Participei do seminário Saúde Coletiva em Debate #93 – Especial Aula Inaugural do PPGSC 2026, realizado no Instituto de Saúde Coletiva da UFBA (ISC-UFBA).

O encontro reuniu Adriano de Lemos Alves Peixoto (IPSS-UFBA / SUPAD-UFBA), Naomar Monteiro de Almeida Filho (ISC-UFBA) e eu para discutir os impactos da inteligência artificial nos processos formativos e na produção do conhecimento em Saúde Coletiva.

A moderação foi da querida colega Monique Azevedo Esperidião, Professora Associada do Instituto de Saúde Coletiva, que conduziu o diálogo entre as diferentes perspectivas apresentadas.

Na minha fala procurei explorar uma ideia central:
conhecimento não é apenas acumular informação — é criar relações entre informações.

Durante muito tempo, a universidade foi estruturada por uma epistemologia associada à escrita linear: argumentos sequenciais, autoria individual e avaliação baseada na comprovação de conteúdos.

Mas os sistemas digitais começam a tensionar esse modelo.

As tecnologias contemporâneas — especialmente a inteligência artificial — operam muito mais por:

• redes
• associações
• probabilidades
• recombinações de informação

Se o conhecimento é uma forma de produzir relações, talvez o que deveria importar ao final de uma trajetória acadêmica não seja apenas a quantidade de informações produzidas, mas também:

– a qualidade das conexões conceituais
– as colaborações construídas
– as amizades intelectuais
– as experiências compartilhadas
– as redes de pensamento que conseguimos criar.

A inteligência artificial pode se tornar uma nova mediação nesse processo.
Mas isso exige manter abertas as redes entre diferentes epistemologias, culturas e modos de conhecer.

📎 Disponibilizo abaixo:

– a gravação do encontro

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– os slides da apresentação (com IA Gamma)

– o roteiro com minhas anotações (coescrito com modelos de IA)

Ecologia do conhecimento na era das IAs

por Andre Stangl

 ISC/UFBA – 2026

1. Onde está o conhecimento?

Platão

Para Platão, o conhecimento verdadeiro não está no mundo sensível.
Ele pertence a um domínio transcendente: o mundo das Ideias ou Formas.

As Ideias são:

• eternas
• perfeitas
• independentes da mente humana

Exemplos:

• Ideia de Justiça
• Ideia de Beleza
• Ideia de Triângulo

A realidade é organizada em uma estrutura hierárquica:

Mundo das Ideias
↓
mundo inteligível
↓
mundo sensível

O conhecimento verdadeiro consiste na contemplação dessas essências.

Platão também formula a teoria da reminiscência:

conhecer é recordar.

A alma já teria contemplado as ideias antes de nascer, e o processo filosófico permite relembrá-las.

Assim, para Platão:

conhecimento = acesso a verdades universais e eternas

A linguagem ocupa um lugar ambíguo nesse sistema.
Ela é considerada uma representação imperfeita das essências.

O verdadeiro conhecimento estaria, portanto, além das palavras.

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2. Conhecimento como forma relacional de organizar informação

Uma perspectiva muito diferente aparece em autores contemporâneos como Pierre Lévy.

Aqui o conhecimento não é entendido como acesso a essências eternas.

Ele surge da organização de relações entre informações.

Conhecer significa:

• estabelecer conexões entre elementos
• criar vínculos entre ideias, dados e experiências
• construir redes de significado

O conhecimento pode ser entendido, então, como uma arquitetura relacional da informação.

A própria ciência funciona assim.

O conhecimento científico não é um conjunto isolado de fatos, mas uma rede que envolve:

• referências bibliográficas
• conceitos interligados
• tradições intelectuais
• debates acumulativos

Cada novo trabalho científico não apenas adiciona informação.

Ele reposiciona essa informação dentro de uma rede de relações conceituais.

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3. A escrita como gesto e a epistemologia linear

A escrita não foi apenas uma técnica de registro.

Ela criou uma forma específica de organizar o pensamento.

Com o alfabeto surge uma epistemologia linear.

O mundo passa a ser compreendido como sequência.

Pensar passa a significar:

• ordenar ideias
• encadear proposições
• construir argumentos passo a passo
• produzir narrativas de causa e efeito

A escrita transforma:

tempo → linha
conhecimento → processo

Essa forma de pensamento estruturou profundamente a modernidade:

• ciência
• filosofia
• direito
• burocracia
• administração

Todas essas instituições dependem da capacidade de organizar o mundo em sequências legíveis.

Mas os sistemas digitais começam a introduzir outra lógica.

Eles operam menos por sequência e mais por:

• redes
• associações
• probabilidades
• recombinações

Em vez de uma linha de raciocínio, temos um campo de possibilidades.

Em vez de causalidade narrativa, temos cálculo e correlação.

Surge então uma tensão entre dois modos de conhecimento:

pensamento linear da escrita
vs
pensamento reticular dos sistemas digitais

Para Vilém Flusser, essa transformação indica algo ainda mais profundo:

a passagem de uma cultura organizada pelo texto
para uma cultura organizada por imagens técnicas e programas.

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4. A trajetória da IA: da cibernética aos modelos de linguagem

A história da inteligência artificial não é linear.

Ela se desenvolveu através de diferentes paradigmas, cada um associado a uma concepção distinta de inteligência.

Antes mesmo da IA moderna, surge a cibernética, nas décadas de 1940 e 1950.

Pesquisadores como Norbert Wiener propõem estudar sistemas capazes de:

• processar informação
• regular comportamentos
• aprender por feedback

A cibernética introduz uma ideia central:

a inteligência pode ser entendida como organização e circulação de informação em sistemas complexos.

