IA

Em 2015 foi lançada no mercado a Cluely, uma aplicação de IA sob a forma de um assistente invisível em tempo real, cujo objetivo era ajudar o utilizador a participar em entrevistas de emprego ou de admissão à universidade – e, assim, responder a perguntas – sem ter de se preparar previamente. Ou seja, o seu objetivo era, essencialmente, fazer batota. A empresa chegou mesmo a publicar um manifesto fundador afirmando que essa tecnologia serviria “para que nunca mais tenhas de pensar sozinho”, porque “porquê memorizar factos, escrever código, pesquisar qualquer coisa, quando um modelo pode fazê-lo em segundos?” O texto terminava com um convite muito claro: “Por isso, começa a fazer batota. Porque quando toda a gente o faz, ninguém o faz.”

Trazer à tona esse empreendimento — originalmente financiado por milhões de dólares de capital de risco proveniente de setores tecnorreacionários nos Estados Unidos — permite-nos deslocar o foco da análise para os resultados controversos do exame de admissão da UNAM, uma vez que, aparentemente, a crise já se dissipou. Em vez de discutir esse acontecimento apenas em termos de responsabilidade individual e/ou geracional pelo uso indevido dessa tecnologia, ou sobre a propensão das gerações mais jovens para a fraude, parece necessário abordar esse fenómeno como um sintoma de uma cultura organizacional, política e educativa específica que acompanha a conceção, a produção e a circulação de tecnologias digitais privadas em diferentes âmbitos da nossa vida, incluindo a educação.

Se olharmos com alguma atenção, podemos identificar a existência de uma nova anatomia da fraude no mundo universitário a nível global, que ultrapassa as tentativas de fazer batota nos exames de admissão e se situa como um correlato, à sombra do suposto progresso tecnológico da chamada “automatização”. Entre outras coisas, isto pode ser observado na externalização das funções cognitivas para modelos de linguagem, como parte de um processo de reestruturação do espaço universitário a nível global. Assim, tem sido possível constatar como tem alastrado geograficamente a tendência de os estudantes apresentarem como seus ensaios ou textos gerados por tais modelos, enquanto os docentes “delegam” noutros modelos de IA a revisão desses “trabalhos”; ou que, em revistas académicas, os colaboradores “avaliem” com IA um volume cada vez maior de artigos que, muito provavelmente, também foram gerados com a intervenção de modelos de linguagem.

Segundo algumas posições, a solução para esta situação consiste na utilização adequada da IA, por exemplo, citando o modelo utilizado (DeepSeek, Gemini, Claude). Assim, paradoxalmente, a solução ética para o problema da fraude no meio académico é a institucionalização da própria fraude, tendo em conta que essa tecnologia funciona através da extensão da expropriação sistemática do conhecimento coletivo de milhões de pessoas que pensam e criam, e que não recebem qualquer remuneração nem reconhecimento por parte das empresas tecnológicas que beneficiam do seu trabalho intelectual.

Pensando com mais calma, parece que a fraude assinalada no exame de admissão da UNAM é a resposta a uma questão fundamental: que tipo de cultura educativa estamos a criar num contexto de aceleração tecnológica do capital? E digo “estamos a criar” porque, embora os produtos educativos digitais baseados na expropriação, no discurso tecnossolucionista e nas estratégias de expansão empresarial se construam em setores específicos da sociedade, a amplificação dessa narrativa é recursiva: “a sociedade” adota e reproduz uma narrativa tecnológica específica, que nos interpela enquanto indivíduos, os quais, na esperança de obter alegadas vantagens, acabamos por reproduzi-la.

 Sob a retórica de ‘ganhar tempo’, ‘facilitar o trabalho’ ou ‘obter melhores resultados’, põe-se em causa a própria função da universidade.

O problema da fraude académica e da aceleração tecnológica não é uma questão exclusiva da UNAM, mas de todo o sistema universitário. A construção de uma cultura tecnológica centrada, em grande medida, na externalização das funções cognitivas e na renúncia às faculdades criativas humanas — sob a retórica de “ganhar tempo”, “facilitar o trabalho” ou “obter melhores resultados” — põe em causa a própria função da universidade.

Para fazer face a este cenário, não basta criar mecanismos “mais seguros” de acesso à universidade ou instaurar um ambiente de maior vigilância nas atividades quotidianas das instituições de ensino. Não se trata de encher as nossas salas de aulas com mais tecnologia, como software antifraude, que muitas vezes também gera falsos positivos e contribui para a formação de um ambiente educativo em que os estudantes sentem menos confiança nas suas capacidades de compreensão e explicação do mundo.

Trata-se, acima de tudo, de (re)construir uma cultura de respeito e valorização das capacidades humanas, bem como de defesa da soberania cognitiva de alunos e professores. De criar ambientes de produção de conhecimento onde o intercâmbio humano permita ir além das suposições e onde as perguntas permitam uma reflexão social sobre o conhecimento. Trata-se de promover com maior empenho, a partir das salas de aulas, uma cultura do conhecimento e da aprendizagem que valorize processos sustentados — por vezes lentos — de compreensão de temas específicos. E de reconhecer a importância do processo de criação de conhecimento – muitas vezes repleto de erros e também de um certo nível de frustração — como parte da formação integral de cada aluno.

No fundo, lutar contra a nova anatomia da fraude educativa não requer uma perspetiva imunológica ou policial, mas sim o resgate e o florescimento das dimensões do humano na educação.

Em solidariedade com o advogado Alejandro Martínez e a Escola Normal Rural de Teteles, em Puebla.

Há cem anos, o brilhante panfletista e crítico literário Lev Trotsky — tal avatar do dirigente da revolução será, para muitos, uma descoberta — antecipou o futuro. Especificamente, as discussões dos nossos dias sobre os grandes modelos linguísticos (GML) e as redes neuronais. O ensejo foi a famosa e emblemática polémica da década de 1920 acerca do método formal, da “escola formal” da literatura. Surdem do passado as sombras de Chklovski e Jakobson, Tynyanov e Eichenbaum — restando imaginar, interviesse a OPOIAZ (Sociedade para o Estudo da Linguagem Poética) com as ideias e métodos que eram os seus nos nossos dias, como se reflectiria a prática da inteligência artificial no processo literário contemporâneo.

Com característica agudeza e sarcasmo, Lev Davidovich caiu, pois, sobre os formalistas. Por via das dúvidas, rememore-se o contexto histórico, citando Victor Chklovsky: “A arte sempre foi livre, nunca na sua cor se reflectiu a cor da bandeira que ondeava no castelo.” Reitere-se, entretanto, que o nosso assunto é a incrível intuição de Trotsky no contexto da polémica contemporânea sobre grandes modelos linguísticos, redes neuronais e inteligência artificial.

Trotsky escreve:

“No fundo, os formalistas não levam às últimas consequências a maneira como encaram a arte. Encarar o processo de criação poética apenas como combinação de sons ou de palavras, desse modo tentando resolver todos os problemas da poesia, dá em que a única fórmula definitiva de ‘poética’ seja esta: munidos de Dalh¹, criar por combinação e permutação algébrica de elementos literários todas as obras poéticas do mundo já criadas e todas as ainda por criar. Raciocinando ‘formalmente’, é possível chegar a Eugénio Onegin por dois caminhos: ou submetendo a escolha dos elementos literários a uma ideia artística pré-concebida (caso do próprio Pushkin), ou resolvendo o problema algebricamente. Sempre desse ponto de vista “formal”, o mais correcto é o segundo caminho, que não depende de estados de espírito, da inspiração e de outras coisas tremidas, tendo a vantagem adicional de, a caminho do Eugénio Onegin, nos proporcionar incontáveis outras grandes obras (…)”

Se analisarmos esta citação de Literatura e Revolução (1924) pelo prisma da arquitectura dos grandes modelos linguísticos contemporâneos, vemos que, ao criticar os formalistas, Trotsky descreve com precisão assustadora, quase radiográfica, o “motor”. Sem se dar conta disso, o comissário do povo para o Exército e a Marinha estava a descrever não só o formalismo radical, mas também o sonho assaz assustador de uma máquina de produção de arte que pegasse nos elementos literários, fixasse as suas regras combinatórias, percorresse o espaço das combinações e delas extraísse o Eugénio Onegin. E, do mesmo passo, um número infinito (no sentido da teoria dos conjuntos) de outras obras-primas. É uma caricatura intelectual quase perfeita (oxalá apenas uma caricatura!) daquilo que hoje conhecemos como grande modelo linguístico (GML), que, partindo do corpus da linguagem humana (da alta poesia e da gíria jurídica ao dialogar quotidiano e à voz de comando militar), procede, por combinações e permutações algébricas, à previsão probabilística do próximo token. Magia, nenhuma, apenas geometria multidimensional pura, álgebra linear e estatística.

