Em tempos de digitalização acelerada dos serviços públicos, cresce a importância do debate sobre transparência, soberania tecnológica e o papel do código aberto na administração pública.
Um ponto crítico, porém pouco debatido, envolve uma possível contradição legal na forma como o Estado brasileiro desenvolve e disponibiliza seus sistemas digitais , especialmente quando olhamos para o PIX, sistema de pagamentos instantâneos operado pelo Banco Central do Brasil.
“Os sistemas de informação e de comunicação desenvolvidos exclusivamente pela administração pública são regidos por licença de código aberto, permitida a sua utilização, cópia, alteração e distribuição sem restrições por todos os órgãos e entidades públicos.”
Ou seja, todo software criado exclusivamente pelo setor público, portanto com recursos públicos e para fins de interesse coletivo, deve ser publicado sob licença de código aberto, garantindo transparência, auditabilidade, interoperabilidade e segurança democrática.
E o PIX?
O PIX foi desenvolvido inteiramente pelo Banco Central, uma autarquia federal vinculada ao Ministério da Economia. O sistema é considerado hoje uma das maiores inovações tecnológicas em serviços públicos dos últimos anos, e seu uso é onipresente no dia a dia dos brasileiros.
Mas o código-fonte do PIX não é público. Nenhum cidadão, empresa ou órgão público externo ao Banco Central pode auditar diretamente como o sistema funciona em seus detalhes técnicos. Isso contraria diretamente o espírito e a letra do Art. 16 da Lei 14.063/2021.
Por Que Isso Importa?
Transparência e Confiança Pública: Em tempos de crescente vigilância digital, os cidadãos têm o direito de saber como funcionam os sistemas que processam e armazenam seus dados e movimentações financeiras.
Segurança: O código aberto permite auditoria independente, o que é especialmente importante em sistemas críticos como o PIX, onde falhas podem ter impactos financeiros e sociais severos.
Legalidade: A não disponibilização do código do PIX pode configurar descumprimento direto da lei — ou, ao menos, exige uma explicação técnica ou jurídica muito robusta por parte do Banco Central.
Soberania Tecnológica: O uso de código aberto fortalece a capacidade do Estado de controlar, manter e evoluir suas próprias tecnologias, sem depender de soluções fechadas ou proprietárias.
E o Que Diz o Banco Central?
Até o momento, o Banco Central não publicou o código-fonte completo do sistema PIX. Algumas partes relacionadas à interface com os bancos e instituições financeiras estão documentadas e normatizadas, mas o núcleo operacional do sistema permanece fechado.
Se o Banco Central entende que o PIX não se enquadra na obrigação do Art. 16, seria fundamental que essa interpretação fosse justificada e publicamente debatida, sob pena de abrir um perigoso precedente de descumprimento legal por parte da própria administração pública.
Conclusão
O caso do PIX mostra como até mesmo inovações públicas bem-sucedidas podem esbarrar em problemas sérios de legalidade e transparência. Se o código-fonte do PIX não for tornado aberto, estamos diante de uma provável ilegalidade e, mais do que isso, de uma contradição com os valores democráticos que deveriam nortear a transformação digital do Estado brasileiro.
É hora de exigir respostas claras. Afinal, tecnologia pública deve ser, acima de tudo, pública.
Escrevo hoje para (orgulhosamente) apresentar meu software [GitHub] para percorrer grafos 3D. O faço quase que pedindo desculpas, porque sei do tédio que este tipo de conversa provoca nas pessoas.
Ilustração de um grafo esférico. Imagem: Grok. Prompt: generate a hyper-realistic image of a spherical graph suspended in space, with nodes at the intersection of lines. highlight several brightened edges crisscrossing the graph sphere linking several nodes
Mas o fato é que este blog é totalmente dedicado ao lado nerd/geek das pessoas, e não pode haver nada mais nerdy-geeky do que isto.
Além disso, este trabalho representa a culminação de um esforço pessoal muito grande e eu preciso registrar a efeméride. Se você gosta de tudo o que é 3D, robótica, games, VR/AR isto pode te interessar.
Introdução
Estruturas de dados espaciais (isto é, em três dimensões) estão por toda parte — de motores de jogos à robótica e simulações científicas. Mas estruturas tradicionais de manipulação do espaço 3D como quadtrees e octrees funcionam melhor quando lidamos com posições. Quando o que importa é a orientação, essas estruturas perdem eficiência.
