Se no início não conseguir encontrar-me, não desanime
Se não me encontrar num lugar, procure noutro,
Eu pararei em algum lugar à sua espera
“Song of Myself” de Walt Whitman
Parte I – Morte da cultura e o regresso à barbárie e ao pensamento mágico
“Sem a palavra, sem a escrita dos livros, não há história, não há conceito de humanidade”
Hermen Hesse
Seleção e tradução de Júlio Marques Mota
15 min de leitura
Texto 12. Uma Teoria da Estupidez
Por Lane Brown
Publicado por 
em 7 de Abril de 2026 (original aqui)
Não se trata apenas dos ecrãs, do COVID ou de substâncias excessivamente potentes. É possível que o culpado pela nossa regressão cognitiva seja o acesso desenfreado que temos de uns aos outros.
Os especialistas tinham a certeza de que o século XX nos tornaria estúpidos. Nunca antes a cultura e a tecnologia tinham reformulado a vida quotidiana tão rapidamente, e cada nova invenção trazia consigo um pânico sobre os danos que certamente estaria a causar aos nossos cérebros frágeis e indefesos. Lâmpadas, rádio, histórias em quadrinhos, filmes, TV, rock and roll, videogames, calculadoras, pornografia sob pedido, internet, os filmes do Batman de Joel Schumacher — fomos avisados, de forma plausível, que todas essas coisas nos transformariam em idiotas babões.
Os resultados dos testes contaram uma história diferente. Na década de 1930, nos EUA e em grande parte do mundo desenvolvido, as pontuações de QI começaram a subir gradualmente — e continuaram a subir, aumentando em média cerca de três pontos por década. Esses ganhos acumularam-se de tal forma que mesmo um qualquer pateta comum na viragem do milénio pareceria, no papel, um génio em comparação com os seus ancestrais da era da Grande Depressão. Esse fenómeno passou a ser conhecido como Efeito Flynn, em homenagem ao falecido James Flynn, o cientista social que o observou na década de 1980.
Como esses saltos surgiram em apenas algumas gerações, Flynn afastou a genética como a sua causa. A mudança evolutiva leva centenas de milhares de anos, e os seres humanos de 1900 e de 2000 operavam com o mesmo ‘hardware’ mental básico. Em vez disso, ele propôs que houvesse uma espécie de atualização de software, instalada na mente coletiva pela própria vida moderna. Uma educação melhor treinou os alunos para saberem raciocinar com hipóteses, em vez de apenas memorizar factos. Os empregos em escritórios e indústrias passaram a exigir que os trabalhadores lidassem com ideias, e não apenas com objetos físicos. Os meios de comunicação de massa expuseram o público a lugares e perspetivas desconhecidos. As pessoas tornaram-se melhores em classificar, generalizar e pensar além da sua própria experiência quotidiana — que são algumas das competências básicas que os testes de QI foram projetados para medir.
Flynn gostava de ilustrar essa mudança da literacia em direção à abstração com o exemplo de que, um século atrás, se o leitor perguntasse a alguém o que cães e coelhos têm em comum, a pessoa poderia responder: ”Cães caçam coelhos”, e não responderiam: “ambos são mamíferos”.
Talvez, então, todo esse barulho e novidade não terá estado a apodrecer as nossas mentes, mas sim a fazer uma atualização nelas. (Estudos sugerem que uma melhor nutrição e a redução da exposição ao chumbo também podem ter ajudado.) De qualquer forma, o efeito Flynn manteve-se firme por tanto tempo e através de tantas ameaças aparentes que não havia razão para acreditar que não duraria para sempre — mesmo que, algum dia, alguém inventasse um robô de conversação que fizesse o dever de casa ou o Theo Von começasse a fazer podcasts.
Ou assim pensava Elizabeth Dworak, hoje professora assistente na faculdade de medicina da Northwestern University, quando escolheu o tema da sua tese de mestrado em 2023. Ela decidiu analisar os resultados de 394.378 testes de QI realizados nos EUA entre 2006 e 2018 para ver se eles apresentavam a mesma ascensão. ‘Eu tinha todos esses dados cognitivos e pensei: Ei, provavelmente há um efeito Flynn aí no meio’, diz ela. Mas quando ela processou os números, ‘eu senti-me como no filme Don’t Look Up‘, aquele em que uma estudante de astronomia interpretada por Jennifer Lawrence descobre um cometa em rota de colisão com a Terra. Passei semanas a rever todo o programa. Pensei que talvez tivesse estragado algo e que teria que atrasar a entrega da tese. Mas então mostrei ao meu orientador e ele disse: “Não, matematicamente está tudo certo”.
