A Máquina que Decide Quem Morre

No dia 28 de Fevereiro de 2026, um sábado de manhã, cerca de 180 crianças entraram na escola primária feminina Shajareh Tayyebeh, na cidade iraniana de Minab. Sábado é dia de aulas no Irão. As mais novas tinham sete anos.

Imagens de satélite analisadas pela Al Jazeera e pela BBC Verify mostram o edifício intacto por volta das 10h23 da manhã local. Pouco depois das 10h45, já não existia. A escola foi atingida por múltiplos mísseis em sequência. O telhado desabou sobre as alunas. Morreram mais de 165 pessoas. Mais de cem eram crianças.

A escola ficava a menos de cem metros de um complexo naval dos Guardiões da Revolução. Um muro construído entre 2013 e 2016 separava fisicamente os dois espaços, com entradas independentes e torres de vigilância removidas. A escola tinha site, presença nas redes sociais e matrículas abertas. Qualquer pessoa com acesso à internet podia verificar o que ali funcionava. E, ainda assim, aquelas coordenadas entraram numa lista de alvos.

Para planear a Operação Epic Fury, as Forças Armadas americanas utilizaram a Maven Smart System, plataforma desenvolvida pela Palantir ao abrigo de um contrato de 1,3 mil milhões de dólares com o Pentágono. A Maven funde dados de mais de 150 fontes numa única interface. Classifica alvos, recomenda munições e gera justificações legais automatizadas para cada bombardeamento. Até há pouco tempo, funcionava com modelos de inteligência artificial da Anthropic, a empresa que desenvolveu o Claude.

Nos primeiros onze dias de operações no Irão, os Estados Unidos executaram 5.500 ataques. O que antes exigia cerca de 2.000 analistas de intelligence passou a ser gerido por equipas de vinte pessoas. Cameron Stanley, responsável de IA do Pentágono, descreveu a Maven como revolucionária: um processo que antes levava semanas passou a medir-se em segundos.

Só que é precisamente aqui que começa o problema.

Segundo dados do próprio Pentágono, divulgados pela Bloomberg em 2024, a Maven identifica correctamente objectos em cerca de 60% dos casos. Sessenta por cento. Analistas humanos treinados acertam em 84%.

Há um dado ainda mais perturbador. Em 2021, uma IA experimental de targeting da Força Aérea americana registou 25% de precisão em condições reais, ao mesmo tempo que avaliava a sua própria confiança em 90%. Vinte e cinco por cento de precisão. Noventa por cento de confiança. Errava três em cada quatro vezes. E achava que estava quase sempre certa.

Façamos então a pergunta que realmente importa. Se a Maven gerou centenas de coordenadas de ataque nas primeiras vinte e quatro horas da campanha contra o Irão, e se a sua fiabilidade em condições reais é inferior à de um analista treinado, quantas daquelas coordenadas estavam erradas? Quantas apontavam para escolas, hospitais, farmácias ou casas? O Pentágono não respondeu. A investigação continua em curso.

A investigação preliminar ao ataque de Minab aponta para dados desactualizados, não para uma falha autónoma do algoritmo. Antigos responsáveis militares confirmaram ao Semafor que foram humanos que alimentaram o sistema com informação obsoleta: anos depois de ter sido separado por um muro e convertido em escola, o edifício continuava a constar como parte do complexo militar.

Mas isso não torna o caso menos grave. Torna-o mais revelador.

A promessa da inteligência artificial militar era precisamente reduzir este tipo de erro. Processar mais fontes. Cruzar mais dados. Detectar o que o olho humano não detecta. A Maven recebe imagens de satélite actualizadas. Recebe feeds de drones em tempo real. A escola de Minab tinha presença online verificável. E, ainda assim, o erro não foi corrigido. Foi acelerado.

