Enquanto governos cortam o financiamento das ciências sociais, as próprias empresas de inteligência artificial estão se tornando as principais financiadoras da pesquisa sobre os efeitos que elas mesmas provocam na sociedade. O paradoxo foi descrito com precisão em um artigo recente do New York Times, assinado pelos cientistas sociais Henry J. Farrell, Alison Gopnik e James Evans1, que traçam um paralelo entre a Revolução Industrial do século XIX e a atual revolução da IA. Naquele momento, disciplinas inteiras como sociologia, economia e ciência política nasceram justamente para entender e orientar as grandes transformações sociais em curso. Hoje, argumentam os autores, essas mesmas disciplinas estão mal equipadas para cumprir papel semelhante.
O motivo não é falta de dinheiro. É a origem dele. Segundo o artigo, o governo dos Estados Unidos vem reduzindo drasticamente o financiamento federal para pesquisa em ciências sociais e comportamentais, ao mesmo tempo em que o investimento privado ligado à inteligência artificial dispara. O resultado é uma migração de pesquisadores para dentro das próprias empresas de IA, que passam a construir seus programas internos de ciência social, com a possibilidade de que esses programas favoreçam os interesses dos criadores da tecnologia em vez do interesse público.
Os números ajudam a dimensionar o fenômeno. A proposta orçamentária da Casa Branca para a National Science Foundation (NSF) chegou a prever um corte de quase 55% no orçamento total da agência e a eliminação da diretoria responsável por financiar pesquisas em ciências sociais, comportamentais e econômicas2. Em abril de 2026, a liderança da NSF confirmou internamente a intenção de dissolver essa diretoria, mantendo apenas os projetos alinhados às prioridades da administração3. O Congresso americano rejeitou parte desses cortes em rodadas orçamentárias anteriores, mas a tendência de esvaziamento se manteve ao longo de 20264.
Do outro lado da equação estão os montantes injetados pelas próprias empresas de IA. A Anthropic anunciou, em junho de 2026, um investimento inicial de 200 milhões de dólares para pesquisar os impactos econômicos da inteligência artificial, estruturado no que chamou de Economic Futures Research Fund5. Em julho, a empresa detalhou a agenda de pesquisa do fundo, organizada em cinco eixos prioritários, entre eles a modernização de sistemas de apoio à renda diante de possíveis desligamentos em massa e a criação de mecanismos para que trabalhadores tenham participação nos ganhos gerados pela IA6. Os valores de cada financiamento individual variam entre 5 e 30 milhões de dólares, com prioridade para organizações dispostas a divulgar resultados publicamente ao longo do processo, e não apenas ao final da pesquisa6. A OpenAI Foundation, por sua vez, comprometeu 250 milhões de dólares para projetos semelhantes, segundo o artigo do Times1.
Somados, os dois valores superam o orçamento que a NSF destinava às ciências sociais em 2024, antes de qualquer corte administrativo, segundo o cálculo apresentado pelos autores do artigo original1. A questão levantada por Farrell, Gopnik e Evans não é se essa pesquisa financiada por empresas será rigorosa (pode muito bem ser), mas se as perguntas que ela se propõe a responder já não vêm moldadas pelos interesses de quem paga a conta. Como eles observam, os laboratórios de IA não estão financiando estudos sobre se a transição para a inteligência artificial é desejável ou como ela deveria ser regulada. Estão interessados em suavizar essa transição, não em questioná-la.
Contraponto
É possível argumentar, no entanto, que a crítica subestima o valor de qualquer produção de conhecimento em um cenário de escassez orçamentária. Se o financiamento público de fato desaparecer, pesquisa financiada por empresas, mesmo com viés potencial de agenda, ainda gera dados, metodologias e evidências que pesquisadores independentes podem depois auditar, replicar ou contestar. A própria Anthropic afirma priorizar divulgação pública de resultados intermediários e abrir candidaturas a universidades, institutos independentes e organizações sem fins lucrativos, não apenas a equipes internas6. Sob essa ótica, o problema não seria a existência do financiamento privado, mas a ausência de um contrapeso público robusto o suficiente para equilibrar a conversa.
No Brasil, o cenário é distinto, mas não isento de tensões parecidas. O orçamento de 2026 para ciência, tecnologia e inovação trouxe recomposição parcial de recursos, com o Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FNDCT) atingindo cerca de R$ 17,7 bilhões, o que a Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência descreveu como uma conquista institucional importante, embora ainda marcada por desequilíbrios entre ciência básica e inovação aplicada7. Em paralelo, o CNPq publicou em março de 2026 uma portaria inédita no país estabelecendo diretrizes nacionais sobre o uso de inteligência artificial generativa na produção científica, exigindo que pesquisadores declarem e justifiquem esse uso em todas as etapas da pesquisa8. São sinais de que o debate sobre quem financia, regula e audita a produção de conhecimento sobre IA também está em curso por aqui, ainda que com contornos próprios.
