As evidências sobre agentes inundando serviços públicos vêm de onze países ricos e do Brasil

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O artigo sobre agentes de IA inundando serviços públicos, mencionado aqui em 21 de agosto, examinou doze países: Austrália, Brasil, Dinamarca, Estônia, França, Alemanha, Japão, Países Baixos, Singapura, Coreia do Sul, Reino Unido e Estados Unidos. Um deles, o Brasil, é de renda média.

Ele reúne 84 casos de agentes empurrando demanda para um serviço público, e os chama de potenciais, tendo postulado a inundação em vez de medi-la. Em quatorze deles, a resposta foi dificultar o pedido. A Austrália considerou restabelecer taxas para pedidos de acesso à informação depois de uma onda de submissões geradas por IA. O Japão bloqueou um procedimento de consulta por endereço IP.

Duas respostas estão disponíveis: reduzir a demanda com taxas e limites de uso, ou acrescentar capacidade redesenhando o serviço. A maioria das medidas de fricção, observa o artigo, “require little infrastructural change, have precedent, and can be deployed quickly” (exigem pouca mudança de infraestrutura, têm precedente e podem ser implantadas rapidamente), e ele constata que elas desestimulam primeiro os usuários mais pobres e menos alfabetizados digitalmente.

Acrescentar capacidade custa dinheiro que um tesouro precisa ter. Um cardápio de duas colunas descreve administrações que conseguem pagar pela segunda, e onze desses doze países são de renda alta.

Se essa coluna existe onde uma administração é mais magra é uma pergunta que estas evidências não conseguem resolver, e o artigo não a faz. A alternativa a uma taxa não é uma fila justa. Uma fila inundada favorece quem automatiza primeiro, o que também não é o pobre. O que ninguém está contando é se a taxa cai depois que a onda passa.

Tiago C. Peixoto · English original · About

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