Resumo
Qual é a importância dos sistemas algorítmicos de recomendação para o exercício das autonomias individual e coletiva na formulação do gosto e no consumo de bens culturais? Para responder a essa questão, o primeiro movimento do texto é o de questionar a própria noção de autonomia, entendida como processo de individuação que exclui tudo aquilo que excede o indivíduo dele mesmo, como uma ação exclusiva de si sobre si. Para isso, mobilizamos a proposta da heteronomia sem servidão e o conceito de modulação. Em seu segundo movimento, o texto descreve o modo de funcionamento de sistemas de recomendação, além de sua economia política, enfatizando assimetrias de poder entre usuários e grandes plataformas, como Netflix e Spotify. Por fim, em seu último movimento, o artigo apresenta sistemas alternativos de organização e acesso a bens culturais que confrontam a lógica das big techs; sistemas esses que recusam não só a utilização de dados comportamentais para perfilização e recomendação algorítmica, como também o modelo de acesso mediante pagamento de assinatura.
Palavras-chave: Sistemas de recomendação. Inteligência Artificial. Big techs. Plataformas de streaming.

Abstract
How do recommender systems impact the exercise of individual and collective autonomy in shaping taste preferences and consuming cultural goods? In addressing this query, we initially challenge the concept of autonomy, understood as an individuation process that excludes agencies that exceed the individual himself. To achieve this, we mobilize the proposal of heteronomy without servitude as well as the concept of modulation. Secondly, this paper provides a brief overview of the functioning of
algorithmic recommender systems and their political economy, highlighting
the power imbalance between users and major platforms like Netflix
and Spotify. Ultimately, alternative models of organizing and accessing
cultural goods are introduced to challenge the paradigm of big techs.
These alternatives reject the utilization of personal data for algorithmic
recommendations and also resist the subscription-based access model.
Keywords: Recommender systems. Artificial Intelligence. Big techs. Streaming platforms.

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