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Inteligência Artificial — Texto 5. Os Sete Trabalhos do Macaco Académico das Planícies da África Oriental. Por Brad DeLong

Francisco G Tavares

 

 

Nota prévia

Por diversas razões fui levado para o tema da Inteligência Artificial. O texto que vos envio hoje é um texto de James Bradford DeLong sobre Inteligência Artificial. É um muito bom texto e depois de descrever o panorama de pânico que atravessa as universidades americanas e de nos falar sobre o derrotismo de muita gente face aos efeitos nefastos que a Inteligência Artificial está a provocar, diz-nos e bem, que só há uma resposta possível: aceitar a Inteligência Artificial e pô-la ao serviço do ensino e não o contrário. Dito de outra forma, dito como no-lo diz Chris Westfall, da revista FORBES:

A IA deve servir como complemento para o desenvolvimento das competências cognitivas humanas e não como substituto destas.

Todo o texto de Bradford DeLong vai nesse sentido, embora me pareça que as medidas que propõe explicitamente sejam claramente insuficientes mesmo que este dê a entender coisas bem importantes: é preciso aumentar a carga letiva dos docentes e isso custa dinheiro, é preciso mudar o sentido das carreiras, a sua estrutura, porque a atividade docente não pode ser uma atividade acessória na sua carreira profissional.

Muita coisa tem de mudar para se poder responder ao desafio que a disseminação da utilização da Inteligência Artificial levanta, para que esta se torne um complemento, e nunca um substituto, no esforço de desenvolver as competências cognitivas dos estudantes, e nisso é claro embora não se estenda muito. No momento presente ela tristemente funciona como substituto da aquisição de conhecimentos e estes estão ao dispor de um clique para o estudante, ao carregar numa tecla e qualquer dia os nossos estudantes ficam como os pombos de Skinner.

O texto de Bradford Delong é muito importante por isso mesmo: é preciso responder frontalmente aos desafios que a Inteligência Artificial nos levanta e não ao contrário, como penso que seja o que se deseja na FEUC. Ninguém convida a Microsoft para uma conferência e para esta desenvolver a sua estratégia em termos de Inteligência Artificial para nas suas costas se passar a defender-se dela, ou seja, tal como na anterior reforma da FEUC, os seus dirigentes caminham gloriosamente no sentido diametralmente oposto ao que deveria ser feito.

 

JMota, 05/07/2025

 

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Seleção e tradução de Júlio Marques Mota

11 min de leitura

Texto 5 – Os Sete Trabalhos do Macaco Académico das Planícies da África Oriental

 Por Brad DeLong

Publicado por em 1 de Julho de 2025 (original aqui)

 

Ensino superior, “IA” e o eterno retorno da aprendizagem no contexto de 5.000 anos de história pedagógica, da escrita cuneiforme aos robôs de conversação: porque é que cada nova tecnologia — das tábuas de argila à aprendizagem automática pelas máquinas — falha em destronar o verdadeiro trabalho da educação, e porque é que isso fornece um exemplo muito forte para otimismo (e exames orais) numa era de pânico da IA e de excessiva angústia académica…

 

 

Se o leitor pensa que os MAMLMs [Modern Advanced Machine Learning Models – Modelos Modernos e Avançados de Aprendizagem Automática] significam a ruína das universidades, pense nisso novamente.

Comece esta manhã com o sábio Chad Orzel do Union College:

Chad Orzel: Aprender Coisas É Suposto Ser Divertido:

 https://chadorzel.substack.com/p/learning-stuff-is-supposed-to-be

Sobre viver o sonho… Eu estava a ler o zilionésimo artigo “Crise na Academia!” de 2025 (não estou a colocar o link porque os detalhes específicos não importam; atire uma pedra no ar hoje em dia e ela cairá seguramente num académico a escrever um artigo sobre o colapso do estatuto das faculdades e universidades), e ocorreu-me que, ao ler todo esse palavreado, é muito fácil perder de vista a grandiosidade inerente do trabalho. E do ensino superior em geral… De muitas maneiras, a característica definidora do ensino superior durante grande parte da minha carreira foi a diversão…

E eu apoio isto 100%.

