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Vigilância por IA e recolha de dados por IA, explicadas
A vigilância por IA e a recolha de dados não se limitam às ferramentas que utiliza intencionalmente. Ocorrem através de anúncios, redes sociais, ferramentas que utiliza no trabalho e até em espaços públicos. Eis uma análise mais detalhada da vigilância por IA e da recolha de dados — e o que isso significa para a sua privacidade.
Definições de vigilância por IA e recolha de dados por IA
A vigilância por IA refere-se à utilização de IA para observar pessoas — quer seja para reconhecer rostos numa multidão, detetar comportamentos invulgares em espaços públicos ou monitorizar o que os colaboradores fazem no trabalho. O objetivo é tipicamente alguma forma de observação, identificação ou controlo.
A recolha de dados por IA é a base do que torna a vigilância não apenas possível, mas extremamente eficaz. As informações recolhidas de aplicações, dispositivos, serviços e plataformas são todas utilizadas para criar perfis das pessoas, incluindo os seus hábitos, preferências e comportamentos. A recolha de dados nem sempre envolve apenas observá-lo em tempo real; também pode acontecer silenciosamente em segundo plano. E embora estes dados possam alimentar a vigilância, também servem para outros fins, incluindo treinar modelos de IA e direcionar anúncios.
| Exemplos de vigilância por IA | Exemplos de recolha de dados por IA |
|---|---|
| Câmaras de reconhecimento facial em centros comerciais e aeroportos | Conversas registadas em chatbots |
| Monitorização de batidas de teclas e atividade do ecrã no local de trabalho | Aplicações que rastreiam a sua localização em segundo plano |
| Dispositivos inteligentes que conseguem detetar movimentos ou vozes | Sítios web que registam cliques e hábitos de navegação |
Vigilância e recolha de dados — antes e agora
Antes da IA, a vigilância em grande escala ainda exigia que as pessoas observassem ecrãs manualmente, analisassem registos ou cruzassem conjuntos de dados. A IA mudou isso ao tornar mais rápido e barato analisar imagens, transcrever conversas, assinalar padrões e combinar fontes de dados díspares num único perfil.
O resultado não é apenas mais recolha de dados; é mais inferência e perda de privacidade. Mesmo que nunca partilhe explicitamente os seus interesses, hábitos ou crenças, a IA consegue muitas vezes deduzi-los a partir de históricos de localização, padrões de navegação e comportamento social. É isso que torna a vigilância por IA e a recolha de dados mais poderosas — e mais perigosas — do que o rastreio comum isolado.
Vigilância por IA para controlo
Quando utilizada para controlo, a IA transforma espaços públicos, estradas, locais de trabalho e plataformas sociais em ambientes onde a vigilância em massa se torna não apenas fácil, mas rotineira.
Monitorização de espaços públicos
Em cidades de todo o mundo, a vigilância por IA assume a forma de reconhecimento facial, CCTV inteligente, análise de multidões e leitores automáticos de matrículas. Estes sistemas conseguem identificar indivíduos, rastrear movimentos e detetar anomalias em tempo real.
A consequência prática é a erosão do anonimato na vida pública. As tecnologias que associam rostos, veículos ou dispositivos entre localizações conseguem registar e reconstruir movimentos comuns — mesmo quando uma pessoa não fez nada de errado.
Na aplicação da lei e na monitorização cívica
As forças policiais e as agências cívicas combinam cada vez mais transmissões de câmaras, registos de matrículas, bases de dados públicas e atividade nas redes sociais em sistemas de investigação unificados. A IA pode então analisar vastos volumes de filmagens e publicações para detetar padrões, assinalar indivíduos ou identificar ligações entre pessoas.
O que torna isto especialmente preocupante é a forma como estas filmagens e dados podem ser utilizados para infringir os direitos de privacidade. Por exemplo, a presença em protestos, as redes sociais ou os movimentos quotidianos podem tornar-se pontos de dados, o que pode levar as pessoas a autocensurarem-se ou a evitarem reuniões públicas por medo de serem vigiadas.
No local de trabalho
A monitorização moderna do local de trabalho evoluiu do simples controlo de tempo para uma análise comportamental profunda. Atualmente, os sistemas registam as batidas de teclas, rastreiam os movimentos do rato, monitorizam a atividade do ecrã e utilizam IA para analisar o tom da comunicação. Um exemplo envolveu o plano da Meta para capturar a atividade dos colaboradores, como cliques e batidas de teclas, para efeitos de treino de IA, enquanto a Walmart e a Starbucks foram reportadas como estando a utilizar ferramentas de IA para monitorizar as comunicações dos colaboradores(nova janela).
Embora os empregadores apresentem frequentemente estas ferramentas como medidas de produtividade, a monitorização comportamental contínua levanta sérias preocupações de privacidade — e em algumas jurisdições, ultrapassa os limites legais. A utilização de determinados sistemas de rastreio de produtividade viola as leis de privacidade da UE e é ilegal em países como Itália.
Nas plataformas sociais
As redes sociais são um dos ambientes de vigilância mais ricos em dados, onde a identidade, as relações, a comunicação e o comportamento convergem. A IA analisa publicações, fotos, gostos e estruturas de rede para inferir tudo, desde interesses a ligações sociais. Como estes algoritmos operam nos bastidores dos motores de recomendação e das ferramentas de moderação, os utilizadores muitas vezes não têm consciência da profundidade das inferências que são feitas a partir da sua atividade comum.
Capitalismo de vigilância e perfilagem por IA
O capitalismo de vigilância é o modelo de negócio que consiste em recolher tudo o que faz online — e transformar esses dados em lucro. A IA reforça este aspeto ao facilitar a combinação de dados de aplicações, sítios web, plataformas e corretores de dados em perfis comportamentais altamente detalhados, utilizados para moldar recomendações e apresentar anúncios direcionados.