Os cálculos matemáticos revelaram quedas em três categorias importantes de testes, nomeadamente raciocínio matricial (quebra-cabeças visuais abstratos), séries de letras e números (reconhecimento de padrões) e raciocínio verbal (resolução de problemas baseada na linguagem). Os dois primeiros, nos quais as perdas foram mais profundas, medem o que os psicólogos chamam de inteligência fluida, ou a capacidade de se adaptar a novas situações e raciocinar rapidamente. As quedas apareceram em todas as idades, géneros e níveis de escolaridade, mas foram mais drásticas entre jovens de 18 a 22 anos e entre aqueles com menos tempo de estudo.
Dworak sabe o que suas descobertas sugerem, mas como cientista, ela é obrigada a acrescentar algumas ressalvas. Primeiro, as pontuações não caíram em todas as categorias. Elas subiram em raciocínio espacial — a capacidade de mentalmente rodar objetos em 3D, algo crucial para jogar Fortnite. Segundo, os seus dados vieram de testes online voluntários e não supervisionados. “Não foi como um SAT (acrónimo de Shcolastic Assessment Test – teste para entrada em muitas Universidades americanas). Alguém poderia estar a fazer o teste dentro de um autocarro”, diz ela. “Mas eu tive quase 400.000 pontos de dados”. Terceiro, e mais importante: “não podemos dizer exatamente que as pessoas estão a ficar mais burras, apenas que as pontuações nessas categorias estão a cair”. O QI foi sempre um indicador aproximado de inteligência, menos um medidor direto do que um reflexo de certos hábitos mentais que a sociedade valoriza. As suas escalas são normalizadas em cada década, aproximadamente, e o seu significado é constantemente debatido entre estatísticos — alguns dos quais ainda questionam se tanto o “Efeito Flynn” original quanto a sua reversão atual podem dever-se mais a metodologias inconsistentes do que a uma mudança cognitiva real.
“Assim, falei com revisores muito bem estabelecidos na área e recebi ótimas reações; consegui adicionar nuances maravilhosas para não publicar apenas um clickbait [1]”, diz Dworak. “E depois que o artigo saiu, foi engraçado. A maior parte da reação, tanto entre académicos quanto leigos, foi algo como: ‘Ah, as pontuações de QI caíram? Eu já te poderia ter dito isso’.”
O mundo está mais burro, e todos nós sabemos disso. Ultimamente, a sensação é de que aquela atualização de sistema operacional mental que toda a cultura recebeu sofreu um retrocesso para uma versão mais antiga e cheia de falhas.
A estupidez, tal como a inteligência, é algo nebuloso: difícil de definir, mas fácil de identificar na prática. Não se trata apenas do facto de os jovens estarem a ter maus resultados nos testes padronizados (as pontuações do ACT [American College Testing] estão no seu nível mais baixo em mais de 30 anos, e a média de matemática dos formandos do ensino médio num exame nacional foi a mais baixa desde 2005) ou de que mais de um quarto dos adultos americanos agora lê no nível mais baixo de proficiência.
É também o facto de que, em quase todos os aspetos da vida, estamos a optar por rotinas, entretenimento e sistemas inteiros de crenças que exigem cada vez menos do nosso cérebro. O estigma que antes era associado à ignorância desapareceu, e as vozes mais altas e menos informadas agora moldam a conversa, forçando todos os demais a aprender a falar a língua deles.
Por exemplo, as sondagens sugerem que cerca de um quarto do eleitorado é agora composto pelos chamados ‘eleitores de baixa informação’ — o tipo que não consegue dizer o nome dos seus representantes eleitos e obtém a maior parte das suas notícias através de memes, mas que tende a ser mais persuadível do que os seus vizinhos mais bem informados. Isso torna-os todo-poderosos em eleições em regiões oscilantes e determinantes no resultado final (swing elections), desde que as campanhas consigam alcançá-los com uma mensagem simples e suficientemente apelativa para identificar-se com o pouco que eles sabem.
