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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E QUESTÕES CLIMÁTICAS
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O DEVER CONSTITUCIONAL
DE PROTEGER O AMBIENTE: A RESPONSABILIDADE POR
INÉRCIA TECNOLÓGICA DO ESTADO BRASILEIRO
16
Resumo
O artigo analisa o paradoxo ambiental da Inteli-
gência Artificial no contexto jurídico brasileiro. A IA,
enquanto Tecnologia de Propósito Geral do século
XXI, possui dupla face: constitui ferramenta pode-
rosa para tutela ambiental, ampliando capacidades
humanas de monitoramento, previsão e proteção da
biodiversidade, mas simultaneamente gera impac-
tos ecológicos significativos. A desconstrução do
termo “Inteligência Artificial” revela sua materialidade
oculta, evidenciando custos ambientais substanciais
em seu ciclo de vida completo – desde a extração
de minerais raros até o consumo intensivo de ener-
gia e água pelos data centers, além da geração de
resíduos eletrônicos. O trabalho aborda aplicações
positivas, que expandem a visão, audição e aná-
lise preditiva para proteção ambiental. Na Amazô-
nia especificamente, o Brasil protagoniza uma revo-
lução tecnológica através do INPE, com sistemas
como PRODES (monitoramento anual de desma-
tamento desde 1988) e DETER (alertas em tempo
quase real), além de projetos inovadores como Pre-
visIA (que prevê desmatamento com 12 meses de
antecedência). Essas ferramentas conferem ao
Estado um “novo olhar digital” sobre o bioma, per-
mitindo ação preventiva e fundamentando políticas
públicas. Em contrapartida, detalha impactos nega-
tivos: emissões de gases de efeito estufa, consumo
hídrico elevado, obsolescência programada de har-
dware e devastação causada pela mineração. Fun-
damentado no artigo 225 da Constituição Federal,
o artigo defende que o Poder Público possui dever
constitucional agravado, que transcende o controle
de danos, impondo utilização ativa da IA para efetiva-
ção da tutela ambiental. Propõe-se a criação de um
Estatuto Jurídico da IA Ambiental, estabelecendo
Avaliação de Impacto Ambiental para data centers,
padrões de Green AI e aplicação do Princípio do
Vanessa Carolina Fernandes Ferrari
Doutora em Direito Civil pela USP. Juíza de Direito em São Paulo.
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Protetor-Recebedor. A tese central sustenta que a
omissão estatal em adotar tecnologias disponíveis
configura responsabilidade por inércia tecnológica,
violando o padrão mínimo de diligência ambiental
exigido na era digital.
Palavras-chave:
Inteligência Artificial; Direito
Ambiental; Sustentabilidade Digital; Responsabili-
dade Estatal; Dever de Cuidado Agravado
Abstract
This article analyzes the environmental paradox of
Artificial Intelligence (AI) within the Brazilian legal
context. As a General Purpose Technology, AI ser-
ves as a powerful tool for environmental protection,
exemplified by Amazon monitoring systems deve-
loped by INPE (PRODES, DETER, and PrevisIA),
yet simultaneously generates significant ecological
impacts through intensive resource consumption
and electronic waste. Grounded in Article 225 of the
Federal Constitution, it argues that the Public Power
holds an aggravated duty of care, wherein the failure
to adopt such technologies constitutes liability due
to technological inertia. The study proposes the cre-
ation of a Legal Statute for Environmental AI, esta-
blishing Environmental Impact Assessments for data
centers and Green AI standards, aiming to harmo-
nize digital innovation with ecological sustainability.
Keywords:
Artificial intelligence, Environmental
law, Digital sustainability.
Recebido em:
Outubro de 2025
Aprovado em:
Novembro de 2025
Introdução
A ascensão da Inteligência Artificial (IA) representa
um ponto de inflexão na história da tecnologia, com-
parável em sua magnitude disruptiva à introdução
das máquinas a vapor durante a Revolução Indus-
trial. Assim como no passado, em que o otimismo
tecnológico foi confrontado por acidentes devas-
tadores e incertezas jurídicas, a IA do século XXI
emerge como um artefato de dupla face.
Este artigo explora o paradoxo central desta nova
era: a mesma tecnologia que oferece ferramentas
de precisão e eficiência sem precedentes para a
tutela da sustentabilidade ambiental é, simultanea-
mente, geradora de impactos ecológicos significati-
vos e de novas e sutis formas de poluição.
A presente análise está estruturada para descons-
truir as complexidades que envolvem a IA e sua rela-
ção com o meio ambiente. Iniciaremos por desmis-
tificar o próprio conceito de “Inteligência Artificial”,
demonstrando como a imprecisão do termo obscu-
rece sua natureza material e seus custos tangíveis.
