Uma leitura filosófica e humanística sobre por que a eficácia algorítmica não elimina a singularidade da experiência, do sentido e da agência humana

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Lide

Uma das maiores confusões do debate contemporâneo sobre inteligência artificial nasce quando se usa a mesma palavra — aprender — para designar processos profundamente diferentes. No caso humano, aprender envolve experiência encarnada, linguagem situada, memória biográfica, valores, intenção, imaginação, responsabilidade e inserção no mundo. No caso da máquina, aprender significa ajustar parâmetros com base em dados, otimizar uma função objetivo e melhorar desempenho em uma tarefa delimitada. Essa diferença não é um detalhe semântico. É uma distinção filosófica decisiva. Emily Bender e Alexander Koller argumentam que sistemas treinados apenas sobre forma não têm, a priori, acesso ao significado; Teppo Felin e Matthias Holweg sustentam que a cognição humana depende de raciocínio causal orientado por teorias, e não apenas de previsão a partir de dados; a UNESCO insiste, em sua agenda recente sobre IA e educação, que a preservação da agência humana deve permanecer central em um mundo de automação. (ACL Anthology)

Introdução: o problema não é apenas técnico

No senso comum, costuma-se dizer que um modelo “aprendeu” quando ele melhora seu desempenho. Do ponto de vista técnico, essa frase pode ser aceitável. Mas, do ponto de vista filosófico, ela é insuficiente. O perigo começa quando a linguagem técnica migra sem crítica para o plano antropológico e passa a sugerir que aprender, para a máquina, é algo do mesmo tipo que aprender, para uma pessoa. Não é. A UNESCO, ao tratar de IA e educação em 2025, insistiu precisamente na necessidade de preservar a agência humana em um mundo de automação, o que já indica que a questão não é apenas funcional, mas humana e política. (UNESCO)

Essa diferença importa porque a sociedade começa a transferir para sistemas algorítmicos funções que antes dependiam de julgamento, interpretação, deliberação e responsabilidade. Se não se distingue adequadamente o que a máquina faz do que o humano faz, instala-se uma ilusão perigosa: a de que eficiência estatística seria equivalente a compreensão, e a de que previsão algorítmica seria equivalente a sabedoria prática. A crítica filosófica, aqui, não serve para negar a utilidade dos sistemas de IA, mas para colocá-los em seu devido lugar. (SSRN)

Quando se diz que uma máquina aprende, o que isso realmente significa

No plano técnico, machine learning designa métodos pelos quais modelos ajustam parâmetros a partir de dados para melhorar desempenho em tarefas específicas, como classificação, regressão, agrupamento ou decisão sequencial. Isso significa que “aprender”, no caso da máquina, é uma forma de otimização computacional: reduzir erro, maximizar recompensa, encontrar padrões ou construir representações úteis. Trata-se de um conceito operacional e matemático, não existencial. Essa descrição é consistente com a formulação técnica contemporânea do campo e com a crítica de Stuart Russell ao modo como a IA foi historicamente tratada como uma tecnologia de objetivos rigidamente definidos. (People EECS Berkeley)

O ponto decisivo é que esse aprendizado não envolve, por si, interioridade, sofrimento, intenção moral, consciência histórica ou vivência do mundo. A máquina modifica pesos, coeficientes, políticas e fronteiras de decisão. Ela pode tornar-se muito eficaz nesse processo. Mas eficácia não é experiência. Desempenho não é sentido. Essa distinção aparece com força na crítica de Bender e Koller, que afirmam que sistemas treinados apenas sobre forma não têm acesso a priori ao significado. (ACL Anthology)

Aprendizagem humana: experiência, corpo, linguagem e mundo

A aprendizagem humana não é apenas acúmulo de correlações. Ela se dá em corpos situados, em histórias concretas, em linguagens vivas, em práticas sociais e em horizontes de sentido. Aprende-se com o erro, mas também com a dor, com o desejo, com a imitação, com a memória, com a cultura, com a relação com os outros e com a capacidade de reinterpretar o vivido. Quando um ser humano aprende, ele não apenas ajusta uma resposta: ele transforma sua relação com o mundo.