Nas finanças, os fundamentais económicos tornaram-se irrelevantes à medida que os investidores adotaram a ilógica dadaísta das criptomoedas, tratando o mercado de ações como um tabuleiro Ouija e a movimentar o seu dinheiro para onde quer que presumam que os mais estúpidos entre eles o farão [2]. O resultado mais recente é uma bolha de IA em formato de pirâmide financeira (Ponzi) que quase ninguém consegue justificar com seriedade. No entanto, quando Jensen Huang, CEO da Nvidia — a principal ação de IA — foi fotografado recentemente a comer num restaurante de frango frito coreano, as ações de empresas de frango frito coreano totalmente não relacionadas com a IA saltaram até 30 por cento, o que, pelas regras do mercado atual, parece perfeitamente racional.
É tentador culpar a pandemia por tudo isso — um teste de stress sem precedentes para a mente humana. Emergimos piscando sob a luz do dia após passarmos anos nos nossos sofás, olhando para ecrans e contraindo repetidamente um vírus com efeitos colaterais neurológicos, apenas para descobrir que a nossa capacidade de atenção havia sido cortada para metade, as notas dos nossos filhos tinham caído a pique e todos os nossos amigos haviam passado o isolamento ‘afiando’ teorias bem bizarras sobre o 5G e o leite pasteurizado. Mas, embora esse intervalo perdido certamente tenha causado danos, a névoa mental na qual tropeçámos já se vinha a acumular desde há anos. As tendências já estavam traçadas bem antes de 2020.
Isso provavelmente também não é evolução. Não estamos a viver num cenário ao estilo do filme Idiocracia, onde as pessoas mais tolas simplesmente têm mais filhos. Um estudo de 2018 com famílias norueguesas descobriu que tanto a longa ascensão quanto o recente declínio nas pontuações de QI foram observados dentro das próprias famílias; os filhos estavam pontuando mais alto ou mais baixo que os seus pais de formas que acompanhavam as tendências gerais. Portanto, se, como argumentou James Flynn, o surto de QI do século XX foi causado por fatores ambientais, a sua reversão quase certamente também o é.
Esses fatores ambientais podem incluir qualquer coisa, desde mudanças na educação, nutrição, estrutura familiar e pressões económicas até um cocktail de exposições potencialmente prejudiciais ao cérebro — microplásticos, antidepressivos, fumo de incêndios florestais. Mas em 2025, o consenso é que o fator culpado é aquilo que está nos nossos bolsos.
Para a maioria de nós todos, o telemóvel tornou-se tanto um disco rígido externo — armazenando tudo o que costumávamos lembrar — como um dispositivo de jogos de casino Las Vegas portátil, garantindo que nunca tenhamos que suportar um minuto de tédio. A sensação é de que ele deve estar a “fritar” algum circuito cognitivo, mas provar isso em laboratório tem sido mais difícil do que o esperado. O cérebro é um órgão ruidoso e de elevada variância, e a maior parte da pesquisa sobre ele é observacional. Uma análise de 2022 na revista Nature descobriu que muitos dos estudos das últimas duas décadas que ligam o comportamento à estrutura ou função cerebral eram pequenos demais para serem confiáveis, geralmente baseados em apenas algumas dezenas de participantes. Para detetar efeitos reais com confiança, seria necessário um tamanho de amostra na casa dos milhares. (Isso não impediu que artigos gerassem títulos bombásticas sobre como os telemóveis e os seus aplicativos estariam supostamente a “reconfigurar os nossos cérebros”).
Mesmo a ideia consolidada de que as redes sociais inundam os nossos centros de recompensa com dopamina — de forma semelhante a drogas, sexo ou jogos de azar — está em terreno instável. “Não tenho conhecimento de nenhum estudo intra-individual que mostre que os níveis de dopamina oscilam em função do consumo de redes sociais”, afirma Scott Marek, investigador da Faculdade de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis e coautor do artigo da Nature de 2022.