Em seguida, a IA será contextualizada como a mais
recente Tecnologia de Propósito Geral (TPG), apli-
cando a teoria da “destruição criativa” de Schum-
peter para compreender suas profundas implica-
ções sociais e jurídicas. A investigação prosseguirá
explorando como a IA pode ampliar as competên-
cias humanas de visão, audição e análise preditiva
para a proteção da biodiversidade e prevenção de
desastres. Contudo, em contraponto, detalharemos
os impactos ambientais negativos de seu ciclo de
vida, desde a extração de recursos até o consumo
intensivo de energia e a geração de resíduos. Por fim,
discutiremos o dever fundamental do Poder Público,
fundamentado no art. 225 da Constituição Federal,
não apenas de regular os riscos da IA, mas de utili-
zá-la de forma eficiente para cumprir seu mandato
de proteção ambiental para as presentes e futuras
gerações.
Para navegar por este cenário multifacetado, é
necessário, antes de tudo, desmistificar a própria
nomenclatura que define esta revolução, questio-
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nando o que de fato se entende por “Inteligência Arti-
ficial”.
1. IA: Nem Inteligente, Nem Artificial
A desconstrução do termo “Inteligência Artificial”
não é um mero exercício semântico, mas um ponto
de partida estratégico para uma análise jurídica
e ambiental rigorosa. A imprecisão linguística, ao
antropomorfizar a tecnologia, gera uma percepção
equivocada de sua natureza, obscurecendo seu fun-
cionamento puramente algorítmico e, de forma sig-
nificativa, seus custos ambientais e sociais tangíveis.
Essa denominação contribui para uma visão quase
mitológica, comprometendo a qualidade do debate
regulatório e dificultando a elaboração de marcos
normativos eficazes.
Primeiramente, a IA não é “inteligente” no sentido
humano. Os sistemas de IA não possuem consci-
ência, discernimento ou capacidade de reflexão.
Operam com base em modelos estatísticos e algo-
ritmos programados para identificar padrões em
vastos conjuntos de dados e executar tarefas espe-
cíficas. Como adverte a pesquisadora Lucia Santa-
ella (2023, p. 90), há uma confusão recorrente entre
competência técnica e inteligência genuína. Um sis-
tema que automatiza uma tarefa com eficiência não
pensa nem reflete; ele apenas executa um conjunto
de instruções matemáticas, confundindo competên-
cia com consciência.
Em segundo lugar, a IA também não é puramente
“artificial”. Essa noção mascara a profunda materia-
lidade da tecnologia, pois a imagem de sustentabi-
lidade associada à IA é, na verdade, uma miragem
– uma ‘ilusão do verde’ que oculta seu custo ambien-
tal e social. Expressões como “computação em
nuvem”, por exemplo, evocam uma imagem etérea e
imaterial, quando, na realidade, a infraestrutura da IA
é massiva e ávida por recursos. Ela depende de uma
vasta rede global de data centers, que consomem
energia em escala comparável a países inteiros; da
extração intensiva de recursos naturais finitos, como
lítio e cobalto, para a fabricação de hardware, cau-
sando devastação em ecossistemas como o “Triân-
gulo do Lítio” na América do Sul; e de um consumo
alarmante de água para o resfriamento de servi-
dores. A IA é, portanto, um artefato profundamente
entrelaçado com o planeta, consumindo-o de for-
mas menos visíveis, mas não menos destrutivas.
Compreender a natureza material e o poder trans-
formador da IA é o primeiro passo para analisá-la
corretamente como a mais recente Tecnologia de
Propósito Geral, cujo impacto redefine as estruturas
econômicas e sociais de nosso tempo.
2. A IA como Tecnologia de Propósito
Geral (TPG) do Século XXI
A Inteligência Artificial desponta como a Tecnolo-
gia de Propósito Geral (TPG) definidora da Quarta
Revolução Industrial. Assim como a eletricidade
transformou a produção e a vida urbana e a compu-
tação redefiniu o trabalho e a comunicação, a IA está
reconfigurando a economia global e as relações
sociais, operando sobre um novo eixo: a informação.
Enquanto as revoluções anteriores se concentraram
na transformação de energia e materiais, a era atual
se define pela capacidade algorítmica de converter
dados em conhecimento acionável e valor econô-
mico.
A teoria da “destruição criativa” de Joseph Schum-
peter (1949) oferece um arcabouço teórico robusto
para compreender o advento da IA. Segundo
Schumpeter, o motor do desenvolvimento econô-
mico não é a otimização de processos existentes,
mas a inovação disruptiva que desestabiliza o equilí-
brio vigente. A IA, como as TPGs
1
que a precederam,
1 A centralidade da inovação para compreender TPGs foi recen-
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não apenas cria indústrias e oportunidades, mas
também torna obsoletas estruturas econômicas,
sociais e, consequentemente, jurídicas. A história
demonstra que cada avanço tecnológico, das loco-
motivas a vapor aos automóveis, exigiu uma refor-
mulação das normas de responsabilidade civil para
lidar com novos riscos e danos. A IA, com sua com-
plexidade e opacidade, impõe um desafio seme-
lhante, forçando o Direito a se adaptar para equilibrar
o incentivo ao progresso com a proteção das vítimas
de danos ambientais.
