A “GRAVIDADE” da IA

Em artigo do MIT apresentado mais abaixo, surge a alegoria “Gravidade da IA“, uma força invisível que nos puxa para seu uso, por produtividade, velocidade e facilidade, muitas vezes de forma que acaba por comprometer os objetivos intrinsecos ao processo, como assimilação, aprendizado, diferenciação, colaboração e muito mais.

A gravidade é uma força fundamental de atração que atua entre quaisquer corpos que possuem massa (Lei da Gravitação Universal de Isaac Newton, 1687). Ela é sempre atrativa e depende diretamente da quantidade de matéria e distância. Na prática, mais intensa quanto maior a matéria ou menor a distância.

A tempo, a Teoria da Relatividade Geral de Albert Einstein (1915) propôs que corpos com massa deformam a estrutura do espaço e do tempo ao seu redor e outros objetos em movimento apenas seguem essa curvatura, o que nós percebemos como a queda ou órbita desses corpos.

A Inteligência Artificial Generativa, enquanto proposta, possui uma grande força de atração exercida em tudo o que existe ao seu redor. A atratividade de aspectos relacionados a gestão de um volume global de conhecimento e informações para proposição de trabalhos, planejamento, apoio a decisão e muito mais, é impressionante.

A verdade, é que ela venho para ficar, nossa missão é aprender a usar da melhor forma possível, alinhando a nossa missão, visão, valores e objetivos de curto, médio e longo prazos. O maior risco a todos é sermos imediatistas a tal ponto que impeça ou dispense uma análise mais estratégica e contextualizada de seu uso.

Como profissional ou professor, a cada semestre é mais claro (facilmente perceptível) quando alguém terceiriza algo para a IA fazer … sem se preocupar em trazer para si a responsabilidade e alçada em agregar neste processo, quer seja revisar, ajustar, incluir suas percepções, conhecimentos e aprendizados.

Não se trata de usar ou não usar, mas usar como acelerador, sempre seguido de uma análise, assimilação, crítica, contextualização, melhoria e APROPRIAÇÃO. A questão aqui NÃO É a geração de algo, mas o quanto somos donos do que geramos ou, por preguiça ou convicção, reféns alienados do resultado.

NAS SALAS DE AULA – ESCOLAS, UNIVERSIDADES E TREINAMENTOS

Em sala de aula é preocupante o quanto os alunos, cada vez mais, terceirizam com diferentes IA’s, se isentando de estabelecer um processo cognitivo de apropriação do resultado. Aos poucos, só de olhar a entrega e as falas já identificamos facilmente se foi somente uma IA ou se houve interação humana.

AVALIAÇÃO – No caso de inversão da aula, aos poucos vamos invertendo o peso dos trabalhos e estudos, valorizando cada vez menos o PDF apresentado e cada vez mais a fluência, a qualidade da apresentação, a interação, o uso de dinâmicas de fixação e a profundidade do processo de perguntas e respostas ao final.

INDIVIDUALISMO – Em semestres passados, dado um exercício de inversão (trabalho e apresentação), a tônica sempre era a colaboração, o planejamento coletivo, com distribuição de tarefas e responsabilidades. Hoje, frente a um trabalho, cada um usa uma solução de IA generativa a sua escolha, cria uma solução em minutos e juntos apenas escolhem a melhor.

STORYTELLING – Em trabalhos mais complexos, a turma prefere uma abordagem simplista, quebra em partes, distribui e no final tem uma grande dificuldade em criar uma narrativa que demonstre domínio sobre o que foi feito, links, causa e efeito, dependências, passos mais importantes na construção do resultado.

Em um estudo de Junho de 2025 do MIT Media Lab, 83% dos participantes que escreveram redações usando o ChatGPT não conseguiram citar uma única frase do que haviam enviado momentos antes. “O texto passou da tela do computador para a tarefa sem entrar no cérebro deles”.

Em artigo de Novembro de 2025 na Harvard Gazete temos um resumo dos estudos de grandes especialistas sobre as ameaças ao pensamento crítico pelo uso errado da IA: “Será que a inteligência artificial está embotando nossas mentes?”. Se perguntar isso ao ChatGPT, a resposta é “Depende de como interagimos com ela: como uma muleta ou como uma ferramenta para o crescimento”.