Pois não, a IA “não depende de estados de espírito, da inspiração e de outras coisas tremidas” — os GML/LLM não têm ritmos circadianos de sono e vigília, não sofrem de “névoa matinal”, não têm nem medo nem esperança; eles não se comovem com o trágico da cena de Pushkin em que os miúdos roubam a moeda ao tolo e este pede a morte deles, nem distinguem armagnac de zubrovka.

Há, porém, um matiz que Trotsky, no seu sarcasmo, deixou escapar e que, hoje em dia, é fundamental. Sim, os GML são capazes de gerar algebricamente um texto que será formalmente irrepreensível pela gramática, pelo estilo e até pela argumentação — mas o que confere sentido ao texto é (oxalá!) o ser humano. O mesmo ser humano, a mesma “ideia artística pré-concebida”, como lhe chama Chklovsky, a que subjaz a experiência de vida, a mulher amada, os “homenzinhos”, a dor pessoal ou a ironia e a auto-ironia, a compreensão de que o bem e o mal podem ser relativos, mas sem anular a diferença entre o bem e o mal. A ideia artística pré-concebida, no mais elevado sentido pushkiniano, transforma as “permutações algébricas” naquele texto vivo e certeiro, que um GML pode polir, eliminando gralhas e distracções.

Trotsky parte do princípio de que, uma vez que uma obra é composta por elementos literários, é possível obtê-la através de uma permutação algébrica desses elementos. Obter um enorme conjunto de sequências linguísticas já existentes, construir um modelo estatístico-estrutural complexo das suas inter-relações e, em seguida, gerar novas sequências. Com isso, ele está, na prática, a dar de barato um pressuposto fundamental: o de que o espaço da forma é suficiente para gerar conteúdo. Trotsky vislumbrou com absoluta perfeição a possibilidade de gerar automaticamente uma quantidade infinita de novos textos, mas talvez tenha errado precisamente quanto ao ponto em que a arte começa.

Coisa esta notável: o GML produz cem mil milhões de textos gramaticalmente impecáveis; um milhão de poemas perfeitos; dez mil textos com aspecto pushkiniano; mil textos que um literato confundiria com o Pushkin da juventude, mas é seriamente de duvidar que o modelo conseguisse, mesmo assim, produzir um único Onegin.

A arte até num castelo de marfim é social. Não se pode, numa sociedade, escrever poesia ou prosa, vendo-se livre da sociedade. Eugénio Onegin não é apenas uma dada combinação de palavras. Mesmo assumindo a posição mais formalista possível, nele existe uma estrutura do mais alto nível: a escolha do tema, da composição, do herói, da distância irónica, do aparelho de referências culturais, do ritmo, da relação do autor com o leitor, a consideração de questões de censura e assim por diante.

Se descrevermos de forma suficientemente completa e densa o espaço das regularidades formais da língua, conseguiremos obter automaticamente obras que antes exigiam criatividade humana?

Mas ainda mais interessante é que o GML moderno demonstra precisamente que a fronteira entre uma “combinação de palavras” e algo que se assemelhe ao pensamento é muito mais instável, menos óbvia do que até há pouco parecia. O modelo não se limita a percorrer palavra n.º 1 + palavra n.º 2 + palavra n.º 3, num sentido combinatório primitivo. Contempla um enorme espaço multidimensional de relações probabilísticas, seleccionando em seguida as continuações que condigam com o contexto. Ou seja, estamos bem mais perto de uma álgebra das relações entre elementos linguísticos do que da permutação mecânica de palavras tiradas do Dalh. É por isso que a frase de Trotsky se lê hoje quase como uma formulação preliminar do grandioso problema da IA generativa: se descrevermos de forma suficientemente completa e densa o espaço das regularidades formais da língua, conseguiremos obter automaticamente obras que antes exigiam criatividade humana?

Sabemos hoje que é tecnicamente fácil produzir um número incontável de obras; mas produzir um número incontável de grandes obras é outra história. Aí está o busílis! Para o ser humano, são importantes a situação social, o sujeito da narração, o grau de proximidade, o subtexto sexual, a marca do poder e da ternura. Ou seja, o que há de mais interessante na linguagem não mora apenas nas relações entre palavras, mas também em quem as diz, a quem, quando e para quê.

Porém, uma questão ainda mais fundamental se levanta então: se a linguagem não surgiu para transmitir a “verdade”, nem sequer para transmitir pensamentos prontos, mas sim como instrumento de coordenação da actividade conjunta e orientada dos primatas, que acontece exactamente quando o instrumento dessa actividade começa autonomamente a produzir linguagem?

Acaba por ser esta a questão ontológica e antropológica mais fundamental que se põe hoje à filosofia da consciência, à linguística e à teoria da IA. Se rejeitarmos a ilusão idealista de que a linguagem é um “espelho da verdade” ou um “telégrafo de transmissão de pensamentos” e regressarmos à visão materialista, evolucionista e baseada na praxis (da escola soviética de Vygotsky-Leontiev à antropologia evolucionista contemporânea de Michael Tomasello), o quadro não pode ficar mais rigoroso e claro.

A linguagem é um instrumento da física social. É necessária aos primatas para chegarem a acordo sobre como atrair o mamute para a armadilha, quem há-de ficar de vigia, quem acasala com quem, como se há-de repartir a carne e contra quem nos aliamos. A linguagem é a continuação do grooming (o “catar social” dos animais) que permite manter a coesão do grupo para lá do “número de Dunbar” (150 indivíduos). Como entram os grandes modelos linguísticos neste esquema?

Pode dizer-se que, no sentido hegeliano, marxista e não só, os GML representam a máxima “alienação” da actividade linguística colectiva do sujeito biológico e social. O modelo absorveu toda a soma de textos, ou seja, toda a pegada que a coordenação humana deixou ao longo de vários milénios, aprendendo a sintaxe da persuasão, do comando, do consolo e da mobilização, mas sem que nada de biológico esteja em jogo.

Quando um primata diz a um congénere: “Está ali um predador, toca a andar, escapemo-nos”, o que está por trás destas palavras é o medo da morte, a adrenalina e a necessidade evolutiva de sobrevivência do grupo. Quando os GML geram o texto “unamo-nos face à ameaça”, trata-se da reconstrução estatística de um padrão, sem intencionalidade de espécie alguma (intenção) e sem consequências para o seu “corpo”. O GML domina a forma da actividade colectiva, mas está totalmente excluído da sua prática material.

O popular psicólogo evolucionista norte-americano Michael Tomasello considerava que a principal diferença entre o ser humano e os outros primatas estava na capacidade de “intencionalidade partilhada”, ou seja, nós sermos capazes de criar o espaço mental comum do “NÓS”, onde um fim comum se situa. Também o GML imita de forma genial esta “posição do NÓS”, servindo-se para isso de marcadores de solidariedade, de técnicas retóricas de criação de coligações e de disparadores emocionais.

O problema é ser um simulacro, uma vez que o modelo não participa da definição de objectivos, limitando-se a prever quais as palavras que com maior frequência estatística deram azo a que, no passado, os primatas iniciassem uma acção conjunta. É irónico ser precisamente esta a razão de os GML estarem tão bons a gerar ideologias, manifestos e propaganda e, de um modo geral, a ser excepcionalmente úteis aos estrategas políticos: eles copiam na perfeição o instrumentário da coordenação, sem se preocuparem aonde a coordenação conduz.