Essa adaptação jurídica não é um fenômeno novo. A
história da Revolução Industrial oferece um paralelo
instrutivo, notadamente na jurisprudência francesa,
que se viu forçada a reinterpretar seu Código Civil
de 1804 para lidar com os acidentes causados pelo
maquinário. A transformação começou com o caso
Teffaine (1896)
2
, no qual a Corte de Cassação, diante
da explosão de uma caldeira, introduziu a noção de
risco, afastando a necessidade de provar a culpa do
proprietário da máquina. A evolução culminou com
o caso Jand’heur (1930)
3
, que consolidou a respon-
temente reforçada pela outorga do Prêmio Nobel de Economia
de 2025 a Joel Mokyr (Northwestern University), Philippe Aghion
(Collège de France/INSEAD/LSE) e Peter Howitt (Brown Univer-
sity), “por explicarem o crescimento econômico impulsionado
pela inovação”. Mokyr demonstrou – com base em história eco-
nômica – que o crescimento sustentado depende de um “com-
plexo” de conhecimento útil, competência mecânica e instituições
abertas à mudança, elementos que criam um ambiente favorável
para que novas TPGs se difundirão em ondas sucessivas. Aghion
e Howitt formalizaram, em chave schumpeteriana, a teoria do
crescimento endógeno por “destruição criativa”, mostrando como
a concorrência e os incentivos à P&D fazem com que novas tec-
nologias substituam as antigas, gerando ganhos agregados de
produtividade a partir de dentro do sistema econômico – e não
como choques externos. Esse arcabouço ilumina a IA como
TPG: ao reconfigurar setores inteiros por meio de ciclos rápidos
de substituição tecnológica, a IA altera estruturas produtivas,
padrões de emprego e arranjos regulatórios, exigindo do Direito
Ambiental instrumentos para direcionar (e não apenas “reagir a”)
a trajetória técnica no sentido da sustentabilidade.
2 Disponível em
https://www.courdecassation.fr/decision/
6079411c9ba5988459c406e5
Acesso 31 jan. 2025.
3 A resposta da Corte de Cassação estabeleceu princípios fun-
damentais para a responsabilidade civil. Primeiramente, a Corte
sabilidade objetiva por danos causados por objetos
sob guarda, como os automóveis, estabelecendo
um importante precedente que hoje ecoa no desafio
imposto pela IA.
É precisamente neste ponto que a análise se apro-
funda: como essa TPG, em seu aspecto mais pro-
missor, pode ser instrumentalizada para ampliar as
capacidades humanas na tutela do meio ambiente.
3. A Ampliação das Capacidades
Humanas na Tutela Ambiental
A Inteligência Artificial posiciona-se como uma fer-
ramenta de extraordinário potencial para expandir
as habilidades humanas de visão, audição e análise
preditiva, aplicando-as à proteção ambiental. Essa
sinergia, descrita metaforicamente por Luciano Flo-
ridi como o “casamento entre o verde dos habitats e
o azul das tecnologias digitais”
4
, transforma a IA em
um instrumento que amplia nossas capacidades
naturais para proteger o planeta. Ela funciona como
uma rede neural que permite analisar, em minu-
tos, milhões de pixels de imagens de satélite, subs-
tituindo o trabalho que milhares de olhos humanos
levariam anos para realizar.
dispôs que a responsabilidade pelo dano causado por um objeto
sob a guarda de alguém só pode ser refutada por meio da pro-
va de força maior, caso fortuito ou por uma causa externa não
atribuível ao guardião. A simples demonstração de ausência de
culpa não era suficiente para eximir o guardião de responsabili-
dade. Além disso, a decisão destacou que a lei não faz distinção
se o objeto causador do dano era operado manualmente ou se
possuía um defeito inerente à sua natureza. Essencialmente, a
responsabilidade é atribuída ao indivíduo que detém a guarda do
objeto, e não às características do objeto em si.
4 Nesse sentido, Floridi (2020, p. 30): “O casamento entre a na-
tureza (phusis) e a tecnologia (techne) é vital para a prosperidade
do planeta, dos seus habitantes e, por conseguinte, de todas as
sociedades. Hoje, as soluções encontradas pela boa política, para
conceber e realizar o projeto humano de uma sociedade da infor-
mação madura, devem ser simultaneamente verdes (economia e
política ambiental e cultural) e azuis (economia digital e política da
informação).” (Tradução livre).
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Na tutela da biodiversidade, a IA já demonstra resul-
tados concretos e impactantes. Ferramentas como
o MapBiomas
5
utilizam algoritmos para processar
milhões de imagens de satélite, mapeando o uso e
a ocupação do solo em todo o território brasileiro
e permitindo a identificação de focos de desmata-
mento com uma precisão e velocidade antes inatin-
gíveis. No ambiente marinho, o projeto Whale Safe
6
emprega microfones subaquáticos e IA para detec-
tar os sons de baleias, alertando navios próximos
para evitar colisões fatais. Da mesma forma, o Global
Fishing Watch
7
analisa sinais de GPS e padrões de
navegação para identificar embarcações envolvidas
em pesca ilegal em tempo real, protegendo ecossis-
temas marinhos vulneráveis.