Ao contrário da vigilância estatal (que normalmente está ligada ao controlo, à aplicação da lei ou à segurança), o capitalismo de vigilância é movido pelo lucro. O objetivo é compreender o comportamento do utilizador suficientemente bem para influenciar o que este vê, faz e compra.
Em telemóveis e aplicações
Os dispositivos móveis são excecionalmente reveladores devido à enorme quantidade de dados pessoais que contêm. As aplicações recolhem frequentemente IDs de publicidade, dados de localização precisos, endereços IP e telemetria de utilização — muitas vezes sem o seu conhecimento. Com o tempo, esses dados podem expor onde vive, trabalha, faz compras, procura cuidados médicos e pratica a sua fé.
Em sítios web e redes de tecnologia de publicidade
Sempre que visita um sítio web, pixéis e cookies registam silenciosamente a sua atividade, incluindo o tempo que lá permaneceu e para onde foi a seguir. Essa informação é transmitida a uma rede de empresas de tecnologia de publicidade, onde cada uma adiciona mais detalhes a um perfil do seu comportamento. No momento em que um anúncio aparece no seu ecrã, os seus dados podem já ter passado por dezenas de empresas de que nunca ouviu falar.
Mas, para além de venderem os seus produtos, esta mesma infraestrutura também pode servir de apoio à vigilância estatal. As agências governamentais dos EUA também compraram dados de localização a corretores de publicidade na internet, o que ilustra como os sistemas de monitorização comercial também podem ser adaptados para efeitos de aplicação da lei e de investigação.
Através de corretores de dados
Os corretores de dados criam perfis detalhados sobre indivíduos através de várias fontes, incluindo redes sociais, localização e atividade online, vendendo depois esses dados a terceiros, frequentemente sem o consentimento dos referidos indivíduos. Estas corporações operam em grande parte fora do olhar público, mas as recentes medidas de aplicação da lei revelam quão generalizado é o problema. Em janeiro de 2025, a FTC proibiu a Mobilewalla(nova janela) de vender dados de localização sensíveis após constatar que tinha recolhido e vendido ilegalmente dados de milhões de pessoas sem o seu conhecimento.
Em ferramentas e assistentes de IA
As próprias plataformas de IA fazem parte desta economia. Dependendo da ferramenta que utilizar, as instruções, os ficheiros carregados, o histórico de conversas e os metadados técnicos podem ser armazenados, revistos ou utilizados para treinar modelos. À medida que as pessoas utilizam cada vez mais a IA para trabalhar, planear e realizar tarefas sensíveis, todas as suas conversas podem ser recolhidas, monitorizadas e monetizadas.
Que quantidade de dados a IA recolhe?
O âmbito da recolha de dados por parte da IA é substancial e está a crescer. O modelo GPT-3 da OpenAI, por exemplo, foi treinado com cerca de 300 mil milhões de tokens de texto, enquanto se estima que os modelos mais recentes utilizem biliões de tokens. A recolha de dados de IA pode abranger tudo, desde dados biométricos, como o seu rosto, voz e impressões digitais, até hábitos de navegação, crenças e padrões de comportamento.
Se utilizar uma plataforma de IA, a quantidade e o tipo de dados recolhidos dependem do seu plano e da sua utilização. Estes são os tipos de dados recolhidos pelas ferramentas de IA mais populares, de acordo com as respetivas políticas de privacidade.
| Plataforma | Tipos de dados recolhidos |
|---|---|
| ChatGPT | Instruções, conteúdo carregado, informações de conta, dados de utilização e dados técnicos |
| Gemini | Texto, voz, ficheiros, fotos, comentários, informações do dispositivo e contexto de serviços associados |
| Claude | Conversas, ficheiros, comentários, detalhes da conta e dados técnicos |
| Grok | Instruções, dados integrados com o X (incluindo publicações e interações no X), localização e dados técnicos |
| Meta AI | Instruções, conversas, informações de conta e perfil, e comportamento interaplicações do Facebook, Instagram, Messenger e WhatsApp |
| Copilot | Instruções, conversas, interações, ficheiros, definições de personalização, entrada de voz e dados de utilização |
Como reduzir a vigilância e a recolha de dados por parte da IA
Embora não seja viável eliminar todas as formas de monitorização, pode tomar medidas para reduzir a quantidade de dados recolhidos a seu respeito:
- Evite introduzir informações pessoais, financeiras, jurídicas, médicas ou profissionais sensíveis em plataformas de IA ou disponibilizá-las publicamente.
- Se utilizar uma ferramenta ou software de IA, reveja cuidadosamente a sua política de privacidade e as definições predefinidas.
- Limite as permissões das aplicações e do navegador, especialmente para a localização, microfone, câmara, fotos e contactos.
- Tenha cuidado com as contas associadas, uma vez que as integrações de e-mail, calendários, ficheiros na nuvem e mensagens podem alargar o acesso de uma ferramenta de IA.
- Escolha ferramentas de IA que não monitorizem, registem ou utilizem os seus chats para treinar modelos por predefinição.
Mude para um assistente de IA privado
O Lumo foi concebido para pessoas que pretendem um assistente de IA em quem possam confiar. O Lumo nunca treina com as suas conversas nem retém quaisquer registos, garantindo que os seus dados são completamente privados. Nem mesmo a Proton consegue aceder.
Perguntas frequentes sobre LLMs e segurança de IA
- A recolha de dados de IA é sempre utilizada para treinar modelos?
- Posso impedir as empresas de utilizarem os meus dados para o treino de IA?
- Existe alguma ferramenta de IA que não recolha dados?