E agora, deixe-me oferecer uma forte resistência contra a “Crise da Mudança Tecnológica na Academia”, um ramo da indústria “Crise na Academia !!!”.

Comecemos com algo que considero bastante óbvio: nos últimos 5.000 anos, desde a invenção da escrita, o ensino superior (e também o ensino básico) teve um propósito realmente avassalador: equipar as pessoas para serem elos de entrada e de ligação na Superinteligência da Antologia Natural dos Macacos das Planícies da África Oriental — a EAPANASI. Como elos de entrada e de ligação nessa antologia superinteligente e capazes de se basear nela, os trabalhadores de colarinho branco treinados têm-na, desde há 5.000 anos, baseados no seu conhecimento e sabedoria, reelaborado à medida que a aplicam à sua própria situação, processando cada um as suas próprias  informações e, então, tirando as suas próprias conclusões e conhecimentos que adicionam ao seu acervo para, por  um lado, utilizarem as suas conclusões e esclarecimentos para informar os outros e, por outro lado, para  poderem agir no mundo.

Formar pessoas para que estas seja elos de ligação sempre envolveu formá-las para conseguirem fazer as sete coisas:

  1. Como pesquisar um assunto…
  2. Como identificar os problemas atuais da pesquisa…
  3. Como concentrar-se numa questão-chave considerando os problemas atuais…
  4. Como pesquisar a questão mais elaborada…
  5. Como analisar a pesquisa para obter uma resposta…
  6. Como então armazenar a resposta num formato útil e permanente…
  7. Por fim, como persuadir os outros de que as nossas respostas são as respostas corretas, para que cada um de nós possa contribuir com a sua tomada de posição para a antologia de superinteligência e agir no mundo…

Assim como em tempos remotos, cerca de 3000 anos antes da nossa era, quando uma parte fundamental da vida de um escriba era aprender a misturar a argila até obter a lisura e a consistência adequadas para que ela recebesse a marca do estilete cuneiforme, assim também acontece hoje. Esse é o centro de gravidade da educação formal — básica e superior — voltada para a literacia e a matemática, para letras e números como códigos de dados. Foi, é e será sempre assim.

Como professor, é isso que cada um de nós faz ao ensinar a nossa disciplina. Começa-se com o levantamento do assunto e prossegue-se a partir daí. Ensinam-se as respostas para as perguntas-chave interessantes, juntamente com contexto suficiente para que os alunos entendam porque é que essas são perguntas-chave e porque é que as respostas são interessantes. Nesta função também se modeliza o processo. E então tenta-se induzir os alunos, por trancos e barrancos, a praticarem este processo também.

Atualmente, as tecnologias de literacia e inúmeras outras passam por muitas e substanciais mudanças: as coisas não são mais as mesmas em termos de que materiais se tem pela frente e do que é se faz com eles para se ser um elo de ligação eficaz. Anotar, navegar, folhear, ler, prestar atenção, aprofundar-se em… e também lidar com textos individuais são modos de envolvimento que sempre têm o seu lugar, mas o equilíbrio muda. O mesmo acontece com até onde se pode ir para se aprofundar as situações bizarras e confusas. E há um conjunto semelhante de diferentes modos de interação para lidar com coleções de números.

E agora temos que lidar com os MAMLMs (Modern Advanced Machine Learning Models).

MAMLMs [n.t. modelos modernos e avançados de aprendizagem automática, em tradução livre] são dispositivos de software que funcionam em dispositivos de hardware de silício dopado para realizar análises de classificação, regressão e previsão de dados muito grandes, de altíssima dimensão e com funções muito flexíveis, tudo isto numa escala antes inimaginável.

