[LIBRO] Quem controla seus dados? Ciência Aberta, Colonialismo de Dados e Soberania na era da Inteligência Artificial e do Big Data

Quem controla seus dados? Ciência Aberta, Colonialismo de Dados e Soberania na era da Inteligência Artificial e do Big Data

ISBN digital: 9788572214742

ISBN impresso: Publicação apenas digital

DOI: 10.31560/pimentacultural/978-85-7221-474-2

Autor: Fabiano Couto Corrêa da Silva

https://www.pimentacultural.com/livro/quem-controla-dados/

Este livro investiga como a economia dos dados reconfigura poder, ciência e soberania, revelando continuidades entre a colonialidade histórica e a extração digital. A partir de uma perspectiva latino‑americana, discute tensões da Ciência Aberta e propõe caminhos ético‑políticos para uma governança justa de dados (FAIR/CARE), infraestrutura aberta e justiça epistêmica. Um convite à ação para que os dados sirvam às pessoas, e não o contrário.

SUMÁRIO Prefácio PARTE I FUNDAMENTOS TEÓRICOS E CONCEITUAIS CAPÍTULO 1 Introdução ao colonialismo de dados 1.1 A economia dos dados e as grandes corporações (Big Tech) 1.2 Assimetrias de poder e vigilância na era do Big Data 1.3 Marcos teóricos: dos estudos pós-coloniais à teoria crítica da informação 1.4 Paradoxos e contradições do colonialismo de dados 1.5 Resistências e alternativas emergentes 1.6 Dimensões psicológicas e subjetivas 1.7 Impactos ambientais e sustentabilidade 1.8 Perspectivas futuras e tendências emergentes CAPÍTULO 2 Ciência aberta: tensões, contradições e paradoxos 2.1 A evolução do conceito de ciência aberta 2.2 Princípios FAIR e democratização do conhecimento 2.3 Modelos de acesso aberto e sustentabilidade 2.4 Tensões entre abertura e controle 2.5 Algoritmos e curadoria: o poder invisível da descoberta 2.6 Ciência cidadã e participação democrática 2.7 Paradoxos da democratização científica 2.8 Alternativas e resistências à ciência aberta hegemônica 2.9 Perspectivas futuras PARTE II ANÁLISE CRÍTICA E IMPACTOS CAPÍTULO 3 O impacto do colonialismo de dados na produção científica e no conhecimento 3.1. Desigualdades na produção científica global (Norte global vs. Sul global) 3.2 Apropriação de dados científicos e parachute science 3.3. Epistemologias marginalizadas e colonialidade do saber na ciência 3.4. Relação entre dados abertos e assimetria de poder 3.5 Algoritmos, vieses e reprodução de desigualdades CAPÍTULO 4 Fraudes científicas, manipulação de dados e práticas antiéticas 4.1. Fundamentos históricos e teóricos da integridade científica 4.1.1 Evolução histórica dos conceitos de integridade científica 4.1.2 Marcos normativos contemporâneos e codificação internacional 4.1.3 Dimensões neurobiológicas e psicológicas da ética científica 4.1.4 Teorias contemporâneas de integridade científica 4.1.5 Colonialismo científico e estruturas de poder global 4.2. A crise contemporânea: dimensões e magnitude do problema 4.2.1. Análise estatística da escalada de retrações científicas 4.2.2 Paper Mills: a industrialização sistemática da fraude 4.2.3 Impactos da pandemia COVID-19 na integridade científica 4.2.4 Dimensões econômicas e desperdício de recursos sistêmicos 4.3 Inteligência artificial: a transformação fundamental da má conduta científica 4.3.1 A dupla face da revolução tecnológica: promessa e ameaça simultâneas 4.3.2 Tipologia expandida da má conduta científica digitalmente amplificada 4.3.3 Geração de conteúdo fraudulento: análise multimodal 4.3.4 Implicações epistemológicas: redefinindo a natureza da evidência 4.3.5 Características identificáveis, padrões de detecção