O filósofo Yuk Hui interpreta esse momento como uma ruptura com o modelo mecanicista clássico.

No modelo mecanicista:

máquinas funcionam como cadeias lineares de causa e efeito.

Na cibernética surge um novo paradigma:

a recursividade.

Sistemas recursivos operam por loops de feedback, nos quais os resultados retornam ao sistema e modificam seu funcionamento.

Assim, a máquina deixa de ser apenas executora de instruções e passa a adaptar-se e reorganizar-se diante da contingência.

Nesse sentido, retomam uma intuição central da cibernética:

a inteligência pode ser compreendida como capacidade de relacionar e reorganizar informação.

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5. Latour: tecnologia como mediador do conhecimento

Bruno Latour propõe uma distinção fundamental.

Intermediário

Transporta algo sem alterar.

Mediador

Transforma aquilo que passa por ele.

As tecnologias científicas são mediadores.

Um microscópio, por exemplo, não mostra simplesmente um micróbio.

Ele transforma:

• luz
• contraste
• escala
• forma

Ou seja:

a tecnologia produz novas formas de visibilidade.

O conhecimento científico surge, então, de cadeias de mediação.

Latour descreve esse processo como uma cadeia de referência:

natureza
↓
amostras
↓
instrumentos
↓
dados
↓
gráficos
↓
artigos científicos

Cada etapa:

• traduz a anterior
• simplifica a complexidade
• preserva alguns aspectos
• elimina outros

Nos laboratórios, as máquinas produzem inscrições:

• gráficos
• números
• imagens
• curvas

Essas inscrições podem:

• circular
• ser comparadas
• ser reproduzidas

Quando a rede se estabiliza, ocorre o que Latour chama de blackboxing.

O processo complexo desaparece e o resultado passa a ser aceito como fato.

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IA como novo mediador cognitivo

A inteligência artificial também não é um intermediário neutro.

Ela é um mediador.

Quando um texto passa por um modelo de linguagem, ele é:

• tokenizado
• transformado em vetores
• reorganizado probabilisticamente
• recombinado em novos enunciados

Ou seja, a IA reconfigura as relações semânticas do problema.

Nesse sentido, ela se torna um novo mediador dentro das redes de produção do conhecimento.

A IA também pode estabilizar relações cognitivas.

Por exemplo:

pesquisador formula uma pergunta
↓
IA sugere conexões conceituais
↓
novos links aparecem
↓
argumentos são reorganizados

A IA funciona então como um amplificador de associações cognitivas.

Ela ajuda a seguir relações que antes seriam difíceis de rastrear.

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6. Desafios da universidade

O conhecimento contemporâneo não é produzido apenas por uma rede de humanos e instrumentos científicos.

Hoje ele emerge de uma ecologia muito mais complexa:

humanos + algoritmos + dados + interfaces + modelos de linguagem

A inteligência artificial passa a integrar a própria ecologia de mediação do pensamento.

Ou seja, ela não é apenas uma ferramenta.

Ela participa da própria estrutura através da qual o conhecimento é produzido.

Se o conhecimento é fundamentalmente relacional, então o problema central não é apenas produtividade.

O desafio é a convivência entre diferentes formas de saber.

Isso implica:

• repensar o produtivismo acadêmico
• valorizar a diversidade epistemológica
• criar novas formas de colaboração entre humanos e máquinas

A IA pode ajudar nesse processo.

Ela opera justamente criando conexões entre informações e detectando padrões em grandes ecologias de dados.

Mas existe também um risco.

Os sistemas de IA tendem a padronizar o conhecimento, reforçando modelos dominantes.

Esse processo pode levar ao que Yuk Hui chama de universalização tecno-epistêmica.

Diferentes formas de saber podem acabar sendo traduzidas para um único regime tecnológico de inteligibilidade.

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Conclusão

Se o conhecimento é uma forma de produzir relações, talvez o papel da universidade hoje seja justamente este:

criar novas formas de ligação entre saberes, tecnologias e modos de existência.

A crise atual nas universidades em torno da inteligência artificial e das acusações de plágio revela algo mais profundo.

Ela expõe o choque entre dois regimes de conhecimento.

De um lado, um modelo herdado da tradição moderna — próximo da visão essencialista do conhecimento — em que o saber é algo que pode ser:

• armazenado
• recuperado
• verificado individualmente

Esse modelo sustenta a pedagogia das provas, da autoria isolada e da resposta correta.

Mas, cada vez mais, o conhecimento emerge de redes de mediação que envolvem:

humanos
textos
algoritmos
dados
interfaces.

Nesse cenário, a questão deixa de ser apenas:

quem produziu a resposta?

e passa a ser:

como as relações entre ideias foram construídas, mediadas e interpretadas.

A inteligência artificial pode se tornar uma nova mediação nesse processo.

Mas apenas se conseguirmos reabrir as redes que os próprios sistemas algorítmicos tendem a fechar.

É aqui que a proposta de Yuk Hui se torna especialmente importante.

Com o conceito de cosmotécnicas, ele sugere que toda tecnologia está ligada a uma determinada visão de mundo — uma relação específica entre:

cosmos
cultura
técnica.

Isso significa que não existe uma única tecnologia universal.

Existem múltiplas cosmologias técnicas possíveis.

Pensar a inteligência artificial a partir dessa perspectiva implica uma pergunta decisiva para a universidade:

como desenvolver tecnologias que ampliem a diversidade das formas de conhecer e habitar o mundo — em vez de reduzi-las?