Um dos casos de uso mais proeminentes desses novos dispositivos é como elos de entrada e de ligação em termos de linguagem natural para armazenagem de dados estruturados e não estruturados.

Um segundo caso de utilização muito intensa é como uma máquina de lixo de prosa (e código): pegue uma versão de robô de conversação de MAMLMs, alimente-a com um trecho de uma conversa, e ela então emitirá o seu palpite estocástico interpolado sobre o que um típico internauta diria ou escreveria para continuar a conversa. Como é que a máquina  consegue fazer isso? Porque os pesos que foram ajustados à sua rede neural são aqueles que a tornam, bem, tão boa quanto possível em pegar numa conversa na internet e corresponder ao que um típico internauta disse para continuar a conversa. (Além disso, há RLHF [n. t. RLHF significa:  Reinforcement Learning from Human Feedback – Aprendizagem por reforço com base no retorno humano) e há ainda outras coisas que tornam a imagem real um pouco mais subtil).

Mas como é que tudo isto passou a ser visto como uma ameaça mortal e existencial ao ensino superior tal como o conhecemos, em vez de ser apenas mais uma mudança, como o advento do papiro, ou do pergaminho, ou do códice, ou de Gutenberg, ou do panfleto, ou dos meios de comunicação de massa, ou — de facto — < http://arxiv.org > e da Internet?

Porque é que acabar com isso pode ser encarado como um empreendimento intelectual e ser tomado como algo ameaçador.

Como é que é visto como ameaçador a ação de acabar com um setor económico de redes de produção que proporcionam a muitas, muitas partes interessadas, por um lado, uma vida muito boa e, por outro, competências úteis para enriquecê-las e enriquecer as suas vidas?

Agora, compareçam perante a barra do tribunal de Sean Illing, do programa áudio em linha The Grey Area:

 https://podcasts.apple.com/us/podcast/if-ai-can-do-your-classwork-why-go-to-college/id1081584611?i=1000715107364

e James Walker, da seção “Intelligencer” da New York Magazine: https://nymag.com/intelligencer/article/openai-chatgpt-ai-cheating-education-college-students-school.html

torcendo as mãos angustiadamente como sinal de impotência para alterar a situação. Eles contam com a ajuda das fontes de Walker, tanto de alunos como de professores:

A – A inteligência artificial representa uma ameaça enorme, possivelmente capaz de extinguir o próprio conceito de ensino superior.…

B – Está a acontecer muito, muito mais rapidamente do que qualquer um de nós poderia ter esperado… As pessoas que vivem fora da Universidade não percebem a mudança sísmica que está para vir…

C – É uma história sobre ambivalência, desilusão e desespero… sobre o que acontece quando a tecnologia avança muito mais rapidamente do que as nossas instituições se conseguem adaptar…

D – Estamos a viver numa utopia da trapaça. E os professores sabem disso. Eles veem, está-se a tornar cada vez mais comum… e, na maioria das vezes, estão exaustos demais ou sem apoio para fazer seja o que for para contrariar esta tendência … Alguns outros professores pensam: ‘Estou perto da passagem à reforma , então não é problema meu. Boa sorte para a geração mais jovem conseguir resolver isso.’

E – A inteligência artificial é desafiadora, expondo a podridão que existe por detrás do sistema de educação… Esse sistema [de ensino superior]… não é atualizado há muito tempo. E, no caso dos EUA… o ensino superior… durante muito tempo… tem sido uma experiência transacional. Paga-se uma certa quantia, dezenas de milhares de dólares, e recebe o seu diploma. E o que acontece pelo meio do caminho não é assim tão importante como isso.

F – O resultado final de tudo isto é que todos os envolvidos… deixam de levar qualquer coisa disso a sério. E tudo isto se torna completamente vazio de sentido .

G – Se nós aprofundarmos a nossa análise … isso levanta muitas questões realmente desconfortáveis quer para professores quer  administradores sobre o valor de cada tarefa e… o valor do diploma e [da] educação em geral.