e evolução estratégica: uma análise integrada da sofisticação operacional 4.4 Ferramentas de detecção e contramedidas tecnológicas: a evolução da resposta científica à fraude digital 4.4.1 Evolução sistêmica dos paradigmas de detecção: da análise manual à inteligência artificial interpretável 4.4.2 Detecção avançada de manipulação visual: forense digital e análise de autenticidade 4.4.3 Análise linguística avançada e detecção de conteúdo gerado por ia: além da detecção de plágio tradicional 4.4.4 Tecnologias emergentes e direções futuras: blockchain, computação quântica e realidade aumentada 4.5 Dimensões éticas e sociais: impactos sistêmicos na confiança pública e coesão epistêmica 4.5.1 Erosão da confiança pública e fragmentação do consenso científico: uma análise multidimensional 4.5.2 Colonialismo científico e vulnerabilidades sistêmicas: reprodução de desigualdades globais 4.5.3 Dimensões neurobiológicas e psicológicas: estresse sistêmico e degradação do julgamento ético 4.5.4 Responsabilidade institucional e transformação cultural: além da responsabilização individual 4.6 Perspectivas futuras e recomendações estratégicas: construindo um sistema científico íntegro e equitativo 4.6.1 Visão integrada para governança da integridade científica: coordenação multi-escalar e abordagem sistêmica 4.6.2 Recomendações tecnológicas: inovação responsável, interpretabilidade e democratização 4.6.3 Reformas institucionais: transformação de incentivos, culturas, e estruturas de poder 4.6.4 Cooperação internacional e soberania científica: equidade global e justiça epistêmica 4.6.5 Roadmap de implementação: estratégias integradas de curto, médio e longo prazo para transformação sistêmica da integridade científica PARTE III ESTUDOS DE CASO E EXPERIÊNCIAS PRÁTICAS CAPÍTULO 5 Estudos de caso internacionais 5.1. Caso 1: Dados genéticos indígenas e desrespeito ao consentimento (o caso Havasupai) 5.2. Caso 2: SciELO e a democratização da comunicação científica na América Latina 5.3. Caso 3: universidades e Big Tech - a dependência de plataformas privadas na educação pública 5.4. Caso 4: Governança de dados em saúde durante a pandemia de COVID-19 CAPÍTULO 6 Experiências brasileiras e latino-americanas 6.1 Políticas de ciência aberta no Brasil 6.2 Repositórios institucionais e iniciativas regionais 6.3 Desafios da implementação da LGPD na pesquisa 6.4 Movimentos de software livre e tecnologias sociais 6.5 Ciência cidadã e participação comunitária 6.6 Redes de colaboração Sul–Sul PARTE IV PROPOSTAS E PERSPECTIVAS FUTURAS CAPÍTULO 7 Propostas e soluções para uma governança de dados justa e ética 7.1 Soberania de dados e marcos regulatórios 7.2 Infraestruturas abertas e tecnologias decoloniais 7.3 Princípios éticos e inclusão 7.4 Recomendações de políticas públicas e iniciativas comunitárias 7.5 Modelos alternativos de financiamento e sustentabilidade 7.6 Educação e capacitação para soberania digital CAPÍTULO 8 Perspectivas futuras e agenda de pesquisa 8.1 As novas fronteiras tecnológicas da pesquisa científica 8.2 inteligência artificial (IA) como catalisadora e desafio 8.3 Ciência descentralizada (DeSci) e a promessa da Blockchain 8.4 O dilema central: abertura global, soberania digital e o espectro do colonialismo digital 8.5 Agenda de pesquisa para uma ciência aberta, equitativa e soberana 8.6 Inclusão e Ciência Cidadã: democratizando a produção do conhecimento além da academia Considerações finais: rumo a uma transformação sistêmica da ciência global Referências Bibliográficas Sobre o Autor Índice remissivo

