Agência FAPESP * – Para que a restauração florestal em larga escala seja efetiva, é preciso abandonar a ilusão de “reconstruir” ecossistemas como se fossem obras de engenharia e, em vez disso, focar em criar condições para a sua auto-organização. É o que conclui um estudo publicado em setembro na revista Trends in Ecology & Evolution, que propõe o uso ético da inteligência artificial (IA) não para tentar desenhar a natureza, mas como uma ponte para integrar a intervenção humana aos processos naturais de regeneração.

A nova abordagem é proposta por pesquisadores do Centro de Estudos de Carbono em Agricultura Tropical (CCARBON), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP e sediado na Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq-USP).

O ponto de partida do artigo, assinado por Pedro Henrique Santin Brancalion e Marcelo P.L. Medeiros, é uma crítica a uma concepção ainda comum de restauração: a ideia de que seria possível “reconstruir” uma floresta da mesma forma que se constrói uma infraestrutura, selecionando componentes e reunindo-os para produzir um sistema previamente planejado.

Embora o plantio de árvores seja uma ferramenta importante em determinadas situações, os autores ressaltam que uma floresta é muito mais do que a soma de várias árvores. Sua biodiversidade, estrutura e funcionamento resultam de interações complexas entre plantas, animais, microrganismos, solo, água, clima e processos ecológicos que se desenvolvem ao longo do tempo.

“Restaurar florestas não é simplesmente plantar árvores, mas criar condições para que os ecossistemas recuperem sua complexidade. A inteligência artificial pode ampliar nossa capacidade de compreender essa complexidade, mas não substitui os processos naturais nem elimina os limites da ação humana”, ressalta Brancalion.

Essa complexidade também ajuda a explicar por que a regeneração natural pode desempenhar um papel fundamental na recuperação dos ecossistemas. Em diversas situações, a recuperação de florestas nativas ocorre por meio da sucessão ecológica, na qual comunidades se reorganizam e desenvolvem gradualmente sua complexidade sem que todas as etapas sejam diretamente controladas pelos seres humanos.

Por isso, os autores propõem uma mudança de perspectiva: em vez de tentar controlar e reconstruir a natureza, a restauração deve permitir que os próprios processos ecológicos conduzam a recuperação dos ecossistemas.

Nesse contexto, os autores propõem a integração de três formas de inteligência: humana, responsável por definir objetivos, mobilizar conhecimentos e recursos, tomar decisões e garantir o ambiente necessário para que a recuperação ecológica aconteça; natural, que corresponde à capacidade dos próprios ecossistemas de se organizar, adaptar e desenvolver complexidade por meio de processos como sucessão ecológica e interações entre organismos e ambiente; e artificial, que pode contribuir para tornar a restauração mais precisa, adaptativa e capaz de considerar a heterogeneidade das paisagens.

Ao integrar inteligência humana para iniciar e conduzir os processos de restauração, inteligência natural para gerar complexidade ecológica e inteligência artificial para apoiar decisões e o manejo adaptativo, a restauração florestal pode avançar em direção a um modelo mais sensível às particularidades de cada paisagem e aos limites da capacidade humana de controlar a natureza.

Os autores ressaltam, no entanto, que o uso de inteligência artificial também envolve riscos. E alertam que sistemas de IA não são neutros: seus resultados dependem dos dados utilizados para treiná-los, dos algoritmos empregados e dos valores e interesses incorporados aos processos de decisão.

Uma aplicação inadequada poderia, por exemplo, reforçar a tendência de priorizar o plantio de árvores em detrimento da regeneração natural ou favorecer espécies para as quais existe maior disponibilidade de dados, deixando de considerar organismos e interações ecológicas ainda pouco estudados.

A adoção dessas tecnologias também pode produzir impactos sociais. Embora a automação possa aumentar a eficiência das atividades de restauração, ela também pode alterar oportunidades de trabalho e geração de renda em comunidades locais.

Desse modo, os autores defendem que decisões sobre o uso da IA devem considerar não apenas ganhos de eficiência, mas também bem-estar humano, meios de vida locais e prioridades sociais.

O artigo Human, natural, and artificial intelligence in forest restoration pode ser lido em: sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169534726002181.

* Com informações de Juliana Ramiro, bolsista de Jornalismo Científico da FAPESP vinculada ao CCCARBON.