Esta apresentação aconteceu em uma das reuniões do grupo que estamos formando na UFBA para pensar inteligência artificial, universidade, educação, saúde digital, cultura e bem comum (veja mais informação sobre o grupo aqui). Eu não levei uma exposição fechada, com slides ou roteiro rígido. Preferi fazer outra coisa: levar uma pequena pilha de livros e, a partir deles, reconstruir um percurso pessoal, intelectual e conceitual sobre técnica, cibernética, cibercultura e inteligência artificial. A proposta era menos apresentar uma tese pronta e mais compartilhar uma genealogia: mostrar de onde vêm algumas das minhas perguntas atuais sobre IA, educação e filosofia.

O ponto de partida foi uma tentativa de situar meu próprio trabalho. Tenho me dedicado ao curso de coescrita e pesquisa acadêmica com IA, às atividades ligadas à saúde digital, às discussões no campo da educação e também à escrita de colunas. Durante muito tempo, pensei que a educação fosse o eixo principal que reunia tudo isso. Mas hoje já não consigo separar com tanta clareza educação e filosofia. A educação aparece como prática, como mediação e como formação; a filosofia aparece como o esforço de pensar os conceitos, os pressupostos e as consequências dessas mediações. No fundo, a inteligência artificial me obriga a pensar as duas coisas juntas.

1. Asimov e o primeiro imaginário da inteligência artificial

Comecei pela ficção científica, mais especificamente por Eu, Robô, de Isaac Asimov, um livro que li ainda criança e que marcou profundamente minha imaginação sobre robôs, ética e inteligência artificial. Não se tratava apenas de lembrar uma leitura de juventude. A obra de Asimov oferece uma espécie de laboratório filosófico.

As três leis da robótica são simples:

1. um robô não pode ferir um ser humano ou, por omissão, permitir que um ser humano sofra algum mal;
2. um robô deve obedecer às ordens humanas, exceto quando isso contrariar a primeira lei;
3. um robô deve proteger sua própria existência, desde que isso não entre em conflito com as duas primeiras leis.

A genialidade de Asimov está em criar conflitos complexos a partir dessas regras aparentemente simples. Cada conto explora uma situação em que as leis entram em tensão, exigindo interpretação, decisão, julgamento. A própria existência dessas leis já pressupõe algo decisivo: robôs capazes de algum tipo de agência, de avaliação de contexto, de resolução de conflitos normativos.

Mais tarde, Asimov acrescenta a chamada “lei zero”, segundo a qual um robô não pode causar dano à humanidade ou, por omissão, permitir que a humanidade sofra algum mal. Essa nova lei desloca a ética do indivíduo para a espécie. A questão deixa de ser apenas “como proteger uma pessoa?” e passa a ser “como proteger a humanidade?”. Com isso, as demais leis ficam mais ambíguas. Se a sobrevivência da humanidade está em jogo, o que acontece com os direitos de indivíduos concretos?

Esse ponto abriu uma discussão ética, ontológica e existencial. Nos livros de Asimov, há robôs que morrem, robôs que são destruídos, robôs que parecem desejar algo semelhante à humanidade. Em O homem bicentenário, por exemplo, o robô que vai se humanizando ao longo do tempo pede o direito à mortalidade. A cena é poderosa porque sugere que ser humano não é apenas viver, pensar ou sentir; é também poder morrer.

Essa reflexão levou a uma associação feita na conversa com a figura do vampiro. A imortalidade, frequentemente imaginada como desejo, pode se tornar padecimento. Viver para sempre significa ver todos os vínculos desaparecerem. Nesse sentido, a mortalidade deixa de ser apenas limite e passa a ser parte da condição humana. A IA, desde a ficção científica, já nos obriga a perguntar: o que estamos tentando preservar quando falamos em inteligência, vida, consciência ou humanidade?

2. Wiener e a cibernética como matriz do presente

Depois da ficção científica, passei para a cibernética, especialmente para Norbert Wiener. A edição original de Cybernetics é de 1948, mas muitos dos problemas ali formulados continuam estruturando o mundo atual: informação, comunicação, controle, realimentação, máquinas computadoras, sistemas nervosos, aprendizagem, auto-organização.