É justamente aqui que as críticas mais sofisticadas à antropomorfização da IA ganham peso. Bender e Koller argumentam que significado não pode ser reduzido à mera manipulação de forma linguística, porque o sentido depende de referência ao mundo e de intenção comunicativa. Felin e Holweg, por sua vez, sustentam que a cognição humana é teoricamente orientada, causal e prospectiva, e não apenas uma função de dados passados. Em outras palavras, o humano aprende também porque interpreta, projeta, imagina e age sobre o real. (ACL Anthology)

Aprendizagem de máquina: ajuste estatístico, otimização e desempenho

A aprendizagem de máquina, ao contrário, não nasce da experiência vivida, mas da exposição a dados e da atualização de parâmetros em função de um objetivo formal. Um modelo supervisionado aprende aproximando entradas e saídas. Um modelo não supervisionado aprende encontrando estruturas em dados não rotulados. Um agente por reforço aprende maximizando recompensa em um ambiente. Em todos os casos, o que existe é uma arquitetura de ajuste. A máquina não se transforma existencialmente; ela recalibra seu comportamento estatístico.

Isso não é pouco. Em muitos domínios, essa forma de aprendizagem é extraordinariamente eficaz. Mas sua eficácia não deve ser confundida com equivalência antropológica. Ela opera em outro registro. Como sintetizam Bender e Koller, sistemas treinados apenas sobre forma podem ser muito úteis sem que isso implique entendimento humano do que processam. (ACL Anthology)

Forma não é sentido: a crítica de Emily Bender e Alexander Koller

Entre os autores mais importantes para essa discussão estão Emily M. Bender e Alexander Koller. No artigo “Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data”, eles argumentam que um sistema treinado apenas sobre forma não tem, a priori, como aprender significado. O ponto central do texto é que a correlação estatística entre formas linguísticas não basta para produzir compreensão no sentido humano forte. (ACL Anthology)

A força dessa crítica está em mostrar que linguagem humana não é apenas sequência formal de símbolos. Ela envolve intenção, contexto, referência e inserção no mundo. Um modelo pode prever a próxima palavra com grande competência e, ainda assim, não “entender” como um humano entende. Essa diferença é especialmente importante hoje, quando a fluência verbal dos grandes modelos de linguagem frequentemente produz a ilusão de interioridade. Bender insiste, inclusive em debates mais recentes sobre “stochastic parrots”, que a ausência de vida mental própria não é um insulto ao sistema, mas uma descrição estrutural do seu funcionamento. (Jornal de Mídia Interativa na Educação)

Causalidade, teoria e imaginação: a crítica de Teppo Felin e Matthias Holweg

Se Bender e Koller insistem na diferença entre forma e significado, Teppo Felin e Matthias Holweg aprofundam a diferença entre previsão algorítmica e cognição humana ao enfatizar o papel das teorias, das crenças e do raciocínio causal. Em “Theory Is All You Need: AI, Human Cognition, and Causal Reasoning”, eles argumentam que a cognição humana é guiada por estruturas teóricas que permitem interpretar o mundo, fazer experimentação dirigida e gerar novidade, ao passo que a IA, em geral, é retroativa e dependente de dados históricos. (Boston University)

Essa crítica é muito importante porque recoloca a imaginação e a causalidade no centro da diferença entre humanos e máquinas. O humano não apenas detecta padrões no passado; ele formula hipóteses, age com base em crenças sobre o que ainda não ocorreu, constrói explicações e tenta intervir no mundo. A máquina, na maior parte dos casos, é extraordinariamente boa em inferir regularidades a partir do que já foi observado. O humano, porém, pode decidir contra a regularidade, inventar novas categorias e agir orientado por teoria, valor ou visão de futuro. (SSRN)

