Empresa de IA oferece dinheiro à brasileiros para gravar sua rotina e treinar máquinas; especialista alerta para privacidade

Parceria entre startup australiana e plataforma brasileira promete pagamentos via Pix por vídeos de atividades rotineiras, como lavar louças ou dobrar roupas — executiva de cibersegurança questiona pontos preocupantes no modelo de negócio. 

E se você pudesse receber uma renda extra por simplesmente filmar atividades cotidianas que são indispensáveis para sua sobrevivência — como lavar louças, arrumar o quarto e dobrar roupas? É com essa proposta que, levantando alguns questionamentos importantes sobre privacidade e ética, a plataforma KGeN Quest vem conquistando internautas brasileiros com o objetivo de treinar modelos de inteligência artificial.

A ideia é simples: recompensar financeiramente os usuários por vídeos de tarefas domésticas, que serão usados “em todo o hemisfério sul” para aprimorar algoritmos de IA em robôs autônomos. Sob o discurso de “valorizar o que você faz todos os dias” e “ajudar a ensinar um robô”, a KGeN Quest espalha sua proposta principalmente através de postagens chamativas no Instagram.

Basta que o interessado faça um cadastro no site, baixe um aplicativo em seu smartphone (é necessário ter modelos específicos de aparelhos), adquira um suporte de cabeça para o celular e comece a gravar os vídeos requisitados. O pagamento é estimado entre US$ 3 a US$ 4 por hora de clipes, pagos sempre via Pix, sem maiores burocracias. A lista de tarefas procuradas é longa, mas composta por atividades simples: limpar o fogão, tirar o lixo, aspirar o tapete, regar as plantas, lavar o carro e assim por diante.

“A grande questão é como, quando e onde esses dados serão utilizados. Muita gente pode estar gravando e transmitindo imagens com detalhes sensíveis de sua rotina sem perceber, tudo pela emoção de participar de um projeto ‘diferente’ e ganhar uma renda extra”, afirma Priscila Meyer, CEO da Eskive e especialista em privacidade, segurança da informação e segurança cibernética.

Diferente de um modelo generativo em texto, que naturalmente pesquisa e aprende com o uso dos próprios usuários, um modelo que será implantado em projetos específicos (e que dialogam com o mundo real) precisa de material inspiracional sob demanda. E é deste ponto que nasce a necessidade de “minerar”, de alguma forma, instruções gráficas para alimentar a inteligência artificial. E, como todos nós sabemos, poucos incentivos são tão eficazes quanto recompensas em dinheiro.

“Lembra muito a proposta do projeto Worldcoin, que chamou a atenção de autoridades e foi proibida de operar em nosso país”, recorda Meyer. Na época, a empresa Tools for Humanity oferecia até R$ 500 para cidadãos dispostos a vender seus dados biométricos de íris, sob o pretexto de construir um catálogo global. De acordo com o Instituto de Defesa de Consumidores (Idec), o modelo era perigoso por sua capacidade de “abusar de pessoas em situação de vulnerabilidade”, além de apresentar riscos à privacidade.

De quem é a responsabilidade?

A situação se torna ainda mais preocupante a partir do momento em que percebemos que há uma longa cadeia de custódia pela qual tais vídeos trafegam — e é bem complicado garantir que cada etapa dela esteja em concordância com as normas brasileiras de defesa do consumidor, como o Código de Defesa do Consumidor (CDC) e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A KGeN, como “rosto brasileiro” do projeto, não possui uma política de privacidade que possa ser lida antes da criação da conta.

Por outro lado, a captura das imagens e registro das horas “trabalhadas” é feita através de um aplicativo terceirizado: o Minute Data, desenvolvido pela Baker Data LLC e que contém seus próprios termos de uso. Por fim, temos o destinatário final dos vídeos: a startup australiana Humyn Labs, que se descreve como uma provedora de serviços dedicada a conectar pessoas humanos a projetos especiais de IA sob o slogan de “Nada sobre a inteligência é artificial”.

“Trata-se de uma empresa de pequeno porte, que começou a operar ainda em 2026, com a promessa pública de investir US$ 20 milhões em infraestrutura de dados humanos. O problema é que não há clareza sobre como sua política de privacidade se aplica aos usuários finais em cada projeto de cada cliente. Ela simplesmente realiza a ponte entre clientes corporativos e suas necessidades por modelos de IA alimentados por seres humanos”, analisa Priscila.

No site oficial da Humyn Labs, é possível encontrar alguns “casos de sucesso” de modelos preditivos usados, principalmente, para aplicações industriais de larga escala. Contudo, é impossível rastrear para qual empresa (e qual projeto) os vídeos capturados pela KGeN estariam sendo efetivamente utilizados.

Preocupações com privacidade, ética e alucinações de máquina

Novamente, a preocupação mais óbvia nessa situação diz respeito à privacidade da população brasileira. Um cidadão comum pode não ter senso de segurança cibernética o suficiente para saber até qual ponto sua gravação não esteja vazando informações desnecessárias sobre sua vida, como a placa do veículo sendo lavado ou até mesmo a infraestrutura de sua residência. Além disso, não há como saber se tais imagens são anonimizadas ou se seria possível reconstituir as ações à rotina de um usuário específico.

“Além das preocupações óbvias de privacidade em incentivar que qualquer pessoa grave imagens do ambiente mais íntimo de sua vida — sua própria casa —, não há qualquer clareza sobre como esses dados serão armazenados e processados”, declara Meyer. “Além disso, o uso de pagamentos em espécie como incentivo gera o mesmo dilema ético do projeto Worldcoin, cegando ainda mais o usuário final que esteja em uma situação socioeconômica vulnerável a vender sua privacidade”, complementa.

Por fim, Priscila olha para o futuro e questiona como podemos regular o treinamento de “IA física” por seres humanos, garantindo que a coleta de dados seja segura e que os modelos desenvolvidos não sofram com graves alucinações de máquina por conta do acervo inspiracional naturalmente menor.

“O ser humano é, por natureza, falho. É necessário ter muita cautela ao usar comportamentos puramente humanos para alimentar a autonomia de um robô que fará tarefas domésticas ou, futuramente, realizar guarda privada ou até mesmo operações militares. Três ou quatro vídeos mal-interpretados pela máquina pode fazer com que ela adote posturas que terão impacto imediato na esfera física, o que pode ser um verdadeiro perigo à vida em determinadas circunstâncias”, conclui.

Sobre a Eskive

A Eskive é pioneira na conscientização em segurança da informação com 17 anos de atuação no Brasil. Oferecemos soluções para reduzir o risco humano, através da metodologia educar, medir, e reportar, permitindo a verticalização da responsabilidade — sem onerar a equipe de segurança da informação.

São mais de 300 empresas atendidas e 1 milhão de pessoas conscientizadas através de conteúdos lúdico educativos, simulações de ataque, gamificação, palestras e atividades presenciais.

eskive.com