O índice do livro já é impressionante. Wiener articula tempo newtoniano e bergsoniano, mecânica estatística, séries temporais, informação, comunicação, feedback, oscilação, máquinas e sistema nervoso, psicopatologia, linguagem e sociedade. Depois, em edições posteriores, acrescenta capítulos sobre máquinas de aprender, máquinas autorreprodutoras, ondas cerebrais e sistemas auto-organizados.

Minha hipótese, ao trazer Wiener, era mostrar que boa parte da base conceitual do que vivemos hoje já estava formulada ali. O que faltava eram as condições técnicas: computadores em rede, capacidade de processamento, grandes bases de dados, infraestrutura global e modelos capazes de operar em escala. A inteligência artificial contemporânea não surge do nada. Ela realiza, em outro contexto técnico e econômico, intuições e problemas que já estavam presentes na cibernética.

Esse ponto é importante porque combate uma espécie de presentismo tecnológico. Hoje, muitas vezes falamos da IA como se ela tivesse aparecido subitamente, como uma novidade absoluta. Mas ela é resultado de uma longa história de pesquisa, de disputas conceituais, de infraestruturas públicas e privadas, de universidades, laboratórios, redes militares, empresas e comunidades técnicas.

3. Heidegger, a técnica e o “fim” da filosofia

A partir da cibernética, cheguei a Heidegger, especialmente à conferência “O fim da filosofia e a tarefa do pensamento”. Ali, Heidegger menciona a cibernética ao pensar o destino da filosofia ocidental. O “fim” da filosofia não significa simplesmente que a filosofia acabou, mas que certo projeto da razão ocidental teria chegado a uma espécie de conclusão.

Em uma leitura possível, a cibernética aparece como culminação do projeto moderno de racionalização, organização e controle. A filosofia, que desde os gregos buscou pensar o ser, o conhecimento, a verdade e a razão, vê-se diante de sistemas técnico-científicos capazes de formalizar processos, automatizar decisões e reorganizar a relação entre humanos, máquinas e mundo.

É claro que Heidegger é um autor atravessado por tensões profundas, inclusive por sua adesão ao nazismo. Não há como mobilizá-lo sem reconhecer esse problema. Mas, ao mesmo tempo, sua reflexão sobre a técnica continua sendo uma passagem importante para pensar a tecnologia não apenas como instrumento, mas como modo de revelação do mundo.

A IA, nesse sentido, não é só uma ferramenta. Ela participa de uma forma de organizar a realidade, de classificar, prever, responder, recomendar, hierarquizar e tornar certas coisas visíveis enquanto outras permanecem invisíveis.

4. Simondon, alienação e objetos técnicos

Outro autor fundamental nesse percurso é Gilbert Simondon. Tenho me aproximado dele especialmente a partir das leituras de Yuk Hui. Simondon permite repensar a alienação de um modo que vai além da tradição marxista mais conhecida.

Para Simondon, a alienação não está apenas na exploração do trabalho ou na separação entre trabalhador e produto. Ela aparece também quando deixamos de compreender os objetos técnicos que nos cercam. Uma ferramenta simples, como um martelo, um jarro ou uma peça de roupa produzida artesanalmente, ainda pode ser compreendida em sua relação com o corpo, a cultura e o gesto. Mas, com a industrialização, passamos a viver cercados por objetos cuja lógica interna se torna opaca: rádio, carro, televisão, computador, celular, plataformas digitais, modelos de IA.

Essa opacidade produz uma forma específica de alienação técnica. Usamos os objetos, dependemos deles, mas não compreendemos como funcionam, de onde vêm, quais redes os sustentam, quais decisões estão inscritas em sua arquitetura.

No caso da IA, isso se intensifica. A maioria das pessoas utiliza sistemas de IA sem compreender seus dados de treinamento, seus parâmetros, suas infraestruturas energéticas, seus filtros, seus alinhamentos, seus interesses econômicos e suas limitações epistemológicas. O objeto técnico torna-se uma caixa-preta cultural, política e cognitiva.