Ao longo da história da nossa espécie biológica, mitos, religiões, ideologias e mentiras descaradas saíram-se muito mais eficazmente na coordenação de milhões de pessoas do que a seca verdade empírica.

Se o objectivo da actividade linguística não é a verdade (seja lá o que por isso se entenda), mas sim a coordenação, então as famosas “alucinações” (invenções) das redes neuronais deixam de ser erro técnico e passam a ser norma evolutiva. Ao longo da história da nossa espécie biológica, mitos, religiões, ideologias e mentiras descaradas saíram-se muito mais eficazmente na coordenação de milhões de pessoas do que a seca verdade empírica.

Aprendendo de textos humanos, os GML assimilaram este princípio: o discurso que une e mobiliza é mais importante do que factos. É pedir ao modelo para escrever um discurso motivacional para uma start-up ou um programa político, e ele fornece exactamente aquilo que faz as pessoas agirem em conjunto, ainda que para tal seja preciso “dar um jeito” aos factos! Por outras palavras, o que os GML exactamente são é máquinas de produção de mitos coordenadores.

É lícita a pergunta: é directa a relação entre GMLs e actividade colectiva? Obviamente que não, pois o modelo não é um primata, não se pode sentar num círculo à volta da fogueira e participar dos riscos connosco. No entanto, vêm a ser uma nova ferramenta de trabalho e um novo meio de coordenação nossa.

Tal como o machado não corta a árvore sozinho, é uma extensão da mão do primata, também os GML vêm a ser uma extensão do nosso aparelho vocal. Nós (primatas) servimo-nos de GMLs para escrever código mais rapidamente, redigir contratos jurídicos, planear logística e articular textos políticos. Os GML não se coordenam connosco, mas medeiam a coordenação entre nós.

Segue-se que os GML são experiência social cristalizada, digitalizada e alienada da experiência colectiva da nossa espécie, uma espécie de mapa gigantesco de todas as interacções sociais possíveis alguma vez descritas pelos humanos. Mas o mapa não é o território e, no âmbito da nossa analogia, o território somos nós próprios, os primatas superiores, mortais, que continuam a servir-se desta ferramenta poderosíssima para negociar, guerrear, construir Estados e escrever artigos sobre inteligência artificial.

A responsabilidade por qual caminho esta linguagem assim gerada fará enveredar a nossa actividade colectiva — o caminho da criação ou o da aniquilação mútua — recai exclusivamente em nós, seres de carne e osso e instintos sociais. Encontrar-nos-emos então num ponto em que os mortais, sem se darem conta disso, transferiram a função de “manter a coesão do grupo” para um algoritmo? A pergunta requer resposta separada.

Trotsky enganou-se numa coisa: pensou que a máquina escreveria Onegin, mas não previu que a máquina escrevesse um milhão de textos sobre a razão de não ser possível o Onegin — e é exactamente nisso que há-de consistir a principal literatura do novo século.

A repetição da enumeração de um problema não torna mais simples a sua resolução. No entanto, numa ótica utilitarista, pode contribuir para que o maior número de pessoas se consciencialize da sua veracidade. A ascensão da Inteligência Artificial (IA) Generativa configura-se como uma estratégia política das Big Tech para a expropriação intelectual de docentes e alunos. Esta assunção não é desconectada da própria reconfiguração do trabalho, onde a uberização se destaca como a face mais visível da precarização, sendo este fenómeno caracterizado pela fragmentação das atividades, pela transferência total de riscos para o trabalhador e pela ausência de vínculos laborais. Um cenário que subordina a vida social e económica à extração de dados e à gestão algorítmica, bem como à reorganização dos processos produtivos e das formas de remuneração.

A nova ordem educativa mundial encontra-se, assim, no centro de um furacão neoliberal que ameaça arrasar por completo a escola pública, e o início deste ano letivo é compassado por uma agenda apressada pela Estratégia para o Digital e IA na Educação até 2030. Ainda a recolher os destroços do caos provocado pelo ano transato, com a digitalização dos exames e vigilância sobre a respectiva correção, o desmantelamento do Ministério da Educação sente-se um pouco por todo o lado, como comprovam os mais de mil alunos que continuam à espera de uma colocação administrativa que teima em chegar e que demonstra a perversidade dos retrocessos em direitos como, neste caso, o direito à educação.

Neste cenário, as escolas e seus professores recebem ultimatos sem o mínimo espaço para refutação. A título de exemplo, o preenchimento obrigatório dos sumários em plataformas cada vez mais monopolistas, conectadas ao processamento do salário, ou a imposição para a avaliação contínua dos alunos passar necessariamente pelo digital. A margem para discutir estas transformações, decidir sobre elas ou simplesmente recusá-las é praticamente inexistente, qual tradução foucaultiana do poder a exercer-se pela instalação de dispositivos que induzem os sujeitos a ajustar a sua conduta às normas inscritas nos próprios sistemas.

Uma escola pressionada a inovar permanentemente pode estar a perder de vista as tarefas elementares de ensinar a ler, escrever, argumentar e pensar.

Ao mesmo tempo que se multiplicam as plataformas digitais e se acelera a promessa de uma escola cada vez mais tecnológica, acumulam-se sinais de fragilidade nos conhecimentos que constituem o próprio objeto da escolarização, assistindo-se, desde a primeira infância, a crianças a restringirem a construção frásica a “Posso água?”. O desempenho dos alunos em Portugal no PISA, particularmente no domínio da leitura, não permitem ignorar esta contradição, a de que uma escola pressionada a inovar permanentemente pode estar a perder de vista as tarefas elementares de ensinar a ler, escrever, argumentar e pensar.

Não menos reprodutoras deste tónus, as pedagogias a reboque do relativismo pós-moderno contribuem, também, para o esvaziamento do papel da escola como socializadora do saber clássico universal. A neoliberalização da educação redefine o que se espera da escola e dos seus sujeitos. O aprender a aprender, o trabalho de projeto, a obsessão pelas metodologias ativas e, agora, a inovação digital deslocam a centralidade do conhecimento para a adaptação, a flexibilidade e o empreendedorismo.

Neste sentido, a soberania digital afirma-se, hoje, como uma estratégia de resistência contra-hegemónica indispensável. Já longe de se limitar à privacidade de dados, representa a mediação para o controlo social da educação e a defesa da autonomia do trabalho intelectual dos professores frente à tendência expansiva, mas também o direito dos alunos a aprender e a apropriar-se do conhecimento, em vez de serem reduzidos à adaptação às exigências do mercado.

Voltando à ideia de que a alienação ocorre quando um trabalhador perde o controlo sobre a sua atividade, no campo, por exemplo, da matemática pode significar que o aluno deixa de formular conjeturas, construir argumentos, decidir estratégias, interpretar e validar resultados. Se estas atividades cognitivas são delegadas na IA existe uma externalização do pensamento e, portanto, uma expropriação do conhecimento. Adotando como pano de fundo a pedagogia histórico-crítica, defende-se que esta soberania se traduza numa socialização do saber científico em detrimento da pedagogia de competências. A resistência curricular aqui proposta passa por estabelecer a modelação matemática da uberização do trabalho como a ponte dialética para operar do concreto ao abstrato. Imagine-se o acesso a alguns dados relativos ao ganho (como o valor ganho por quilómetro) de um motorista de transporte privado urbano, associado a empresas multinacionais, para inferir algumas situações associadas a essa remuneração. Tendo essa base, poder-se-á modelar os dados matematicamente. Chamemos-lhe Modelação da Uberização do Trabalho e acompanhe-se a sua interpretação através de um breve itinerário pelo método pedagógico histórico-crítico.