No campo da prevenção de desastres e mudanças
climáticas, a IA oferece capacidades preditivas revo-
lucionárias. Modelos como o DeepCube analisam
dados históricos e climáticos para prever migrações
e riscos de incêndios florestais. O modelo Graph-
Cast, uma inovação da DeepMind, demonstrou pre-
visões mais precisas do que os sistemas meteoroló-
gicos tradicionais na previsão de eventos climáticos
extremos, aprimorando a antecipação de furacões e
inundações.
5 Disponível em MapBiomas Brasil.
https://brasil.mapbiomas.
org/
Acesso em 30.03.2024
6 Os microfones foram instalados no fundo do mar para detectar
as canções das baleias. Quando um sinal é detectado, é trans-
mitido para uma boia e a um satélite que depois o transmite para
navios na proximidade. A espécie é identificada utilizando um sis-
tema de Inteligência Artificial. Com isso, foi possível automatizar
a detecção de sons do animal no Mar Salish, no Pacífico Norte,
alertando os barcos da presença das espécies e eventual mu-
dança do rumo, evitando colisões entre os navios e os cetáceos.
Também na prevenção de colisões entre navios mercantes e os
cetáceos está o projeto Whale Safe, no qual investigadores de
várias universidades e organizações americanas desenvolveram
em conjunto uma ferramenta e um sistema de alerta baseado na
web para alertar os barcos para a presença de baleias e reduzir
sua velocidade, evitando colisões fatais.
7 Disponível em
https://globalfishingwatch.org/fact-sheet/ves-
sel-viewer-ensuring-data-and-intelligence-led-fisheries-monito-
ring-and-management/
Acesso em 15.01.2025.
O Brasil tem protagonizado uma verdadeira revolu-
ção tecnológica na tutela ambiental da Amazônia,
materializando o potencial teórico da IA em instru-
mentos concretos de proteção do maior bioma tro-
pical do planeta. Esta experiência nacional demons-
tra que a ampliação das capacidades humanas pela
tecnologia não é mera abstração futurista, mas reali-
dade jurídico-operacional que já produz efeitos men-
suráveis na salvaguarda do patrimônio ambiental
brasileiro.
O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
lidera essa transformação através de sistemas que
conferem ao Estado brasileiro um “novo olhar digital”
sobre a Amazônia. O PRODES, operacional desde
1988, exemplifica como a IA transforma dados bru-
tos de satélite em informação juridicamente rele-
vante, gerando relatórios anuais que fundamen-
tam políticas públicas e subsidiam instrumentos
jurídicos como a Moratória da Soja e os Termos de
Ajustamento de Conduta no setor pecuário
8
. Com-
plementarmente, o sistema DETER representa a
materialização do princípio da prevenção no Direito
Ambiental, fornecendo alertas em tempo quase real
que permitem ao IBAMA e outros órgãos fiscaliza-
dores agir tempestivamente contra ilícitos ambien-
tais em formação.
A capacidade preditiva da IA encontra na Amazônia
brasileira aplicação paradigmática. Um estudo cien-
tífico auxiliado por algoritmos de aprendizado de
máquina identificou aproximadamente 3,46 milhões
de quilômetros de estradas não oficiais na Amazô-
nia Legal – vias clandestinas que constituem veto-
res primários de degradação florestal (Botelho et al.
2022, 17p.). Esta descoberta alimenta a plataforma
PrevisIA
9
, que demonstrou eficácia notável ao con-
8 Disponível em PRODES – Coordenação-Geral de Observa-
ção da Terra (inpe.br) Acesso em 30.03.2024
9 Disponível em PrevisIA I Fazer do futuro sustentável a nossa
única previsão.
https://previsia.org.br/
Acesso em 30.05.24
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centrar 75% do desmatamento observado em um
raio de até 4 km dos pontos de risco identificados,
transformando big data em inteligência acionável
para o Poder Público. Assim, empregando variáveis
de risco pode prever onde a floresta amazônica tem
maior probabilidade de ser desmatada, permitindo
que o Poder Público direcione ações de fiscalização
de forma mais eficiente.
No âmbito do controle jurisdicional e da governança
ambiental, a IA tem revolucionado a capacidade fis-
calizatória do Estado brasileiro. O Poder Judiciário,
através do SireneJud do CNJ, integra dados proces-
suais com informações geoespaciais do PRODES,
criando uma visão holística que permite aos magis-
trados fundamentar suas decisões em evidências
objetivas e atualizadas. O Supremo Tribunal Fede-
ral, no julgamento da ADPF 743/DF, reconheceu a
importância dessa infraestrutura tecnológica ao tor-
nar obrigatório o uso do Sistema Nacional de Con-
trole da Origem dos Produtos Florestais (Sinaflor),
de modo que o Poder Judiciário fortalece o monito-
ramento e a fiscalização do desmatamento, assegu-
rando maior controle sobre a retirada da vegetação
nativa ou exótica.