5. Yuk Hui e a crítica da tecnologia universal

Yuk Hui entra nesse percurso como um autor decisivo para questionar a ideia de uma tecnologia universal (mas nesse caso são livros em pdf). Ele retoma Heidegger e Simondon, mas desloca a discussão para uma pergunta cultural e cosmológica: será que existe uma única técnica, universal, válida para todos os mundos? Ou toda técnica está ligada a modos de vida, valores, cosmologias e formas específicas de relação com o mundo?

A noção de cosmotécnica é importante justamente por isso. Ela nos permite pensar a técnica não apenas como instrumento, mas como articulação entre cosmos e moral, entre mundo e valor, entre prática e forma de existência.

Esse ponto me interessa muito para pensar inteligência artificial a partir de contextos como a universidade pública brasileira, a Bahia, o Recôncavo, a saúde coletiva, a educação digital e as epistemologias do Sul. Se a IA for tratada apenas como uma tecnologia universal, pronta, importada, neutra e inevitável, perderemos a possibilidade de perguntar: que IA queremos? Para quais problemas? A partir de quais valores? Com quais formas de governança? Para quais comunidades? Em benefício de quem?

A pergunta por uma IA voltada ao bem comum passa necessariamente por essa crítica da universalidade técnica.

6. McLuhan e os meios como ambientes sensoriais

Outro momento importante da apresentação foi a chegada a Marshall McLuhan, especialmente ao livro The Medium is the Massage, feito com o designer Quentin Fiore. Esse livro me marcou muito porque ele não apenas fala sobre os meios; ele encarna graficamente uma teoria dos meios. É um livro multimodal, fragmentado, visual, não linear.

A famosa frase “o meio é a mensagem” aparece ali transformada em “o meio é a massagem”. Essa variação não é apenas um jogo. A ideia é que os meios não transmitem simplesmente conteúdos; eles massageiam nossa percepção, reorganizam nossos sentidos, transformam nossos modos de atenção, memória e pensamento.

Quando aplicamos isso à educação, a questão se torna enorme. A escola e a universidade ainda carregam formas herdadas de uma cultura linear, livresca, sequencial e disciplinar. Mas os estudantes vivem em ambientes informacionais marcados por imagens, vídeos, redes, notificações, plataformas, hiperlinks, IA generativa e circulação contínua de signos.

Na conversa Débora Abdalla chamou atenção para um trecho de McLuhan sobre a “criança televisiva” que, já no tempo da televisão, chegava à escola afinada com notícias adultas, crises, guerras, inflação, crimes, imagens e atualizações constantes, mas encontrava uma instituição ainda organizada segundo um ambiente do século XIX. Se isso já era verdadeiro para a televisão, o que dizer agora, com internet, redes sociais e IA?

Esse é um dos pontos mais fortes para pensar educação hoje: não se trata apenas de introduzir uma nova ferramenta em uma velha escola. Trata-se de compreender que os meios reorganizam a percepção, a atenção e o próprio ambiente educativo.

7. Pierre Lévy, inteligência coletiva e esfera semântica

Também trouxe Pierre Lévy, sobretudo por sua tentativa de pensar a história da informação, da inteligência coletiva e da organização do conhecimento. Lévy é importante porque, desde os anos 1990, tentou formular uma visão menos apocalíptica da cultura digital. Ele apostou na possibilidade de uma inteligência coletiva mediada por redes.

Na apresentação, mencionei especialmente sua proposta mais recente em torno de uma linguagem semântica, uma espécie de interface conceitual entre humanos e máquinas. A ideia, em linhas gerais, é construir formas de representação do conhecimento que não dependam apenas de correlações estatísticas, mas que permitam operações semânticas mais explícitas.

Essa discussão se conecta à web semântica de Tim Berners-Lee e às tentativas de organizar o conhecimento em estruturas mais navegáveis por humanos e máquinas. Hoje, com os grandes modelos de linguagem, a questão retorna de outro modo: estamos lidando com sistemas capazes de produzir respostas convincentes, mas muitas vezes sem transparência sobre como organizam sentido, contexto e referência.

