O código aberto sobreviverá à era da IA proprietária?

É fácil esquecer, mas os primórdios da informática e da Internet foram pensados por pessoas que, nos seus apartamentos ou garagens, criaram as ferramentas que utilizamos todos os dias. No início, alguns queriam que as suas criações servissem o bem comum e fossem acessíveis a todos.

Tim Berners-Lee, o fundador da Web, esperava que a sua fundação desse origem a uma série de iniciativas abertas e gratuitas. Infelizmente, o seu sonho durou pouco tempo! Não tardou muito para que a Microsoft, a Apple, a Alphabet, a Meta (ex-Facebook) e outras empresas engolissem tudo - faz parte da sua natureza. Assim surgiu o reinado dos GAFAMs.

É claro que isso não impediu a produção de software livre, conhecido como "open source", na Web, para gáudio dos utilizadores da Internet que não queriam pagar fortunas por soluções de desktop, browsers ou sistemas operativos. No entanto, o Linux deixou a sua marca no panorama informático. Para muitas escolas, estas aplicações de código aberto permitiram utilizações criativas que podem ser enquadradas nos orçamentos, muitas vezes apertados, do sistema educativo nacional. Mas poderá este movimento de Software Livre, quase anti-establishment, sobreviver na era da IA proprietária?

O ogro da IA

Agora que a inteligência artificial está no centro do discurso dos tecnófilos, toda a gente está a tentar pensar nas utilizações dos algoritmos em diferentes sectores da atividade humana. Não será surpresa para ninguém que os GAFAMs tenham entrado na onda, cada um desenvolvendo os seus próprios algoritmos para servir os seus utilizadores: ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude, etc. A utilização disparou, com centenas de milhões de utilizadores de IA.

Só que esta nova tecnologia pode prejudicar a indústria do código aberto. Este mercado mais marginal, já difícil de rentabilizar , foi enfraquecido pela inteligência artificial. Podemos ver na utilização de algoritmos o mesmo problema que o mundo artístico está a viver neste momento. A IA engole tudo e usa os dados e as consultas para fazer cálculos estatísticos, ignorando questões de licença. Como resultado, as IAs tendem a recorrer a documentação ou a outro código aberto sem revelar que o estão a fazer.

A licença Creative Common ou outra é ocultada, apagada pelo algoritmo. Isto é tanto mais irónico quanto são as tecnologias de código aberto que permitiram o nascimento da IA generativa, como os kernels de servidores Linux, Apache e Nginx, MySQL, que gerem a informação, ou TensorFlow, que permitiu a aprendizagem automática de máquinas.

Os entusiastas da inteligência artificial podem afirmar que a democratização da IA oferece aos cidadãos a possibilidade de começarem a criar as suas próprias soluções de código aberto. É certo que a arte de programar se está a tornar um pouco mais acessível com um robô de conversação capaz de analisar e de cuspir código de acordo com os desejos de uma pessoa. Mas quantidade não é sinónimo de qualidade.

Embora tenham surgido centenas de projectos, a maior parte deles é o resultado daquilo a que os programadores chamam "lixo de IA ". O mesmo lixo que polui as redes sociais com fotografias e vídeos claramente falsos, mas produzidos rapidamente pelos internautas. A tal ponto que, no GitHub, uma rede que permite aos programadores analisar projectos de codificação, foi necessário acrescentar, em fevereiro de 2026, uma opção para encerrar os pedidos, apesar de esta ser uma das funções principais do site. É certo que o código pode ser verificado por uma IA, mas esta nunca será tão eficaz como um humano capaz de reconhecer as linhas problemáticas.

O efeito caixa negra

Neste contexto, o reflexo seria pedir o desenvolvimento de uma inteligência artificial de código aberto, como é o caso do software. Tecnicamente, isso já existe, e a Wikipédia apresenta vários exemplos. Além disso, alguns deles estão a tentar tirar partido disso, sendo pouco honestos quanto à abertura do seu código. O OpenAI, por detrás do famoso modelo GPT, não é realmente aberto. Os investigadores estão a ser alertados para o facto de alguns afirmarem ser abertos quando, na realidade, não o são.

É de salientar que a IA de código aberto parece quase impossível. Compare-se esta ideia com a do software de código aberto. Neste último, os utilizadores têm normalmente acesso fácil ao código e podem, portanto, modificar certas funções, acrescentando ou retirando algumas de acordo com o seu grau de conforto. Isto é possível porque a codificação é geralmente clara e sabemos que linguagem está a ser utilizada. A inteligência artificial, por outro lado, é muito mais obscura; sabemos que funciona de acordo com um sistema neural desenvolvido, um corpus e um método de treino. Mas mesmo com esta informação, o efeito de caixa negra persiste na inteligência artificial. O comum dos mortais não pode brincar facilmente com esta tecnologia, o que limita o sonho de uma IA de código aberto.

