“O fim do aprendizado”, escreveu John Milton em 1644, “é reparar as ruínas de nossos primeiros pais”. A imagem é difícil de melhorar: a educação como reparação, como recuperação, como restauração de capacidades diminuídas pelo pecado e pela negligência.
Quatro séculos mais tarde, na era da inteligência artificial generativa (IA), essa imagem tornou-se novamente urgente – porque estamos agora rodeados por uma tecnologia que permite realizar, a pedido, muito do que há muito assumimos que a educação exigia que nós próprios fizéssemos.
Encontrei a passagem de Milton por acaso enquanto folheava uma coleção de obras do escritor inglês e a abria em seu tratado de 1644. Da Educação. Milton não estava escrevendo sobre algoritmos. No entanto, ele viu com uma clareza incomum o erro educacional que a IA agora amplia: a confusão entre linguagem e aprendizagem.
A linguagem, escreveu ele, é “apenas o instrumento que nos transmite coisas úteis para serem conhecidas”. Ele alertou contra confundir o domínio das palavras com a posse das coisas sólidas que essas palavras pretendem revelar. Ele uniu a linguagem à substância, a sequência ao amadurecimento e o estudo ao contato direto com a realidade – princípios que quatro séculos não tornaram menos urgentes.
Nenhuma tecnologia na memória recente ampliou tanto o instrumento. Grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, podem resumir livros, redigir ensaios, organizar notas de pesquisa, traduzir passagens, gerar código e imitar a prosa que escolas e universidades há muito consideram como evidência de educação.
Usados com disciplina, podem ser genuinamente úteis. Um professor pode usá-los para preparar questões para discussão. Um pesquisador pode usá-los para pesquisar a literatura mais rapidamente. Um administrador pode usá-los para acelerar a escrita de rotina. Seria tolice negar a sua utilidade.
Mas utilidade não é o mesmo que educação, e a IA amplia uma fraqueza mais antiga. Isso nos tenta a confundir fluência verbal com compreensão em si. Um aluno pode enviar uma prosa polida sem ter realmente lutado com a questão. Um pesquisador pode produzir um resumo competente sem ter visto o problema com clareza. Um profissional pode parecer informado sem ter formado um julgamento. O perigo não é apenas a desonestidade – é a substituição.
Para a educação católica, essa substituição é importante porque a aprendizagem não é a produção de desempenhos aceitáveis, mas a formação de uma pessoa capaz de verdade, julgamento e responsabilidade.
Milton viu uma versão disso em sua época. Ele criticou a prática de exigir “temas, versos e orações” dos jovens estudantes antes que suas mentes fossem formadas por “longas leituras e observações”. Ele se opôs a pedir performances concluídas antes que os poderes subjacentes amadurecessem.
A IA generativa industrializa exatamente esse erro pedagógico. Fornece a linguagem finalizada antes que o aluno tenha passado pela leitura, questionamento, hesitação e revisão que tornam a linguagem significativa. O que Milton considerou um erro de sequência, a IA transforma-se num sistema.
Isto é importante porque a educação não se constrói apenas a partir de respostas. Cada resposta que vale a pena ensinar já foi uma resposta a uma pergunta que alguém realmente fez.
Os estudantes não assimilam o conhecimento meramente recebendo conclusões – eles devem ser trazidos para a questão. É por isso que o principal agente da educação é o aluno. Ninguém pode aprender no lugar do outro. Uma ferramenta pode auxiliar a instrução; não pode fazer o aprendizado para o aluno.
O papel do professor, portanto, torna-se mais importante na era da IA, e não menos. Um verdadeiro professor não é apenas um distribuidor de conteúdo. Um verdadeiro professor é um guia experiente na investigação: alguém que sabe o que o aluno ainda não viu, que distinções devem ser feitas, que confusão precisa ser exposta e que pergunta deve surgir a seguir. A melhor sala de aula não é uma transferência de informações de um recipiente para outro. É um ato vivo de pensamento. É por isso que o seminário, o debate, o laboratório, o tutorial e a conversa séria mantêm a sua força mesmo quando a própria informação se torna barata.
Temos a tendência de celebrar o conhecimento: fatos acumulados, resultados confirmados, informações armazenadas. Mas, como argumentou o biólogo Stuart Firestein, a descoberta começa não apenas com o que sabemos, mas com um sentido disciplinado daquilo que ainda não compreendemos. É nessa fronteira que os grandes modelos linguísticos atingem o seu limite. Eles podem reorganizar o arquivo com uma fluência surpreendente, mas não podem viver na incerteza, colocar uma questão genuinamente nova ou assumir a responsabilidade pela verdade.
