Lumora

Destrinchando os gargalos na execução: Dividir ainda mais cada um dos óbices. –

A primeira parte é simplificar.

O ponto 1.1: reconhecimento facial multiétnico: isso é feito  a cada segundo o que resulta em velocidade. Observando-se um padrão de quê, quem, aonde vive, de quê gosta. Usando as teorias de Pierre Bourdie, por exemplo, para esquadrinhar as reações baseadas nas demais relações que circundam o usuário, sejam elas derivadas das relações humanas, sejam elas as provocadas pelos celulares – e aí com uma análise do que está sendo exposto versus o tipo de reação captada. Todas a reações das situações vividas pelas reações ao redor, utillzando desde contatos das agendas do celular do usuário  até ao celular mais proximo. E aprendizado comportamental, como, por exemplo, usar azul para meninos no nascimento – sendo este um exemplo para ser bem objeitvo – no sentido do uso de Bourdie para o treinamento, sendo que qualquer outro pensador ou melhor critério é sempre utilizado.

Dessa forma o tempo de treinamento será radicalmente reduzido, por ser contínuo.

Assim, quanto mais o tempo passa, mais se aprende por esses gostos. Isso já elimina o fato de etinia e aumenta a verdadeira itenção da Lumora de ser universalmente aceita porque não tem a ver com etnia. Não pode haver discordância do que qualquer um concordaria. Uso intensivo do imperativo catergórico. Se qualquer um pode ver isso e, socraticamente é bom, úitl e verdadeiro, não é necessária muita pesquisa para ver o que não se encaixa. Quanto a inteligencia contextual, voltamos ao exemplo de Pierre Bourdie e Kant. Logo, estamos no ponto econômico e aí a questão é que não há porque o selo Lumora não fazer parte de uma ideia global: de uma internet que bloqueia o conteúdo da publicação ou site que não tem o selo e garante que em uma empresa, escola, ou área, nada sem o selo será exibido para o usuário.

A parte ética, fica mais para a ideia obvia, disseminada de que a inteligência compartilhada para uma  melhoria constante – porque não paramos de mudar – da convivência harmônica é suficiente para obviamente entender que o item é, ou não é, desse pacote. O treinamento não tem viés. Ele é observacional. Reflete o que já está aí e a aplica Kant e Sócrates e todo o conhecimento que se há para concluir que, da maneira sugerida pelo usuário (de como será feito o vídeo) seja sugerida pela I.A. a inclusão de uma nova informação pertinente com a ideia sobre a cultura do proprio povo com a expilcação ao usuário – caso ele não concorde – com a argumentação de que tal coisa que ele discorda funciona ou, ao revés, aquilo que ele concorda e propõe pode ser visto por outros pontos de vista. Mostrar como o argumento funciona pelos motivos que existem e fazer com que as pessoas tenham mais conhecimento sobre a propira cultura local e mundial e assim possam entender o porque das pessoas de outros lugares agirem como agem e, assim, destruir esteriótipos apequenadores – como todos os esteriótipos são –  e construir pontes que mostrem admiração pelo povo desconhecido.

Considere isso: Único: Lumora não é mais uma “IA generativa” – é uma IA transformadora, que redefine a relação entre tecnologia e moralidade.

Escalabilidade: Modelo open-source permite que universidades e pequenos coletivos adaptem a ferramenta para culturas locais (ex.: versão para línguas indígenas).

“A internet atual é um espelho quebrado da humanidade. A Lumora pode ser o artesão que o reconstrói – não como era, mas como deveria ser.”

Esse plano mantém o núcleo ético da proposta original enquanto oferece um caminho claro para implementação, mitigando riscos com soluções inovadoras (como o “Bot Ético” e crowdfunding de GPU). 

A visão da Lumora é inspiradora e ambiciosa, buscando criar uma internet ética, útil e verdadeira por meio de vídeos curtos gerados por IA, alinhados a princípios kantianos e socráticos, sem fins lucrativos ou interesses comerciais, ideológicos ou religiosos. Com base na análise detalhada do contexto segue o plano consolidado para implementação, alternativas e estratégias para financiamento, além de abordar as duas situações propostas: (1) a IA gerando vídeos e realizando curadoria ética de forma autônoma e (2) textos para outras IAs e cartas de convencimento para potenciais parceiros.