O ponto de partida deste método é a prática social, comum ao professor e aos alunos, embora ambos se encontrem em patamares de compreensão qualitativamente diferentes. Os alunos iniciam a atividade com uma visão empírica, dispersa e imediata (sincrética) da realidade das plataformas digitais como a Uber. Captam apenas a aparência superficial promovida pela ideologia do capital, como a comodidade de chamar um veículo pelo telemóvel, a ilusão da autonomia e da flexibilidade de horários, ou a ideia de que a plataforma oferece uma oportunidade de rendimento sem patrão. No momento seguinte, o da problematização, o professor intervém para criar uma rutura na quietude do senso comum. Trata-se de identificar as contradições e os problemas contidos na prática social que a mera observação quotidiana não consegue explicar, podendo confrontar os estudantes com as contradições do modelo da Uber, colocando questões como “O que acontece às conquistas históricas como o limite de 8 horas de trabalho diárias, as férias pagas e os descontos para a segurança social”? Também surge o desafio matemático: como podemos usar a matemática para extrair a verdade científica sobre os ganhos reais deste trabalhador? O momento posterior, o da instrumentalização, é a atividade nuclear da escola pública, a transmissão-assimilação intencional das ferramentas culturais e científicas que a humanidade produziu historicamente, havendo, portanto, uma mediação abstrata. Para resolver os problemas colocados, os alunos não podem recorrer apenas ao senso comum; necessitam de se apropriar do saber matemático abstrato e universal, neste caso, das funções lineares e quadráticas, onde terão de realizar abstrações lógicas para deduzir o modelo matemático de remuneração através dos dados a que têm acesso. Poderão formular a função quadrática do ganho diário, determinando, posteriormente que, para atingir o salário mínimo nacional, o motorista é forçado a cumprir horários semanais exaustivos e perigosos, frequentemente superiores a 60 horas. A formalização matemática torna-se a ferramenta científica que traduz a extração de mais-valia. A catarse é o momento culminante do processo educativo, definido como a efetiva incorporação dos instrumentos culturais na consciência dos alunos, alterando de forma qualitativa a sua visão do mundo, ocorrendo a passagem da síncrese (opinião caótica) para a síntese (conhecimento estruturado e científico). Através do resultado numérico que obtiveram, os alunos compreendem que o algoritmo da Uber não é um elemento tecnológico neutro. O método encerra-se com o retorno à prática social, mas agora num patamar distinto de compreensão e compromisso, através do qual a matemática emerge como uma arma de resistência. 

Em última análise, ao devolver aos sujeitos a capacidade de questionar as infraestruturas que moldam a sua existência, o próprio currículo afirma-se como um espaço de luta contra a alienação e a mercantilização digital da escola pública.

Poesia e humanismo são dois conceitos afins. Se a poesia tem na sua origem o termo grego poiein (construir, fazer, moldar) e, no latim, já Quintiliano se referia a “fingere poemata”, o que nasce da faculdade da imaginação, o que resulta da capacidade de ficcionar mundos possíveis (faço uso de uma expressão cara a Manuel Gusmão em Tatuagem & Palimpsesto, 2010), o termo humanismo, de matriz iluminista, reenviando aos “studia humanitatis” dos séculos XV e XVI no contexto do Renascimento e do interesse pelas disciplinas de Retórica, Gramática e Literatura (grega e latina) deve ter em conta o que Friedrich Niethammer, em 1808, concebeu. Humanismo como criação de um currículo escolar assente no estudo dos clássicos. Tal currículo, nesse século maior da filologia, teria como horizonte o fortalecimento da autonomia espiritual do homem. Filosoficamente, o humanismo veio a significar a valorização do ser humano, da razão e da cultura contra o obscurantismo e o pensamento único. Estamos hoje, no ensino em Portugal, mas também no Ocidente, muito longe desse humanismo. 

Com efeito, se tivermos de pensar o humanismo hoje, temos de recuperar esse outro conceito igualmente esquecido: poesia. Na luta incessante do “Homo technologicus” contra o pensamento livre, que lugar para o homem humano, humanista? Defrontam-se hoje, com uma força nova, alimentada pelas redes sociais e o tecnofascismo de Silicon Valley, suportadas essas forças pelo complexo industrial-militar que Eisenhower disse ser, avisando Kennedy, o poder secreto que ameaçava a democracia, esses dois tipos de homem. Confronto fratricida entre dois tipos de homem: aquele que persegue a libertação das malhas do obscurantismo e aquele outro, sedento de novas formas de paternalismo. Para este último, imaginar mundos possíveis é o que mais perigoso se lhe afigura. No fundo, o “Homo laborans” é copiado do “Homo technologicus” e estes são filhos do homem-massa teorizado por Ortega y Gasset num livro a reler: A Rebelião das Massas. É no mundo hipócrita do moralismo que conduz à guerra que o humanismo se deve construir. Mas como? Não vejo outra via: na e através de uma educação ancorada no poder do livro, dos clássicos, e, nomeadamente, da poesia. A palavra poética impõe-se pela sua chama imaginante. Transporta consigo a gramática da fantasia, o mundo de símbolos que hoje o homem maquinal e a caminho da autodestruição desconhece. 

Não haja dúvidas: não se trata apenas de um novo paradigma educativo o que muitos já defendem. A questão é a de um humanismo humano. O complexo de inferioridade das humanidades face às ciências duras, esse foi um erro de perspectiva criado nas universidades e hoje é por demais evidente que a própria ideia de universidade se corrompeu à custa de um modelo educativo centrado no equívoco de pôr os saberes universais ao serviço da ideia de mercado. Uma visão mecânica e lucrativa, eis o erro crasso do Ocidente que, espezinhando a linhagem do humanismo, escolheu a tecnociência. E se é certo que esse modelo nos deu a civilização mais tecnologicamente avançada de sempre, esta nossa civilização é a mais bestial de quantas houve. A prova disso mesmo está no egoísmo e no império do eu que caracteriza as relações sociais. O eu não pode ser desmentido. O eu contemporâneo é, portanto, o eu absoluto, pretensiosamente julgando que ele e só ele tem a verdade. Como agora se diz: a sua verdade. Ora, é justamente contra a verdade absoluta do “Eu fascista” e do “Eu totalitário” que a poesia funciona como surpresa e revelação. Revolução mental, se quisermos aceitar que, contra a lógica fechada, contra a letargia do sujeito anémico, a poesia é ainda a Esfinge que questiona o Homem, um poema instaura um quarto princípio que escapa aos três postulados da lógica aristotélica. É o princípio poético, o de Lupasco, assente na hipótese de 2+2 não serem 4, mas 22. É o princípio de Éluard: “A Terra é azul como uma laranja.” A poesia, como texto detentor de um fazer que produz nova uma realidade, a que nasce do poder da imaginação e de um saber técnico inscrito nos milhares de anos da sua tradição, é “um dedo apontado ao coração do homem” (Luiza Neto Jorge), um testemunho constante, defendeu Eugénio de Andrade, de pela linguagem e na linguagem, revelar o rosto integral do homem. Um poema, na verdade, abre o mundo fechado do eu às evidências do seu mundo, expondo a hipocrisia, a cobardia, os acordos e as mentiras que destroem o próprio homem. O humanismo de que a humanidade está sequiosa é o que nasce dos escombros do apocalipse da técnica, como prova o projecto europeu pós II Guerra Mundial. Imaginar uma Europa sem guerra, não foi, em si mesmo, um projecto político, mas um projecto poético, porque improvável. E no entanto...

Aquele que, em 2050, souber que a Terra é azul como uma laranja, esse será o último homem com poesia, humanismo e memória dentro de si.

Humanismo e poesia, desafio a tudo quanto seja mecanicismo, tecnicismo, pensamento-gestor, o que vivemos hoje é a ameaça de duas realidades terríveis: depois da automação do trabalho e da criação de um salário universal (decidido por quem?), depois da alienação estupidificante de gerações e gerações reféns das redes sociais, com que grau de consciência seremos ainda humanos? Com tempo para a morte das faculdades do imaginar e do fazer com as mãos, sem sabermos projectar um futuro, o homem que nasceu com a IA produzirá um futuro sem futuro. Uma espécie de presente contínuo sem problematização. Aquele que, em 2050, souber que a Terra é azul como uma laranja, esse será o último homem com poesia, humanismo e memória dentro de si. 