Como navegar por uma hierarquia rotacionando a visão, em vez de apenas seguir direções cartesianas?
Essa é a proposta do SpinStep.
O que é SpinStep?
SpinStep é um framework de travessia de árvores baseado em quatérnios[link], números especiais usados para representar rotações no espaço 3D. Em vez de seguir os ramos de uma árvore com base na distância entre eles, SpinStep seleciona caminhos com base na proximidade angular em relação à orientação atual.
Isso cria uma nova metáfora de navegação: não caminhamos do ponto A ao B, mas sim giramos em direção ao próximo nó do grafo.
À esq. uma árvore clássica, 2D e posicional. À dir. uma árvore 3D, orientacional, como nossa proposta. Imagem VL/GitHub
Por que quatérnios? E por que agora?
Quatérnios são mais estáveis que ângulos de Euler e mais compactos que matrizes de rotação, classicamente usados para indexação de nós em 3D. São comuns em animação 3D, realidade virtual, engenharia aeroespacial e robótica. Mas seu uso em travesia de dados ainda é pouco explorado.
SpinStep propõe que, quando os dados são orientacionais por natureza, estruturas baseadas em rotação são mais naturais e precisas do que estruturas posicionais.
Desafios e Limitações
Essa abordagem traz desafios técnicos:
Cálculo de distâncias angulares é mais pesado que comparações vetoriais simples.
Pequenos erros de ponto flutuante afetam estabilidade da travessia.
Faltam heurísticas padrão para definição de “distância” em espaços de rotação.
Mesmo assim, em muitos casos, o ganho em expressividade compensa a perda de desempenho.
Quando Vale a Pena?
SpinStep se destaca em nichos onde a orientação tem mais valor que a posição. Exemplos:
Planejamento de juntas em robôs articulados.
Travessia de cenas em VR baseada no ponto de vista do usuário.
Inteligência artificial com campo de visão dinâmico.
Simulações astrofísicas com caminhos orbitais.
Geração procedural em superfícies esféricas ou planetas.
Mesmo em cenários sensíveis a desempenho, SpinStep pode atuar como um filtro inicial para reduzir o espaço de busca.
Melhorias Futuras
Como projeto em crescimento, o SpinStep pode evoluir em várias frentes:
Aceleração com Numba ou Cython.
Ferramentas visuais para debug e visualização da travessia.
Integração com motores físicos ou bibliotecas de robótica.
Estratégias alternativas de travessia com pesos e heurísticas.
Considerações Finais
O futuro da computação espacial depende de como organizamos e percorremos dados. SpinStep propõe uma nova lente: pensar menos em “eixos” e mais em rotações.
É um convite para explorar, adaptar, e, quem sabe, transformar como lidamos com orientação em estruturas complexas.
A ideia que parece perpassar o ambiente corporativo hoje é que ser mais produtivo, seja o que for que isso implique, não precisa ser automaticamente produto da compreensão dos problemas ou da verdade. Os interesses que promovem a IA têm pouco ou nenhum desejo de encontrar ou distribuir a verdade. Canibalizar textos digitais sem considerar o que os torna verdadeiros é uma receita para a desintegração do conhecimento, não a produção ou reflexão dele.
Para cumprir sua promessa, a inteligência artificial precisa aprofundar a inteligência humana. Isso é certamente verdade… e isso certamente NÃO vai acontecer. Veja o que a internet fez com a mente humana. Reduziu a maioria das pessoas a viciados em cocaína eletrônica pixelizada, cujas habilidades de pensamento crítico, conhecimento de história, habilidades de linguagem e capacidade de atenção despencaram coletivamente.
Antes da internet, tínhamos milhares de jornais locais robustos relatando notícias locais, unindo comunidades e mentes locais como cola. Tudo isso desapareceu quase da noite para o dia, e agora ficamos com um punhado de conglomerados nacionais que compraram a maioria dessas instituições e as reduziram a esqueletos de seus antigos eus.
As ‘notícias’ que as pessoas consomem hoje vêm de algoritmos nas mídias sociais. Os jornais foram substituídos principalmente por junk news, que é perfeitamente semelhante à junk food e seus efeitos deletérios sobre os seres humanos.
A internet foi colonizada pelos piores instintos da humanidade e reduziu a mente humana a escombros do Facebook, Instagram, realidade alternativa, violência, conspiração e êxtase religioso… todos exemplos robustos de involução humana. A ação conjunta da ‘Inteligência Artificial’ e um grupo conhecido de atores humanos maus e gananciosos têm potencial para acelerar a involução humana e nos levar ao penhasco da destruição. Manter nossas habilidades de pensamento crítico humano é nossa única esperança… e pode não ser suficiente.