Inteligencia artificial y extractivismo digital: quién gana con los data centers en América Latina

Publicado en El País
https://elpais.com/america/2025-10-17/inteligencia-artificial-y-extractivismo-digital-quien-gana-con-los-data-centers-en-america-latina.html

Inteligencia artificial y extractivismo digital: quién gana con los data centers en América Latina

OpenAI ha anunciado la construcción de un mega datacenter en Argentina, el último de este tipo en la región. Los gobiernos deben exigir participación local y condiciones de reinversión que prometan más que acceso gratuito a ChatGPT

 Natalia Zuazo

17 OCT 2025

En julio de este año, volé 11.000 kilómetros desde Buenos Aires para hacer un curso sobre políticas y derecho de la inteligencia artificial en la Universidad de Lovaina, una enorme estructura neogótica fundada en 1425 donde hoy, en sus varios campus, 57.000 estudiantes cursan las disciplinas más variadas. Al promediar la formación, la directora nos dividió en grupos y nos dio la consigna para un examen con defensa grupal: “La huella ambiental está sobrevalorada”. Y entré en pánico. Pero allí estaba, frente a un ejercicio académico clásico y efectivo: sostener una postura con argumentos, aunque no sean los propios.

Puestos a trabajar, les confesé a mis compañeros que sería difícil defender un argumento por todos lados insostenible. Como latinoamericana, seguía las noticias sobre el impacto socioambiental de nuevos centros datos construidos en los últimos años en Querétaro (México), Santiago (Chile) o Río Grande do Norte (Brasil), que se sumaban a los desarrollados en regiones de escasez de agua probada, como Arizona (Estados Unidos) o Aragón (España).

Con poca evidencia, mi grupo delineó sus argumentos: que todavía no existen en el mundo métricas comunes para medir el impacto ambiental de la IA, que era imposible separar las huellas de la IA de otras tecnologías asociadas a ella, que otras industrias contaminan mucho más (este me hacía sentir en segundo grado de primaria) y que siempre las tecnologías cuando se empiezan a desarrollar causan más impacto que beneficios. Mi grupo aprobó. Afortunadamente, el examen final fue un ensayo donde defendí otra idea: si el debate de las políticas tecnológicas sigue estancado en el falso dilema de la regulación que frena la innovación, las grandes empresas tecnológicas seguirán avanzando, de mano de aliados locales, a los que poco les interesa el buen vivir de sus comunidades.

El mega datacenter del optimismo

Tres meses después, la mañana del feriado por el Día de la Diversidad Cultural (que el presidente Javier Milei volvió a llamar Día de la Raza), Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció una inversión de 25.000 millones de dólares para construir un mega datacenter en algún lugar de la Patagonia Argentina. La noticia se conocía luego de una negociación políticoeconómica del presidente argentino con Donald Trump donde Scott Bessent, el Secretario del Tesoro de Estados Unidos, había afirmado que su país “estaba comprando barato” para “vender caro”. Bessent no aclaró a qué mercancías se refería, pero horas después Altman reveló un acuerdo preliminar para construir infraestructura de inteligencia artificial y capacidad de cómputo para su empresa. El proyecto, señaló, sería parte de Stargate, con su socio Oracle y sus financistas de riesgo, la japonesa SoftBank y la emiratí MGX. En Argentina, una poco conocida Sur Energy (con un reconocido empresario tech, Emiliano Kagierman detrás), se encargaría de la gestión local.

El proyecto, que promete producir 500 MW de potencia en su fase final, además podría beneficiarse del RIGI, una ley aprobada durante el gobierno de Milei para que, a cambio de divisas extranjeras, que se les garantice a los empresarios 30 años de exención de todo tipo de impuestos y protección ante disputas, no obligación de contratar empleo local y condiciones laxas para la compra a proveedores locales. 