Sonhar com a nacionalização da IA

No entanto, isto não significa que o sonho da IA de código aberto seja impossível. De facto, parece que está a surgir gradualmente um movimento em que os organismos públicos estão a analisar a questão do código aberto. Além disso, muitos apelam à coletivização da IA para recuperar o controlo real de uma tecnologia que, atualmente, não está regulamentada e que ameaça os sectores económicos, os trabalhadores e a paz social. Acima de tudo, é preciso pensar nisto num contexto em que o conhecimento deve ser preservado como um bem coletivo. Esta seria uma oportunidade para manter um controlo real sobre a propriedade dos dados e evitar que sejam utilizados para tudo e todos sem compensação.

É uma ideia que tem todas as razões para se concretizar, sobretudo tendo em conta o atraso da Europa no domínio da IA, com os Estados Unidos e a China muito atrás. Uma política continental global que impusesse a utilização de IA de código aberto permitiria uma verdadeira soberania digital e daria mesmo prioridade aos algoritmos que consomem menos energia e são mais económicos do que os alimentados pelos GAFAM, que todos os anos exigem cada vez mais centros de dados e energia em todo o mundo.

A utilização da IA de fonte aberta na governação constituiria uma oportunidade para reduzir os custos, garantir que os dados e as consultas continuem a ser feitos num ambiente geográfico preciso (aldeia, cidade, região ou país), tendo em conta as realidades locais. É também interessante notar que um estudo recente mostrou que as IA de código aberto são mais eficazes do que as GAFAM para citar e anotar referências em vários projectos de investigação.

Significará isto que um mercado aberto da inteligência artificial poderá desenvolver-se da mesma forma que o do software? Isso ainda está para ser visto.

Imagem de IA (Copilot): "inteligência artificial de código aberto num contexto comunitário".

Referências :

Barbier, Gilles. "Irá a IA matar os modelos de negócio de código aberto?" LinkedIn. Última atualização: 10 de janeiro de 2026. https://fr.linkedin.com/pulse/lia-va-t-elle-tuer-les-business-models-de-gilles-barbier-vdise.

Brandom, Russell. "Para programas de código aberto, as ferramentas de codificação de IA são uma bênção mista". TechCrunch. Última atualização: 19 de fevereiro de 2026. https://techcrunch.com/2026/02/19/for-open-source-programs-ai-coding-tools-are-a-mixed-blessing/.

Daigle, Louis-Gabriel. "Abraçar a IA de código aberto: o futuro da IA e a soberania dos dados". Libéo. Última atualização: 22 de janeiro de 2026. https://libeo.com/ia/ia-open-source-souverainete-donnees/.

Gaie, Christophe e Laurent Denis. "Como a IA de código aberto pode modernizar os serviços públicos". Polytechnique Insights. Última atualização: 20 de março de 2025. https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/digital/comment-les-ia-libres-pourraient-moderniser-les-services-publics/.

Geerling, Jeff. "A IA está a destruir o código aberto, e ainda nem sequer é bom." Jeff Geerling. Última atualização: 16 de fevereiro de 2026. https://www.jeffgeerling.com/blog/2026/ai-is-destroying-open-source/.

Gewirtz, David. "Por que o código aberto pode não sobreviver à ascensão da IA generativa". ZDNET. Última atualização: 27 de outubro de 2025. https://www.zdnet.fr/actualites/pourquoi-lopen-source-pourrait-ne-pas-survivre-a-lessor-de-lia-generative-484026.htm.

Gibney, Elizabeth. "A ferramenta de IA de código aberto supera os LLMs gigantes em revisões de literatura - e acerta as citações". Nature. Última atualização: 4 de fevereiro de 2026. https://www.nature.com/articles/d41586-026-00347-9.

Jennings, Charles. "Perante a IA, só há uma solução: a nacionalização". Les Blogs D'Alternatives Économiques. Última atualização: 29 de julho de 2024. https://blogs.alternatives-economiques.fr/gilles-raveaud/2024/07/29/face-a-l-ia-une-seule-solution-la-nationalisation-par-charles-jennings.

Maffulli, Stefano. "'Open source' AI não é verdadeiramente aberto - eis como os investigadores podem reclamar o termo." Nature. Última atualização: 27 de março de 2025. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00930-6.

Nolan, Mike. "Quão 'aberta' é a IA de fonte aberta?" Instituto Ada Lovelace. Última atualização: 23 de julho de 2025. https://www.adalovelaceinstitute.org/blog/how-open-is-open-source-ai/.

Pillot, Julien. "IA de código aberto e frugal: a chave para a autonomia estratégica europeia?" The Conversation. Última atualização: 29 de julho de 2025. https://theconversation.com/lia-open-source-et-frugale-la-cle-de-lautonomie-strategique-europeenne-259748.

"A Inteligência Artificial de Código Aberto é Possível?" LinuxFr.org. Última atualização: 26 de fevereiro de 2025. https://linuxfr.org/news/une-intelligence-artificielle-libre-est-elle-possible.