 “Não posso adiar o amor para outro século”, escreveu o grande poeta António Ramos Rosa. Quem compreenderá hoje a força destas palavras? Se a poesia foi feita para comer, como escreveu Natália Correia, mas já ninguém a semeia nas escolas e universidades do pregresso técnico, de que se irão alimentar os sub-alimentados do sonho? Quem são esses que aí vêm? Os nossos filhos e os nossos netos, isto é, aqueles a quem a educação mecânica e instrumental roubou a própria possibilidade de um quotidiano em paz e a construção de uma personalidade criativa, questionante, aberta ao outro. Não, a IA não promete o novo, o diferente, a pluralidade, a diferença. Ao contrário do humanismo inscrito na própria poesia, a IA reduz a realidade a uma superfície aplainada, igual em toda a sua extensão. Por isso, nunca como agora o tecnofascismo tem de ser enfrentado: não se trata de fazer participar a poesia no grande mercado das trocas que é outra forma de ditadura do lucro e do sucesso. Trata-se de a levar àquele coração que pulsa ainda nas crianças cujos pais recusam ceder às tecnologias. É em nome delas que o humanismo terá de renascer. Nunca o homem-massa saberá entender por que razão “a Terra é azul como uma laranja”. Nem o ditador aceita que Lorca o desafie. Mas que nos resta, senão combater com as armas de uma imaginação e de um humanismo vivos?

A educação digital regida pela IA prejudica a qualidade do ensino e da aprendizagem nas escolas e universidades. Mas não só. Está também a tornar-se num negócio muito lucrativo para as empresas privadas. Algumas das maiores multinacionais estão a drenar fundos públicos para tentar dominar a prestação de serviços e programas de educação digital.

O valor total de contratos públicos adjudicados pelo Estado ascende a cerca de 25 mil milhões de euros, na sua maioria provenientes do Plano de Recuperação e Resiliência (PRR). Mais de 60% dos procedimentos concursais do país não foram sujeitos a concorrência de jeito. Destes fundos, Portugal afectou 500 milhões de euros ao programa Escola Digital. O primeiro cheque do PRR cobriu a aquisição de 600 mil computadores por um custo estimado entre 180 e 240 milhões de euros.

Embora o Governo português não publique um valor agregado único que especificamente identifique os contratos relativos a software privados de tecnologia da educação separadamente dos contratos de equipamentos, a totalidade do valor dos contratos públicos para a digitalização das escolas, infra-estruturas de TI e equipamentos digitais reverteu, na realidade, para empresas privadas (o Estado não fabrica nem equipamentos nem software).

O maior vector específico de contratos públicos tem sido o Programa Escola Digital. No âmbito do PRR, a Secretaria-Geral da Educação e da Ciência (SGEC) levou a cabo concursos públicos centralizados de grande escala dirigidos a fabricantes privados de hardware e a consórcios de telecomunicações. Por exemplo, só uma das fases iniciais de aquisição de 350 mil computadores portáteis e respectivos pacotes de conectividade à Internet 4G totalizou 126,8 milhões de euros.

No total, foram postos a concurso e adjudicados a entidades privadas, no âmbito desta iniciativa, mais de 1,05 milhões de computadores, a par de serviços de telecomunicações comerciais. Para manter esta infra-estrutura a funcionar, o Ministério da Educação mudou de lógica, passando a recorrer a concursos públicos descentralizados, directamente geridos por agrupamentos de escolas. Afectaram-se a agrupamentos locais de escolas mais de 15,3 milhões de euros exclusivamente para concursos públicos dirigidos a prestadores privados de serviços de reparação de TI e de equipamentos informáticos, para reparar ou substituir dispositivos individuais dos alunos. Fornecedores privados do sector electrónico captaram cerca de 122 mil euros em contratos especializados para periféricos escolares, como extensões digitais, auscultadores e encaminhadores (routers). A despesa com tecnologia é absorvida em primeiro lugar por grandes multinacionais e grandes integradores de TI nacionais, mas pequenas e médias empresas (PME) portuguesas conseguiram, mesmo assim, cerca de 62% da globalidade dos contratos públicos. 

Têm operações nos serviços de educação portugueses algumas multinacionais de primeira plana. A Goldman Sachs apoia o acesso à educação digital em Portugal principalmente através da sua iniciativa de formação empresarial em linha Goldman Sachs 10,000 Women, que disponibiliza módulos de formação digital gratuitos traduzidos para português. Tem disponíveis, através de parceiros de aprendizagem digital, dez cursos empresariais essenciais, totalmente acessíveis em português, para dar resposta às necessidades de empreendedores locais. 

O principal veículo de que a Vodafone se serve no domínio da educação digital em Portugal é o Programa DigitALL, iniciativa da Fundação Vodafone Portugal projectada para a promoção da literacia digital, da cidadania e das competências STEM nas escolas. O DigitALL integra competências técnicas, comportamentais e sociais nos ambientes escolares, com foco no pensamento computacional, na robótica, na electrónica, nas artes gráficas, na animação, na modelização e na inteligência espacial. O programa chega a dezenas de milhares de alunos em centenas de turmas, municípios e escolas em todo o país e conta com o apoio da Direção-Geral da Educação (DGE).

A Vodafone não tira qualquer lucro directo do programa de educação digital. O Programa DigitALL está estruturado como “iniciativa filantrópica”, sem fins lucrativos. É oferecido a escolas públicas, professores e alunos portugueses de forma totalmente gratuita. Recorre a um fundo de investimento em competências digitais europeu, de âmbito mais vasto, no valor de 20 milhões de euros. O Vodafone Connected Education é, além disso, vendido a clientes institucionais (como ministérios da Educação, autarquias e redes universitárias privadas).

Embora, no papel, o programa DigitALL não gere lucro, nem por isso a Vodafone obtém menos, e significativos, benefícios comerciais indirectos do investimento na educação digital. Ao introduzir ecossistemas digitais nas escolas, a Vodafone toma posição como parceiro-chave para projectos de mais largo alcance em infra-estruturas estatais e no sector público. 

A nível global, a Vodafone põe estas relações a render através do seu braço comercial, a Vodafone Business Ventures, que vende a ministérios da Educação pacotes separados, pagos, de “educação ligada” (que combinam conectividade, equipamentos e segurança). Fornecer recursos tecnológicos numa fase precoce cria à cabeça familiaridade com a marca em dezenas de milhares de jovens estudantes — que representam futuros consumidores de contratos de telefonia móvel e banda larga. Promover a literacia digital contribui para alicerçar a formação de uma população tecnologicamente mais capacitada. Ter um público com literacia tecnológica puxa directamente, a longo prazo, pela procura interna de serviços de dados avançados, assinaturas 5G e ferramentas na nuvem, o que se reflecte nas receitas globais dos serviços comerciais da Vodafone Portugal (1340 milhões de euros anuais). Um investimento de, no máximo, 20 milhões de euros não é nada comparado com as receitas futuras provenientes de alunos e professores.

A Vodafone não pede um preço-consumidor único e estático. Os preços são antes feitos à medida, segundo o volume, a região e os componentes modulares. Em vez de exigir às escolas, à cabeça, enormes gastos de capital com hardware e equipas de TI, a Vodafone estrutura o pacote digital como despesa operacional mensal por aluno/educador. Um pequeno colégio privado com 200 alunos paga uma tarifa por utente significativamente mais elevada do que uma autarquia regional que adquira licenças para 50 mil alunos de escolas públicas. As escalas de preços baseiam-se nos níveis de software e incluem custos com outros fornecedores, como o Microsoft 365 for Education e a Trend Micro Security, adicionados à factura da Vodafone. A Vodafone aplica descontos significativos à componente de dados destes pacotes educacionais, cujos preços têm, historicamente, andado por descontos de 50% em relação às tarifas comerciais normais.

Os pacotes de dados costumam ser vendidos por montantes globais antecipados e previsíveis (por exemplo, pacotes fixos de 6 ou 12 meses que incluem dados ilimitados e um dongle de Wi-Fi móvel) em vez de por excedentes mensais repetidos sem prazo definido, de modo a estarem sincronizados com os ciclos orçamentais das escolas. O custo do dispositivo físico (tablets ou portáteis) altera drasticamente o orçamento final do pacote. O custo do tablet é amortizado ao longo de um contrato comercial de 24 ou 36 meses. A escola paga uma tarifa fixa que cobre o aluguer do equipamento, os dados e a segurança dos terminais. Se a escola já dispõe de equipamento próprio, a Vodafone propõe uma tarifa de “conectividade” muito mais baixa.

