José Carlos Machicao Valencia, Professor da Universidade Continental
A teimosia do sistema atual
O debate sobre inteligência artificial no mundo acadêmico latino-americano surgiu
disfarçado de questão ética, mas, no fundo, é um desafio epistemológico que
questiona o que é o conhecimento legítimo e quem tem autoridade para produzi-lo.
A resposta institucional dominante tem sido geralmente defensiva, proibindo o
uso da IA generativa, criando detectores de texto e elaborando políticas que
classificam o assistente de redação como plágio. O diagnóstico implícito parece
entender que a IA ameaça a autoria, mas, ao fazê-lo, confunde o sintoma com a
doença.
O próprio sistema acadêmico não incentiva a construção do pensamento, mas
sim a produção de texto. O pesquisador é avaliado pelo volume de publicações; o
aluno, pela extensão de sua tese e pela conformidade com uma estrutura canônica. O
texto é o fim, e toda ferramenta que o gere sem reflexão prévia é considerada um
atalho ilegítimo.
Mas essa lógica apresenta uma inconsistência: confunde a evidência do
pensamento com o próprio pensamento. É algo que o sistema tem tolerado (e muitas
vezes premiado), promovendo trabalhos em que o texto circula sem que ninguém
possa defender com convicção a arquitetura conceitual que o sustenta. A IA
simplesmente tornou isso mais visível e urgente.
Augusto Salazar Bondy observou que a filosofia latino-americana costumava
apropriar-se de sistemas conceituais alheios sem uma elaboração genuína,
diagnosticando uma condição estrutural, e não uma falta de talento. O pensamento
inautêntico, dizia ele, não é aquele que se engana, mas aquele que não consegue
sustentar-se a si mesmo, porque não nasceu de um percurso próprio, mas de uma
importação acrítica. O “uso irresponsável da IA” é, em muitos casos, a versão
tecnológica desse fenômeno.
Frequentemente, prioriza-se a titularidade de um produto, diferente do que
deveria ser chamado propriamente de autoria, como responsabilidade sobre uma
arquitetura de pensamento. Quem delega essa estruturação a um gerador de
linguagem sem ter elaborado as ideias primeiro perde a capacidade de defendê-las,
não por ter infringido uma norma, mas porque não há pensamento próprio a ser
defendido.
A metaestrutura do problema: norma versus sistema
A resposta normativa parte de uma premissa provavelmente tão oculta quanto
equivocada: a de que existe um conjunto de regras cujo cumprimento garante a
integridade do conhecimento. A partir dessa premissa, a solução é sempre mais
controle: melhores detectores, sanções mais severas. Mas nenhum sistema coercitivo
pode atender a essa demanda gigantesca; cada norma gera uma brecha que pode ser
contornada. Essa batalha está perdida de antemão.
Uma perspectiva sistêmica coloca a questão de maneira diferente, definindo
quais condições cultivariam nos autores a capacidade e o desejo de construir um
pensamento consistente. Assim, a propriedade intelectual deixaria de ser uma
obrigação legal e se tornaria uma ecologia com práticas que permitam ao repositório
coletivo elevar sua consistência interna.
Para Mario Bunge, um corpo de conhecimento que não consegue articular-se
como um sistema coerente, com conceitos definidos, relações explícitas e
pressupostos verificáveis, não pode ser considerado ciência, mas apenas folclore
acadêmico com aparência formal. Um campo onde os conceitos flutuam sem
ancoragem cognitiva não constrói conhecimento. Essa advertência é hoje mais urgente
do que quando foi formulada.
Enquanto um sistema normativo produz autores que buscam não serem
detectados, um sistema cultivador de conhecimento produz autores com razões
internas para não diluir seu pensamento no alheio, seja ele humano ou artificial.
O debate acadêmico tende a ver os LLM apenas como geradores de texto. Mas
sua capacidade mais valiosa é outra: a estruturação. A partir de um corpus disperso,
eles podem extrair a arquitetura implícita que o organiza (nós conceituais, relações,
suposições não declaradas) sem alterar o conteúdo nem as premissas.
Assim, um pesquisador pode carregar seu próprio corpus e solicitar uma
estruturação ontológica dos conceitos que emergem. O modelo retorna uma
arquitetura: um espelho estruturador que mostra a coerência ou incoerência do
sistema de ideias. O mesmo processo aplicado ao estado da arte do campo permite
comparar ambas as ontologias e revelar onde está a contribuição genuína, onde o
dissenso, onde as zonas de contato ou contradição.
Nesse uso, a IA não substitui o pensamento, mas o torna legível. O autor que
trabalha assim não cede sua autoria, mas a exerce com maior precisão. E o texto que
produz é, no sentido mais substantivo, dele, permitindo sua defesa ponto por ponto,
porque foi construído a partir de uma arquitetura própria.
Proposta de mudança de perspectiva
Um sistema reorganizado requer pelo menos três mudanças de abordagem. Primeiro,
avaliar os processos de construção epistemológica e conceitual, e não apenas os
produtos textuais: um portfólio que documente a evolução do pensamento diz mais
sobre a autoria do que um artigo bem elaborado cujo processo é opaco.
Segundo, declarar o uso da IA como parte da metodologia, não como confissão
de culpa, mas com estruturações assistidas explícitas e decisões interpretativas que
surjam a partir delas.
Terceiro, e mais importante, cultivar nos pesquisadores e editores a consciência
do valor da consistência conceitual própria. Um autor que elaborou uma ontologia
própria, que sabe quais conceitos usa, como eles se relacionam, quais pressupostos
sustentam seu argumento, tem algo a defender, e isso lhe dá motivos para não diluí-lo.
Essa é uma proteção mais sólida do que qualquer detector de texto.
Essa mudança, que beneficia os autores, também se estenderia aos editores,
que passariam a dispor de critérios mais refinados para avaliar não a originalidade
superficial do texto inédito, mas sim a de sua contribuição conceitual. As revistas
recuperariam sua função de enriquecer o acervo coletivo, em vez de atuarem como
meros sistemas de credenciamento curricular.
A IA amplifica o que o sistema já faz. Na medida em que produzir texto sem
pensamento, ela acelerará essa falha; se cultivar um pensamento consistente, poderá
ser um instrumento capaz de responder às perguntas que Salazar Bondy e Bunge
deixaram em aberto. Será possível um pensamento autêntico, um conhecimento
sistematicamente consistente? A IA não responde a essas perguntas, mas, ao contrário
de outras tecnologias, oferece ao autor o poder de fazê-las explicitamente a si mesmo.
A questão não é o que a IA faz e como regulá-la, mas que tipo de sistema acadêmico
queremos ser.
