Amazon está comprando e destruindo livros raros para treinar modelos de inteligência artificial

A Amazon, empresa que se consolidou no mercado global a partir da venda de livros online, está adquirindo grandes quantidades de livros raros, escaneando seu conteúdo para treinar modelos de inteligência artificial e, em seguida, destruindo os exemplares físicos. A prática foi confirmada após um rastreamento que acompanhou um carregamento de obras raras até uma instalação da empresa dedicada ao processamento de material para treinamento de IA.

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De acordo com informações da matéria original, a Amazon confirmou a atividade por meio de um comunicado oficial, no qual afirmou que compra livros por canais comerciais com o objetivo de desenvolver e aprimorar os produtos e serviços oferecidos aos seus clientes. A empresa não detalhou publicamente os volumes adquiridos nem os critérios utilizados para selecionar os títulos.

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O interesse por livros raros por parte de empresas de inteligência artificial está diretamente ligado à busca por dados de alta qualidade para treinar grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs. Esses sistemas, que são a base de assistentes e ferramentas generativas, precisam ser alimentados com enormes volumes de texto durante a fase de aprendizado. Como os modelos já consumiram praticamente todo o conteúdo disponível gratuitamente na internet, as empresas passaram a procurar fontes alternativas de material textual.

Livros raros e esgotados se tornaram especialmente valiosos justamente por não estarem amplamente disponíveis online. Essas obras contêm textos escritos por humanos, com linguagem rica e diversidade estilística, características altamente desejáveis para o treinamento de modelos de linguagem. Além disso, por se tratarem de publicações anteriores à proliferação de conteúdo gerado por inteligência artificial na internet, oferecem um tipo de dado considerado mais confiável para o processo de aprendizado das máquinas.

O processo de aproveitamento dos livros envolve a chamada digitalização destrutiva, técnica na qual as obras são cortadas para que suas páginas possam ser alimentadas em scanners de alta velocidade. Após a captura do conteúdo textual, os exemplares físicos são descartados. Essa prática tem gerado preocupação entre livreiros, colecionadores e pesquisadores, que alertam para a perda irreversível de acervos históricos e culturais únicos.

A questão ganhou repercussão depois que um processo judicial envolvendo outra empresa de inteligência artificial revelou a aquisição e destruição de milhões de livros impressos para treinamento de modelos. O caso expôs a escala da operação e levantou debates sobre os limites éticos e legais do uso de obras físicas como matéria-prima para o desenvolvimento de inteligência artificial.

No caso da Amazon, a reportagem que rastreou o carregamento de livros raros identificou que o destino do material foi uma instalação da empresa dedicada à digitalização de obras para treinamento de IA. O rastreamento foi feito com o auxílio de um dispositivo de localização inserido na remessa, o que permitiu confirmar o percurso dos livros até o local de processamento e descarte.

O episódio evidencia um dilema crescente no setor de inteligência artificial: a necessidade constante de novos dados para melhorar o desempenho dos modelos colide com a preservação de patrimônio editorial e cultural. Enquanto as empresas argumentam que a digitalização contribui para a evolução tecnológica, críticos afirmam que a destruição de exemplares raros representa uma perda irreparável, especialmente no caso de obras que existem em pouquíssimos exemplares pelo mundo.

A discussão também coloca em evidência o papel de empresas que historicamente tiveram no livro um de seus principais produtos. A Amazon, que começou como uma livraria online, agora aparece no centro de uma cadeia de suprimentos voltada para a destruição controlada de obras raras em nome do avanço da inteligência artificial, evidenciando como a busca por dados de treinamento vem transformando práticas corporativas e levantando novos desafios para a preservação da memória escrita.