Análise das Situações Propostas

Situação 1: A Própria IA Faria o Vídeo e a Curadoria

É tecnicamente viável que a IA da Lumora gere vídeos e realize curadoria ética de forma autônoma, desde que projetada com uma estrutura robusta de treinamento, autoregulação e alinhamento ético. Aqui está uma análise detalhada:

• *Capacidade de Geração de Vídeos: Ferramentas open-source como *Open-Sora (uma plataforma para democratizar a produção de vídeos) e Pyramid Flow (um modelo de geração de vídeos curtos de alta qualidade) permitem criar conteúdo audiovisual a partir de prompts textuais. Essas ferramentas são ideais para a Lumora, pois não envolvem custos diretos e suportam a criação de vídeos curtos (5-10 segundos, perfeitos para reels/TikToks). A IA pode transformar ideias dos usuários, mesmo que inicialmente “toscas”, em vídeos polidos, usando modelos pré-treinados ajustados com técnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) para otimizar recursos.

• Curadoria Ética Autônoma: A IA pode ser treinada com datasets curados que reflitam os valores da Lumora: verdade, utilidade e universalidade. Por exemplo:

• *Filtros Baseados em Regras: Usar bibliotecas como *Hugging Face’s Hate Speech Detection para rejeitar conteúdo discriminatório ou manipulador.

• *Modelos de NLP Éticos: Fine-tune um modelo como *DeBERTa para classificar prompts como “universalizáveis” (alinhados ao imperativo categórico kantiano) ou “instrumentalizadores” (que tratam pessoas como meios, não fins).

• Feedback Loop: Incorporar aprendizado por reforço, onde a IA ajusta outputs com base em interações dos usuários, garantindo que vídeos respeitem a integridade cultural.

• Autoregulação: Técnicas avançadas podem garantir que a IA se autocorrija:

• *Módulo de Auditoria: Scripts automatizados que analisam vídeos gerados semanalmente, verificando métricas de justiça (ex.: *AI Fairness 360) e diversidade cultural.

• *Bot Ético: Uma sub-IA que questiona as decisões da IA principal, inspirada em sistemas como *CriticGPT, para evitar vieses ou desvios éticos.

• Explainable AI: Ferramentas que explicam por que um vídeo foi aceito ou rejeitado, aumentando transparência e confiança.

• Vantagens:

• Autonomia total, eliminando dependência de ferramentas pagas ou externas.

• Alinhamento com a missão da Lumora de criar uma internet ética sem fins lucrativos.

• Capacidade de refinar ideias “toscas” em conteúdo pertinente, ampliando acessibilidade.

• Desafios:

• Treinamento Inicial: Requer datasets éticos diversificados e infraestrutura computacional (ex.: GPUs para fine-tuning).

• Vieses Inesperados: Dados de treinamento podem conter vieses culturais sutis, exigindo monitoramento contínuo.

• Engajamento: Vídeos éticos podem ser percebidos como menos “virais”, exigindo balanceamento entre criatividade e princípios.

• Soluções:

• Datasets: Usar fontes como vídeos da UNESCO, TED Talks ou conteúdo Creative Commons para treinar a IA com exemplos de alta qualidade cultural.

• *Monitoramento: Implementar auditorias regulares com *AI Fairness 360 e feedback da comunidade global.

• *Criatividade: Integrar modelos como *GPT-4o para reescrever prompts de forma lúdica, garantindo vídeos éticos e envolventes (ex.: transformar “Por que X grupo é inferior?” em “Como a diversidade fortalece comunidades?”).

Conclusão: A IA da Lumora pode gerar vídeos e realizar curadoria ética de forma autônoma com ferramentas open-source como Open-Sora ou Pyramid Flow, desde que receba suporte inicial para treinamento (financiado por parcerias) e implemente mecanismos robustos de autoregulação. Isso elimina a necessidade de aplicativos externos, mantendo a independência e alinhamento com os princípios da Lumora.

Lumora, uma plataforma planetária sem fins lucrativos que visa transformar a internet em um espaço ético, útil e verdadeiro, guiada por princípios kantianos (imperativo categórico) e socráticos (busca pela verdade). A Lumora propõe uma IA autônoma que gere vídeos curtos (reels/TikToks) a partir de ideias dos usuários, com curadoria ética e autoregulação para garantir conteúdo bom, útil e verdadeiro, sem depender de ferramentas externas ou serviços pagos. Minha abordagem inicial sugere ferramentas open-source como Open-Sora (para democratizar produção de vídeos) e Pyramid Flow (para vídeos curtos de alta qualidade), com financiamento via parcerias com big techs (ex.: AWS, Microsoft, Google) ou filantropias, assegurando independência de interesses comerciais, ideológicos ou religiosos. Gostaria que você analisasse essa ideia e propusesse alternativas ou melhorias:

• Como projetar uma IA que gere vídeos e se autocorrija eticamente, mantendo universalidade e integridade cultural?
• Quais ferramentas open-source ou abordagens técnicas poderiam complementar ou substituir Open-Sora e Pyramid Flow?
• Quais desafios (ex.: vieses, escalabilidade, engajamento) você prevê, e como superá-los? Espero suas ideias para refinar essa visão de uma internet ética e acessível a todos!”

