Os riscos da centralização dos dados | BigDataCorp.
Os riscos da centralização dos dados
O governo brasileiro iniciou, em outubro de 2019, a integração de bases de dados dos cidadãos. A ideia é agregar, a partir da base de dados do CPF (nome, data de nascimento e filiação), o maior número de informações possíveis sobre cada indivíduo, incluindo dados biográficos, biométricos e cadastrais. Para isso, foi criado o Cadastro Base do Cidadão (CBC) e o Comitê Central de Governança de Dados (CCGD), instituídos pelo Decreto 10.040/2019. Dez meses depois, o Ministério da Economia divulgou que cerca de meio bilhão de demandas anuais do Sistema Único de Saúde (SUS) já usava o CBC para a prestação de serviços públicos como acesso a medicamentos, vacinas, transplantes, leitos hospitalares, exames.
As medidas foram apresentadas pelo governo como um passo para melhorar a prestação de serviços públicos. No entanto, não houve discussão pública para construir nem validar as novas regras, na contramão do encaminhamento de políticas públicas do setor até então adotadas no país. Liderança reconhecida internacionalmente em governança de dados, o Brasil se destaca nesse segmento há décadas, com a criação, em 1985, do Comitê Gestor da Internet; com a elaboração, em 2014, do Marco Civil da Internet; e a aprovação, em 2018, da Lei Geral de Proteção de Dados, debatida por oito anos pelo Congresso e pela sociedade.
Um sistema de integração de dados nesses moldes implica altos riscos. A concentração de informações torna-se um alvo atraente para atores mal-intencionados, que podem roubar uma quantidade muito maior de dados em um único golpe. Além disso, há a possibilidade de má-utilização dos dados pelo próprio governo – seja qual for o governo. O Comitê Central, ao qual cabe orientar a construção e a manutenção do CBC e regulamentar o acesso e o compartilhamento das bases de dados, é composto unicamente por representantes do governo, sem participação de representantes da sociedade.
O pesquisador Yuval Harari, autor do livro "Sapiens: uma breve história da humanidade", alerta para os perigos da concentração de um grande volume de dados nas mãos de uma entidade poderosa como o Estado. A Inteligência Artificial e a aprendizagem das máquinas, diz ele, podem balançar o pêndulo na direção de regimes autoritários: "A Inteligência Artificial […] pode tornar os sistemas centralizados muito mais eficientes do que os sistemas difusos, porque a aprendizagem da máquina funciona melhor quando a máquina tem mais informação para analisar. (…) Um governo autoritário que ordena que todos os seus cidadãos tenham o seu DNA sequenciado e partilhem os seus dados médicos com alguma autoridade central ganharia uma vantagem imensa em genética e investigação médica sobre sociedades em que os dados médicos são estritamente privados".
A escolha de modelos de gestão de dados integrados é importante para que se possa usufruir da eficácia, da agilidade e da ampliação do acesso a serviços públicos. Ao mesmo tempo é fundamental que a sociedade participe para impedir que Estados usem o poder da informação para fins de controle dos cidadãos. A transparência precisa ser parte de modelo de gestão de dados. Por isso, mesmo que caiba ao governo definir o modelo, ele não pode fazer isso sem a participação da sociedade.