Derivativos
Os Grandes Modelos de Linguagem – GML [Large Language Models, LLM] podem ser entendidos como Títulos de Informação garantidos por hipotecas: um vasto número de fontes cortadas em pedaços e remontadas em composições convincentemente realistas que parecem, para todos os propósitos, funcionar por conta própria. Mas, como aprendemos na crise de 2008, os derivativos não são melhores do que aquilo de que são derivados, e essa verdade reduz muito a confiabilidade no que esse tipo de IA é capaz.
O problemas dos rótulos
Nada dessensibiliza mais uma pessoa quanto ao romantismo do Fim do Mundo provocado pela Skynet do que passar horas colocando quadradinhos ao redor de bois e vacas em imagens fotográficas. Na labuta da rotulação de dados – um penoso processo manual que está na base de todos os sistemas de inteligência artificial, você começa ver as entranhas do sistema: a inteligência artificial não funciona sem humanos na máquina. É notável que não seja dada maior atenção ao trabalho dos rotuladores, humanos reais, trabalhando na maioria das vezes fora dos limites da dignidade. Ao conhecer esse processo uma perspectiva mais clara do que está por baixo do capô aparece.
Os ‘quadradinhos de rótulo’, colocados tediosamente por humanos, são essenciais na modalidade de AI chamada ‘visão de computador’. São os rótulos que ensinam ao computador, por meio de muitas repetições, o que é uma vaca. Imagem: Vox Leone
Em tempo: neste ponto chamo a atenção para a ferramenta que estou desenvolvendo para automatização das tarefas de rotulação de imagem [o nome da disciplina é ‘anotação’] para modelos de visão de computador, que disponibilizo em nosso github: Auto-Annotate-BR. Estou internacionalizando e adaptando a ferramenta. Creio que esse seja o primeiro trabalho do gênero em português. Dê uma olhada, e, se possível, me dê uma ajuda na divulgação e compartilhamento.
Não exatamente como previsto
Quanto à suposta emergência da Inteligencia Artificial Geral – IAG [Artificial General Inteligence – AGI] a partir das redes neurais da Microsoft, Meta e Google, o burburinho que está acontecendo com ChatGPT e similares não lembra em nada o que foi profetizado por Nick Bostrom, o grande papa da superinteligencia: a partir de uma centelha inicial a entidade inteligente cresceria exponencialmente como um Big Bang, tomando rapidamente todas as redes conectadas. Se o que vemos é a AGI ela é de um tipo ainda não descrito em qualquer cenário, certamente não o de Bostrom.
Replicar o cérebro humano
Como racionalista, me inclino a concordar com Max Tegmark que a consciência é independente do substrato físico, ou seja, ela não depende necessariamente do tecido mole do qual é feito nosso cérebro. Outras bases físicas [como o silício + metais] convenientemente trabalhadas podem também servir. Considero as redes neurais uma conquista intelectual impressionante. Me parece claro que AGI vai surgir das redes neurais, uma vez que ela assim o faz nas formas de vida que conhecemos.
Os sistemas de camadas em nossas redes neurais artificiais são uma analogia bastante apta do funcionamento real do cérebro. Pelas explorações realizadas até o momento via imageamento, sabemos que as conexões neurais humanas ocorrem em áreas especializadas do cérebro, não exatamente em camadas físicas organizadas, como em uma rede neural artificial, mas em topologias neurais arranjadas em 3d, nas mais diversas configurações.
Exemplo simplificado de rede neural. O peso da sinapse de saída para o neurônio de adição (+) deve ser calculado antes que o neurônio de multiplicação (*) possa calcular o peso de sua sinapse de saída. Mesmo redes neurais relativamente “simples” têm centenas de milhares de neurônios e sinapses; é bastante comum uma rede neural ter mais de um milhão de arestas. Em nosso cérebro os neurônios e sinapses são trilhões. Fonte:https://medium.com/tebs-lab/deep-neural-networks-as-computational-graphs-867fcaa56c9
Para se equiparar totalmente ao modelo humano, a AGI baseada em redes neurais vai necessitar receber, dinamicamente, informação de sensores de todos os tipos [para poder tomar amostras de pelos menos cinco grandes categorias de estímulos físicos, como nós]. Aqui também vemos um paralelo com a a inteligencia natural, pois nós também rotulamos a realidade, a partir das informações dos sentidos. Chamamos os rótulos que aprendemos de ‘conceitos’ [ML classes?]; expressamos nos rótulos nossa conceitualização do mundo, também obtida através de reforço.