A pergunta que fica é: queremos apenas máquinas que respondam bem? Ou queremos sistemas que nos ajudem a organizar melhor o conhecimento, explicitar relações, preservar fontes, ampliar a inteligência coletiva e fortalecer processos públicos de aprendizagem?

8. Latour, os coletivos e os não humanos

Bruno Latour apareceu na apresentação especialmente por sua proposta metodológica: descrever os coletivos incluindo humanos e não humanos. Mais do que repetir a teoria ator-rede como fórmula, interessa-me a atitude descritiva latouriana.

Latour nos convida a observar as associações concretas. Em vez de explicar previamente a sociedade por grandes categorias abstratas, devemos seguir os atores — e esses atores não são apenas humanos. Objetos, documentos, instrumentos, plataformas, leis, gráficos, servidores, algoritmos e máquinas também participam das ações.

Usei o exemplo do futebol: muitas vezes descrevemos uma partida falando de jogadores, técnicos, torcida, árbitro e tática, mas esquecemos a bola. No entanto, sem a bola não há jogo. A bola não é um detalhe; ela participa da rede de ações que torna o futebol possível.

Com a IA, isso se torna ainda mais importante. Uma aula com IA não envolve apenas professor e estudantes. Envolve modelos de linguagem, plataformas, políticas de acesso, planos pagos ou gratuitos, bases de dados, documentos carregados, prompts, limitações técnicas, interfaces, servidores, direitos autorais, expectativas institucionais e formas de avaliação.

Pensar a IA exige descrever esse coletivo ampliado.

9. Flusser, escrita, IA e esquecimento

Um dos momentos mais importantes da apresentação foi a leitura de um trecho de Vilém Flusser. Fui buscar Flusser inicialmente por causa da escrita, imaginando que encontraria uma reflexão sobre literatura ou linguagem. Mas encontrei algo mais surpreendente: já em 1989, Flusser falava de inteligência artificial e de máquinas pensantes da escrita.

O trecho que li trata da necessidade de reaprender muitas coisas. Flusser diz que reaprender é difícil porque exige também esquecer. E sugere que uma vantagem da inteligência artificial é que ela pode esquecer sem problema. A partir disso, ele propõe uma inversão muito interessante: talvez tenhamos de aprender com a IA a importância do esquecimento.

Nossa tradição valoriza a memória como permanência, reconhecimento e imortalidade. Ser lembrado é uma forma de continuar existindo. Mas Flusser sugere que talvez também seja importante poder ser apagado, poder cair no anonimato, poder não permanecer eternamente registrado.

Esse ponto é muito atual. Vivemos em uma cultura de rastros, arquivos, bancos de dados, capturas, backups, nuvens e perfis. Ao mesmo tempo, a IA depende de memória acumulada em escala gigantesca. Pensar a escrita com IA é também pensar o que deve ser lembrado, o que deve ser esquecido, quem tem direito ao apagamento, quem permanece visível e quem é reduzido a dado.

10. GPTs customizados como nova forma de biblioteca

Depois de apresentar a pilha de livros, fiz uma pequena demonstração com um GPT customizado com obras de McLuhan. A ideia era mostrar uma mudança nas tecnologias de leitura e consulta. Antes, minha biblioteca física era a principal forma de organizar referências. Hoje, posso criar um contexto digital com obras específicas e conversar com esse conjunto de textos.

Expliquei que tenho GPTs customizados para autores como McLuhan, Flusser, Yuk Hui e Bruno Latour, inclusive separando fases diferentes de Latour. Isso se aproxima do que hoje chamamos de RAG: sistemas em que o modelo responde a partir de uma base documental delimitada.

Mas fiz questão de destacar um ponto: isso não produz plena confiabilidade. O modelo não apenas recupera informações; ele interpreta. Ele pode resumir, aproximar, enfatizar aspectos e deixar outros de lado. Por isso, a relação precisa ser crítica e dialógica. Eu posso discordar da interpretação do modelo, pedir fontes, reformular a pergunta, comparar com o texto original.

