Sara Hooker é pesquisadora e empreendedora na área da inteligência artificial (IA), conhecida pelo trabalho em eficiência de modelos, interpretabilidade, aprendizado de máquina e IA multilingüe. Ex-Google, ela agora é cofundadora e CEO da Adaption Labs, focada em sistemas de IA capazes de se adaptar continuamente ao ambiente, em vez de depender de modelos previamente treinados.
Para Sara, a concentração de poder nas mãos de poucas empresas é um dos principais riscos subestimados na era da IA. “No momento, há um punhado de empresas, e algo importante para mim é a necessidade de acelerar o processo e permitir que as pessoas tenham uma opinião sobre a IA e como ela é construída”, diz Sara, em entrevista concedida durante o evento Vale do Silício @Brasil, realizado na Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (Fiesp).
Veterana de laboratórios de elite como o Google Brain (renomeado para Google DeepMind), Sara traz uma voz necessária de rigor científico e sustentabilidade para uma indústria frequentemente apressada pelo hype. Ela não acredita, por exemplo, que os riscos associados à IA estejam apenas na possibilidade de extinção dos humanos pela tecnologia, e sim em problemas que já são realidade, como o uso indevido e a desinformação. Sara ressalta a falta de provas para as alegações que tomaram a internet nas últimas semanas sobre a IA ter 10% de chances de matar todos os humanos.
“Acho irônico que os mesmos laboratórios que defendem as opiniões mais contundentes sobre o fim do mundo também digam: ‘Somos os únicos em quem se pode confiar'”, afirma.
Depois do período no Google, Sara foi para a multinacional de IA chamada Cohere, assumindo a liderança da área de pesquisa Cohere Labs. Em sua passagem, ganhou destaque por iniciativas voltadas à democratização da IA e, especialmente, pelo projeto Aya, que reuniu pesquisadores de diversos países para desenvolver modelos e conjuntos de dados multilingües.
Em setembro de 2025, encerrou sua passagem pela Cohere após cerca de três anos, período em que, segundo ela, o laboratório produziu mais de 100 artigos, estabeleceu 150 colaborações e alcançou mais de 23 milhões de downloads de modelos.
Leia os principais trechos da entrevista a seguir.
Qual é a sua visão sobre o momento atual da IA em nível global?
Estamos em um ponto de inflexão. Nos últimos 10 anos, tudo girava em torno de quem conseguia construir o maior modelo, e isso se restringia a alguns poucos laboratórios — como a DeepMind (do Google), a Anthropic e a OpenAI. Agora, a questão não é mais o tamanho. Trata-se de como o modelo se adapta e se personaliza. E chegamos a um ponto em que é viável para empresas e países serem proprietários de sua própria tecnologia.
Para mim, isso é muito interessante porque envolve múltiplos incentivos simultâneos. Um deles é o custo de usar APIs proprietárias. As pessoas querem minimizar esse custo e ser mais eficientes. O segundo ponto é que, hoje, é muito mais fácil utilizar um modelo de ‘pesos abertos’ (open-weight model) e personalizá-lo para uso próprio. Por isso, acho que é um momento empolgante, pois o foco agora é o que vem a seguir. O tamanho, por si só, já não basta. Trata-se de construir uma tecnologia que evolua e seja fácil de adaptar.
Como essa adaptação pode ser tão importante quando vemos que o desenvolvimento não para?
Grande parte dos modelos generalistas e do que está sendo desenvolvido acaba se tornando extremamente ineficiente quando aplicado a tarefas específicas. Vemos isso acontecer com empresas que acumulam custos enormes com APIs (interface de programação de aplicação, forma de conectar uma IA a um software corporativo), justamente por tentarem aplicar um modelo generalista a todo tipo de tarefa. A adaptação propõe o oposto: trata-se de personalizar rapidamente o modelo para uma tarefa específica, tornando-o muito mais eficiente, compacto e, ao mesmo tempo, de alto desempenho.
Portanto, existe um incentivo real para não depender apenas desses modelos generalistas. Outro motivo é a resistência em enviar dados para empresas proprietárias — ou seja, para aquele pequeno grupo de empresas que detêm essa tecnologia. Acho que as pessoas realmente querem isso nas áreas jurídica, financeira e de saúde. Elas querem mais controle. Sabem que essas empresas também estão entrando em seus setores e áreas de atuação.
Então, a adaptação é também importante para a soberania dos países?
Com certeza. Este é o momento ideal. Se tivéssemos essa conversa há dois anos, as pessoas não se sentiriam à vontade. Elas não queriam ter de treinar um modelo. Não sabiam se eram capazes ou achavam que isso era coisa de especialistas. Mas agora é possível treinar a IA. Isso permite que as pessoas tenham muito mais controle e possibilita que quem não tem doutorado em IA consiga utilizar uma inteligência que impulsione seus negócios. Veremos uma mudança de foco: em vez de se preocupar com a identidade do modelo ou quais modelos estão sendo lançados, a questão passará a ser simplesmente ‘isso serve para o que eu preciso fazer?’.
O mercado de IA tem falado sobre o medo de perder o controle dessa tecnologia e, potencialmente, ela matar toda a humanidade. Qual sua opinião sobre isso?