H – [Administradores e professores] parecem mais confortáveis com uma educação degradada, desde que os cheques de mensalidade continuem a ser pagos… Isso, para mim, é igualmente obsceno. E muitas destas universidades realmente têm parcerias com a IA…

I – Escrever é pensar.… Se o ChatGPT estivesse  a fazer  o trabalho por mim, isso não teria acontecido. Nem acho que seja concebível que isso pudesse ter acontecido. Eu seria uma pessoa diferente fazendo algo diferente.

J – Eu sou muito mais velho do que estes estudantes, e houve uma perceção imediata… se eu começar a fazer isso agora, vou perder algo. Uma parte do meu cérebro não vai entrar em funções, não se vai  exercitar e funcionar…. Exigir esse tipo de… raciocínio a jovens de 18, 19, 20 anos parece-me loucura, porque… eles têm clubes ou associações para frequentar.

K – Na medida em que eu penso bem agora, como adulto — o que é muito discutível — é porque passei anos na escola sentado com esses livros, a ler esses livros, a pensar sobre esses livros; eles mudaram-me, inspiraram-me, colocaram-me no caminho em que estou agora. E se o ChatGPT tivesse feito o trabalho por mim, isso não teria acontecido. Eu nem acho concebível que isso pudesse ter acontecido. Eu seria uma pessoa diferente fazendo algo diferente. Não sei o que seria, mas eu seria uma pessoa diferente…

Sim, as tecnologias da literacia e do cálculo passaram por muitas transformações quase completas nos últimos 5.000 anos. Sim, esta pode ser mais uma transformação — embora o advento do vídeo, dos MOOCs [cursos massivos abertos em linha] e assim por diante, e na verdade o facto de a aula expositiva ter sobrevivido a Gutenberg, é uma coisa que me impressiona assim como a estabilidade da universidade como sistema.

E no entanto, as tarefas fundamentais para as quais nós, académicos, formamos as pessoas — (1) a (7) acima — permaneceram visivelmente as mesmas, embora os procedimentos de literacia e de numeracia para as realizar tenham mudado.

Assim, pelo menos na minha opinião, a maneira correta de lidar com a “IA” no ensino superior é passar o primeiro dia de aula analisando todas as mudanças na ideia de universidade desde os dias de Héloïse d’Argenteuil e Peter Abelard, para contar esta história:

  1. Pesquisar um assunto
  2. identificar as questões centrais da pesquisa
  3. concentrar-se numa questão-chave dadas as questões centrais,
  4. pesquisar a questão refinada
  5. analisar a pesquisa para obter uma resposta
  6. então armazenar a resposta num formato útil e permanente

e, por último,

  1. persuadir os outros de que a sua resposta é a correta, para que você possa então contribuir com a sua contribuição para a superinteligência da antologia e agir no mundo.

Comece por aí. E termine o curso com cada aluno a fazer uma prova oral final individual, ao vivo, de dez minutos. Se for uma prova oral, pegarei o projeto final e pedirei que descrevam como passaram pelas etapas (1) a (7) e se acharam a tecnologia da informação utilizada útil ou não. E, não, essas provas orais serão aplicadas pelo forte controlo pelo chat SubTuringBradBot [1].

Dez minutos são suficientes para avaliar o quanto um aluno compreendeu o projeto final que entregou. Assim, ainda podemos usar o estímulo da nota para fazer com que ele faça o trabalho. E então todos os problemas que levaram ao torcer de mãos de Illing e Walsh parecem desaparecer completamente. Isso, eu acho, é verdade, desde que estejamos dispostos a investir esses dez minutos por aluno, por semestre e por disciplina  — imagine, para uma turma de 60 alunos, com a sobrecarga de horários, preparação e tudo mais, 20 horas extras de tempo do professor dedicadas a essas tarefas.