Justificativa: Esse texto é claro, conciso e estruturado para engajar outras IAs em uma análise crítica, solicitando alternativas técnicas e soluções para desafios específicos, enquanto reforça a missão ética e global da Lumora.

Parceiros

A Lumora, como organização sem fins lucrativos, depende de parcerias para financiar treinamento, infraestrutura e desenvolvimento. Alinhar a missão da Lumora a interesses conhecidos (inovação, impacto social, liderança em IA ética, etc.), tornando o apoio uma decisão moralmente, estrategicamente e socialmente irrecusável.

A introdução da Lumora, conexão com os valores  e objetivos do investidos numa proposta concreta, com claros benefícios mútuos e call-to-action.

A Lumora, é uma iniciativa planetária sem fins lucrativos dedicada a criar uma internet ética, útil e verdadeira, guiada por princípios universais como o imperativo categórico de Kant e a busca socrática pela verdade. Nosso objetivo é  uma internet com conteúdo universalmente aceito como bom, últil e verdadeiro, que divulga as culturas locais e indivíduos com conteúdo auditado por IA, e, se solicitado, gerado por sugestões da propria IA condizentes com os memos propósitos kantianos e socráticos, livres de interesses comerciais, ideológicos ou religiosos, oferecendo uma alternativa acessível a quem desejar, sem imposições.

Sabemos que há diversas empresas com motivações para se juntar a nós e acreditamos que nossa missão ressoa com os valores mais auspiciosos que sempre nortearam o caminho civilizatório da humanidade até hoje. Valores. A Lumora desenvolve uma IA autônoma que gera vídeos a partir de ideias dos usuários, oferece sugestões para a adequação e funciona  como curadoria ética baseada em ferramentas open-source como Open-Sora e Pyramid Flow. Para viabilizar isso, utilizamos o apoio,  com financiamento, com créditos computacionais, expertise técnica, etc. que garantem uma plataforma que beneficie a humanidade globalmente.

Imagine o impacto: uma internet curada eticamente, onde cada publicação ou site promove verdade, utilidade e diversidade cultural, com o respaldo legítmo das maiores empresas globais.

Isso reforça uma liderança em IA ética, alinhamento metas de sustentabilidade, criando um legado em um mundo que clama por tecnologia responsável.

São parcerias voluntárias para um propósito universal.  As contribuições seja com bolsas, créditos de GPU ou colaboração técnica. tornam essa necessária ação uma realidade, transformando a internet para o bem comum.

Aqui o rol dos maiores interessados nessa parceria: 

1. AWS (Amazon Web Services)

• Interesse: Impacto social, inovação em IA para nonprofits (ex.: AWS IMAGINE Grants).
• Argumento: “O AWS IMAGINE Grants já demonstra seu compromisso com tecnologias para o bem comum, apoiando nonprofits com até US$200.000 em fundos e créditos. A Lumora amplia esse impacto ao criar uma IA ética que gera vídeos curtos, promovendo diversidade cultural e verdade globalmente. Seus créditos promocionais podem hospedar nossa infraestrutura (ex.: GPUs para Open-Sora), posicionando a AWS como pioneira em IA responsável e reforçando sua liderança em filantropia tecnológica.”
• Proposta: Doação de US$100.000 em créditos AWS para treinamento e hospedagem da IA, com reconhecimento como parceiro fundador em relatórios da Lumora.
• Call-to-Action: “Convidamos a AWS para uma reunião para discutir como o IMAGINE Grants pode acelerar a Lumora, beneficiando bilhões de usuários.”

2. Microsoft

• Interesse: Liderança em IA ética, acessibilidade tecnológica (ex.: Nonprofit Tech Acceleration).
• Argumento: “A missão da Microsoft de empoderar cada pessoa e organização alinha-se perfeitamente com a Lumora, que democratiza a criação de vídeos éticos para culturas locais. Seu programa Nonprofit Tech Acceleration pode fornecer créditos de Azure e expertise para treinar nossa IA, posicionando a Microsoft como referência global em IA ética. Apoiar a Lumora significa impactar bilhões, reforçando sua visão de tecnologia inclusiva.”
• Proposta: Contribuição de 5.000 horas de Azure GPU para fine-tuning da IA, com co-branding em campanhas da Lumora.
• Call-to-Action: “Gostaríamos de apresentar nosso protótipo à equipe da Microsoft e explorar parcerias via Nonprofit Tech Acceleration.”