O Tribunal de Contas da União exemplifica a aplica-
ção da IA no controle externo através da plataforma
GeoControle
10
, que emprega algoritmos de reco-
nhecimento automatizado para fiscalizar obras de
infraestrutura em áreas sensíveis da Amazônia. Esta
ferramenta materializa o princípio constitucional da
eficiência administrativa, permitindo que um número
limitado de auditores monitore empreendimentos
em escala continental com precisão cirúrgica.
A experiência amazônica brasileira demonstra que
a IA não apenas amplia nossas capacidades sen-
soriais e analíticas, mas reconstrói a própria arquite-
10 Tribunal de Contas da União (TCU) 007.655/2016-9 Fiscaliza-
ção 77/2016, 2016.
tura jurídico-institucional de proteção ambiental. Ao
transformar pixels em provas, padrões em predições
e dados em decisões juridicamente vinculantes, a
tecnologia estabelece novo paradigma para o cum-
primento do dever constitucional de defesa do meio
ambiente ecologicamente equilibrado, previsto no
artigo 225 da Carta Magna.
Esta realidade operacional na Amazônia comprova
que o “casamento entre o verde e o azul” descrito
por Floridi já celebrou suas núpcias no ordenamento
jurídico brasileiro, gerando frutos concretos na
forma de sistemas integrados que protegem nosso
patrimônio natural com eficácia sem precedentes.
A questão que se coloca não é mais se devemos
empregar a IA na tutela ambiental, mas como aper-
feiçoar continuamente essa simbiose tecnológica
para enfrentar os desafios crescentes da crise climá-
tica e da perda de biodiversidade.
Contudo, a mesma tecnologia que viabiliza esses
avanços gera, paradoxalmente, impactos negativos
significativos, revelando a outra face da sua relação
com o meio ambiente.
4. O Paradoxo Ambiental: Os Impactos
Negativos da IA
O paradoxo ambiental que define a Inteligência Arti-
ficial contemporânea configura-se como um dos
desafios mais complexos e urgentes da tutela eco-
lógica no século XXI. Sob a superfície reluzente da
inovação tecnológica, subjaz uma realidade inquie-
tante: a mesma tecnologia que promete revolucionar
a proteção ambiental carrega consigo uma pegada
ecológica de proporções alarmantes. Este paradoxo
não é meramente semântico ou filosófico, mas pro-
fundamente material, revelando-se em cada etapa
do ciclo de vida da IA – desde a impactante extra-
ção de minerais raros nas profundezas da terra até
o consumo voraz de energia pelos data centers que
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sustentam seus algoritmos, passando pela fabrica-
ção intensiva de hardware e culminando no treina-
mento computacional de modelos cada vez mais
complexos.
A imagem etérea e imaterial que a linguagem da
“computação em nuvem” evoca funciona como um
véu que obscurece a infraestrutura física massiva
da IA, criando uma ilusão de sustentabilidade – uma
verdadeira miragem tecnológica que distorce a per-
cepção pública e dificulta o necessário escrutínio
regulatório. Esta infraestrutura, longe de ser intangí-
vel, ancora-se em vastas instalações industriais que
competem, em escala de consumo energético, com
nações inteiras, e cuja operação depende de recur-
sos naturais finitos cuja extração deixa cicatrizes
profundas nos ecossistemas mais vulneráveis do
planeta.
A primeira dimensão deste impacto ambiental mani-
festa-se no consumo energético descomunal e nas
consequentes emissões de gases de efeito estufa.
Os data centers, verdadeiras catedrais do capita-
lismo digital, e o treinamento de grandes mode-
los de linguagem constituem processos de inten-
sidade energética sem precedentes na história da
computação. O treinamento de um único modelo,
como o GPT-3 ou o BLOOM, consome centenas
de Megawatts-hora e emite centenas de tonela-
das de dióxido de carbono equivalente – o modelo
BERT, por exemplo, gerou aproximadamente 284
toneladas de CO₂eq durante seu treinamento, supe-
rando exponencialmente as emissões de um voo
transcontinental (LUCCIONI, 2023, p. 8). Em diver-
sos países, a demanda energética dos data centers
já representa parcela significativa do consumo elé-
trico nacional, configurando um novo tipo de pres-
são sobre as matrizes energéticas e, consequente-
mente, sobre os esforços de descarbonização da
economia global.
O segundo impacto, frequentemente negligenciado
no debate público, refere-se ao consumo hídrico
intensivo. O resfriamento dos servidores que susten-
tam a infraestrutura da IA exige volumes extraordi-
nários de água doce e limpa – um recurso cada vez
mais escasso em um planeta sob estresse hídrico
crescente. Pesquisas recentes revelaram que inte-
rações aparentemente triviais com chatbots como o
ChatGPT podem consumir aproximadamente meio
litro de água para cada vinte a cinquenta perguntas
respondidas (Li, Yang, et al., 2023). Este consumo,
multiplicado pela escala global de uso dessas tec-
nologias, agrava dramaticamente a pressão sobre
recursos hídricos, especialmente quando os data
centers são estrategicamente localizados em regi-
ões já enfrentando escassez hídrica, criando uma
competição direta entre a operação tecnológica e as
necessidades humanas e ecológicas básicas.
