O MiroFish e a ilusão do oráculo: quem realmente poderá prever o futuro?

Por Barbara Coelho — Brasil de Fato

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Professora da UFBA, doutora em Educação, pós-doutora em Ciência da Informação e autora de “Tecnologia e Mediação” (CRV, 2017).

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Cara leitora, caro leitor, no artigo deste mês quero falar com você sobre um novo modelo de Inteligência Artificial (IA). No mês de lançamento de um filme no famoso streaming intitulado “Documentário da IA: ou como me tornei otimista diante do apocalipse”, que apresenta uma série de entrevistas e especialistas sobre como a IA afeta a vida dos humanos, acho que escrever sobre este assunto é adequado.

Então acho que cabe começarmos com alguns questionamentos: se você pudesse simular as reações de milhares de pessoas antes de tomar uma decisão, você faria isso? O MiroFish promete exatamente esse “olhar de Deus” sobre o futuro, criando mundos digitais inteiros para testar comportamentos humanos. Mas a pergunta crucial que quase ninguém está fazendo é: quem poderá pagar pelo ingresso desse teatro de simulação digital, e o que acontece com quem ficar de fora?

O MiroFish é um motor de simulação de inteligência de enxame (swarm intelligence) de código aberto que está chamando a atenção do mundo da tecnologia. Em vez de apenas dar uma resposta estática como o ChatGPT, o MiroFish constrói um ecossistema digital paralelo baseado em um documento ou pergunta inicial (a “semente”).

Imagine uma revoada de pássaros: não há um líder único, mas um padrão coordenado surge do movimento individual de cada ave (MIRIFSH, 2026). O MiroFish faz algo parecido. Ele extrai informações de um texto, monta um gráfico de conhecimento com atores e relações, e cria milhares de agentes de IA com personalidades, memórias e lógicas próprias. Fica melhor de visualizar a ideia no esquema a seguir.

Esses agentes são jogados em uma arena digital para discutir, interagir e influenciar uns aos outros até que um consenso ou comportamento de grupo emerja naturalmente. Vale salientar que existem muitos custos envolvidos para rodar essas simulações. Os custos são de ordem computacionais e financeiros significativos decorrentes da complexidade da arquitetura de inteligência de enxame e do grande volume de processamento necessário.

A tecnologia do MiroFish é fascinante, mas ela carrega uma barreira invisível e extremamente excludente: o custo computacional e financeiro. Executar simulações em larga escala com milhares de agentes inteligentes conversando entre si exige um poder de processamento massivo e o consumo constante de Interface de Programação de Aplicações (APIs) de modelos de linguagem caros.

Isso pode criar uma profunda assimetria social. Grandes corporações, governos ricos e fundos de investimento terão os recursos necessários para “ensaiar” o futuro, testando como o público reagirá a aumentos de preços, reformas políticas ou campanhas de marketing antes mesmo de dar o primeiro passo. Enquanto isso, pequenos negócios, movimentos sociais e comunidades locais continuarão operando às cegas, servindo apenas como os “ratos de laboratório” cujas reações reais foram previstas e neutralizadas pelos algoritmos dos mais poderosos.

Pense nisso: Se apenas o topo da pirâmide econômica pode simular as reações do mercado, a tecnologia está democratizando o conhecimento ou apenas refinando as ferramentas de dominação?

Outro ponto crítico do MiroFish é o risco de homogeneização do pensamento. Como os milhares de agentes digitais costumam rodar sob os mesmos modelos de base (LLMs), existe um risco real de que eles pensem de forma parecida demais, gerando um “falso consenso”.

Além disso, ao usar essa ferramenta para testar narrativas de crise ou debates de políticas públicas, o objetivo raramente é entender a verdade; frequentemente, é descobrir quais gatilhos retóricos e desvios de narrativa funcionam melhor para desarmar a oposição popular. O “sandbox digital” corre o risco de se tornar uma máquina de engenharia social preventiva, onde o comportamento humano não é apenas previsto, mas sim domesticado.

A syn.Be é um laboratório brasileiro de simulação e inferência comportamental que usa inteligência artificial exatamente através de sistemas multiagentes. O objetivo deste modelo é resolver um dos maiores problemas das grandes empresas: o risco de tomar decisões estratégicas erradas. Em vez de usar a IA apenas para gerar textos ou responder perguntas como um chatbot, eles criam o que chamam de “sociedades sintéticas”. “[…] as sociedades sintéticas simulam interações dinâmicas” (SYN.BE, 2026).

Essas sociedades sintéticas são desenvolvidas a partir de uma plataforma que extrai dados reais de uma organização (cultura corporativa, demografia, histórico, contexto de mercado e tendências). Com isso, são moldados perfis de agentes de IA, que a empresa os chamam de syns, que “pensam” e reagem como grupos de pessoas reais (clientes, funcionários ou cidadãos) e aleatoriamente.

Assim como no MiroFish e outras tecnologias como o CrewAI, os múltiplos agentes do syn.be são expostos a uma decisão que a empresa quer tomar ou a uma crise de mercado. O passo seguinte são os agentes interagirem entre si até chegarem em um consenso e posterior emissão de relatório decisório. O conceito de Synthetic Behavior (Comportamento Sintético) é o fundamento científico por trás de plataformas como a syn.be e representa uma das fronteiras mais importantes da Ciência Comportamental de Agentes de IA.

CREWAI. Multi-agent AI orchestrator. San Francisco: CrewAI, c2026. Disponível em: crewai.com. Acesso em: 29 set. 2026.

MIROFISH. MiroFish: AI simulation chat for scenario prediction. [S. l.]: MiroFish, [s. d.]. Disponível em: https://mirofish.homes/. Acesso em: 28 set. 2026.

MIROFISH AI: Is this the future of swarm intelligence or just hype?. [S. l.: s. n.], [s. d.] Acesso em: 28 set. 2026.

SYN.BE. Simulação e inferência comportamental com sistemas multiagentes. São Paulo: syn.be, c2026. Disponível em: syn.be. Acesso em: 29 set. 2026.

**Este é um artigo de opinião e não necessariamente representa a linha editorial do Brasil do Fato.

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Fonte: Brasil de Fato