O humano não é uma função de recompensa: a advertência de Stuart Russell

Stuart Russell oferece outra contribuição decisiva a essa discussão. Em Human Compatible, ele argumenta que o problema da IA não pode ser tratado como simples maximização de objetivos rigidamente fixados, porque sistemas muito competentes podem perseguir metas mal especificadas de maneira perigosa. Sua proposta de máquinas benéficas depende justamente da incerteza quanto às preferências humanas e da necessidade de cooperação com os humanos. (People EECS Berkeley)

Essa posição é filosoficamente relevante porque mostra que o humano não pode ser reduzido a um vetor simples de objetivos formalizáveis. A vida humana é ambígua, conflitiva, plural, histórica e valorativamente densa. Quando se supõe que uma máquina pode “aprender o que queremos” de modo direto e completo, subestima-se a complexidade do próprio querer humano. Russell, portanto, é importante não apenas como pesquisador de IA, mas como alguém que reconhece que a técnica precisa permanecer subordinada a uma compreensão mais profunda da condição humana. (People EECS Berkeley)

Miguel Nicolelis e a recusa da analogia simplista entre cérebro e computador

No debate brasileiro, Miguel Nicolelis se tornou uma das vozes mais contundentes contra a equiparação simplista entre cérebro humano e computador. Em entrevistas e intervenções recentes, ele tem rejeitado a ideia de que IA possa ser tratada como equivalente às capacidades do cérebro humano. Em 2024, Nicolelis afirmou que o cérebro é mais do que uma máquina computacional; em 2024 e 2026, textos e entrevistas sobre sua posição reiteraram a crítica à noção de que a IA seria “nem inteligente nem artificial” em sentido forte, justamente porque depende de produção humana e não possui a vitalidade cognitiva dos organismos. (Cofen)

Mesmo quando suas formulações assumem tom provocativo, o núcleo filosófico de sua crítica é claro: a inteligência humana não pode ser reduzida à computação estatística. O cérebro humano, para Nicolelis, não é apenas um processador de sinais, mas um sistema biológico, corporificado, inventivo e orientado à produção de conhecimento novo. Essa crítica se aproxima, por outra via, daquelas formuladas por Bender, Koller, Felin e Holweg: todas recusam a redução da vida cognitiva humana a um simples problema de correlação ou computação. (Brasil de Fato)

Por que a aprendizagem humana envolve sentido, valor e responsabilidade

Um ser humano não aprende apenas para otimizar desempenho. Aprende também para julgar, escolher, amar, resistir, criar, cuidar, interpretar, sofrer e responder pelos próprios atos. A aprendizagem humana é inseparável de um horizonte ético. Quando um médico aprende, não aprende só a detectar padrões em exames; aprende também prudência, responsabilidade, escuta e deliberação. Quando um professor aprende, não aprende apenas a transmitir conteúdo; aprende a ler contextos, acolher dificuldades e formar pessoas.

É exatamente esse tipo de dimensão que a UNESCO tenta preservar quando insiste, em sua agenda recente sobre IA e educação, na proteção da agência humana em um mundo de automação. A organização afirma que a IA pode complementar criatividade e reforçar a tomada de decisão humana, mas não deve apagar a centralidade da agência, da ética e dos direitos. Isso indica que a questão decisiva não é se a máquina pode ser muito eficaz, mas sob quais limites e sob qual ordenação humana essa eficácia será integrada à vida social. (UNESCO)

A máquina pode ser eficaz sem ser sujeito

Reconhecer a diferença entre aprendizagem humana e aprendizagem de máquina não exige negar a eficácia técnica da IA. Pelo contrário: é justamente porque os sistemas podem ser altamente eficazes que a distinção precisa ser preservada. Um sistema pode classificar imagens médicas, resumir textos, sugerir decisões e detectar padrões com notável desempenho. Mas isso não o transforma em sujeito moral, nem em consciência, nem em instância legítima de substituição integral do humano.