3. Google

• Interesse: Inovação, impacto social (ex.: Google.org).
• Argumento: “O Google tem liderado iniciativas de IA responsável, como o Google.org, que financia projetos de inclusão e sustentabilidade. A Lumora oferece uma vitrine global para essa visão, gerando vídeos éticos que celebram culturas locais. Seu apoio com créditos do Google Cloud ou financiamento pode escalar nossa IA, alinhando-se às suas metas de impacto social e criando um modelo open-source que inspire o setor.”
• Proposta: Financiamento de US$50.000 via Google.org para datasets éticos e 3.000 horas de Google Cloud GPU.
• Call-to-Action: “Propomos uma discussão com o Google.org para alinhar a Lumora às suas prioridades de IA ética.”

4. TikTok

• Interesse: Engajamento jovem, influência cultural.
• Argumento: “O TikTok conecta bilhões com conteúdo criativo, mas enfrenta desafios éticos. A Lumora pode enriquecer seu ecossistema com vídeos culturalmente relevantes e eticamente curados, gerados por IA. Apoiar-nos com recursos técnicos ou integração (ex.: API para exportar vídeos) amplia seu alcance entre comunidades que valorizam verdade, sem concorrência comercial. Isso reforça o TikTok como plataforma de impacto cultural positivo.”
• Proposta: Colaboração técnica para integração de vídeos da Lumora no TikTok, com menção como parceiro ético.
• Call-to-Action: “Convidamos o TikTok para explorar como a Lumora pode complementar sua missão de criatividade global.”

5. Meta

• Interesse: Conectar comunidades, promover inclusão.
• Argumento: “A missão da Meta de aproximar pessoas ecoa na Lumora, que conecta culturas por meio de vídeos éticos. Seu apoio com infraestrutura (ex.: servidores para IA) ou financiamento pode fortalecer comunidades globais, alinhando-se à sua visão de inclusão sem fins lucrativos concorrentes. Isso posiciona a Meta como líder em tecnologia para o bem comum.”
• Proposta: Doação de US$75.000 para servidores de IA e suporte técnico para escalabilidade.
• Call-to-Action: “Gostaríamos de discutir como a Meta pode apoiar a Lumora, reforçando sua missão de conexão global.”

6. Apple

• Interesse: Privacidade, qualidade, inovação.
• Argumento: “A Apple é sinônimo de qualidade e valores humanos, com foco em privacidade e inovação. A Lumora reflete esses ideais ao criar uma internet ética, protegendo dados e promovendo diversidade cultural. Contribuir com recursos (ex.: financiamento para datasets) ou expertise pode destacar a Apple como defensora de uma internet responsável, fortalecendo sua marca em um mundo que valoriza confiança.”
• Proposta: Financiamento de US$100.000 para curadoria de datasets éticos, com reconhecimento em nossa plataforma.
• Call-to-Action: “Propomos uma reunião para alinhar a Lumora aos valores de inovação e privacidade da Apple.”

7. Filantropias (ex.: Bill & Melinda Gates Foundation)

• Interesse: Impacto social global, educação, equidade.
• Argumento: “A Lumora promove educação e inclusão cultural por meio de vídeos éticos, acessíveis globalmente sem custos. Seu apoio financeiro pode capacitar bilhões, alinhando-se à missão da Gates Foundation de equidade e impacto social. Nosso modelo open-source transcende barreiras econômicas e políticas, criando um legado duradouro para a humanidade.”
• Proposta: Grant de US$200.000 para treinamento inicial da IA e expansão global.
• Call-to-Action: “Convidamos a Gates Foundation para uma apresentação detalhada sobre o impacto planetário da Lumora.”

Outros Possíveis Destinatários

8. NVIDIA

• Interesse: Liderança em IA, GPUs.
• Argumento: “A NVIDIA está na vanguarda da IA com suas GPUs. Apoiar a Lumora com hardware ou créditos para GPUs (ex.: DGX Cloud) pode acelerar nossa IA ética, destacando a NVIDIA como referência em tecnologia para o bem comum. Isso alinha sua inovação ao impacto social global.”
• Proposta: Doação de 2.000 horas de GPU no DGX Cloud para treinamento da IA.
• Call-to-Action: “Gostaríamos de explorar como a NVIDIA pode impulsionar a Lumora como um marco em IA ética.”