O que está realmente em jogo
A analogia histórica proposta pelos autores do Times merece ser levada a sério. Foi a pressão por dados confiáveis sobre condições de trabalho, moradia e educação, produzidos por comissões de inquérito e pela nascente ciência social do século XIX, que permitiu reconstruir o entendimento público sobre o que era necessário e possível diante da industrialização1. Sem esse tipo de conhecimento independente, é difícil imaginar como sociedades teriam navegado aquela transição sem recorrer apenas à intuição de quem detinha o poder econômico da época.
A proposta dos autores para o presente momento é modesta na forma, mas ambiciosa no conteúdo: se as empresas de IA querem financiar ciência social, que o façam por meio de instâncias decisórias compostas por especialistas independentes, não subordinados aos interesses corporativos, e cujas perspectivas reflitam de fato as perguntas e preocupações do público1. Isso significaria abrir mão de parte do controle sobre a agenda de pesquisa em troca de legitimidade pública, algo que nenhuma empresa faz com facilidade, mas que pode ser o preço necessário para que a pesquisa sobre IA continue merecendo confiança.
Fica a pergunta que interessa a qualquer leitor, dentro ou fora dos Estados Unidos: quem deveria decidir quais perguntas a ciência social faz sobre a inteligência artificial, e em nome de quem essas respostas serão usadas?
Perguntas frequentes
Por que as ciências sociais são importantes para entender a inteligência artificial?
Porque disciplinas como economia, sociologia e ciência política nasceram justamente para estudar grandes transformações tecnológicas e sociais, como aconteceu durante a Revolução Industrial. Sem pesquisa independente sobre emprego, renda e relações sociais, fica mais difícil formular políticas públicas equilibradas para a transição da IA.
Quanto o governo dos Estados Unidos cortou do financiamento às ciências sociais?
A proposta orçamentária da administração americana chegou a prever um corte de quase 55% no orçamento total da NSF, com eliminação da diretoria dedicada às ciências sociais, comportamentais e econômicas. Parte desses cortes foi rejeitada pelo Congresso em rodadas anteriores, mas o processo de esvaziamento da diretoria avançou ao longo de 2026.
Quanto as empresas de IA estão investindo em pesquisa social?
A Anthropic comprometeu 200 milhões de dólares em seu Economic Futures Research Fund, e a OpenAI Foundation destinou 250 milhões de dólares a projetos semelhantes, segundo o artigo original do New York Times. Juntos, os valores superam o que a NSF destinava às ciências sociais em 2024.
Qual é o risco de empresas de IA financiarem pesquisa sobre os próprios efeitos que causam?
O risco apontado pelos autores é que as perguntas de pesquisa sejam moldadas pelos interesses de quem financia, favorecendo estudos sobre como suavizar a transição para a IA em vez de questionar se ela deveria ocorrer daquela forma ou ser mais regulada.
O Brasil enfrenta um dilema parecido?
De forma distinta. O orçamento brasileiro de ciência e tecnologia para 2026 teve recomposição parcial de recursos, e o CNPq publicou em março de 2026 a primeira portaria nacional regulamentando o uso de inteligência artificial generativa em pesquisas acadêmicas, o que mostra que o debate sobre governança da produção de conhecimento também avança no país.
Referências
- Farrell, H. J.; Gopnik, A.; Evans, J. "The Research We Need to Understand A.I. Is Falling Apart". The New York Times, 6 set. 2026. Disponível em: https://www.nytimes.com/2026/09/06/opinion/ai-social-sciences.html
- Scientific American. "Trump administration proposes massive budget cuts to science". Abr. 2026.
- Higher Ed Science. "The Trump Administration Is Done With Social Science". Mai. 2026.
- Brennan Center for Justice. "The Cost of the Trump Administration's Attacks on Research Funding".
- U.S. News & World Report. "Anthropic Pledges $200 Million to Research AI's Economic Impact as CEO Suggests Job Loss Solutions". Jun. 2026.
- Anthropic. "Supporting ambitious external research through the Anthropic Economic Futures Research Fund". Jul. 2026.
- Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC). "Orçamento de CT&I na LOA 2026: recomposição parcial, equilíbrio necessário e o futuro do sistema científico brasileiro". Fev. 2026.
- Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Portaria nº 2.664, de 6 de março de 2026. Institui a Política de Integridade na Atividade Científica.
Ewerton Lopes — Curador Editorial