As grandes gestoras de investimentos internacionais, como a BlackRock, têm empatado fundos de “capital de risco” na tecnologia educacional em Portugal. O capital de risco vai para plataformas de educação, ferramentas de avaliação baseadas em IA e centros de expansão de tecnologias de ponta. A Shilling Capital Partners é um dos mais destacados fundos de capital de risco de Portugal para a “fase de arranque”. A sua estratégia centra-se em produtos digitais altamente escaláveis, tendo recentemente apoiado a Luca, uma plataforma digital de currículos escolares baseada em IA que angariou numa ronda “série A” (ronda de financiamento inaugural) 8 milhões de dólares destinados à expansão além-Península Ibérica. A Bynd Venture Capital é uma empresa ibérica de fase de arranque muito activa, que refere a tecnologia educacional entre os seus principais sectores-alvo. O foco da sua actividade são cheques de arranque para plataformas de software transfronteiriças. A Armilar Venture Partners é uma empresa veterana de deep-tech que gere mais de 600 milhões de euros. Embora seja muito selectiva, avalia projectos de tecnologia educacional que tiram partido de sistemas de dados complexos ou de software infra-estrutural avançado. A MAZE é uma empresa de capital de risco de grande visibilidade, interessada nos impactos, com sede em Lisboa. Afecta capital especificamente a empresas tecnológicas que versam sobre indicadores sociais, o que lhe dá uma posição de etapa financeira preferencial para plataformas de tecnologia educacional centradas na igualdade de oportunidades, no reapetrechamento em competências e numa educação acessível. Depois, há a Portugal Ventures, uma empresa de capital de risco apoiada pelo Estado. Funciona como investidor de referência, fornecendo a start-ups tecnológicas da área da educação digital fundos para aquisição de partes de capital em “fase de arranque” variáveis entre 100 mil e 1 milhão de dólares. A Techstars Global, com sede no Porto, tem uma plataforma digital integrada de avaliação escolar (Intuitive), enquanto a Demium Capital tem actividade em Espanha e Portugal, dando muito apoio a fundadores de empresas de tecnologia digital na região.

Em consequência de tudo isto, Portugal possui um ecossistema em crescimento de empresas e start-ups especializadas em educação digital, plataformas de e-learning e tecnologia educacional. A LeYa é propriedade da Infinitas Learning, um dos grandes fornecedores europeus de produtos e serviços para a educação e a aprendizagem. Por detrás da Infinitas está a NPM Capital, uma investidor holandês de primeira linha, que apoia as aquisições regionais daquela no sector da educação digital em toda a Europa.

O programa estatal de educação digital para as escolas, no valor de 500 milhões de euros, já gastos, está para aumentar, tal como a canalização de fundos das universidades e das escolas para cursos digitais regidos por IA

A DreamShaper é, ao contrário da LeYa, uma start-up privada, cujos principais proprietários são os fundadores originais e investidores de capital de risco. Por funcionar segundo um modelo de start-up apoiada em capital de risco, a empresa partilha a propriedade com os fundos de investimento institucionais que financiaram a sua expansão global, nomeadamente a Alpac Capital, uma das principais empresas portuguesas de capital de risco, a InovaBRA e a divisão de capital de risco do grande banco brasileiro Bradesco.

A Bi-Bright é propriedade da Bi-silque S.A., um grande fabricante português com sede em Esmoriz (Aveiro). A Bi-silque é mais conhecida internacionalmente pela sua linha “Bi-Office” de material de escritório e escolar. Através da Bi-Bright, a empresa-mãe expandiu-se para a educação digital, combinando equipamento escolar tradicional com plataformas de software e tecnologias interactivas.

À medida que a IA e a educação digital se vão disseminando em Portugal, alarga-se também o papel das empresas privadas, das empresas de investimento multinacionais a empresas privadas de menor dimensão, passando pelos fundos de capital de risco. Toda a facturação e todos os lucros que elas obtêm advêm de contratos públicos com o Estado português ou directamente com as escolas.

A educação e a aprendizagem de qualidade em escolas e universidades continuam, em Portugal, a ser essencialmente apanágio do sector público. Contudo, à medida que se expande a educação digital, o Estado e as escolas públicas estão a desviar cada vez mais fundos para empresas privadas com fins lucrativos. O programa estatal de educação digital para as escolas, no valor de 500 milhões de euros, já gastos, está para aumentar, tal como a canalização de fundos das universidades e das escolas para cursos digitais regidos por IA — para poupar nos custos com força de trabalho humana. Mais lucros para as empresas privadas, menos empregos para professores, menos capacidade de aprendizagem dos alunos.

Na sua monumental obra sobre O conceito de tecnologia, concluída em 1973 mas apenas publicada em 2005, o filósofo Álvaro Vieira Pinto assinala o traço “monotonamente repetido” que marca o comportamento humano diante de inovações que abalam o mundo tal como o conhecemos e conduzem a incertezas que levam a reações contraditórias, ora apocalípticas, ora eufóricas. Alerta para a recorrente manobra de inversão ideológica que apresenta os aparelhos tecnológicos como agentes transformadores e, na esteira de Marx, argumenta que o que ocorre é o contrário: são as relações sociais que projetam esses aparelhos, através dos quais os humanos podem construir a sua liberdade ou impor a dominação, a exploração e a opressão a outros humanos. O capitalismo opera nessa permanente contradição, ao estimular as forças produtivas capazes de libertar o ser humano do reino da necessidade, ao mesmo tempo que lhe tolhe essa possibilidade ao conformá-lo a um sistema explorador.

Vieira Pinto escreveu no auge da excitação provocada pela cibernética, quando proliferaram predições sobre a disseminação do uso dos computadores, que nos transformariam em robôs e exterminariam a “essência humana” ou, pelo contrário, inaugurariam um novo e promissor tempo de libertação para a humanidade. Escreveu em contracorrente, demonstrando que a oposição homem x máquina não fazia sentido porque não há técnica ou tecnologia que não derive do engenho humano.

No entanto, continua a prevalecer o traço “monotonamente repetido”, agora diante do avassalador desenvolvimento da chamada inteligência artificial generativa, que volta a acionar velhos fantasmas. O acontecimento mais recente nesse sentido foi o lançamento do Moltbook, no final de janeiro, anunciado como “a rede social onde humanos não entram”. Seria o começo da materialização do temor reiteradamente cultivado desde a revolução industrial, no século XIX, e que gerou inúmeras obras de ficção científica: a subjugação dos seres humanos pelas máquinas, a criatura voltando-se contra o criador e agora, finalmente, capaz de exterminá-lo de verdade.

As redes sociais entraram em polvorosa, e muitos jornais as seguiram acriticamente, ajudando a disseminar o pânico. Outros, juntamente com alguns influenciadores críticos, procuraram esclarecer do que se tratava. No site theconversation.com/br, o investigador Alberto Sardinha publicou um artigo que desfazia o alarmismo:

“O que está sendo apresentado como algo quase futurista faz parte, na verdade, de uma linha de pesquisa bastante consolidada na ciência da computação. Ambientes em que Inteligências Artificiais interagem existem há décadas na pesquisa científica e não significam consciência, intenção ou vida social artificial. São usados, por exemplo, para estudar (e aprimorar) questões que envolvem cooperação, falhas de comunicação e coordenação entre sistemas automatizados.”

São, naturalmente, projetados por humanos. São “autônomos” apenas no sentido de que podem “selecionar qual ação executar em cada etapa, sem a intervenção direta humana”. Em suma, “agentes de IA não ‘querem’ nada. Eles apenas executam comportamentos compatíveis com aquilo que foram treinados ou programados para fazer”.

Os robôs são os instrumentos, cada vez mais sofisticados, de perversas decisões humanas.

O problema estaria, portanto, na definição do que devem fazer, que é uma decisão humana, e pode ser muito perversa.