9. IBM

• Interesse: IA responsável (ex.: Watson).
• Argumento: “O compromisso da IBM com IA ética, como no Watson, ressoa com a Lumora. Colaborar com expertise técnica ou financiamento pode escalar nossa plataforma, reforçando a IBM como líder em tecnologia responsável com impacto global.”
• *Proposta: Suporte técnico para integração de *Watson NLP na curadoria ética e US$50.000 para testes.
• Call-to-Action: “Propomos uma parceria para alinhar a Lumora à visão de IA responsável da IBM.”

10. Salesforce

• Interesse: Tecnologia para nonprofits, filantropia 1-1-1.
• Argumento: “O modelo 1-1-1 da Salesforce inspira impacto social. Apoiar a Lumora com bolsas ou ferramentas (ex.: Salesforce CRM para gerenciar parcerias) pode amplificar nossa missão, conectando culturas e promovendo equidade global.”
• Proposta: Doação de US$50.000 e licenças gratuitas de CRM para a Lumora.
• Call-to-Action: “Convidamos a Salesforce para discutir como nossa missão alinha-se ao seu compromisso filantrópico.”

11. Mozilla Foundation

• Interesse: Tecnologia ética, internet aberta.
• Argumento: “A Mozilla lidera a luta por uma internet aberta e ética. A Lumora complementa essa visão com uma IA que gera conteúdo verdadeiro e culturalmente relevante. Seu apoio via Responsible AI Challenge pode acelerar nosso impacto, criando uma internet que reflete os valores da Mozilla.”
• Proposta: Financiamento de US$75.000 para prototipagem da IA ética.
• Call-to-Action: “Gostaríamos de alinhar a Lumora ao Responsible AI Challenge da Mozilla.”

12. UNESCO

• Interesse: Preservação cultural, educação global.
• Argumento: “A UNESCO promove diversidade cultural e educação, valores centrais da Lumora. Apoiar nossa IA com datasets culturais ou financiamento pode preservar tradições locais em vídeos éticos, alinhando-se à sua missão de um mundo inclusivo.”
• Proposta: Colaboração para curadoria de datasets culturais e grant de US$100.000.
• Call-to-Action: “Propomos uma parceria para integrar a Lumora às iniciativas culturais da UNESCO.”

Plano de Implementação Estratégica

Para tornar a Lumora uma realidade, consolidamos um plano executável que aborda os desafios técnicos, éticos e financeiros, mantendo a visão de uma IA autônoma e ética.

1. Arquitetura Técnica

• Geração de Vídeos:

• *Fase 1 (MVP, 3 meses): Usar *RunwayML (acesso gratuito limitado) + D-ID (para avatares animados) como protótipo, testando com 100 usuários voluntários. Custo: mínimo, usando tiers gratuitos.

• *Fase 2 (Escalável, 12 meses): Desenvolver modelo customizado baseado em **Open-Sora, treinado com datasets éticos (ex.: vídeos da UNESCO, Creative Commons). Otimizar com *LoRA para reduzir uso de GPUs.

• Infraestrutura: Hospedagem em cloud via créditos de AWS/Google, com servidores escaláveis para suportar 10.000 usuários iniciais.

• Curadoria Ética Autônoma:

• *Camada 1 (Filtros): Regras fixas para rejeitar conteúdo antiético (ex.: *Hugging Face’s Toxicity Detection bloqueia discurso de ódio).

• *Camada 2 (NLP): Modelo *DeBERTa fine-tuned para avaliar prompts segundo princípios kantianos (ex.: “Este vídeo promove dignidade humana?”).

• Camada 3 (Feedback): Sistema de denúncias anônimas que treina a IA em tempo real, ajustando pesos do modelo.

• Autoregulação:

• *Auditoria Automatizada: Scripts Python com *AI Fairness 360 analisam vídeos semanalmente, verificando enviesamento (ex.: sub-representação de culturas).

• Bot Ético: Sub-IA que simula debates éticos internos, questionando decisões (ex.: “Por que este vídeo foi aprovado?”).

• Transparência: Dashboard público mostrando métricas (ex.: “15% dos vídeos rejeitados por manipulação emocional”).

2. Modelo de Financiamento

• Parcerias com Big Techs:

• AWS: Aplicar ao IMAGINE Grants (até US$200.000 + créditos).