(1) Tina Grotzer, Cientista de Pesquisa em Educação – A mente humana tanto é computacional (estatística clássica) quanto bayesiana (parâmetros como variáveis aleatórias). Ela é superior à IA por fazer inferências rápidas, intuitivas, perceber situações análogas, distinções críticas e exceções em covariância;
(2) Dan Levy, Professor Sênior de Políticas Públicas – Coautor de “Ensinando com Eficácia com o ChatGPT ”, se um aluno usa IA para fazer o trabalho por ele não haverá aprendizado, pois ele ocorre quando o cérebro está ativamente envolvido na compreensão ao que se está tentando aprender;
(3) Christopher Dede, Pesquisador Sênior em Educação – A IA é muito boa em absorver grandes quantidades de dados e fazer previsões, mas não sobre contexto humano, eventos sociais, emocionais e contextuais. Ao usar a IA da melhor forma possível para gerar a resposta, todos terão uma resposta equivalente;
(4) Fawwaz Habbal, Professor de Física Aplicada – Embora a IA se destaque no processamento de dados e em estatísticas, ela carece da capacidade de criar soluções verdadeiramente inovadoras e criativas. O aprendizado de máquina depende de ajustes estatísticos, enquanto os humanos auto-organizam a vida em relação ao seu significado;
(5) Karen Thornber, Professora de Literatura, Línguas e Civilizações – A proliferação da “inteligência barata” (código, texto e imagens) significa que as habilidades de pensamento crítico, discernimento, avaliação, julgamento, ponderação e reflexão são ainda mais cruciais do que antes;
(6) Jeff Behrends, Pesquisador e Professor de Filosofia – O uso frequente de LLMs pode levar a mudanças sobre como abordamos tarefas de raciocínio. Atenção, é do interesse de quem desenvolve a IA acreditar que as possibilidades são ilimitadas e inaugura um futuro “mais inteligente”.

Se você acha que o resultado é ser bem avaliado, então não terá problemas em usar a IA para gerar boas avaliações. Mas se você quer se desenvolver, aprender, o resultado desejado não é a avaliação, nem o trabalho, mas a assimilação de cada passo. O foco não é o conteúdo, mas o processo, ambiente, pessoas, recursos, tudo, incluive a IA.

NAS EMPRESAS E NO AMBIENTE DE TRABALHO

No trabalho, escutei mês passado uma situação sintomática de uma profissional super qualificada que tinha acabado de receber um material a ser apresentado ao cliente em breve: “Precisamos editar, porque o cliente espera uma entrega que envolva nossa expertise e ao ver o material fica muito claro que foi feito por uma IA!”.

ACELERAÇÃO – No trabalho, clientes valorizam (cada vez mais) a aceleração gerada pelo uso da IA, quer seja para resumos, atas, brainstorming, planejamento, prototipação, etc, mas com certeza há um consenso que “aceleração com a IA” não é “substituição pela IA” … a homogenização dos resultados é um risco!

Um artigo de Junho de 2026 do MIT (Massachusetts Institute of Technology) alerta para riscos de sermos excessivamente dependentes da IA, gerando um colapso de algumas de nossas competências, nos tornando vítimas da “GRAVIDADE DA IA”, uma força invisível que nos puxa para ela por produtividade, facilidade e velocidade, não efetividade:

(1) Lidar mentalmente com desafios difíceis é um passo formativo para o desenvolvimento do pensamento crítico e das habilidades de resolução de problemas;
(2) Valorizar quem somos sem a IA, porque uma conversa, apresentação ou reunião exige dominar o assunto, ler o ambiente e nos adaptar, improvisar nossa retórica;
(3) Reinvistir nosso excedente cognitivo, se a IA economiza tempo, aplique o tempo ganho em iniciativas de maior valor agregado, na busca pela excelência;
(4) Usar a IA ​como tutora, pois ao invés de fornecer respostas definitivas, deve apontar caminhos e referências que nos ajudarão a resolver problemas e desafios.