É o que estamos vendo no uso militar da IA, seja na caça do ICE a imigrantes nos Estados Unidos e na repressão a manifestações de protesto contra essa violência, seja no massacre de Gaza, no sequestro do presidente venezuelano Nicolás Maduro ou no ataque ao Irão: a seleção de alvos através do cruzamento automatizado de dados e de classificações probabilísticas. Armas “autônomas” são programadas por humanos, não deveria haver muita dúvida quanto a isso. A recente decisão do presidente Trump de banir a Anthropic por sua recusa em permitir que seu modelo de IA fosse utilizado nesse tipo de artefatos e ações letais sem supervisão humana indica uma escalada da atual política de extermínio conduzida pelo governo norte-americano em aliança com Israel. Os robôs são os instrumentos, cada vez mais sofisticados, de perversas decisões humanas.

A bolha da inteligência artificial (IA) continua a inchar. Os Sete Magníficos da tecnologia continuam, em conjunto com as empresas de IA, a puxar pelo mercado accionista dos EUA. As cotações das dez empresas americanas com maior valor em bolsa, detentoras de mais de 40% da capitalização do índice S&P 500, têm continuado a subir, e muito acima da subida dos seus proveitos (lucros) registados.

Os resultados mais recentes das principais empresas de “hiper-escala” (empresas de desenvolvimento de IA) norte-americanas indicam que as vendas continuam em crescimento robusto. No entanto, os fluxos de caixa livres (cash flow) são absorvidos pela despesa de capital, que está em aceleração. As empresas têm de recorrer ao leasing e endividar-se se querem continuar na corrida ao desenvolvimento da IA. No ano transacto, as empresas que investem em IA representaram 75% do rendimento obtido pelas empresas integrantes do índice S&P 500, 80% do crescimento dos lucros e quase 90% do crescimento das despesas de capital. O investimento global em infra-estruturas de IA está próximo de atingir 400 mil milhões de dólares, em 2025, e a despesa acumulada poderá passar 5 ou mesmo 7 biliões (milhões de milhões) de dólares até 2030. Aproximadamente 60% desse investimento irá para semicondutores e computadores — um nível de investimento sem precedentes para uma nova tecnologia que mal começou a ter uso comercial.

Que o investimento em tecnologia da informação seja o único motor da actividade económica dos EUA não é toda a verdade. Muito do equipamento que entra nos centros de dados é importado, havendo, por conseguinte, efeitos negativos de contrabalanço ao PIB. Mesmo assim, a “montanha de silício” continua em erupção vertical.
A bolha da IA, porque é disso mesmo que se trata, apresenta surpreendentes semelhanças com a chamada ‘railway mania’ (que poderá traduzir-se por ‘ferromania’ ou ‘mania ferroviária’) na Grã-Bretanha na década de 1840 e, mais tarde, nos EUA na década de 1870. Naquele tempo, também as ferrovias eram vistas como uma poderosa nova tecnologia capaz de transformar os transportes e as viagens e, assim, impulsionar a produtividade. Isso deu azo a uma especulação desenfreada com as acções das ferroviárias, à medida que as empresas inauguravam, umas atrás das outras, novas linhas ferroviárias pela Grã-Bretanha fora durante a década de 1840 — e, mais tarde, por todos os Estados Unidos, na década de 1870, culminando na ligação ferroviária transcontinental.

No Reino Unido, a mania atingiu o seu auge em 1846, ano em que o Parlamento aprovou 263 actos de criação de novas empresas ferroviárias, totalizando as rotas propostas 9500 milhas (15 300 km). Cerca de um terço das ferrovias autorizadas nunca se construíram — as empresas ou faliram por mau planeamento financeiro, ou foram compradas por concorrentes maiores antes de construírem a sua linha ou revelaram-se empreendimentos fraudulentos para canalizar o dinheiro dos investidores para outros negócios.
Entre as décadas de 1860 e 1900, as linhas ferroviárias transcontinentais transformaram a América. Ajudaram a povoar o Oeste e, tal como na Grã-Bretanha, desenvolveram uma nova forma de empresa capitalista, a sociedade por acções, ou seja, empresas cuja propriedade e financiamento eram públicos (no sentido de ‘publicamente transaccionáveis, em mercados abertos’ — nota do tradutor). A ferrovia ajudou a transformar os EUA numa superpotência que se estendia de oceano a oceano e revolucionou a finança. Como escreveu o historiador Richard White na sua história das transcontinentais, Railroaded, “ela criou a modernidade tanto por via dos seus fracassos como dos seus êxitos”, deixando atrás de si “um legado de falências, duas depressões, prejuízos ambientais, crises financeiras e agitação social”.
Para já, o boom do investimento em IA ainda não atingiu a dimensão do investimento ferroviário do século XIX, que chegou a alcançar 6% do PIB dos EUA, a comparar com, por agora, 1,2% do PIB em investimentos em centros de dados de IA e 4% do PIB em tecnologia de informação globalmente. Mas para lá caminha.

Na “ferromania”, a bolha bolsista acabou por estourar. Nos EUA, o rastilho do pânico de 1873 foi acendido pela falência da Jay Cooke & Co., primeira instituição bancária da América. Cooke, que se fizera como financiador número um do Exército da União, concordou em financiar o projecto da Northern Pacific Railway de ligar a costa do Oregon à rede ferroviária existente no Nordeste. Contudo, já não era a primeira linha transcontinental, e preocupações com excesso de capacidade, juntamente com desconfiança crescente nos títulos de dívida das ferroviárias, fizeram que os preços das obrigações da Northern Pacific caíssem. A empresa de Cooke faliu em Setembro de 1873, precipitando o pânico na bolsa de acções que acabou por originar a depressão mundial que se estendeu pela década de 1890 adentro.

Marx comentou na altura que a enorme concentração dos investimentos dos mercados de acções nas empresas ferroviárias dos EUA “deu, numa palavra, um ímpeto insuspeito à concentração de capital e também à imensa aceleração e expansão da actividade cosmopolita do capital mutuável, assim envolvendo o mundo inteiro numa rede de aldrabice financeira e endividamento mútuo que é a forma capitalista da ‘fraternidade internacional’”. Quando as acções das ferroviárias caíram, caiu o resto do mercado, abrindo-se uma recessão económica.

Na Grã-Bretanha, a bolha ferroviária rebentou por volta de 1847. Marx só analisou a bolha cerca de 20 anos depois, no volume 3 de O Capital. Chamou-lhe a “grande aldrabice ferroviária”, para salientar como tinham sido deliberadamente empoladas as promessas das empresas ferroviárias dos enormes lucros que haveria a colher. Os investidores injectaram ingenuamente capital em projectos significativamente menos lucrativos do que eles esperavam e do que os promotores e directores haviam prometido. A ferromania da década de 1840 ocorreu quando a taxa média de lucro na Grã-Bretanha estava em queda – e em queda continuou ao longo da década. Marx observou que “na aldrabice ferroviária do Verão de 1844, os investidores nas ferrovias pareceram estar à espera de uma taxa de lucro muito superior à taxa média”. Chegados a 1847, tais esperanças tinham saído furadas.

Agora estamos na mesma. Se o retorno dos enormes investimentos em IA for menor do que o esperado e prometido, o resultado será uma correcção severa no mercado de acções. Por outras palavras, o mecanismo pelo qual o rebentamento da bolha da IA poderá causar uma recessão não é o de uma baixa repentina do crescimento, mas o da não obtenção do rendimento esperado do investimento.

Por enquanto, no sector da “tech” ainda reina o optimismo. Mark Zuckerberg previu recentemente que, dentro de um ano, metade do código da Meta seria escrito por IA. Até agora, porém, a maioria das empresas pouco ou nenhum benefício está a ver dos seus investimentos iniciais. Um estudo do MIT muito citado chegou à conclusão de que, por agora, 95% dos projectos de ‘IA generativa’ não se traduzem nem em crescimento de produtividade nem em lucros. Para justificar o investimento necessário, as receitas anuais dos centros de dados teriam de centuplicar dos actuais 20 mil milhões de dólares para cerca de 2 biliões de dólares. Às receitas existentes vão faltar 800 mil milhões de dólares, segundo a Bain & Company. Mesmo contando com ganhos de eficiência esperados, a diferença ilustra quanto as cotações actuais dependem de fluxos de receitas por demonstrar. A diferença terá de ser colmatada com empréstimos e aumentos de capital.