A terceira dimensão do paradoxo revela-se na gera-
ção acelerada de resíduos eletrônicos. A corrida
incessante por maior poder computacional, impul-
sionada pela competição tecnológica global, con-
duz à obsolescência programada e acelerada do
hardware de IA, particularmente das Unidades de
Processamento Gráfico (GPUs), cujo ciclo de vida
útil encurta-se progressivamente. Esta dinâmica ali-
menta o problema global do lixo eletrônico, que não
apenas cresce em volume exponencial, mas tam-
bém em toxicidade, dado que esses componen-
tes contêm substâncias altamente nocivas como
mercúrio, chumbo e outros metais pesados. A taxa
de reciclagem adequada desses resíduos perma-
nece baixa, transformando a inovação tecnológica
em uma nova fonte de contaminação ambiental de
longo prazo.
O quarto impacto ambiental, talvez o mais invisibili-
zado pelo discurso tecnológico dominante, reside
na extração predatória de recursos naturais. A pro-
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dução de componentes eletrônicos que sustentam
a IA depende fundamentalmente de minerais estra-
tégicos como lítio, cobalto, paládio e terras raras, cuja
extração concentra-se em regiões geopoliticamente
vulneráveis e ecologicamente sensíveis. O chamado
“Triângulo do Lítio”, que abrange Argentina, Bolívia
e Chile, exemplifica esta dinâmica: a extração des-
ses minerais causa devastação ambiental irrever-
sível, comprometimento crítico de lençóis freáticos,
salinização de solos, perda de terras cultiváveis e
deslocamento de comunidades tradicionais (Craw-
ford, 2021, p. 63). Esta geografia da exploração mine-
ral para a IA perpetua e aprofunda a desigualdade
ambiental em escala global, transferindo os custos
ecológicos da inovação tecnológica dos centros
desenvolvidos para as periferias exploradas, repro-
duzindo padrões coloniais de apropriação de recur-
sos naturais sob nova roupagem digital.
A quinta e mais insidiosa dimensão do paradoxo
ambiental da IA manifesta-se na poluição digital e
no incentivo sistêmico a padrões de consumo insus-
tentáveis. Os algoritmos de recomendação e publi-
cidade, ao otimizarem implacavelmente o enga-
jamento e o lucro, funcionam como poderosos
aceleradores do consumismo, estimulando a aquisi-
ção excessiva e frequentemente desnecessária de
produtos, perpetuando um ciclo de produção e des-
carte que alimenta a crise climática.
Para além dessa dimensão estrutural, a IA pode ser
instrumentalizada de forma fraudulenta para mas-
carar a poluição, como dramaticamente ilustrado
pelo escândalo Dieselgate. Neste caso paradigmá-
tico, a Volkswagen utilizou um software sofisticado,
programado para reconhecer os padrões especí-
ficos de teste de laboratório e alterar artificialmente
o desempenho do motor, ocultando os níveis reais
de emissão de gases de seus veículos a diesel, que
chegavam a emitir até quarenta vezes mais óxido de
nitrogênio (NOx) do que os limites legalmente per-
mitidos. Este episódio não constitui mera anomalia
corporativa, mas revela o potencial da IA como ins-
trumento de ocultação deliberada de danos ambien-
tais, desafiando os mecanismos tradicionais de fis-
calização e controle.
A materialidade incontestável desses impactos
ambientais, em suas múltiplas dimensões, impõe
uma responsabilidade constitucional inegável ao
Poder Público. O Estado brasileiro, vinculado pelo
mandamento do artigo 225 da Constituição Fede-
ral, encontra-se juridicamente obrigado a exercer
o controle e a regulação sobre todas as atividades
potencialmente poluidoras, categoria na qual a infra-
estrutura e operação da Inteligência Artificial inequi-
vocamente se insere.
Esta obrigação não é discricionária, mas imperativa,
exigindo do Poder Público uma postura proativa,
preventiva e tecnicamente informada para assegu-
rar que o progresso tecnológico não se dê às custas
da destruição do patrimônio ambiental comum, per-
petuando o desenvolvimento predatório que marcou
as revoluções industriais anteriores.
5. O Dever Constitucional do Poder
Público no Controle da IA Ambiental
O dever do Estado de regular os impactos ambien-
tais da Inteligência Artificial não é uma opção, mas
uma obrigação constitucional fundamentada no
artigo 225 da Constituição Federal, que consagra
o direito de todos a um meio ambiente ecologica-
mente equilibrado como um bem de uso comum do
povo, essencial à sadia qualidade de vida. Este dis-
positivo impõe ao Poder Público o dever fundamen-
tal de proteger e preservar o meio ambiente para as
presentes e futuras gerações, o que inclui o controle
sobre tecnologias com potencial poluidor.
