Nem toda contradição fracassa ao tentar dizer algo com sentido. Em realidade, há sentidos que só se mostram por meio de contradições. Um exemplo pra ilustrar o que eu quero dizer.
Somos dados porque nos tornamos commodities negociadas num mercado subterrâneo desconhecido pela maior parte das pessoas. De uma forma ou de outra, tudo que fazemos na internet está registrado. Ainda que existam meios de distorcer e falsificar certas informações sobre a origem ou conteúdo daquilo que fazemos (VPNs, anonymizers com o projeto Tor, criptografia, etc), os registros dos pedidos e transações entre os computadores estão armazenados em certos elos da rede por meio das quais eles circulam. O simples acesso ao servidor onde está hospedado uma página é suficiente para gerar informações sobre geolocalização (baseadas no IP do cliente), além de dados sobre sistema operativo, idioma e até resolução da tela na qual a página foi acessada (a imagem acima). Um banco de dados como o do Facebook ou da Google são uma mina de ouro. Quando ordinariamente digitamos um comentário no Facebook ou quando sem maiores preocupações fazemos uma busca no Google (logados em nossos perfis), esse comentário ou essa busca se acumulam num imenso reservatório que abriga as nossas outras ações, todas elas. O conjunto dos comentários, likes, pesquisas e outras ações dentro do Facebook ou do Google pode parecer um mero agregado unido apenas pela relação com nossa identidade, mas é justamente a relação com nossa identidade o que torna esses dados potencialmente interessantes e economicamente valiosos. As empresas de tecnologia veem nesse agregado uma fonte na qual garimpar regularidades e identificar padrões desconhecidos até mesmo para os responsáveis por tudo aquilo. Diz algo sobre nós aquilo que se repete, o que é regular. Vejam por exemplo a análise que Jose Roberto Toledo faz da nuvem de palavras nos programas dos candidatos. Ali, os termos se repetem não por mero acaso.
Os padrões identificados por algoritmos alimentam um mercado ansioso por dirigir seus produtos e serviços a pessoas com maior potencial de consumo. Por exemplo, quem vende um produto para mulheres grávidas prefere que ele seja oferecido a mulher que a homens, pois não é como se não fizesse diferença. Se pudéssemos pesquisar diretamente dentro da base de dados do Facebook (em certo sentido podemos) não seria difícil identificar potenciais clientes. Filtrando palavras como “bebê”, “grávida”, “gravidez” logo chegaríamos a uma lista provável de potenciais clientes.
(Hoje em dia quem quiser ganhar dinheiro tem um caminho certo e seguro: investir numa formação em Data science [Big Data, Machine learning e outras ferramentas]. Os profissionais ainda são relativamente poucos num mercado que movimenta mais de 200 bilhões de doláres anuais. Diariamente chega a minha caixa postal alguma proposta de curso de análise de dados. Este segmento do mercado de formação cresce exponencialmente em razão do aumento do uso de análise de dados como ferramenta para orientar a tomada de decisão não apenas na área de marketing, mas também no setor financeiro e tantos outros setores. Exemplos inusitados e interessantes do que se pode fazer analisando dados: 1) expert systems [um ramo das pesquisas em inteligência artificial] são usados para selecionar uma entre teorias que tem sólida base empírica e cujos pesquisadores são igualmente respeitados. 2) um engenheiro de software ensina a usar Python usando de dados públicos reunidos pelas instituições de uma cidade [Chicago, no caso], dados como números de buracos nas ruas, horários de ônibus, é fascinante.)
Acontece que os dados coletados na rede não tem apenas valor comercial, eles revelam uma dimensão que com frequência perdemos de vista: somos também máquinas. Há tempos a humanidade é contraposta a autômatos, robôs e androides, que se tornaram símbolos de sistemas cujo funcionamento é inteiramente previsível e que não dão lugar a variações drásticas (salvo em caso de mau funcionamento). Em Westworld, por exemplo, é evidente a crença de que os androides não podem agir senão conforme suas instruções, pois suas ações dependem de como eles são programados (coded). No entanto, uma parte significativa do nosso funcionamento é também mecânico e maquinal. O componente maquinal de nossa constituição não é, a meu ver, um obstáculo à ideia de liberdade (como não é em Westworld), mas ele nos torna vulneráveis a manipulações cada vez mais evidentes. O uso político de informações privilegiadas, como no caso da Cambridge Analytica, potencializa a capacidade de convencimento e persuasão de qualquer estratégia política, pois a envolve em termos familiares. A propaganda deixa de ser uma mera peça genérica e impessoal para tornar-se uma ação dirigida, composta segundo padrões aos quais sabidamente somos sensíveis. Os aplicativos que são capazes de identificar doenças pela mera análise dos padrões do uso do mouse e teclado revelam que a tecnologia ainda pode contar muito sobre nós mesmo, pois há muito o que desconhecemos. Se essas informações chegarem primeiro aos interessados em dirigir nossa ação e nossa atenção num determinado sentido seremos presas fáceis e indefesas de uma instrumentação política pouco comprometida com nossos interesses e necessidades e nada interessada no bem público.