Mas mesmo que os nossos telemóveis não estejam literalmente a reesculpir a nossa massa cinzenta, a maioria de nós assume que eles devem estar a contribuir para algum tipo de atrofia cognitiva, ao distrair-nos de atividades mentalmente mais exigentes. Essa ideia concorda com alguns dados — incluindo uma sondagem recente mostrando que o número de americanos que leem por prazer caiu 40% nas últimas duas décadas — mas também pode ser um pouco de autolisonja. Não é como se, antes do lançamento do iPhone, estivéssemos todos sentados por aí a fazer cálculo recreativo ou a devorar Finnegans Wake [3]. Se o leitor analisar bem essa pesquisa, verá que apenas 28% dos americanos diziam ler livros por diversão em 2004, e, naquele ano, a maioria provavelmente estava apenas a ler O Código Da Vinci.
Grande parte do pensamento atual sobre o nosso estado de “atordoamento digital” baseia-se fortemente em Marshall McLuhan e Neil Postman, os teóricos dos media dominantes que nos ensinaram, nas décadas anteriores à internet, que cada novo media transforma a nossa forma de pensar. Eles não estavam errados — e é uma pena que nenhum dos dois tenha vivido o suficiente para alertar a sociedade sobre os vídeo podcasts [conteúdo digital em formato de áudio ou vídeo distribuído na internet através de plataformas de transmissão contínua] — mas eles operavam num mundo onde o grande salto era dos livros para a TV, uma transição suave comparada com o que surgiu depois. Como resultado, muitos dos comentários atuais ainda se fixam em dispositivos e aplicativos, como se o mecanismo físico de entrega fosse toda a história. Mas a transformação mais profunda pode ser menos tecnológica do que social: o volume de ruído humano ao qual estamos agora ligados.
Talvez não seja verdade que o nosso ‘software cognitivo’ tenha regredido nas suas capacidades cognitivas, mas sim pelo facto de que desligamos os nossos mecanismos de proteção. Hoje, todos no mundo desenvolvido têm acesso via AirDrop [tecnologia sem fio que permite transferir arquivos] à mente de todos os outros. Se estamos a ficar mais burros, há uma boa probabilidade de que nos tenhamos tornado assim na relação de uns com os outros.
O cérebro humano atingiu algo próximo da sua forma moderna há pelo menos 10.000 anos, no final do período Paleolítico Superior, quando as pessoas viviam em tribos de 20 a 50 indivíduos e raramente encontravam alguém de fora. Fomos programados pela evolução para processar os rostos, os sentimentos e as questiúnculas de pequenos grupos. Mesmo em tempos tão recentes quanto a década de 1990, a maioria das pessoas interagia diariamente apenas com os seus familiares, colegas de trabalho e amigos, além de, talvez, o apresentador do telejornal local. Agora, porém, esses mesmos cérebros paleolíticos estão a ser bombardeados com os pensamentos de centenas de estranhos em cada momento das nossas vidas. A comunicação moderna, em todas as suas formas, colocou-nos em contato com mais mentes do que fomos feitos para suportar, e as nossas próprias mentes parecem estar a definhar sob o “peso” dessa carga.
Não há assim tanto tempo, os idiotas entre nós eram livres para pensar os seus pensamentos em silêncio, sem nenhuma forma fácil de os partilhar. Na pior das hipóteses, a pessoa normalmente só se envergonhava à frente da própria família ou da equipa de bowling. As más ideias tinham mais dificuldade em escalar e reproduzir-se, por isso muita estupidez ficava local, e todos os outros podiam felizmente sobrestimar a inteligência da pessoa média, porque viam menos dela. Mas depois ligámos toda a gente no planeta e demos a cada um o equivalente à sua própria impressora, estação de rádio e canal de televisão. Agora, mesmo quem não tem nada de útil para dizer pode contar ao mundo inteiro exatamente — ou, mais frequentemente, vagamente — o que pensa.
Para ser claro, isto não é nostalgia por uma época em que menos vozes eram ouvidas. O alargamento da conversa tem sido, de certa forma, uma coisa boa: mais perspetivas, mais responsabilização, os TikToks do Rizzler [criador de conteúdo cujo verdadeiro nome é Joseph]. Mas a desvantagem é que podemos ver a distribuição completa do pensamento humano num infinito deslizar do ecran, e acontece que a mediana é mais baixa do que alguma vez poderíamos ter imaginado. Em teoria, isto é a democratização da expressão. Na prática, parece uma lobotomia feita e partilhada à escala coletiva.