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Para cumprir esse mandato, é imperativa a aplica-
ção de instrumentos de controle prévio. A exigência
de Avaliação de Impacto Ambiental (AIA) e o con-
sequente licenciamento ambiental para a instala-
ção e operação de data centers de grande porte são
medidas essenciais. Embora a legislação ambiental,
como a Lei da Política Nacional do Meio Ambiente
(LPNMA), não mencione explicitamente essas infra-
estruturas, a aplicação dos princípios da preven-
ção e da precaução justifica plenamente a exigi-
bilidade desses mecanismos, como já ocorre em
países como a Itália, que exige Avaliação de Impacto
Ambiental para data centers com geradores acima
de 50 MW, e a Holanda, que impõe requisitos deta-
lhados de licenciamento ambiental para emissões,
ruído e gestão de resíduos.
Além do controle sobre o hardware, é necessá-
rio estabelecer diretrizes para a sustentabilidade
no desenvolvimento de software de IA. Isso inclui a
criação de padrões para a eficiência energética dos
algoritmos, movimento conhecido como “Green
AI”, e a imposição de maior transparência sobre a
pegada de carbono e o consumo de recursos dos
modelos de IA. Os desenvolvedores e provedo-
res devem ser obrigados a divulgar essas informa-
ções, permitindo que usuários, empresas e o próprio
poder público façam escolhas mais conscientes e
sustentáveis.
A criação de um Estatuto Jurídico da IA Ambiental
11
,
representa um caminho concreto para consolidar
um marco regulatório no Brasil. Tal estatuto pode-
ria integrar essas diretrizes, estabelecendo um equi-
líbrio entre o fomento à inovação tecnológica e a
proteção do patrimônio ambiental, garantindo que
o avanço da IA não ocorra às custas da degrada-
ção ambiental. A discussão, no entanto, não deve se
esgotar no controle de danos, mas avançar para a
11 Como proposto na tese FERRARI (2025).
promoção ativa da eficiência e do dever de cuidado
por parte do Estado na era digital.
6. Eficiência, Efetividade e o Dever de
Cuidado Agravado na Era da IA
O advento da Inteligência Artificial redefine o alcance
do dever de cuidado do Poder Público. O imenso
potencial da IA para trazer eficiência, eficácia e efe-
tividade à defesa ambiental, com o emprego de fer-
ramentas de monitoramento e previsão, impõe ao
Estado um dever de cuidado agravado. Essa obriga-
ção transcende o mero controle dos riscos tecnoló-
gicos; ela exige a utilização ativa e diligente dessas
novas ferramentas para cumprir o mandado consti-
tucional de proteção ambiental de forma mais asser-
tiva.
Nesse novo paradigma, emerge o conceito de res-
ponsabilidade por inércia tecnológica. Em um cená-
rio onde sistemas de IA podem prever desastres
com dias de antecedência, otimizar a fiscalização
contra o desmatamento e proteger ecossistemas
vulneráveis em tempo real, a omissão do Estado em
adotar e implementar tais tecnologias pode ser con-
figurada como uma falha em seu dever fundamental
de cuidado. Esta omissão viola o que denominamos
‘padrão tecnológico mínimo de diligência ambiental’,
um novo referencial jurídico no qual a inação, diante
de soluções tecnológicas viáveis para prevenir
danos, torna-se juridicamente imputável.
A compreensão desse dever é reforçada pela juris-
prudência recente. O Supremo Tribunal Federal,
ao julgar a ADPF 708/DF (Fundo Clima), reconhe-
ceu que o dever constitucional de proteção ao meio
ambiente possui eficácia imediata e reduz a esfera
de discricionariedade do Poder Público em maté-
ria ambiental. Conforme assentado na decisão, há
uma imposição jurídica de agir para afastar a pro-
teção estatal deficiente. Tal entendimento conso-
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lida a natureza impositiva e exigível de pronto desse
dever, vinculando a Administração Pública à adoção
de medidas concretas de tutela ambiental. Essa for-
mulação jurisprudencial fortalece a tese de que, na
era digital, a omissão estatal em utilizar instrumen-
tos tecnológicos disponíveis para proteção do meio
ambiente não é uma escolha política, mas uma vio-
lação direta da Constituição e do princípio da efetivi-
dade dos direitos fundamentais ambientais.
Nessa seara, o Princípio do Protetor-Recebedor
emerge como instrumento jurídico fundamental,
estabelecendo uma lógica de incentivos que vai
além da tradicional abordagem preventiva-punitiva
do Direito Ambiental. Enquanto o Princípio do Polui-
dor-Pagador busca internalizar os custos ambien-
tais negativos, o Protetor-Recebedor visa internalizar
as externalidades positivas, premiando economi-
camente aqueles que, através do desenvolvimento
e aplicação de tecnologias de IA, contribuem para
a proteção ambiental em benefício da coletividade.
Sua positivação na Lei da Política Nacional de Resí-
duos Sólidos representa o reconhecimento jurídico
de que a função ecológica da responsabilidade
civil deve operar em duas frentes complementares:
como limitadora de condutas nocivas e como impul-
sionadora de padrões de comportamento sustentá-
veis.