Não somos dados porque não nos limitamos aos dados que nos constituem e com os quais tentam nos definir e reduzir. A dimensão maquinal que nos compõe não é tudo que somos, pois somos maiores que a soma das nossas partes. No entanto, prevalece em nosso modo de ver o mundo a pretensão de mapear a totalidade utilizando exclusivamente o esquema binário daquilo que se conhece e do que não se conhece. Sendo assim, somos os dados que se conhecem — aqueles que se deixam filtrar na infinidade de dispositivos nos quais involuntária e inconscientemente deixamos registradas informações sobre nós mesmos — mais aqueles que ainda não se conhecem pois ainda não criamos os dispostivos apropriados para garimpá-los. Diante disso, acreditar na liberdade significa acreditar que esse esquema não esgota o que somos e que o campo extensional (daquilo que se reduz a verdades) é demasiadamente estreito para nos conter (mesmo que nele estejam inscritos também as bases naturais da intencionalidade).
A predomínio (a gente poderia dizer a hegemonia) de certas ideias produz a impressão de que nos limitamos aos dados que produzimos. Contribui para essa perspectiva a força predominante do marco científico e, particularmente, um certo modelo de consciência que enfatiza as similaridades entre a nossa mente e o modelo computacional. É como se nossa mente fosse um mero computador a processar informações e estímulos exteriores e interiores. Um computador igualmente composto de hardware (o cérebro) e software (a consciência). Daí a ideia de que a Inteligência Artificial não apenas poderia replicar a inteligência e o entendimento humano, mas também explicá-los. John Searle tem um artigo bem interessante sobre esse ponto, mas num livro posterior ele resume claramente sua objeção a essa perspectiva:
A computação é definida sintaticamente. É definida em termos de manipulação de símbolos. Contudo, a sintaxe em si mesma não pode nunca ser suficiente para o tipo de conteúdo que apropriadamente acompanha pensamentos conscientes. Em si mesmo ter apenas zeros e uns é insuficiente para garantir conteúdo mental, consciente ou inconsciente (…) Absolutamente essencial para entender a natureza das ciências naturais é a distinção entre aquelas características da realidade que são intrínsecas e aquelas que são relativas a um observador. A atração gravitacional é intrínseca. Ser uma nota de cinco dólares é relativa a um observador. Agora, a grande objeção às teorias computacionais da mente pode ser formulada com bastante clareza. A computação não nomeia uma característica intrínseca da realidade, mas uma relativa ao observador, e isso porque a computação é definida em termos de manipulação simbólica, mas a noção de ‘símbolo’ não é uma noção da física ou química. Algo é um símbolo somente se é usado, tratado ou considerado como um símbolo. (…) Não há nenhuma propriedade puramente física que zeros e uns ou símbolos em geral possuam e que determine que eles sejam símbolos. Algo é um símbolo somente relativo a algum observador, usuário ou agente que lhe atribua uma interpretação simbólica. Então a questão, “É a consciência um programa de computador”, não tem sentido claro.
John Searle, Consciousness and Language
Num texto mais que recomendável, Douglas Rushkoff alerta igualmente para a ilusão da redução da experiência humana à imagem de meros processadores de informação.
Há anos os filósofos da tecnologia advertem: a visão transhumanista reduz com demasiada facilidade toda a realidade aos dados e conclui que “os seres humanos não são mais que objetos processadores de informação”.
O transhumanismo é apenas uma das faces e uma das consequências da ênfase excessiva sobre o que há de maquinal em nós. Se antes éramos o fantasma na máquina, agora que vivemos na era dos computadores parece ainda mais tentador converter a alma ou espírito no software que roda num hardware, sendo possível copiar este software, conservá-lo e transportá-lo para um diferente hardware. Dar um upgrade quando a antiga máquina não estiver mais funcionando apropriadamente. Quem sabe até mesmo atingir a eternidade por meio de técnicas de conservação e transposição de hardware. A obsessão humana por controle e estabilidade encontra na analogia com o hardware e software mais uma razão para apostar suas fichas numa solução tecnológica para as contingências da experiência humana.
