamente, a cooperação ibero-americana remonta à criação da Conferência Ibero-Americana em 1991, que visa fortalecer laços econômicos, culturais e políticos entre 22 países. No âmbito digital, iniciativas como o Programa Ibero-Americano de Difusão da Língua Portuguesa e eventos como a Conferência Internacional das Línguas Portuguesa e Espanhola destacam a pluricentricidade dessas línguas. Tecnicamente, a IA generativa depende de corpora massivos; por exemplo, o Common Crawl, usado em treinamentos como o do LLaMA, tem cobertura limitada para variantes latino-americanas do espanhol e português brasileiro.
O mercado de IA global é dominado por players como OpenAI, Google e Baidu, cujos modelos priorizam o inglês devido à abundância de dados da web anglófona. Na China, modelos como o Ernie do Baidu incorporam mandarim, mas ignoram línguas ibéricas. Essa concentração de poder tecnológico cria barreiras para nações ibero-americanas, onde a penetração da internet é alta, mas o conteúdo local em IA é escasso.
Os impactos são multifacetados: culturalmente, há risco de erosão da diversidade linguística, com jovens adotando anglicismos em interfaces de IA. Economicamente, empresas ibero-americanas perdem competitividade; imagine um e-commerce brasileiro usando chatbots que falham em gírias regionais. Socialmente, agrava desigualdades, pois populações rurais ou indígenas com variantes linguísticas são excluídas de serviços de IA como saúde e educação.
Consequências práticas incluem erros em traduções automáticas, como o Google Translate que confunde regionalismos argentinos com mexicanos, ou assistentes como Siri com baixa acurácia em português de Angola. No Brasil, isso afeta setores como fintechs e agritech, onde comandos de voz em PT-BR precisam de precisão para automação.
Exemplos reais abundam: o modelo BLOOM, desenvolvido pelo BigScience Workshop, incluiu suporte multilíngue com dados em 46 línguas, incluindo espanhol e português, demonstrando viabilidade. No Brasil, projetos como o PTGBU do Hugging Face coletam dados em português brasileiro para fine-tuning de modelos. Na Espanha, a Real Academia Espanhola colabora em corpora para NER (Reconhecimento de Entidades Nomeadas).
Casos de uso incluem chatbots governamentais em México usando IA adaptada ao espanhol local, ou no Brasil, o uso de modelos como o GPT-4 em educação, mas com prompts em inglês para melhor performance, o que limita acessibilidade. Empresas como Nubank investem em voice AI otimizada para sotaques brasileiros.
Especialistas como Yann LeCun, do Meta AI, defendem datasets diversos para robustez de modelos, enquanto pesquisadores latino-americanos, em papers do NeurIPS, destacam vieses em LLMs para low-resource languages. Análises apontam que investir em IA multilíngue pode gerar US$ 1 trilhão em valor econômico para economias emergentes até 2030, segundo relatórios da McKinsey adaptados ao contexto.
Perspectivas indicam que sem ação, a dependência de APIs estrangeiras persistirá, com custos em dólar e riscos de censura. Líderes ibero-americanos propõem fundos conjuntos para R&D em IA linguística, similar ao Horizonte Europa da UE.
Tendências globais incluem o crescimento de modelos open-source como Mistral, que suportam mais línguas, e iniciativas da UNESCO para IA ética multilíngue. No Brasil, a Estratégia Brasileira de IA prevê investimentos em dados nacionais, enquanto Espanha e Portugal lideram em Europa com projetos como o DeepL adaptado.
O que esperar: parcerias público-privadas para criar o 'LLaMA Ibero-Americano', datasets crowdsourced via plataformas como Appen, e regulamentações que exijam suporte multilíngue em apps públicos. A convergência com Web3 pode democratizar dados linguísticos via blockchain.
Em resumo, o apelo de Allamand sintetiza a encruzilhada ibero-americana: unir forças para não ser espectador na era da IA. Destacamos os riscos linguísticos, exemplos práticos e caminhos para inclusão.
Olhando para o futuro, a criação de ecossistemas colaborativos é essencial, com foco em treinamento de modelos soberanos e parcerias internacionais. A Ibero-América tem o potencial demográfico para liderar em IA multilíngue.
Para o Brasil, isso significa oportunidades em exportar expertise em PT-BR para África lusófona, mas desafios em infraestrutura computacional. Empresas nacionais devem priorizar datasets locais para competitividade global.
Convido você, profissional de tecnologia, a refletir: como sua organização pode contribuir para uma IA inclusiva? Participe do debate, invista em inovação linguística e posicione o Brasil na vanguarda ibero-americana.