A distinção correta, portanto, não é entre “máquina inútil” e “humano superior” de forma vazia. A distinção correta é entre capacidade operacional e condição subjetiva. A máquina pode superar humanos em tarefas delimitadas e ainda assim permanecer incapaz de experiência, sentido, responsabilidade e valor. É precisamente essa nuance que desaparece quando o debate é dominado por slogans triunfalistas ou por metáforas mal controladas. (ACL Anthology)

Exemplo didático 1: aprender medicina não é o mesmo que reconhecer padrões clínicos

Um modelo treinado com milhares de exames pode aprender a reconhecer padrões associados a determinadas condições com grande precisão. Isso é extremamente útil. Mas um médico não aprende medicina apenas reconhecendo padrões. Ele aprende a interpretar sintomas em contexto, a ponderar incertezas, a conversar com pacientes, a deliberar diante de conflitos éticos e a assumir responsabilidade por decisões. O sistema algorítmico pode apoiar o raciocínio clínico; não o substitui integralmente enquanto prática humana complexa.

Esse exemplo ajuda a ver a diferença entre eficácia estatística e formação humana. O modelo aprende uma função. O médico aprende uma profissão, uma ética e uma forma de presença no mundo. A UNESCO, ao insistir na preservação da agência humana, oferece um enquadramento normativo justamente para esse tipo de situação. (UNESCO)

Exemplo didático 2: escrever não é apenas prever a próxima palavra

Grandes modelos de linguagem podem produzir textos fluidos, coerentes e, por vezes, elegantemente estruturados. Isso mostra uma capacidade impressionante de modelar padrões formais de linguagem. Mas escrever, para um humano, não é apenas prever a próxima palavra. É escolher um tom, assumir um ponto de vista, responder a um contexto, carregar uma memória, ter algo a dizer e responder publicamente por isso.

É exatamente aqui que a crítica de Bender e Koller ganha força: manipular forma linguística não equivale, por si, a compreender significado. Um texto pode parecer cheio de sentido e, ainda assim, nascer de mecanismos que não possuem intenção comunicativa própria nem referência vivida ao mundo. A fluência verbal da máquina é real; a interioridade que muitos projetam sobre ela não é demonstrada pelo simples desempenho textual. (ACL Anthology)

Humanidade, agência e educação na era da automação

A discussão sobre diferença entre humano e máquina torna-se especialmente sensível quando entra no campo da educação. Se aprender humanamente envolve formação de juízo, interpretação, autonomia e responsabilidade, então a escola e a universidade não podem ser reduzidas a centros de otimização de resposta. A UNESCO, em 2025, colocou exatamente esse ponto no centro do debate ao organizar seus eventos e diretrizes sobre IA e educação em torno da ideia de preservar a agência humana em um mundo de automação. (UNESCO)

Isso não significa rejeitar a tecnologia. Significa recusar a substituição da formação humana por uma lógica puramente instrumental. A IA pode ajudar a personalizar rotinas, ampliar acesso, apoiar pesquisa e automatizar tarefas. Mas educar continua sendo algo mais profundo do que otimizar desempenho. É formar sujeitos capazes de compreender, julgar, criar e responder por suas ações. Essa conclusão está em sintonia com a orientação normativa da UNESCO e com a própria crítica filosófica dos autores discutidos. (UNESCO)

Por que essa distinção importa para o debate público

No debate público, a confusão entre aprendizagem humana e aprendizagem de máquina tem efeitos concretos. Ela alimenta a fantasia de substituição integral do humano, enfraquece a percepção dos limites dos sistemas e favorece a transferência acrítica de autoridade para tecnologias altamente eficazes, porém ontologicamente distintas de nós. Quando se esquece essa diferença, corre-se o risco de naturalizar decisões automatizadas como se fossem equivalentes a julgamento humano.