No contexto específico da IA, este princípio mate-
rializa-se através de mecanismos de monetização e
incentivo. O Estado deve estabelecer: (i) incentivos
fiscais diferenciados para empresas que desenvol-
vam algoritmos energeticamente eficientes ou utili-
zem data centers alimentados por energia renovável,
incluindo reduções de IPI e ICMS para equipamen-
tos de TI de alta eficiência
12
; (ii) sistemas de crédi-
12 Segundo Anselmini (2022, p. 334), a extrafiscalidade repre-
senta uma ferramenta estratégica do Estado para induzir com-
portamentos sociais alinhados à proteção ambiental, podendo se
concretizar tanto por incentivos fiscais quanto por desonerações
tos de carbono específicos para o setor tecnoló-
gico, permitindo que reduções de emissões através
de IA verde sejam comercializadas
13
; (iii) fundos de
compensação que reembolsem investimentos pri-
vados em tecnologias preventivas, como sistemas
de monitoramento florestal automatizado ou pla-
taformas de previsão de desastres; e (iv) linhas de
financiamento preferencial para pesquisa e desen-
volvimento de “IA verde”, priorizando projetos que
alcancem resultados inovadores com custos com-
putacionais reduzidos.
Esta arquitetura jurídica transforma a responsabili-
dade civil ambiental em verdadeira ferramenta de
engenharia social e ecológica. O dever estatal não
se limita mais à fiscalização e punição, mas abrange
a criação ativa de um ecossistema regulatório que
torne economicamente atrativa a inovação tecnoló-
gica sustentável. Ao reconhecer as despesas pre-
ventivas como danos indenizáveis e estabelecer
mecanismos de retribuição para aqueles que inves-
tem em tecnologias ambientalmente benéficas, o
Poder Público alinha os interesses de mercado com
o imperativo constitucional de proteção ambiental.
A complexidade desse novo dever estatal, que
conjuga a prevenção da inércia tecnológica com
o fomento ativo à inovação sustentável através do
Princípio do Protetor-Recebedor, revela a profunda
transformação que a era da IA impõe ao Direito
Ambiental. Esta dualidade – entre os riscos que
devem ser controlados e as oportunidades que
devem ser incentivadas – nos conduz ao desafio de
equilibrá-los na construção de um framework jurí-
dico adequado aos tempos de Inteligência Artificial.
13 A mensuração da pegada de carbono da Inteligência Artifi-
cial pode fundamentar duas estratégias legislativas distintas no
campo tributário: uma de indução positiva, voltada à redução ou
isenção de tributos como estímulo à adoção de tecnologias com
neutralidade de emissões de CO₂; e outra de indução negativa,
baseada na extrafiscalidade, que atribui carga tributária maior a
tecnologias altamente poluentes, como os sistemas de DL, cujo
treinamento demanda intensivo consumo energético.
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Considerações Finais
A Inteligência Artificial se apresenta como a tecno-
logia definidora do século XXI, carregando um pro-
fundo paradoxo ambiental. Por um lado, oferece fer-
ramentas de precisão e escala inéditas para a tutela
da biodiversidade, a prevenção de desastres e a
mitigação das mudanças climáticas. Por outro, seu
ciclo de vida – da extração de minerais à operação
de data centers – gera uma pegada ecológica alar-
mante. A desconstrução de seus termos revela que
a IA não é nem “inteligente” no sentido humano, nem
puramente “artificial”, mas um artefato material cujos
custos ambientais são frequentemente obscureci-
dos. Essa dualidade impõe ao Estado uma redefini-
ção de seu papel, que vai do controle de danos a um
dever de cuidado agravado.
A tese central defendida neste artigo é que a gover-
nança da IA na esfera ambiental exige um modelo
jurídico que transcenda a lógica tradicional de repa-
ração de danos. É imperativo construir um marco
regulatório proativo, que integre os princípios da pre-
venção, da precaução, da eficiência e do protetor-re-
cebedor. Tal regulação deve orientar o desenvolvi-
mento tecnológico desde sua concepção, exigindo
avaliações de impacto ambiental para grandes infra-
estruturas, estabelecendo padrões de sustentabili-
dade para
software
(“Green AI”) e fomentando a ino-
vação que gere externalidades positivas para o meio
ambiente.
O Direito, portanto, encontra-se em uma encruzi-
lhada. A inércia diante da disrupção tecnológica
significa permitir que o progresso ocorra de forma
desordenada, com o risco de agravar a crise eco-
lógica. A alternativa é uma adaptação criativa e
ousada, capaz de moldar as novas tecnologias para
que sirvam a um propósito maior. A urgência climá-
tica e a velocidade da inovação não deixam mar-
gem para hesitação. Cabe à comunidade jurídica,
aos legisladores e à sociedade civil assegurar que
a revolução da Inteligência Artificial não repita os
erros do passado, mas contribua efetivamente para
a construção de um futuro ecologicamente susten-
tável e socialmente justo.
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