Conhecer, computar e processar dados parece tudo quanto basta para esgotar aquilo que somos. Como se fossemos meramente um agregado de informações que podem ser extraídas e depois reunidas sob determinada ordem. Ainda que os dados e informações fossem em certo sentido suficientes para nos esgotar, não é como se esses dados determinassem sempre a mesma imagem daquilo que somos. Supomos que eles são como peças de um complexo quebra cabeça e se conseguirmos amealhar peças suficientes poderemos ter uma imagem clara de nós. É certo que conhecer essas peças nos habilita a saber como agir diante da máquina em que elas estão integradas, mas isso não significa que este domínio técnico (esse saber fazer) corresponda a um conhecer, num sentido importante. No interior de uma sociedade obcecada por domínio e controle, é difícil distinguir o conhecimento que nos habilita a manipular os fenômenos naturais com eficiência daquele que nos permite dizer com confiança que conhecemos alguém. Diante dessa distinção nossa tendência natural é responder: mas o que sobra, para além desses fenômenos naturais cujo domínio buscamos e ao quais parecemos nos resumir? O que há mais para conhecer? Há algo do lado de fora, ou melhor, pode haver algo? A metáfora do quebra cabeça talvez ajude a entender como o conhecimento pode produzir a possibilidade de controle e domínio, mas aquilo que ela tem de insatisfatório na hora de oferecer uma imagem adequada do que se diz quando dizemos conhecer alguém, por sua vez, nos ajuda a ver as limitações dessa metáfora e da própria pretensão de reduzir tudo a conjunto de dados determináveis.
As informações que nós temos das pessoas são partes de algo maior, algo indeterminável, embora estejamos inclinados a acreditar que existe um limite que funciona como uma fronteira, demarcando a totalidade do que somos e nos separando daquilo que não somos. Quando supomos que essas informações se unem a outras para formar um quebra-cabeça, nós representamos por meio de uma imagem a relação entre as partes e o todo. No entanto, as partes que compõem esse quebra cabeça (o todo) não podem ser organizadas de qualquer jeito, pois assim elas não se encaixariam e não seriam um retrato autêntico do que se representa. Cada peça tem o seu lugar. Para conhecer e manipular as pessoas tal como fazemos com as máquinas precisamos que a relação entre o todo e as partes esteja sujeita a uma ordem, funcione segundo regras e esteja emoldurada numa forma que se pretende universalmente reconhecível. A regularidade permite o controle e a criação de teorias que descrevem o comportamento da máquina. Assim, é preciso eliminar tudo aquilo que no comportamento da máquina parece inexplicável, fruto do mero acaso ou manifestação daquilo que tendemos a chamar de liberdade. É preciso eliminar o componente arbitrário (reduzindo-o a uma regularidade). Mas não conhecemos a nós mesmo nem as outras pessoas como quem reúne e acumula informações. É certo que o garoto que conhece os gostos da menina por quem é apaixonado talvez tenha mais chances que o outro que não os conhece, mas justamente porque esse conhecimento pode ser uma ferramenta pra produzir um efeito (aqui, como no caso da máquina, a causalidade é o que importa). No entanto, conhecer mais não necessariamente significa conhecer melhor. A despeito da inegável possibilidade de converter o que somos num conjunto infinito de dados, há uma incontornável liberdade com que se costura o sentido daquilo que nós mesmos somos, ou do que são os outros. As informações e dados sobre os outros podem sempre ser rearranjadas numa nova ordem, de acordo com novos eixos, de modo a provocar uma transformação radical no entendimento daquilo que se conhece. Claro que uma transformação pode ser impulsionada por novos conhecimentos, mas ela pode ser um mero rearranjo do que se sabe. Dados e informações não são forças que se impõem sobre as pessoas que os observam. Como símbolos que são, eles exigem interpretação e isso significa não apenas o trabalho de quem os coloca em seu devido lugar numa ordem já pré-determinada (no quebra cabeça), mas também a possibilidade radical de construir novas ordens, novas estruturas nas quais aquelas informações funcionam segundo outros eixos e diferentes fundações.
A coisa insidiosa sobre o ponto de vista causal é que ele nos leva a dizer: “Naturalmente, — é assim que tem que acontecer”. Enquanto deveríamos dizer: poderia ter acontecido assim, e também de muitos outros modos.
Wittgenstein, Cultura e valor
A força da linguagem, aquilo que ela tem de mais sublime e poderoso, consiste não na possibilidade de representar verdadeiramente o mundo (e a nós mesmos como parte dele), mas na possibilidade radical de apresentá-lo de outra maneira, reconstitui-lo a partir do mesmos elementos. A identidade do que nós somos ou do que são os outros depende significativamente do modo como arranjamos o que sabemos sobre nós e sobre o mundo. Ou como situamos, num plano mais amplo, o mistura entre o que sabemos e o que ignoramos. Mesmo que a ciência só admita um modelo de causalidade, ainda que só esse modelo seja eficiente, nós temos a liberdade de fazer o que quisermos com o que sabemos, de criar e produzir sentido. E é isso que nos impede de sermos reduzidos às informações sobre nós capturadas pelo sem número de filtro da rede computadores.