Agora, se o leitor é um professor que dedica dez horas por semana ao seu curso específico durante dezasseis semanas por semestre, isso representa um aumento de 1/8 na velocidade de trabalho. É uma mudança real. E representa uma carga cognitiva adicional. Primeiro, isso aplica-se ao envolvimento individual com os alunos. Segundo, isso aplica-se à definição das tarefas certas para que os alunos pratiquem (1) a (7) da maneira mais eficaz.

Isso, em especial, será difícil. O professor também terá de descobrir como fazer (1) a (7) no novo mundo tecnológico do MAMLM, antes de poder ensinar os seus alunos a fazer isso e antes de elaborar as tarefas certas.

Há, no entanto, uma coisa que me faz refletir bastante. Parece-me muito claro aquilo que a chegada dos MAMLMs ao meio académico traz em termos de oportunidades, desafios e ações adaptativas necessárias para maximizar o potencial de ganho.

No entanto, essa não é uma reação que vejo ao meu redor e na cultura em geral. O que vejo é, de facto, o pânico da trapaça e a preocupação com ela, que são, atualmente, mais do que um mero zumbido de fundo constante.

Recapitulando: duas coisas estáveis e constantes na academia são (a) pânicos tecnológicos, pelo menos desde os dias do Fedro de Platão, e (b) um propósito essencial constante na formação de trabalhadores do conhecimento para que possam enriquecer as suas vidas e ser úteis aos outros. Os padrões de funcionamento que constituem a humanidade como uma superinteligência antológica mudaram profunda e repetidamente. Assim, a maneira como os indivíduos se tornam elos relacionais eficazes dessa superinteligência antológica também mudou. No entanto, ainda se trata, no fundo, dos sete trabalhos académicos familiares: pesquisar, questionar, pesquisar, analisar, armazenar e persuadir. E a academia existe para (a) ensinar aos alunos o contexto e as respostas para questões-chave de interesse, (b) modelizar o processo de se tornar um elo relacional eficaz e (c) instigá-los a praticar como se tornarem elos relacionais eficazes.

Desta perspetiva, embora o aparecimento dos MAMLMs exija uma mudança pedagógica substancial, essa mudança é facilmente realizada porque ainda é possível, por meio de sessões individuais de perguntas e respostas, verificar rapidamente em que grau o documento apresentado evidencia que o aluno praticou os sete trabalhos académicos e que este trabalho é, em algum sentido real, “o seu próprio trabalho”.

A questão é, portanto, se a academia está demasiado fossilizada e limitada para realizar o que considero uma mudança pedagógica simples e direta em relação à avaliação e à sua utilidade como estímulo para fazer os alunos realizarem o trabalho. Os MAMLMs só são uma ameaça existencial se assim for [a academia estar fossilizada e limitada]. Há outra questão, no entanto, se quisermos maximizar o potencial de ganho dos MAMLMs. É a seguinte: que exercícios devem ser propostos nesta nova era para que os alunos pratiquem os seus sete trabalhos académicos?

Descobrir a resposta a essa pergunta exigirá muita experimentação e avaliação, além de considerável reflexão e perceção.

Mas quando olho para esses desafios e oportunidades, a minha reação é aquela que acho que agradaria a Chad Orzel. Esta é a minha reação: Isto vai ser divertido!

 

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[1] N.T. No original “And, no, I will have those oral exams administered over SMS by SubTuringBradBot”.

Referências

 

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O autor: O autor: J. Bradford DeLong [1960- ] é Professor de Economia na Universidade da Califórnia em Berkeley e investigador associado no National Bureau of Economic Research. Foi Secretário Adjunto do Tesouro dos EUA durante a Administração Clinton, onde esteve fortemente envolvido em negociações orçamentais e comerciais. O seu papel na concepção do plano de salvamento do México durante a crise do peso de 1994 colocou-o na vanguarda da transformação da América Latina numa região de economias abertas, e cimentou a sua estatura como uma voz de liderança nos debates de política económica. É licenciado em Economia pela universidade de Harvard. É doutorado pela mesma universidade. (para mais info ver wikipedia aqui)

 

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