As redes neurais parecem ser, de fato, o caminho para a AGI. Mas não estamos nem perto de conseguir essas coisas. Se queremos chegar ao nível das redes neurais que carregamos em nossas cabeças temos que aprender mais sobre o papel das outras estruturas cerebrais, como as células gliais, que sabidamente influem na ativação e moderação das sinapses do cérebro humano [que correspondem aos ‘pesos’ nas redes neurais artificiais].
Deixando a imaginação vagar sem amarras, é possível conjecturar que as redes neurais sejam estruturas fundamentais no universo, e que a consciência e a inteligencia emerjam de algumas configurações topológicas de processamento neural [incluindo as citadas células gliais e outras estruturas].
O inimigo é outro
As redes neurais, mesmo as relativamente primitivas redes atuais, baseadas em estatística e poder de computação, vão provocar uma drástica correção em vários setores da vida. Milhões perderão empregos e meios de subsistência. Contudo, cavaleiros do apocalipse mais poderosos [e com um timing melhor] são as redes sociais. Talvez a dissolução da sociedade civilizada por conta da ação insidiosa da mídia social já tenha começado e nos encontremos irremediavelmente além do horizonte de eventos.
Notícias dando conta de que a Samsung pensa em substituir Google por Bing em sua linha de smartphones enviou ondas de choque por toda a web este mês.
Imagem: Domínio Público
Durante anos, o Bing foi um mecanismo de buscas secundário. Mas tornou-se muito mais interessante para os especialistas da indústria quando recentemente adicionou uma nova tecnologia de inteligência artificial. A reação do Google à ameaça da Samsung foi de “pânico”, de acordo com mensagens internas analisadas pelo The New York Times. Estima-se que US$ 3 bilhões em receita anual estarão em jogo com o contrato da Samsung. Outros US$ 20 bilhões estão vinculados a um contrato semelhante da Apple que será renovado este ano.
Surpresa
Se você tivesse me dito há 3 meses que o Bing seria uma séria ameaça ao Google, eu teria rido. Esse é o impacto que a integração do ChatGPT teve para o Bing – da noite para o dia.
Se a história de 48 anos da Microsoft mostra alguma coisa, é que eles podem produzir produtos abaixo da média, experimentar inúmeras falhas, fazer investimentos e aquisições ruins e até mesmo arruinar produtos (por exemplo, Skype), mas permanecem resilientes e bem-sucedidos.
A falha do Google me surpreende. Como uma empresa com tanto dinheiro, tantos engenheiros maravilhosos, não consegue gerar uma fonte de receita que não seja o mecanismo de busca? Sempre acompanhei as notícias sobre os programas de IA do Google. Como diabos foi a Microsoft quem apareceu com o o maior sucesso em IA, OpenAI?
Parece claro que o Google ficou muito grande e desalinhado. O Google coloca muita ênfase em habilidades (de codificação) que não são necessárias para a maior parte do trabalho realizado e não enfatiza a seleção da capacidade de criar coisas que as pessoas desejam usar. Eles tiveram que criar uma linguagem de programação simplificada (Go) porque muitos de seus novos graduados em codificação não conseguiam lidar com C ++.
Talvez seja excessivamente reducionista, mas também acho que muitos dos problemas do Google se resumem à sua autoimagem. Até hoje, eles estão presos em 2006, quando todo mundo os via como “legais”, “inovadores”, “não Micro$oft” e “não maus”. A maioria dos pessoas comuns não acredita mais nessas coisas e apenas vê o Google como a coisa padrão para procurar coisas em seus telefones.
O Google acreditava que poderia crescer rapidamente e se estruturar com o caos ordenado porque eram os escolhidos. Sua “hubris” permitiu que eles acreditassem que não tinham concorrentes sérios.
No que diz respeito à engenharia, a qualidade deles é amplamente superestimada, mesmo não sendo tão bem compreendida em primeiro lugar. A maioria dos sistemas é mal projetada e muitas equipes de engenharia são ineficientes, não por causa dos anos de experiência dos engenheiros ou mesmo de seu talento, mas por causa da má gestão.
