Está com medo, humano?

Está com medo, humano?

Em 2020, a revista The New Yorker pediu ao GPT que escrevesse um texto inteiro imitando o estilo da própria revista. --- O artigo original do jornal britânico The Guardian foi publicado no ano de 2020 (especificamente em 8 de setembro de 2020). O texto original, intitulado "A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?", foi gerado utilizando o modelo de linguagem GPT-3 desenvolvido pela OpenAI.

O resultado foi cheio de tropeços — uma máquina ainda gaguejando diante da complexidade da prosa humana. Um ano depois, a história mudou de tom. O GPT, treinado com um volume de dados muito maior, escreveu um artigo para o jornal The Guardian com a seguinte manchete: "Um robô escreveu este artigo inteiro. Já está com medo, humano?"

A pergunta, feita por uma máquina, não era retórica. Segundo reportagem da pesquisadora Lucinda McKnight publicada no site The Conversation, a inteligência artificial já é capaz de produzir prosa, poesia, relatórios, resenhas e roteiros com um nível de competência que, em muitos casos, dispensa qualquer verificação humana por trás.

Grande parte da escrita que os humanos fazem rotineiramente já pode em breve ser realizada por máquinas com inteligência artificial, e algumas dessas formas de escrita já estão sendo produzidas por IA. A projeção da consultoria Gartner, citada no texto, é de que a inteligência artificial automatizaria a produção de quase um terço de todo o conteúdo da internet.

Diante disso, a reação é “parem tudo!” ou “vamos voltar ao tempo sem IA”. Seja qual for a reação, a máquina está cada vez melhor em mecânica da escrita. O nosso desafio humano é trilhar por onde a máquina não consegue trilhar.

O limite da imitação

Os “românticos de Cuba” dizem que a IA não escreve, que não faz música, não faz filme... como os humanos. Que a escrita feita por inteligência artificial tem voz, mas não tem alma. As máquinas são treinadas com uma quantidade finita de dados para prever e replicar padrões, não para inovar de forma significativa e deliberada. Prever não é criar.

Ela não escreve para um leitor real, porque não tem, e nunca terá, um leitor em mente — apenas um padrão estatístico a completar. Será mesmo assim?

Todo processo criativo, humano ou não, opera sobre regularidades aprendidas. Um poeta não inventa a língua do zero a cada verso — ele absorveu décadas de leitura, ritmo, associação, e a partir disso produz combinações que nunca existiram antes. O cérebro humano também é, em boa medida, uma máquina de previsão: a neurociência descreve boa parte da cognição como inferência preditiva sobre o próximo estímulo, a próxima palavra, o próximo movimento. Se previsão descarta criação por definição, o argumento acaba provando demais — teria de descartar também parte do processo criativo humano.

O que costuma distinguir "mera previsão" de "criação" não é o mecanismo, mas o resultado: há novidade genuína, há reorganização que ninguém havia feito daquela forma, há algo que surpreende inclusive quem produziu? Por esse critério, alguns textos que saem de um modelo de linguagem cumprem a exigência — combinam ideias distantes de um jeito que não estava explicitamente em nenhum texto de treinamento. Isso não resolve a questão de saber se há intenção por trás disso. Mas mostra que "só prevê, logo não cria" é um salto lógico maior do que parece.

Há habilidades que ninguém pode terceirizar?

Já em 2011 — quase uma década antes do GPT —, o Instituto para o Futuro havia mapeado quais competências seriam decisivas para o trabalho do futuro. Não eram habilidades técnicas de digitação ou de gramática, mas a inteligência social, descrita como a capacidade de se conectar com os outros de forma profunda e direta, ao lado do pensamento inovador e adaptativo, da competência intercultural, da transdisciplinaridade, da colaboração virtual e de uma mentalidade voltada para criação humana.

Anos depois, em 2017, um relatório da Fundação para Jovens Australianos chegou a uma conclusão semelhante por um caminho diferente: as habilidades vitais para o futuro dos estudantes seriam a resolução complexa de problemas, o discernimento, a criatividade e a inteligência social.

O padrão que emerge dessas duas pesquisas, feitas em momentos distintos e por instituições diferentes, faz sentido. Nenhuma delas fala em ortografia impecável, domínio de regras gramaticais ou fluência técnica — exatamente o terreno em que a máquina já venceu. Falam de discernimento. De criatividade deliberada. De conexão profunda com outro ser humano. Falam, em resumo, daquilo que exige uma alma por trás da voz.

O que a escola ainda tenta medir

O sistema educacional muitas vezes segue na direção oposta ao que esses relatórios recomendam. Avaliações padronizadas como o NAPLAN, na Austrália, pressionam alunos a escrever redações com frases que cumprem funções específicas, em ordens específicas, número e arranjo de parágrafos determinados — textos corrigíveis por computador precisamente porque seguem fórmula. E é justamente esse tipo de escrita padronizada que os robôs de escrita fazem com mais facilidade.

Em outras palavras: quanto mais a escola ensina os alunos a escrever como uma máquina, mais ela os está preparando para ser substituídos por uma.

O processo central ao ensino da escrita: planejar, editar, escrever para alguém que importa. Os alunos precisam praticar a escrita em temas que lhes importem, com a expectativa real de causar alguma mudança em leitores reais — e isso é algo que as máquinas não conseguem fazer.

Discernimento como vantagem, não como nostalgia

Ao ler esse tipo de diagnóstico poderá haver uma tendência de tratá-lo como saudosismo — um apego humano ao "toque pessoal" diante do avanço inevitável da tecnologia.

A inteligência artificial ainda não é tão complexa quanto o cérebro humano: falta a ela a capacidade de detectar humor e sátira, de perceber múltiplos significados por trás de uma mesma frase, de fazer julgamentos avaliativos sobre se um texto é, de fato, bom. E falta-lhe também, de forma mais radical, qualquer bússola moral — a IA não se importa com o que escreve, nem pode se importar.

Isso reposiciona o debate. Não se trata de vencer a máquina na velocidade de produção de texto — batalha já perdida. Trata-se de cultivar exatamente as capacidades que o relatório de 2011 e o de 2017 já indicavam: discernimento, criatividade com propósito, inteligência social, julgamento ético sobre o que vale a pena dizer e como dizê-lo a quem realmente importa.

A pergunta do robô do Guardian — "já está com medo, humano?" — pode ser respondida com um “não”. Não há motivo para temer uma máquina que sabe prever palavras, mas não sabe para quem escreve, nem por quê. O medo cabe, isso sim, a quem confundir o ensino da escrita com o treino de um algoritmo — e deixar de cultivar justamente aquilo que nenhuma máquina, por mais dados que absorva, será capaz de replicar: uma alma escrevendo para outra.

Artigo desenvolvido a partir da reportagem "To succeed in an AI world, students must learn the human traits of writing", de Lucinda McKnight (Professora Sênior de Pedagogia e Currículo, Universidade Deakin), publicada originalmente em The Conversation.

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