O problema não foi apenas o algoritmo. Foi a arquitectura de confiança que o rodeia. Quando 2.000 analistas ficam reduzidos a vinte, não se perde apenas pessoal. Perde-se atrito. Perde-se o analista que olha para o ecrã e diz: “espera, aqui havia uma escola”. Perde-se o segundo par de olhos que pede uma confirmação. Perde-se o tempo de hesitação que, numa cadeia de decisão comprimida em segundos, era a última salvaguarda ainda humana.

A eficiência eliminou exactamente aquilo que podia ter travado o erro.

Há uma dimensão política nesta história que não deve ser ignorada. A Anthropic, cujos modelos estavam integrados na Maven, recusou-se a permitir que o Claude fosse usado em armas letais autónomas ou em vigilância em massa de cidadãos americanos. O Pentágono exigiu acesso sem restrições. As negociações colapsaram.

O governo americano classificou a empresa como risco para a cadeia de abastecimento, uma designação normalmente reservada a entidades ligadas a adversários estrangeiros. Uma juíza federal, Rita Lin, bloqueou provisoriamente a medida. A Anthropic obteve assim uma vitória preliminar em tribunal, mas não uma vitória final. Pouco depois, a OpenAI assinou o seu próprio acordo com o Pentágono. Sam Altman garantiu que o acordo incluía salvaguardas. Críticos notaram que a linguagem contratual era substancialmente mais flexível do que as linhas vermelhas traçadas pela Anthropic.

O significado é claro. A única grande empresa de IA que se recusou a remover restrições a usos militares mais sensíveis foi afastada. A máquina continuou. Com outro fornecedor.

E onde está a Europa em tudo isto?

Em Março de 2025, a NATO adquiriu a Maven Smart System. A plataforma está instalada no quartel-general aliado em Mons, na Bélgica, com tecnologia americana, modelos americanos e infraestrutura cloud americana. Os exércitos europeus passaram a integrar uma tecnologia de decisão de vida e de morte que não fabricaram, não controlam, não podem auditar e cujo comportamento interno lhes é completamente opaco. Fizeram-no sem um único debate público, sem um verdadeiro escrutínio parlamentar e sem uma única linha de código que seja sua.

O problema torna-se mais sério quando se lê o que os próprios estrategas americanos admitem. Segundo Benjamin Jensen e Yasir Atalan, do Center for Strategic and International Studies, o Pentágono não dispõe de um quadro sistemático para avaliar IA em contexto operacional. Apenas cerca de 2% dos esforços globais de avaliação de IA são dedicados à defesa. E mesmo esses concentram-se sobretudo em cibersegurança, deixando de fora funções como targeting, logística, fusão de intelligence e comando e controlo.

Se os Estados Unidos, que desenvolvem, financiam e operam estas plataformas, ainda não conseguem medir de forma robusta a sua fiabilidade em combate, que capacidade tem a Europa para o fazer com sistemas que nem sequer são seus?

É o equivalente a pilotar um avião com instrumentos que nunca foram devidamente testados por quem está no cockpit. E, quando o avião se despenha, não é o fabricante dos instrumentos que vai a tribunal.

Entretanto, a Maven foi formalizada como programa oficial de aquisição do Pentágono, com um contrato de 1,3 mil milhões de dólares e financiamento plurianual garantido. Conta com mais de 20.000 utilizadores activos. A plataforma expandiu-se. E os aliados europeus adoptaram o sistema sem um debate sério sobre o que ele faz, como decide ou com que margem de erro opera.

Em Minab, morreram mais de 165 pessoas numa escola que tinha site, presença online e crianças nas salas de aula. O sistema que ajudou a planear o ataque acerta menos do que um analista humano. E a única grande empresa de IA que disse não foi afastada do circuito.

Talvez a pergunta mais perturbadora já não seja se a máquina errou em Minab.

Talvez seja esta: quando a decisão de matar passa a circular à velocidade do software, quanto espaço resta, na prática, para que um ser humano ainda a interrompa?