Días después, con Milei y Trump desde Washington en las pantallas, OpenAI publicó un comunicado oficial: “Este hito va más allá de la mera infraestructura; se trata de poner la IA en manos de más personas en todo Argentina”. En ninguna parte del posteo se hablaba de empleo, contratación de producción industrial local, evaluaciones de impacto ambiental o control de infraestructura estratégica.

Aun cuando el acuerdo parecía “del siglo XVI, cuando la plata del Potosí financió imperios europeos y dejó a la región en la pobreza” (como escribió el ingeniero Luis Papagni), gran parte del mundo tecnológico expresó su euforia. “Esto va a traer otras inversiones. Donde llega OpenAI, llegan otros”, dijo un speaker de marketing digital en la televisión, mientras otros periodistas y panelistas asentían. ¿Cómo se podría comprobar ese beneficio para nuestro país, sin regulaciones más claras y evaluaciones de impacto socioambientales? El optimismo mediático era tal que la pregunta por ahora no tenía lugar.

¿Extractivismo o producción?

La pregunta, aunque vieja, sigue siendo fundamental. Argentina (y otros países de la región) tienen condiciones más que atractivas para las inversiones de las big tech: extensos kilómetros con poblaciones limitadas, zonas con agua y minerales, centrales nucleares e hidroeléctricas, personal altamente calificado formado en universidades públicas de prestigio mundial. Por su parte, OpenAI tiene un problema crucial en la dependencia de capacidad de cómputo con empresas como Google Cloud, Amazon Web Services, Azure y Oracle. Hasta para un negociador novato sería clara la ventaja estratégica para nuestros países. O, al menos, la posibilidad de un intercambio con condiciones más exigentes. SoftBank, que fue también un importante inversor de Uber, lo sabe: la empresa de transporte tuvo que flexibilizar sus condiciones para poder operar en ciudades como Madrid, Barcelona o Londres, permitiendo sistemas híbridos que no ahogaran a los conductores locales.  

En el caso del impacto ambiental, los datos son elocuentes. En Querétaro, en las áreas donde funcionan estas instalaciones, el Gobierno tuvo que racionar el agua y hay familias que reciben el servicio apenas cada tres días. Además, la Comisión Federal de Electricidad (CFE) se vio obligada a aumentar en un 50% la capacidad de generación de las centrales eléctricas aledañas (que utilizan combustibles fósiles) debido al consumo de los datacenters. Está claro: en el caso de las tecnológicas, pero también en el de otras industrias con consumo intensivo de recursos como la minería, se necesitan hacer intercambios. Para algunas regiones con décadas de pobreza y falta de trabajo, la llegada de las inversiones se presenta como una oportunidad, al menos momentánea, de progreso. El trade-off no es sencillo. Sin embargo, para que ese beneficio no sea momentáneo, se necesita algo más que la fe en “el derrame” económico. Los gobiernos nacionales y locales deben exigir, por ejemplo, participación local en empleo e insumos, y condiciones de reinversión futura que prometan más que un acceso gratuito a ChatGPT para la gente del lugar, como sucedió en Emiratos Árabes con la construcción de un datacenter Stargate.

Finalmente, nada de esto ocurre en el vacío. Desde que asumió, el Gobierno de Milei mantiene una disputa con las universidades públicas, a las que les niega la actualización presupuestaria que les corresponde según la ley, que equivaldría a una ínfima parte de una inversión como la propuesta por OpenAI. Los socios locales de la iniciativa, como Emiliano Kagierman, son referentes mundiales de las tecnologías formados en esa universidad y sistema público de ciencia que hoy lucha por su subsistencia. El CEO de esta exitosa compañía de innovación satelital lo reconoció: “Nosotros pudimos hacerlo porque existían (en Argentina) 40 años de inversión sistemática en tecnología, en el sector espacial y en el nuclear”. Y admite que, para su empresa, el apoyo del Ministerio de Ciencia y Tecnología y el INVAP, una empresa dedicada al desarrollo de tecnologías complejas, “son un caso de libro de lo que el Estado puede hacer para abrir oportunidades y aportar capacidades”. Tal vez el verdadero progreso consista en que una parte de esas inversiones vuelva al origen: a ese sistema de universidades y ciencia pública que, aun en crisis, sigue siendo la razón por la cual hoy formamos parte del mapa global de la inteligencia artificial.