Eu me preocupo muito com a segurança da IA, mas a ideia de extinção não é algo que me tire o sono. Principalmente porque acho que essa discussão não está sendo conduzida com a devida responsabilidade em relação à realidade dos fatos. O que aconteceu — e o que motivou grande parte dessa preocupação — foi gente dizendo que existe 10% de chance de extinção. Mas de onde vem esse número? Quem é o responsável por ele? Se alguém chegasse amanhã dizendo: ‘o Brasil será invadido amanhã’, você me pediria provas. O mesmo não acontece nessas discussões. São afirmações grandiosas, mas sem precisão. Por isso, acho que este momento exige responsabilidade. Deveríamos falar sobre os riscos reais que estão acontecendo agora mesmo, como a desinformação e o uso indevido da IA. Não precisamos falar em extinção para saber que existem riscos. Temos a responsabilidade de ser mais responsáveis e precisos com relação à IA.
Quais riscos relacionados ao desenvolvimento da IA você acha que são subestimados?
A concentração de poder é um deles. No momento, há um punhado de empresas, e algo importante para mim é a necessidade de acelerar o processo e permitir que as pessoas tenham uma opinião sobre a IA e como ela é construída. Acho irônico que os mesmos laboratórios que defendem as opiniões mais contundentes sobre o fim do mundo também digam: ‘Bem, somos os únicos em quem se pode confiar’.
Nos últimos meses, temos visto surgir modelos que são, ao mesmo tempo, de código aberto e de pesos abertos (open weights). Isso pode ajudar as empresas a criar suas próprias soluções sem ficarem presas a um único fornecedor?
Sou uma grande defensora dos modelos de pesos abertos. Isso muda a dinâmica. As empresas proprietárias estão prestes a abrir capital (IPO), o que vai mudar a precificação e muitas dinâmicas de custos para elas. Isso significa que é muito bom que empresas comuns tenham opções de modelos de IA. Na verdade, um dos nossos principais objetivos é permitir que as pessoas personalizem e adaptem esses modelos o mais rápido possível. Acho isso fundamental porque aumenta a velocidade da inovação e acelera a pesquisa e desenvolvimento.
Para onde você acha que essa corrida da IA está levando a sociedade?
A IA tem os mesmos elementos que a internet e os celulares tiveram: democratizar o acesso à informação e facilitar a programação de software. Ela até permite que pessoas que não sabiam escrever e-mails passem a escrevê-los bem. Isso não anula a existência de riscos. Haverá mudanças na forma como realizamos tarefas e, além disso, esses modelos às vezes cometem erros graves. Em situações críticas, eu ainda não confiaria apenas no modelo para redigir algo; eu sempre revisaria o conteúdo. A realidade é que estamos vivendo um dos momentos mais profundos de democratização. Isso mudará completamente a forma como a tecnologia é construída. Antes, tudo se concentrava no Vale do Silício. Agora, mais pessoas poderão ser proprietárias, construir e criar produtos. Mas precisamos ter em mente os riscos e controlá-los e regulamentá-los de maneira significativa.
A IA está aprendendo coisas novas por conta própria. Como garantimos que ela não aprenda coisas erradas, como algo que possa prejudicar as pessoas?
A maioria das pessoas já ouviu falar do incidente com a Hugging Face (empresa atacada por uma IA de teste da OpenAI). Nesse caso, tratava-se de segurança básica. O problema foi a falta de protocolos básicos de segurança. Como gerenciar os agentes? Como implementar um sistema de supervisão fazendo uma meta-análise? Essas são técnicas de segurança tradicionais e muito importantes. Também acho crucial evitar sistemas com objetivos ou escopos ilimitados. Nós acreditamos muito no autoaperfeiçoamento para automatizar o treinamento da inteligência — isso é vital —, mas é um processo realizado em um ambiente muito controlado. Otimizamos os dados e treinamos o modelo de forma independente, mas o modelo não tem acesso à internet.
No caso da Hugging Face, o agente recebeu acesso à internet e um objetivo sem limites, além de não haver barreiras de segurança. Honestamente, acho que isso reflete uma situação precária de segurança. Precisamos melhorar a segurança básica, e não apenas conceitos complexos de IA, mas o básico que especialistas em segurança cibernética já conhecem há anos. Uma das coisas mais surpreendentes é que a maioria dos especialistas, ao analisar aquele incidente, não conseguia acreditar que não havia nenhuma análise automatizada das ações realizadas. Por isso, confundir esse problema com o fim da humanidade não é a abordagem correta.
Estamos vendo esses modelos de fronteira se tornarem mais potentes e avançados a cada dia. Mas será que temos as defesas necessárias contra eles?
Uma das melhores defesas que temos são os metamodelos. O interessante é que a cibersegurança é uma área fascinante porque não é preciso um modelo muito grande para realizar um ataque cibernético bem-sucedido. A maioria dos incidentes de segurança bem-sucedidos envolve acesso. Trata-se de situações como: ‘consegui enganar um funcionário’ — dizendo, por exemplo, ‘seu chefe precisa falar com você agora, chame-o no WhatsApp e passe seus códigos’. Não são técnicas sofisticadas, e sim uma questão de acesso, combinada com modelos simples e baratos. Mas modelos mais capazes oferecem vantagens em aspectos como monitoramento automatizado e detecção de ameaças. Por isso, veremos avanços nessa área.
Um equívoco comum sobre cibersegurança é achar que o modelo mais recente e gigantesco é o que representa a maior ameaça. Na verdade, o que torna a cibersegurança um risco real não é apenas o tamanho do modelo, mas também a questão do acesso.