O problema não é nenhum dispositivo, plataforma ou influenciador em particular, e não há como escapar dele simplesmente saindo do Instagram ou cancelando todas os seus boletins informativos pagas. A realidade incontornável é que um enorme enxame descentralizado de pessoas está agora a falar, a discutir e a opinar ao mesmo tempo, em todo o lado, a toda a hora. E se quiser dizer qualquer coisa, ou simplesmente perceber o que se passa, terá de passar por elas. O meio continua a ser a mensagem, mas o meio, hoje, é a multidão.
Isto pode parecer algo que tem vindo a acontecer há algum tempo — e tem sido assim —, mas algumas mudanças recentes sugerem que ultrapassámos uma espécie de limiar. Em junho, o Reuters Institute reportou que as redes sociais são agora a principal fonte de notícias dos americanos, ultrapassando os meios de comunicação tradicionais pela primeira vez. O TikTok é uma fonte de notícias de confiança para 17% das pessoas em todo o mundo. E mesmo esses números subestimam o quão dramática foi a transição e o quão estranha se tornou a nossa ecologia informativa. As fileiras cada vez mais reduzidas dos meios de comunicação tradicionais esconderam-se atrás de acessos pagos, e as alterações nos algoritmos de recomendação do Google, do Facebook e do X tornaram mais difícil do que nunca para os leitores encontrar o seu trabalho — assumindo que alguém se preocupa em procurá-lo quando os seus resultados já transbordam de entretenimento, disparates e infinitos subgéneros de pornografia cada vez mais específica. E a cobrir tudo isso está a crescente adesão do Presidente Trump à estratégia de Steve Bannon de “inundar o espaço com lixo”, que enche todos os canais com ruído estático e depois aumenta-se o volume.
Para fazer qualquer informação com substância aceitável passar pelo ruído, o que se precisa não é de especialização, reportagem ou pensamento original — é de compressão. Os vencedores são as pessoas capazes de reduzir fenómenos complexos às menores unidades possíveis: um podcaster resumindo uma anedota de segunda mão, um TikToker a explicar geopolítica em 23 segundos, um comentário sobre uma captura de ecrã de um trecho, um comentário no topo do Reddit, um ensaio no YouTube plagiando esse comentário do Reddit, um gráfico de barras que de alguma forma encapsula tudo sobre o momento em que vivemos. O nosso primeiro contacto com a maior parte da informação raramente é a própria informação, mas sim algum derivado comprimido com perdas que já foi processado e filtrado por dezenas de camadas de reinterpretação.
Como consumidor, é difícil escapar a este ciclo, já que, na sua luta pela sobrevivência, os meios tradicionais juntaram-se eles próprios à corrida para se comprimirem e reprocessarem. Há menos reportagem e mais comentário sobre reportagem — e por vezes apenas comentário sobre esse comentário. O que costumava ser uma pirâmide de reportagem original coroada por uma camada de interpretação inverteu-se de cabeça para baixo: uma base larga de opiniões a oscilar sobre um núcleo cada vez mais pequeno de factos.
Nem todo esse resumir é mau, e muito dele é necessário. Mas quando cada filtro comprime e distorce o que veio antes, as compressões e distorções acumulam-se. Tente acompanhar qualquer coisa — um artigo científico, uma citação de celebridade, uma manchete de última hora — enquanto ela percorre as entranhas da internet, e você verá o seu significado a desintegrar-se. Cada salto entre um agregador e outro, e entre diferentes plataformas, resulta em novas mutações e mal-entendidos.
Pergunte a Dworak. Quando o artigo dela sobre o efeito Flynn reverso foi publicado em 2023, foi captado pelo site de parentalidade Fatherly, que, para seu crédito, ao menos tentou preservar parte do que Dwarak dizia. A publicação do blog explicava que uma queda nas pontuações de QI não significa necessariamente que as pessoas estão a ficar menos inteligentes, mas foi publicada sob um título ligeiramente confuso que explorava a curiosidade do leitor: “Os QIs americanos estão em queda. Veja porque é que isso pode não ser mau”. Então, diz-nos Dworak, “Tucker Carlson, que ainda estava na Fox News na época, editou uma nota sobre o estudo e citou o artigo do Fatherly.” De alguma forma, os espectadores entenderam que Dworak estava a afirmar que há algo de bom com a descida das pontuações de QI — “então recebi uma porção de tuits a apelidarem-me de pessoa desprezível.”