Esses GPTs funcionam menos como oráculos e mais como interlocutores bibliográficos. Eles ajudam a navegar em um conjunto de obras, mas não substituem a leitura, o julgamento e a responsabilidade interpretativa.

11. O risco do resumo e a perda da singularidade da leitura

Débora levantou uma preocupação que considero central. Se esses modelos são muito úteis para lidar com a abundância de textos, eles também podem nos prender aos resumos que produzem. E o resumo, por melhor que seja, tende a generalizar.

A leitura humana, porém, não é apenas extração de tópicos principais. Muitas vezes, o que importa é um detalhe, uma frase lateral, uma imagem, uma tensão, uma formulação que toca uma pessoa de modo específico. Um trecho pode chamar minha atenção e não chamar a atenção de outra pessoa. Esse encontro singular com o texto é parte da experiência intelectual.

O problema dos modelos é que eles tendem a buscar padrões, frequências, recorrências. Isso é poderoso, mas pode apagar aquilo que é menos frequente e mais significativo. A questão, então, não é abandonar os resumos automáticos, mas aprender a usá-los sem perder o contato com a textura dos textos.

Talvez a tarefa pedagógica seja justamente essa: ensinar a usar IA para ampliar a leitura, não para substituí-la; para abrir caminhos, não para fechar interpretações; para organizar contextos, não para eliminar a experiência da descoberta.

12. IA, capital e apropriação de conhecimentos públicos

Outro ponto importante da conversa foi a relação entre IA, universidades e capital. Débora lembrou que muitas técnicas já estavam estabelecidas há décadas, mas sua concretização atual dependeu de grandes bases de dados, processamento massivo e investimento financeiro. O problema é que esse investimento ocorreu sobretudo fora da universidade, embora muitos conhecimentos tenham origem em centros públicos de pesquisa.

Isso nos coloca diante de uma tensão política. Empresas privadas se apropriam de décadas de pesquisa científica, de infraestrutura pública, de textos disponíveis na internet, de práticas colaborativas e de conhecimento social acumulado. Depois, transformam isso em produto fechado, caro e concentrado.

Edson formulou essa questão de modo provocador: o que seria o ChatGPT sem a internet? E a internet, por sua vez, foi construída a partir de universidades, projetos militares, redes públicas, protocolos abertos e decisões históricas de compartilhamento. Se cada camada da internet tivesse sido privatizada desde o início, talvez a cultura digital que conhecemos não existisse.

Essa reflexão é fundamental para pensar IA na universidade pública. Não basta perguntar como usar ferramentas comerciais. Precisamos perguntar como preservar conhecimento aberto, infraestrutura pública, soberania tecnológica, modelos livres, governança democrática e usos voltados ao comum.

13. Direito autoral, estilo e transparência

A conversa também passou pela questão do direito autoral, especialmente quando falamos de obras geradas por IA “no estilo de” determinados artistas. Esse é um tema complexo porque envolve obra, estilo, técnica, materialidade e memória cultural.

Fiz uma distinção: tradicionalmente, o direito autoral protege obras específicas, não estilos. Muitos artistas foram profundamente influenciados por outros. João Gilberto, por exemplo, criou um estilo vocal e violonístico que influenciou gerações, mas o estilo em si não é protegido como propriedade exclusiva.

Ao mesmo tempo, a IA muda a escala do problema. Um modelo pode absorver milhões de obras e produzir imitações estilísticas em segundos. Isso não é igual ao aprendizado humano, embora também não seja simples cópia direta. Por isso, a exigência de transparência parece um ponto mínimo: informar quando uma obra foi produzida com IA.

Mas a questão permanece aberta. Como remunerar criadores? Como lidar com treinamento de modelos? Como diferenciar influência, cópia, citação, paródia, estilo e apropriação? Como proteger artistas sem congelar a circulação cultural dos estilos?

14. Memória da cultura digital brasileira

Nos momentos finais, a conversa se deslocou para a memória da internet e da cultura digital na Bahia e no Brasil. Messias contou episódios da primeira conexão da FACOM à internet, da montagem de servidores, da criação de e-mails, do uso de tecnologias como videotexto e teletexto, e até da votação para escolher o nome de um servidor: McLuhan venceu Exu por um voto.