O investimento em activos ligados à IA é cada vez mais financiado por empréstimos e financiamentos contraídos pelas empresas de IA, ao passo que os investidores em acções contraem, por sua vez, mais empréstimos para alavancar as suas apostas financeiras na IA. Os parceiros dos centros de dados da OpenAI estão a caminho de acumular quase 100 mil milhões de dólares em empréstimos para investimento nesta. O SoftBank, a Oracle e a CoreWeave contraíram empréstimos no valor de, pelo menos, 30 mil milhões de dólares para investir, e um grupo de bancos está a negociar mais 38 mil milhões de dólares para emprestar à Oracle e à construtora de centros de dados Vantage, para financiar novos locais para a OpenAI. O grupo de investimentos Blue Owl Capital e empresas de infra-estruturas informáticas, como a Crusoe, contam também com acordos com a OpenAI para o serviço de dívidas no valor de cerca de 28 mil milhões. Os credores bancários e obrigacionistas começam a ficar preocupados e estão a reforçar as apólices de seguros de incumprimento sobre a Oracle, para o caso de esta ficar incapaz de pagar o serviço da dívida.

A ex-economista-chefe do FMI Gita Gopinath calculou que um estouro do mercado de acções ligado à IA equivalente àquele em que terminou o boom das dot.com riscaria do património das famílias americanas cerca de 20 biliões de dólares, e mais outros 15 biliões no estrangeiro: o suficiente para estrangular a despesa dos consumidores e induzir uma recessão global. Contudo, vê-se desenvolver-se o argumento de que, mesmo que haja um estouro financeiro, e ainda que a essa crise se siga uma recessão, sobreviverão então as melhores empresas, e os enormes ganhos de produtividade decorrentes da aplicação da IA em todos os sectores da economia acabarão por reverter numa mudança qualitativa no crescimento da produtividade do trabalho. A produção aumentará porque a IA substituirá trabalho

humano, reduzindo os custos das empresas e aumentando a rentabilidade. Não foi o que aconteceu antes, quando, apesar de o pânico de 1873 ter causado a ruína do mercado das acções ferroviárias e uma recessão profunda, os EUA acabaram por ficar com uma rede ferroviária em todo o continente? E na Grã-Bretanha, analogamente, após a recessão do final da década de 1840, não assentou o longo boom subsequente da década de 1850, em parte, nas 6000 milhas da rede ferroviária, que foi a espinha dorsal do sistema de transportes do país e ajudou a Grã-Bretanha a manter a sua hegemonia global?

Fará a IA o mesmo pelo capitalismo americano, que actualmente enfrenta rivalidade crescente à sua hegemonia global? É bem possível que não. Basta dizer que podem os Sete Magníficos estar na mó de cima nas bolsas de valores, mas a sua vantagem tecnológica está seriamente ameaçada. No ano passado, a China lançou o DeepSeek, um modelo de linguagem de grande escala (LLM) muito mais barato, mas quase tão bom como o ChatGPT da OpenAi. E este ano, houve novos lançamentos de LLMs chineses com desempenho semelhante, mas custo muitíssimo inferior ao investido pelas empresas norte-americanas.

Os economistas tradicionais continuam divididos sobre se a IA virá a ter o mesmo impacto que as ferrovias tiveram no século XIX, ou a internet no final do século XX. O economista da Universidade de Stanford Eric Brynjolfsson prevê que a IA seguirá uma “curva em J”, com um efeito inicial de produtividade lento, e até negativo, conforme as empresas investem maciçamente na tecnologia antes de colherem finalmente os seus frutos. Só então vem o boom. Pode-se observar a curva em J no crescimento da produtividade industrial dos EUA, que caiu em meados da década de 1980 e, após a recessão de 1991, acelerou fortemente até meados da década de 2000.

Contudo, Daron Acemoglu, economista do MIT e vencedor do Prémio Nobel de 2024, argumenta que os ganhos de produtividade da IA generativa serão muito menores e levarão muito mais tempo do que pensam os optimistas da IA. Além de que as empresas de IA estão demasiado focadas no ChatGPT e noutros produtos de IA que têm pouca relevância para a maior parte dos sectores. Há quem aponte que, apesar de smartphones, redes sociais e aplicações como a Slack e a Uber, as tecnologias digitais passadas pouco contribuíram para que a economia crescesse. O ano que vem mostrará quem tem razão.

As respostas estapafúrdias que a IA generativa frequentemente produz costumam provocar chacota, mas o assunto é sério demais para nos deixarmos levar apenas pela zombaria. O desenvolvimento desta tecnologia, deixado nas mãos dos comandantes das big techs e seus delírios supremacistas, conduz à mais radical alienação que jamais imaginamos.

Primeiramente, é preciso esclarecer que “inteligência artificial” é uma expressão equívoca, porque não é inteligência, qualidade própria da matéria orgânica, nem artificial, porque depende do trabalho humano para todas as fases fundamentais do treinamento dos modelos. Em recente entrevista ao programa Roda Viva, da TV Cultura, de São Paulo, o neurocientista Miguel Nicolelis insistiu neste ponto e ressaltou que esta indústria é hoje talvez a que mais emprega pessoas no trabalho semiescravo ao redor do mundo.

Esta denominação incorreta resulta de seu apelo publicitário, que facilita a obtenção de financiamento e se presta à “humanização” (e fetichização) dos robôs, como se não fossem fruto do engenho humano. É o que alimenta a discussão absolutamente estéril sobre se, afinal, eles vão suplantar-nos: a eterna, e falsa, dicotomia homem x máquina que acompanha o desenvolvimento tecnológico.

Trata-se de algo ainda mais grave que o impacto desta tecnologia sobre o mundo do trabalho: a progressiva delegação de tarefas intelectuais na máquina e a aceitação acrítica do que ela produz levam à corrosão da capacidade de pensar e contribuem para configurar um ambiente de permanente incerteza quanto àquilo em que se pode acreditar.

Podemos zombar de respostas estapafúrdias, mas deveríamos nos preocupar diante de outras perfeitamente credíveis. Recentemente, em sua página no Facebook, o jornalista Miguel Szymanski deu um notável exemplo de tentativa de fraude, quando confrontou a máquina com uma informação errada e ela lhe respondeu, após muito relutar: “formulei o texto para reforçar a ilusão de rigor e sustentar minha hipótese”.

Ou seja: tentou convencê-lo de que uma informação falsa era verdadeira.

No mundo acadêmico, proliferam tutoriais que ensinam a solicitar pesquisas entregues em minutos, alegadamente imunes a esse tipo de “erro”. Um texto desses servirá apenas de base para a elaboração de um trabalho próprio? Ainda mais numa atividade submetida ao produtivismo que é o critério da avaliação de desempenho?

É claro que não. Assim, em breve, os robôs vão se encarregar de gerar textos – ou qualquer outro material – a partir do manancial de fontes de que já dispõem, inventando outras, embaralhando tudo.

Isto é nada menos que o fim da pesquisa acadêmica. E o fim, também, da segurança sobre a legitimidade da autoria e da fidedignidade das informações, que nos conduzem a um estado de dúvida permanente, à maneira do que acontece com o que circula em moto contínuo nas redes sociais.

Pensemos então nas gerações “nativas digitais”, estimuladas desde antes de começarem a falar a se distrair nas telas de um telemóvel, o cérebro em formação acostumando-se a rolar as telas ininterruptamente, sem se fixar em nada.

Em sua entrevista, Nicolelis esclarece que não se trata de “negar as vantagens e benefícios da tecnologia”, mas de “entender os riscos que corremos ao delegar nossas funções cognitivas a elas”. Porque, “quando a gente começa a subcontratar a nossa mente para um sistema digital”, o cérebro vai entender que não precisa mais consumir energia para pensar. “E começa a subcontratar. E começa a esquecer. Começa a esquecer a forma de raciocinar”.

Será este o sentido mais profundo da expressão “inteligência artificial degenerativa”, cunhada pelo sociólogo Ricardo Antunes, que aponta “a necessidade imperiosa de controlar a inteligência artificial para que ela não seja destrutiva”.

Do contrário, só nos restará o deserto, habitado por uma legião de zumbis.