Habituámo-nos tanto a esta rotatividade, a esta agitação, que grande parte do que sabemos, ou julgamos saber, consiste agora em confabulações acumuladas ao longo dos anos. A base de conhecimento coletivo foi coberta ou obscurecida por sabedoria de segunda mão, opiniões de quarta geração e uma contraintuitiva pseudociência social pop que lisonjeia a nossa inteligência enquanto nos poupa ao esforço de compreender seja o que for com profundidade. Num mundo cada vez mais complexo, as metáforas que usamos para o explicar tornam-se progressivamente mais rudimentares. Qualquer processo que transforme algo em lixo é “enshittification” [n.t. decadência da plataforma [4]]. Toda a estética é uma expressão da linguagem da internet e da cultura que dela se difunde. O sistema de personalização movido por publicidade e dados que governa as nossas vidas é “o algoritmo”. Tudo o que não se explica por nenhuma das categorias acima é simplesmente “rumores”.
Toda esta compressão do tipo ”é longo demais, não leio” está prestes a piorar ainda mais com o “lixo digital” — outro classificador demasiado abrangente — vomitado pelos grandes modelos de linguagem de IA. Mas, entretanto, esta tecnologia, que também absorve quantidades imensas dos dejetos da internet e tenta pensar com eles, pode oferecer uma pista sobre como é que este ambiente nos está a afetar. Ainda não sabemos até que ponto os modelos de IA de grande escala (LLMs) são semelhantes ao cérebro humano; talvez a única coisa que verdadeiramente têm em comum seja o facto de não entendermos completamente como funciona nenhum dos dois. Mas mesmo que não pensem como nós, parecem degradar-se como nós.
Este ano, uma equipa de investigadores da Universidade do Texas em Austin, da Texas A&M e da Universidade de Purdue alimentou LLMs com meses de tuits populares ou de baixa qualidade — incluindo tuits classificados como “teorias da conspiração, afirmações exageradas, declarações sem sustentação” ou redigidos num estilo que “não encoraja o pensamento aprofundado” — e descobriu que isso induzia uma forma do que chamaram de “podridão cerebral”. Os modelos exibiram “raciocínio mais fraco, menor compreensão de contextos longos, normas éticas diminuídas e personalidades emergentes socialmente indesejáveis”. Os modelos começaram a “saltar pensamentos”, tirando conclusões sem percorrer os passos de raciocínio que as sustentavam. Até as suas capacidades de álgebra pioraram. Como explica Junyuan Hong, um dos autores do estudo, isto “não é bem o que se aprende no Twitter”.
Outra experiência com possíveis implicações para o nosso “apodrecimento cerebral” foi conduzido por Ilia Shumailov, cientista de segurança em IA e ex-pesquisador de alto nível no Google DeepMind, que se propôs a entender o que aconteceria se os LLMs inalassem excessivamente os seus próprios gases de escape. Shumailov tinha andado a pensar neste paradoxo da inteligência artificial, que funciona assim: os LLMs precisam de enormes quantidades de textos de alta qualidade criados por humanos para serem treinados, textos esses que as empresas de IA coletam rastreando a internet, muitas vezes de forma indiscriminada. Agora, porém, uma parcela crescente dos dados da web é gerada pela própria IA; segundo uma contagem recente, cerca de metade dos artigos e listas publicados online em 2025 foram escritos por robôs de conversação. Isso significa que os futuros LLMs aprenderão através da ingestão do conhecimento comprimido e degradado produzido pelos seus antecessores e, por sua vez, suas próprias regurgitações treinarão os modelos que vierem a seguir. Com o tempo, esse ciclo de retroalimentação poderia corroer a base dos dados de treino originais, à medida que os rastros do pensamento humano são diluídos pelas banalidades geradas pelas máquinas.