Esse tipo de memória é precioso. Ele mostra que a cultura digital não aconteceu de forma abstrata. Ela foi construída por pessoas, universidades, laboratórios, improvisos, cabos, linhas telefônicas, servidores, políticas públicas e comunidades locais.

Defendi que ainda falta uma memória da cultura digital brasileira. Temos muitas experiências dispersas, mas pouca sistematização. A história da internet, da computação, da comunicação digital, dos laboratórios universitários, dos provedores, dos primeiros sites, das políticas públicas e das redes acadêmicas precisa ser preservada.

Sem essa memória, ficamos presos ao presente. E o presentismo é perigoso porque faz parecer que tudo nasceu agora, nas mãos das grandes empresas de tecnologia. Recuperar a memória da cultura digital é também disputar a narrativa sobre a IA.

15. Síntese: uma pilha de livros diante da IA

O gesto central da apresentação foi colocar uma pilha de livros diante da inteligência artificial. Não como nostalgia, mas como pergunta. Esses livros representam uma forma de organizar o conhecimento, formar pensamento, construir linhagens, fazer associações e sustentar uma memória intelectual. Mas eles já não são a única tecnologia disponível.

Hoje, podemos conversar com bibliotecas digitais, criar GPTs customizados, consultar documentos, gerar resumos, comparar autores e produzir sínteses em diálogo com modelos. Isso muda a pesquisa, a escrita, a educação e a própria experiência de leitura.

Mas a questão principal não é escolher entre livro e IA. A questão é como articular tecnologias intelectuais diferentes sem perder densidade, memória e responsabilidade. A IA pode ampliar nossa capacidade de leitura e organização, mas também pode empobrecer a interpretação se for usada apenas para resumir, acelerar e substituir o contato com os textos.

No fundo, a apresentação foi uma tentativa de mostrar que pensar IA exige genealogia. Precisamos voltar à ficção científica, à cibernética, à filosofia da técnica, à teoria dos meios, à cibercultura, à teoria ator-rede, à escrita, à memória digital e às infraestruturas públicas. A IA não é um objeto isolado. Ela é um nó em uma longa rede de conceitos, máquinas, instituições, desejos, medos e projetos políticos.

Talvez a pergunta que atravessou toda a conversa tenha sido esta: com quais formas de pensamento, memória e colaboração conseguiremos compreender — e disputar — a inteligência artificial que está sendo construída agora?

Nota técnica

Este resumo ampliado foi produzido a partir da gravação integral da reunião da Rede IA UFBA realizada em 06/05/2026. O áudio da conversa foi inicialmente convertido em transcrição textual automatizada e, posteriormente, reorganizado e interpretado com apoio de modelos de linguagem.

O processo envolveu múltiplas etapas:

• escuta e preservação da dinâmica original da conversa;
• leitura crítica da transcrição bruta;
• uso de um modelo de IA com janela ampliada de contexto;
• elaboração de prompts específicos voltados não para “resumir tópicos”, mas para reconstruir percursos conceituais, associações, tensões e movimentos argumentativos;
• complementação contextual de autores, conceitos e referências mencionadas oralmente;
• revisão humana e reescrita em primeira pessoa, buscando preservar o caráter ensaístico e processual da apresentação.

O texto final não deve ser entendido como mera transcrição literal nem como resumo automático convencional. Trata-se de uma reconstrução interpretativa assistida por IA, baseada na combinação entre gravação, transcrição, curadoria conceitual, memória bibliográfica e revisão autoral.

Agradecimentos

Agradeço pela conversa generosa, pelas questões levantadas e pelas associações construídas coletivamente durante o encontro da Rede IA UFBA.

Meu agradecimento especial a:

• Débora Abdalla
• Edson Rodrigues de Souza
• Lucas Pugliese
• Messias Bandeira
• Sheila Ribeiro

As intervenções, memórias, dúvidas e provocações de cada participante ajudaram a transformar a apresentação em uma reflexão coletiva sobre inteligência artificial, cultura digital, técnica, educação e memória.