Natalia Zuazo es coordinadora del Programa de Tecnología, Política y Comunicación de FLACSO Argentina.

Especialista de Harvard lanza advertencia sobre el colonialismo digital y la explotación de datos en la época de IA

Publicado en El Universal
https://www.eluniversal.com.mx/tendencias/especialista-de-harvard-lanza-advertencia-sobre-el-colonialismo-digital-y-la-explotacion-de-datos-en-la-epoca-de-ia/

Especialista de Harvard lanza advertencia sobre el colonialismo digital y la explotación de datos en la época de IA

Este enfoque contrasta con el control actual ejercido por actores industriales y gubernamentales

Paola Ricaurte advierte sobre los peligros del extractivismo digital.

Tendencias| 10/10/2024 |

10/10/2024 

Matías Torino

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Durante el Foro DemocracIA, celebrado el 24 de septiembre de 2024 en Buenos Aires, Paola Ricaurte, profesora del Centro Berkman Klein de la Universidad de Harvard, alertó sobre los peligros del colonialismo digital y la creciente explotación de datos personales en la época de la inteligencia artificial. La especialista subrayó que la IA no solo perpetúa la explotación de recursos naturales, sino también de los datos personales de los más vulnerables, exacerbando las desigualdades económicas y sociales, especialmente en América Latina.

Paola Ricaurte señaló que un puñado de grandes corporaciones tecnológicas concentra el poder, convirtiendo a los datos en la "nueva materia prima" de un sistema extractivo que beneficia a unos pocos. "Nuestros datos son el nuevo petróleo", advirtió la académica, destacando cómo la IA amplifica las desigualdades y refuerza la violencia sistémica que ya sufren las comunidades marginadas.

Colonialismo digital y su impacto en las comunidades vulnerables

El colonialismo digital es un concepto que la profesora de Harvard utiliza para describir cómo las potencias tecnológicas globales extraen datos y recursos de manera similar a los métodos de explotación colonial en siglos anteriores. Este fenómeno no solo afecta a nivel individual, sino que también tiene profundas implicaciones en términos de justicia social. La especialista destacó que la extracción de datos por parte de corporaciones tecnológicas crea profundas brechas económicas y sociales y muchas veces, las comunidades más afectadas no tienen voz ni poder para controlar sus propios datos.

Paola Ricaurte defiende un modelo de gobernanza comunitaria para el desarrollo de la IA, uno que permita a las comunidades locales participar activamente en el diseño y uso de las tecnologías. Según ella, esto es crucial para evitar que las tecnologías sigan siendo diseñadas desde la perspectiva de las élites de poder. En este contexto, los proyectos basados en principios feministas buscan transformar las estructuras de violencia sistémica que afectan a los grupos más vulnerables, promoviendo el desarrollo de tecnologías que respondan a sus necesidades reales.

La académica concluyó haciendo un llamado urgente para crear regulaciones que aseguren la transparencia en el uso de los datos y para desarrollar tecnologías que sean sostenibles, equitativas y centradas en el bienestar humano. En una era donde la inteligencia artificial está en auge, la advertencia de Paola Ricaurte destaca la necesidad de reevaluar cómo se utilizan los datos y quién se beneficia de ellos, con el fin de construir un futuro más justo y equitativo.