Um estudo científico de Abril de 2026 pela Associação Americana de Psicologia (*) analisou o quanto depender da IA pode não diminuir nossas habilidades cognitivas (por enquanto), mas mina a confiança em nosso raciocínio independente e autopercepção de autoria. O estudo dividiu 1923 participantes em grupos contando com a IA como assistente (o ser humano interagindo, revisando, melhorando, …) e outro terceirizando a IA como autora.

(*) A APA é a maior organização científica e profissional de psicologia nos EUA e Canadá, referência global na publicação de pesquisas comportamentais e de saúde mental. Sua plataforma APA PsycNet oferece mais de 5,4 milhões de artigos e é a principal base de dados do mundo dedicada à esta literatura.

No artigo “Não deixe que a IA destrua as habilidades que tornam sua empresa competitiva” da HBR (Harvard Business Review) de Abril de 2026 o assunto parte do uso cada vez mais intenso das IA Generativas, focado em produtividade e entregas mais rápidas. Entretanto, destaca o risco da perda de seus diferenciais em relação aos outros.

Concluo com uma visão mais abrangentes sobre 10 riscos da IA neste artigo da IBM – https://www.ibm.com/br-pt/think/insights/10-ai-dangers-and-risks-and-how-to-manage-them. Todos podem ser mitigados, se houver consciência e um plano claro para gestão destes riscos:

(1) VIÉS- IA aprende inadvertidamente vieses presentes nos dados de treinamento, nos algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de deep learning. Esses vieses aprendidos podem ser perpetuados durante a implementação da IA, gerando resultados distorcidos;

(2) CYBERSECURITY – Agentes mal-intencionados podem manipular ferramentas de IA para clonar vozes, gerar identidades falsas e criar e-mails de phishing, enganar, hackear, roubar a identidade de uma pessoa ou comprometer sua privacidade e segurança;

(3) PRIVACIDADE – Os dados que ajudam a treinar geralmente são obtidos por rastreadores que coletam informações de sites. Esses dados podem conter dados publicados, mas não públicos, como identificação pessoal. Sistemas de IA que oferecem experiências coletam dados pessoais;

(4) SUSTENTABILIDADE – Exige uso intenso de energia com uma pegada de carbono significativa, o treinamento em grandes conjuntos de dados e execução de modelos requerem grandes quantidades de energia, o que também envolve o uso de grandes quantidades de água para resfriar;

(5) SUPERINTELIGÊNCIA – Em março de 2023, quatro meses após a OpenAI ter lançado o ChatGPT, uma carta aberta de líderes de tecnologia pediu uma pausa no “treinamento de sistemas de IA mais poderosos que o GPT-4”, referindo-se ao risco de uma superinteligência artificial.

(6) PROPRIEDADE INTELECTUAL – A IA Generativa tornou-se hábil gerando imagens semelhantes a um artista, música que ecoa a voz de um canal ou ensaios e poemas semelhantes ao estilo de um escritor. Mas, ainda não há legislação ou jurisprudência definitiva sobre quem possui os direitos autorais;

(7) EMPREGOS – Espera-se que a IA desestabilize o mercado de trabalho, em um relatório do Fórum Econômico Mundial, quase metade das organizações entrevistadas espera que a IA crie novos empregos, enquanto quase um quarto a vê como uma causa de perda de empregos;

(8) RESPONSABILIDADE – Um dos riscos na evolução da IA é a falta de responsabilidade. Quem é responsável quando um sistema de IA dá errado? Quem é responsabilizado após decisões prejudiciais de uma IA? Essas questões ainda estão sendo discutidas por agências reguladoras;

(9) EXPLICABILIDADE – Algoritmos e modelos de IA são percebidos como caixas-pretas com mecanismos internos e processos de tomada de decisão que são um mistério, mesmo para pesquisadores de IA que trabalham em estreita colaboração com a tecnologia;

(10) DESINFORMAÇÃO – Além da possibilidade de alucinações, agentes maliciosos podem exploram a IA para espalhar desinformação, influenciando e manipulando as decisões e ações das pessoas. A IA pode gerar deepfakes, que são imagens ou vídeos alterados para deturpar alguém.