Isto esclarece por que certos atos não podem ser delegados a máquinas sem deixarem de ocorrer. Observar atentamente um texto, pesar provas contraditórias, julgar se uma conclusão é justificada, assumir a responsabilidade pelo que se afirma – estas não são tarefas auxiliares. Eles são o trabalho pelo qual uma mente é formada.
Nenhuma máquina pode executá-los em nosso lugar – não porque as máquinas não tenham capacidade de processamento, mas porque esses atos não têm efeito a menos que uma pessoa os execute. Seu objetivo não é produzir um resultado. É formar quem as faz.
A educação digna desse nome sempre entendeu isso. Seu fim não é a entrega de conteúdo, por mais preciso que seja. É a formação de pessoas capazes de julgamento, atenção e honestidade intelectual. Essa formação exige um encontro genuíno com a dificuldade – o atrito de um texto difícil, a resistência de um problema que não cede rapidamente, o desconforto de revisar o que se acreditava. Requer corporificação tanto quanto intelecto: ler devagar, falar com a própria voz, aceitar o custo de defender as próprias palavras. Uma pessoa não se torna capaz da verdade gerenciando apenas a informação. A sabedoria se forma no contato com a realidade e não na sua simulação.
O desafio mais profundo da IA na educação não é, portanto, a integridade académica, embora esse problema seja real. A questão é se permitiremos que as nossas escolas e universidades definam a aprendizagem como a produção de resultados aceitáveis. Se esse for o nosso padrão, a terceirização sempre parecerá eficiência. Mas se a educação é a formação do julgamento, a substituição torna-se autodestrutiva.
O que as instituições devem fazer? A resposta não é pânico nem proibição geral. É um redesenho pedagógico. Mais textos feitos em aula. Mais defesa oral de argumentos. Mais seminários organizados em torno de perguntas ao vivo, em vez de downloads passivos de informações. Mais trabalho de laboratório e estúdio em que os alunos devem explicar não apenas o que um resultado mostra, mas também o que não mostra.
Quando os alunos utilizam IA, um requisito razoável é a transparência: divulgar o que foi pedido, o que o sistema produziu, o que foi mantido, o que foi rejeitado e porquê. A questão não é vigilância. É propriedade intelectual – o hábito de defender o próprio pensamento. As instituições também devem reinvestir no professor-acadêmico cuja presença, julgamento e seriedade intelectual não podem ser automatizados.
O mesmo compromisso pertence a casa. Uma mesa de jantar livre de dispositivos, conversas entre gerações, leitura em voz alta em conjunto e o hábito de perguntar às crianças não só o que pensam, mas porquê – estas são pequenas escolas de liberdade. Ensinam que educação não é produção de frases impressionantes. É a formação de mentes honestas.
O momento que vivemos é, sob este prisma, menos uma crise do que um esclarecimento. A IA não criou novos problemas educacionais; tornou os antigos impossíveis de ignorar. O hábito de recompensar o desempenho em vez da compreensão, a fluência em vez da profundidade e o refinamento em vez do envolvimento genuíno já estava presente em nossas instituições antes do treinamento do primeiro modelo linguístico. A IA simplesmente industrializa e acelera esses hábitos até que o seu vazio se torne inegável.
Esse pode ser o presente mais inesperado. Se esta ruptura nos obrigar a recuperar aquilo que sempre serviu a educação – a formação de mentes capazes de questões reais, de julgamento cuidadoso e de responsabilidade pela verdade – então a era da IA poderá revelar-se, paradoxalmente, uma era de renovação educativa.
A afirmação mais profunda de Milton vai ainda mais longe. O objetivo do aprendizado não é apenas competência ou virtude cívica, mas “conhecer a Deus corretamente, amá-lo, imitá-lo, ser como Ele”. A educação, nessa perspectiva, participa na restauração daquilo que o pecado obscureceu.
Nenhuma máquina jamais reparará essas ruínas. Essa restauração é finalmente obra de Deus antes de ser nossa; contudo, ajudados pela graça, ainda devemos empreender o trabalho humano de atenção, julgamento e amor.
Santiago Schnell é reitor e professor de matemática em Dartmouth, com nomeações adjuntas em bioquímica e biologia celular, e ciência de dados biomédicos na Geisel School of Medicine. Biólogo matemático de formação, ele também escreve sobre a tradição intelectual católica, a filosofia da ciência e a missão do ensino superior católico.
Fonte: theverge