Para ver como isso se poderia manifestar, Shumailov realizou uma experiência em que treinou dez gerações de LLMs quase exclusivamente com textos produzidos pelos seus antecessores. Como era de se esperar, eles pioraram ciclo após ciclo. Imagine visitar uma biblioteca onde todos os livros foram substituídos por relatórios de leitura feitos por alunos do ensino médio, e no dia seguinte encontrar apenas resumos desses relatórios escritos por ratos de biblioteca. Os modelos de Shumailov foram gradualmente perdendo contacto com a lógica dos seus dados de treino originais, cada um herdando e amplificando os erros do anterior. À medida que o seu corpus de conhecimento se ia tornando mais fragmentado e distorcido, os modelos tornavam-se “sobreajustados” (overfit) — um termo da IA para quando um modelo fica tão fixo na sua formação limitada que perde a capacidade de generalizar, como um aluno que consegue memorizar as respostas de uma simulação de prova de exame, mas fica perdido na prova de verdade. (Um estudo separado de 2021 argumentou que o cérebro humano, assim como um LLM, pode tornar-se sobreajustado às especificidades repetitivas do quotidiano, dificultando o enfrentamento de situações desconhecidas — de modo que os nossos sonhos podem ser a forma que a natureza encontrou de injetar um certo ruído surrealista nos nossos conjuntos de dados para manter a nossa maquinaria cognitiva ágil. No fim, eles simplesmente despejavam disparates — e faziam isso com uma confiança cada vez maior. Num artigo publicado no ano passado, Shumailov chamou a isso de “colapso do modelo”, um processo pelo qual um sistema de IA se torna, nas suas palavras, “envenenado pela sua própria projeção da realidade.”
Apresentei a Shumailov a minha teoria de que os humanos podem estar num estado de colapso de modelo; que eles, também, se estão a envenenar a si próprios. Ele diz que precisa de ver mais dados. “Há definitivamente muito mais comunicação a acontecer online, mas se a informação que está a ser produzida é de menor qualidade é uma questão que devemos medir com precisão, porque sem usar o método científico, acho que é muito difícil formular hipóteses”, diz ele. Ao mesmo tempo, descobriu que, à medida que o seu trabalho se espalhava pela internet, parte do seu significado original se perdeu. “Há tantas opiniões quantas pessoas, e sim, algumas pessoas não me compreenderam “.
O artigo de Shumailov tornou-se viral, ou pelo menos tão viral como pode ser um estudo académico sobre dados contaminados de treino de AI. Ele também se tornou ligeiramente controvertido. Alguns investigadores argumentaram que a sua experiência foi uma simplificação excessiva: afinal, é improvável que os dados humanos reais desapareçam por completo, e as grandes empresas de AI já se protegem contra essa possibilidade através da triagem dos conjuntos de treino para o texto gerado pela AI, e ponderando um peso maior às fontes de maior qualidade. Mais tarde, uma equipa de investigação diferente executou uma experiência semelhante, mas colocou uma cópia dos dados humanos originais em cada ronda de treino, uma alteração que evitava facilmente o colapso. Assim, para a maioria dos LLMs, o perigo de colapso do modelo pode ser mais teórico do que existencial, mas a ironia é difícil de passar por alto. Algumas dessas mesmas empresas que tão vigilantemente protegem os seus próprios LLMs de entradas de lixo — Google, Meta e X, por exemplo — parecem muito menos preocupadas com o lixo que estão a alimentar os usuários humanos.
Assim, talvez toda a estupidez que estamos agora a sentir seja uma questão de dados de treino. Os formatos de media populares do século passado — livros, filmes, televisão, jornais — exigiam a nossa atenção e imaginação. Faziam o mundo parecer maior e mais complexo do que a versão que temos na cabeça. Na prática, estavam a ensinar as próprias competências de raciocínio abstrato que os testes de QI medem. Os media de hoje fazem quase o oposto. Em vez de ampliar a nossa perceção do mundo, encolhem-no, colocando cada um de nós no centro do nosso próprio universo privado, rodeados de vozes que insistem que tudo é mais simples do que realmente é.
Dito isso, a quem importa este comportamento? Parece um tanto antiquado preocuparmo-nos com estas coisas agora, precisamente quando toda a sociedade parece estar a desvalorizar a inteligência. “Os meus amigos e eu estávamos a brincar sobre como ser inteligente já não é tão atraente como antes”, diz-me Dworak. “Hoje as pessoas preocupam-se mais com coisas como quantos subscritores tens no Twitch.”