Países sin desarrollo tecnológico pueden convertirse en colonias de datos: Yuval Harari

Publicado en Milenio
https://www.milenio.com/negocios/yuval-noah-paises-desarrollo-tecnologico-colonias-datos

Países sin desarrollo tecnológico pueden convertirse en colonias de datos: Yuval Harari

El historiador y filósofo israelí afirmó que las naciones que desarrollen la inteligencia artificial dominarán la economía a escala global y advirtió sobre una nueva guerra fría pero digital.

Sebastián Díaz Mora

Ciudad de México / 30.10.2021 02:08:22

La economía digital representa una seria amenaza para países como México (en donde no hay desarrollo de tecnologías de la información), debido a que existe el riesgo de que se conviertan en “colonias de datos” de los futuros “imperios” de la Inteligencia Artificial (IA), aseguró el historiador y filósofo israelí Yuval Noah Harari.

En el foro virtual “¿Qué futuro estamos esperando?”, organizado por Sura Asset Management, Noah Harari advirtió que es latente el riesgo de que todo el poder y las ganancias de la economía digital se concentren en un grupo reducido de países.

Naciones como China y Estados Unidos, que son las que albergan a las grandes empresas de tecnología —Facebook, ahora denominada Meta, Amazon, Alphabet, Alibaba y Tencent—, serán los poderes dominantes, afirmó el autor de Sapiens (2011).

“Unas cuantas compañías y gobiernos que están cultivando los datos del mundo, pueden transformar al resto del mundo en colonias de datos”, recalcó Harari.

Recordó que en los siglos XIX y XX, las colonias únicamente proveían materias primas a potencias como Gran Bretaña y Estados Unidos, mientras que la riqueza que se generaba gracias a tecnologías producidas con esos insumos se quedaban en los países industrializados.

Es muy probable, dijo, que esto vuelva a ocurrir en la economía digital, solo que en el siglo XXI los insumos que los países colonizados exportarán hacia los imperios serán datos, pues éstos son “la materia prima para la industria de la IA”.

Un país de América Latina como Bolivia, ejemplificó, en el que se usan plataformas tecnológicas chinas y estadounidenses, se convertirá en un proveedor de datos para los gobiernos y las compañías tecnológicas de esos países. De esta forma, abundó, el país latinoamericano alimentará el desarrollo de la IA en esas naciones, pero las ganancias y el poder generados gracias a los datos no serán redistribuidos de regreso hacia Bolivia. 

“Datos de Bolivia pueden enriquecer una corporación china, mientras Bolivia se quedará pobre”, sentenció. 

Sin embargo, enfatizó que este escenario solo es una posibilidad más no una profecía e incluso esbozó la que puede ser una posible solución. 

Sugirió que desde ahora países en América Latina y otras partes del mundo le hagan frente a las grandes firmas tecnológicas, así como a las naciones que las albergan para evitar la concentración del desarrollo. 

Pese a que no explicó a detalle qué tipo de acciones pueden tomar, subrayó que cualquier esfuerzo que estos países realicen en este sentido, deberán hacerlo en equipo, pues por sí solos no tienen la capacidad de hacerle frente a una empresa del tamaño de Facebook o a un gobierno como el de China. 

“Si muchos de estos países actúan en bloque, tienen una oportunidad de hacerse de un futuro diferente para ellos mismos y para la región”, afirmó el autor de Homo Deus (2015). 

Una guerra digital global 

 Noah Harari puntualizó que estamos al borde de lo que llamó “una guerra digital global”, en las que hay dos bandos en contienda: por un lado, una alianza de Estados Unidos y los gigantes tecnológicos estadunidenses como Google, Facebook, Amazon y Microsoft, y en el otro lado están China y las compañías como Baidu, Alibaba y Wally. 

“Esta lucha titánica está dividiendo cada vez más el mundo. En la Guerra Fría, en el siglo XX, sostuvimos una cortina de acero (...) Ahora somos testigos de una cortina de silicón que está dividiendo al mundo y está fabricada por códigos”, finalizó.