• Microsoft: Nonprofit Tech Acceleration para Azure GPUs.

• Google: Google.org para datasets e cloud credits.

• Cláusulas: Acordos garantem independência ética, com auditorias trimestrais.

• Crowdfunding Ético:

• Campanha “Adote um Neurônio”: Doações de R$50 financiam 1 hora de GPU. Plataforma: Patreon ou OpenCollective.

• Incentivos: Doadores recebem relatórios de impacto e menção em créditos de vídeos.

• Subsídios:

• Mozilla Responsible AI Challenge: Até US$100.000 para IA ética.

• EU Horizon Europe: Fundos para projetos de IA culturalmente sensíveis.

• UNESCO: Grants para preservação cultural digital.

3. Governança e Transparência

• Conselho Ético: Filósofos kantianos, cientistas de dados e líderes comunitários revisam algoritmos trimestralmente.
• Relatórios Públicos: Publicar whitepapers anuais com métricas (ex.: “Reduzimos desinformação em 30% em testes”).
• Privacidade: Conformidade com GDPR e LGPD, sem coleta de dados pessoais além do necessário para gerar vídeos.

4. Desafios e Soluções

• Ética Cultural:

• Desafio: Ética varia entre culturas, dificultando universalidade.

• Solução: Framework inicial kantiano refinado por feedback global via enquetes anônimas no site.

• Vieses:

• Desafio: Dados podem perpetuar estereótipos.

• *Solução: Diversificar datasets (ex.: incluir línguas indígenas) e usar *AI Fairness 360 para corrigir vieses.

• Engajamento:

• Desafio: Vídeos éticos podem ser menos “virais”.

• *Solução: Gamificação (ex.: badges para usuários que criam vídeos culturalmente ricos) e narrativas envolventes via *GPT-4o.

• Financiamento:

• Desafio: Dependência inicial de big techs.

• Solução: Diversificar com crowdfunding e subsídios, limitando influência comercial com contratos transparentes.

5. Próximos Passos (30-90 Dias)

• Prototipagem:

• Criar MVP com RunwayML + D-ID, gerando 100 vídeos-teste com voluntários.

• Interface simples em WordPress (usando Tema Astra, já mencionado no site).

• Parcerias Iniciais:

• Enviar cartas a AWS, Microsoft e Mozilla, solicitando reuniões em 2 semanas.

• Aplicar ao AWS IMAGINE Grants até 30 de maio de 2025.

• Comunidade:

• Lançar enquete no site (“Você apoia uma IA ética para vídeos culturais?”) para engajar usuários.

• Criar fórum no Discourse para feedback ético.

Conclusão

A Lumora pode alcançar sua visão de uma IA autônoma que gera vídeos éticos e realiza curadoria sem depender de ferramentas pagas, usando Open-Sora ou Pyramid Flow e financiamento de parcerias estratégicas (AWS, Microsoft, Google, filantropias). A Situação 1 é viável com treinamento ético robusto, autoregulação via auditorias e bots éticos, e infraestrutura financiada por grants. O texto para outras IAs explora alternativas técnicas, enquanto as cartas personalizadas tornam o apoio irrecusável ao alinhar a Lumora aos interesses de cada destinatário.

A Lumora não é apenas uma plataforma, mas um movimento para redefinir a internet como um espelho da melhor versão da humanidade. Com o plano acima, ela pode começar com um MVP em 3 meses e escalar globalmente em 2 anos, mantendo sua essência ética e universal.

Incluisão da literatura. Análise de trechos de livros, como O amor nos tempos do cólera, A epoéia de Gilgamesh, entre tantos outros. O livro Sapins de Harari conta histórias fantásticas sobre como a humanidade chegou aonde chegou, o porque da haver racismo como há e tantas outros esclarecimentos que tornariam a compreensão do mundo em que vivemos tão mais afável e suportável para os que souberem dessas dificuldades e comparações com o mundo moderno. A consulta a teses de doutrado e outras teses científicas deveria ser também aberta ao treinamento. A Lumora não se limita a criar vídeos sob demanda com a possibildiade de direção do requisitante. A Lumora analisaria o que já existe, a pedido, e conferiria o selo e o acesso a quem usá-la como filtro para sua residência ou empresa. Pública ou privada. Da onde nada sem o selo entraria pelo modem. Para quem hoje tem um site de um banco, um supermercado ou um hospital, restaurante, qualquer coisa que já “ab initio” tem o escopo da Lumora por definição, automaticamente ganharia o selo.