Se o efeito Flynn foi em parte uma história sobre a sociedade a incentivar e recompensar certos hábitos cognitivos — abstração, análise, atenção sustentada — essas recompensas estão agora a desaparecer. A IA está a invadir o trabalho intelectual bem remunerado: já está a roubar empregos a jovens programadores e serão possivelmente os médicos, advogados e banqueiros as próximas vítimas. Os cargos com permanência nas universidades estão a desaparecer à medida que as instituições recorrem cada vez mais a docentes precários e o financiamento à investigação se esgota.
O anti elitismo transformou hoje o gosto pelo rigor tecnocrático e a especialização em desvantagem para a carreira na política — o que é uma má notícia para a extensa bancada democrata de imitadores académicos de Obama. Se tivesses investido algumas centenas de dólares na especulação em moedas digitais como em Dogecoins [5] em vez do S&P há dez anos, [isto dito de outra forma seria – se andasses a investir na onda especulativa das bitcoins em vez de andares a investir na esfera produtiva] já te poderias ter reformado.
Talvez o século XXI nos esteja a ensinar a fazer um teste diferente. Apesar do que acabei de dizer, há um artefacto compressivo de internet que pode encapsular perfeitamente tudo o que define o nosso momento presente: o meme do “mediano inteligente” (midwit). É uma curva em forma de sino de três painéis em que um simplório à esquerda formula uma afirmação fácil e segura e um monge sereno e de mente muito elevada à direita exprime uma versão destilada da mesma ideia — enquanto o esforçado ansioso no meio se enrola em explicações pedantes para justificar a razão pela qual a versão simples está, na realidade, errada. Quem quer ser essa figura ? [Obviamente, ninguém, digo eu JM].
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[1] N.T. O clickbait é um conteúdo que direciona para um site ou um link, por exemplo, usando em geral manchetes sensacionalistas. Funciona como uma espécie de isco, muitas vezes para efeitos publicitários e obter receitas.
[2] N.T. Trata-se de uma crítica severa ao comportamento actual do mercado financeiro, sugerindo que o investimento deixou de ser baseado em lógica económica e passou a ser puramente especulativo e irracional. Um tabuleiro Ouija é um objeto usado para tentar comunicar com espíritos, onde os participantes movem um indicador de forma aparentemente involuntária (efeito ideomotor). Ao referir que tratam o mercado de acções como um tabuleiro Ouija, o autor sugere que os investidores acreditam estar a seguir “sinais” ou forças invisíveis, quando na verdade estão apenas a reagir de forma mística e irracional a ruídos do mercado, sem qualquer base real em lucros ou valor de empresas.
[3] N.T. O Finnegans Wake é um romance do escritor irlandês James Joyce, de 1939, e é amplamente considerado um dos livros mais complexos e desafiadores da literatura mundial. Diferente de um romance tradicional, o livro não é escrito apenas em inglês. Joyce criou uma linguagem própria, muitas vezes chamada de “fineganês”, que funde cerca de 60 a 70 línguas diferentes em trocadilhos, neologismos e fusões de palavras. O objetivo era simular a lógica de um sonho, onde os significados são múltiplos, fluidos e muitas vezes obscuros. É utilizado como metáfora de ocupar o tempo com algo complexo.
[4] N.T. O termo, eleita palavra do ano em 2024 pelo Macquarie Dictionary, descreve a degradação da qualidade das plataformas digitais e reflete a frustração coletiva com o piorar da internet e dos serviços digitais.
[5] N.T Dogecoin é uma criptomoeda, descentralizada, de código aberto. É frequentemente usada para micropagamentos, gorjetas online e caridade devido às suas baixas taxas de transação e rapidez.
O autor: Lane Brown é um escritor de recursos para a revista New York. Anteriormente, foi editor de cultura da revista e um dos editores originais da Vulture. Ele também foi editor fundador da Grantland e co-criador do podcast Exit Scam. Atualmente atua como redator de longas-metragens para a New York Magazine e para a Vulture. Ex-editor da Pitchfork e co-criador do podcast investigativo Exit Scam. Escreve comentários culturais investigados, tendências tecnológicas. Peças notáveis incluem investigações sobre como os feeds de media viral são manipulados pelo marketing furtivo e por que a qualidade da projeção do cinema diminuiu. É licenciado pela New York University.