Quem é quem
Outro aspecto de como a vida comercial é mais difícil para o Google é: quem realmente é o cliente?
Para a Amazon (pelo menos no sentido clássico do varejo), o cliente é claro e óbvio: a pessoa que compra algo no seu site, quer um a boa seleção, barata e rápida/entregue em sua porta. É relativamente fácil orientar toda a sua empresa em torno da questão: “mas isso é realmente bom para o cliente”? Para o Google, devido à natureza do negócio de buscas e o fato de ser sua principal fonte de receita, os incentivos são “mistos”, para dizer o mínimo. O verdadeiro cliente do Google não são os usuários, mas os anunciantes. Os usuários são simplesmente um ingrediente a ser alimentado no mecanismo de publicidade — quaisquer decisões que forem tomadas para beneficiar o usuário, são apenas da perspectiva de não irritá-los tanto a ponto de deixarem a plataforma. Quão bem a Amazon trata os funcionários de seus depósitos? Apenas o necessário para atingir 2 objetivos: não infringir as leis trabalhistas de forma muito flagrante e não agitar toda a força de trabalho empregável muito rapidamente.
De uma forma distorcida, talvez descrever a equivalência entre o Google com a Amazon seja mais ou menos assim:
Usuários do Google Search == Trabalhadores dos depósitos da Amazon
Anunciantes do Google == Compradores da Amazon
O que o Google está fazendo?
Eles não fazem bons produtos. Também não inventam muitas coisas úteis. Eles são como o garoto rico diletante, com muito dinheiro tentando coisas aleatórias diferentes sem se concentrar em uma coisa.
Conclusão
Não tenho certeza se o Google estava preparado para esta competição porque, em primeiro lugar, os termos dos negócios da Microsoft com OpenAi podem ter sido estratégicos, de difícil interpretação e, em segundo lugar, o fato de o mecanismo de busca do Google não ter experimentado iovação ou melhoria significativa desde PageRank, pelo menos da perspectiva da experiência do usuário, e não da complexidade da engenharia. Vou presentear meus descendentes com histórias de uma época em que procurei algo e encontrei pelo menos um resultado relevante entre os 20 primeiros.
Uma postagem visual para suavizar o mais vital de todos os fins de semana da história brasileira. Minha exploração da arte digital baseada em Difusão Latente continua.
Meu pequeno logotipo é uma linda obra de arte, que chegou às minhas mãos na adolescência e que tenho até hoje. É uma charge de jornal – estrangeiro – do início do século 19, cujo o autor eu ainda não identifiquei, mas sigo procurando.
A arte, sobre a qual ainda falarei mais, mostra um leão exibindo seu perfil direito, em atitude heráldica “couchant”, habilidosamente inscrito no contorno da América do Sul. Um autêntico achado geométrico. É uma imagem evocativa de um Brasil grande e forte, estendendo seu olhar sobre o Atlântico sul.
É uma imagem que resume as aspirações da nação quando eu era jovem. É também uma imagem austera, que se pretende heráldica ao invés de fruto de design; vai contra o pós modernismo vigente, mas aqui no blog essa é exatamente a ideia.
Este blog existe por causa desta imagem; foi olhando para ela em pensamento profundo que me inspirei. “A voz do leão”, para tentar falar de tecnologia e ciência para a lusofonia, com um ‘modicum’ de profundidade – sem dar muita bola para o estilo superficial preferido nas redes sociais — como as pessoas fazem nos centros avançados do mundo. O Brasil é o Leão.
Eu quis fazer variações para poder usar a imagem em outros contextos que exijam um ‘look’ mais contemporâneo — com resultados medianamente animadores. Lancei mão da Stable Diffusion e, abusando da engenharia de prompt, passei algumas horas agradáveis tentando fazer arte. Aproveitei para usar o gadget ‘galeria de slides’ do WordPress pela primeira vez.
Não sei se verei esse Brasil grande, que faz tecnologia, que lança foguetes e satélites e junta à elite material do mundo. Se depender da classe política que aí está eu duvido muito que cheguemos lá. Foi sob a batuta do Ministro da Tecnologia, um aviador e astronauta formado por um instituto de tecnologia, que eu testemunhei o maior [talvez o único] desmonte deliberado de políticas tecnológicas do estado brasileiro em toda história [a começar do programa espacial, que se encontra desativado desde 2003].
Que o Brasil possa se reencontrar a partir das eleições de amanhã. Boa sorte a todos.
Voxle One 