É por isso que esta distinção não é apenas teórica. Ela é política, educacional e civilizatória. Preservar a diferença entre sujeito humano e sistema algorítmico não serve para frear conhecimento, mas para impedir que a linguagem da inovação dissolva a linguagem da responsabilidade. Uma sociedade madura em relação à IA não é a que idolatra a máquina nem a que a demoniza. É a que sabe exatamente o que ela faz, o que ela não faz e por que sua eficácia precisa permanecer submetida a finalidades humanas. (UNESCO)

Conclusão

O conceito de aprender, quando aplicado a humanos e máquinas, não pode ser usado de maneira indiferenciada. No humano, aprender é um processo vivido, encarnado, interpretativo, valorativo e historicamente situado. Na máquina, aprender é ajustar parâmetros, otimizar funções e melhorar desempenho em tarefas formalizadas. Essas duas coisas podem compartilhar analogias superficiais, mas pertencem a ordens distintas. Emily Bender e Alexander Koller lembram que forma não basta para significado; Teppo Felin e Matthias Holweg mostram que previsão baseada em dados não equivale à cognição humana causal e teórica; Stuart Russell adverte que preferências humanas não podem ser reduzidas ingenuamente a objetivos fixos de máquina; e a UNESCO insiste em que a agência humana deve permanecer central diante da automação. (ACL Anthology)

A máquina pode ser extraordinariamente eficaz. Pode superar humanos em tarefas delimitadas. Pode apoiar decisões, ampliar capacidades e transformar instituições. Mas por mais eficaz que seja, ela não substitui a singularidade da condição humana: a capacidade de atribuir sentido, de habitar um mundo, de sofrer, de imaginar, de deliberar, de criar fins e de responder moralmente por escolhas. No fim, a verdadeira reflexão não é se a máquina aprende “como nós”, mas se nós continuaremos capazes de lembrar aquilo que, ao aprender, só os humanos ainda podem ser. (UNESCO)

Referências

BENDER, Emily M.; KOLLER, Alexander. Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2020. Disponível em: https://aclanthology.org/2020.acl-main.463/. Acesso em: 4 abr. 2026. (ACL Anthology)

FELIN, Teppo; HOLWEG, Matthias. Theory Is All You Need: AI, Human Cognition, and Causal Reasoning. 2024. Disponível em: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4737265. Acesso em: 4 abr. 2026. (SSRN)

NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). 2023. Disponível em: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf. Acesso em: 4 abr. 2026. (UNESCO)

NICOLELIS, Miguel. Miguel Nicolelis: “É impossível que IA se torne melhor que o cérebro”. COFEN, 2024. Disponível em: https://www.cofen.gov.br/miguelnicolelis-e-impossivel-que-ia-se-torne-melhor-que-o-cerebro/. Acesso em: 4 abr. 2026. (Cofen)

NICOLELIS, Miguel. “O cérebro é um criador ativo do que existe aqui fora”. Brasil de Fato, 2024. Disponível em: https://www.brasildefato.com.br/2024/03/31/nicolelis-o-cerebro-e-um-criador-ativo-do-que-existe-aqui-fora-o-cerebro-planeja-o-futuro/. Acesso em: 4 abr. 2026. (Brasil de Fato)

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. AI Principles. 2024. Disponível em: https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html. Acesso em: 4 abr. 2026. (Stanford HAI)

RUSSELL, Stuart. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. 2019. Disponível em: https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/papers/mi19book-hcai.pdf. Acesso em: 4 abr. 2026. (People EECS Berkeley)

UNESCO. International Day of Education 2025: AI and education — preserving human agency in a world of automation. 2025. Disponível em: https://www.unesco.org/en/articles/international-day-education-2025-ai-and-education-preserving-human-agency-world-automation. Acesso em: 4 abr. 2026. (UNESCO)

UNESCO. Artificial intelligence in education. 2025. Disponível em: https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence. Acesso em: 4 abr. 2026. (UNESCO)

sábado, 4 de abril de 2026

Artigo 4.1 — Série: Como as máquinas aprendem - Aprender não é a mesma coisa para humanos e máquinas