Memória, esquecimento e responsabilidade editorial
Participei, na 38ª Reunião Anual da ABEU, realizada pela Edufba na Universidade Federal da Bahia, da roda de conversa “Política editorial e uso de recursos de IA na edição acadêmica”. A mesa reuniu diferentes perspectivas sobre os impactos da inteligência artificial generativa no trabalho editorial, na autoria, na produção acadêmica e nos processos de avaliação, divulgação e circulação do conhecimento.
Minha fala partiu de uma escolha: em vez de discutir apenas se a inteligência artificial pode ou não ser considerada autora, preferi deslocar a questão para outro ponto, talvez mais próximo da experiência concreta das editoras universitárias: o que significa editar hoje?
Afinal, se há algo que a IA tem intensificado, não é necessariamente a substituição do trabalho humano, mas a ampliação do trabalho de edição. A promessa publicitária das ferramentas costuma ser a economia de tempo, a automação, a produtividade imediata. Minha experiência tem sido quase o contrário. Ao trabalhar com IA em textos, colunas, cursos, aulas e projetos, o processo não se torna simplesmente mais rápido. Ele se torna mais denso. Gera versões, alternativas, caminhos, desvios, hipóteses, reformulações. Em muitos casos, uma coluna ou ensaio passa por dez, quinze versões. O trabalho não desaparece: ele muda de natureza.
Por isso tenho dificuldade em chamar a IA apenas de “ferramenta”. Claro, ela pode ser usada instrumentalmente. Mas, quando entra de modo mais profundo no processo de escrita e pensamento, ela começa a se aproximar de outras mediações que já naturalizamos, como a escrita e a fala. Dizemos que “usamos” a escrita, mas raramente pensamos nela apenas como uma ferramenta externa. A escrita organiza o pensamento, orienta a memória, altera nossa forma de elaborar ideias. A fala também não é apenas um instrumento: é uma técnica incorporada ao corpo e à vida social. A IA, em outra escala e com outros riscos, começa a se inserir nesse mesmo campo de mediações cognitivas.
Foi a partir daí que propus pensar a edição como gesto fundamental. Lembrei a frase de Waly Salomão: “A memória é uma ilha de edição.” A imagem é poderosa porque remete ao trabalho do cinema: diante de muitas horas de película, o editor escolhe, corta, monta, reorganiza. O filme não é apenas o que foi filmado; é o que permaneceu depois da edição. A memória também funciona assim. Lembrar é selecionar. Narrar é selecionar. Publicar é selecionar. Editar é decidir o que fica, o que desaparece, o que será preservado e o que será esquecido.
Nesse sentido, a IA nos obriga a reaprender não apenas a escrever, mas também a esquecer. Vilém Flusser já havia chamado atenção para a transformação do gesto da escrita diante das máquinas. O gesto corporal de escrever com a mão, de riscar, inscrever, marcar uma superfície, vai sendo deslocado por teclados, telas, comandos de voz, transcrições automáticas, sistemas de edição e modelos generativos. Hoje, gravamos uma aula, transcrevemos a fala, reorganizamos o conteúdo com apoio de modelos de linguagem, revisamos, editamos e transformamos esse material em texto, postagem, resumo ou roteiro. O gesto da escrita não desaparece completamente, mas se redistribui por uma cadeia técnica mais ampla.
Esse deslocamento muda a forma como registramos, expressamos e organizamos o conhecimento. E, se muda a forma de escrever, muda também a forma de editar. O editor deixa de lidar apenas com a escassez de textos e passa a lidar com uma abundância quase excessiva de versões, sugestões, reformulações e materiais derivados. O desafio não é apenas produzir mais. É decidir melhor.
Outra referência importante foi Michel Serres, especialmente sua imagem da Polegarzinha, essa geração que já organiza sua relação com o mundo a partir das telas, dos dedos, da mobilidade e da conectividade. Serres descreve uma mutação cognitiva: uma forma de habitar a informação muito diferente daquela na qual muitos de nós fomos formados. Nós, que ainda pertencemos a uma cultura profundamente marcada pela escrita linear, pela página, pelo livro, pela biblioteca, olhamos para os jovens e às vezes não reconhecemos seus modos de aprender, buscar, experimentar e expressar.
Com a IA generativa, essa mutação se intensifica. Não estamos falando apenas de jovens que digitam rapidamente no celular, mas de sujeitos que passam a dialogar com sistemas capazes de resumir, comparar, traduzir, sugerir, simular debates, reorganizar textos, produzir imagens, responder por voz, atuar em múltiplas linguagens. Isso traz riscos evidentes: dependência, superficialidade, padronização, erros, alucinações, opacidade, concentração de poder nas grandes plataformas. Mas também abre possibilidades de experimentação, expressão e acesso.
Na minha prática, tenho trabalhado com modelos customizados, organizados por autores, temas e campos conceituais. Não se trata apenas de “fazer um prompt”. O modelo passa a ser alimentado por um contexto, por recorrências, por modos de leitura. E, nesse processo, algo curioso acontece: eu educo o modelo, mas também sou educado por ele. Não porque ele tenha consciência, intenção ou autoria própria, mas porque a interação reorganiza meu percurso de pensamento. Ele me devolve conexões, deslocamentos, aproximações, tensões. Às vezes gera páginas e páginas que depois preciso reler, cortar, corrigir, reordenar. Mais uma vez, o centro do processo é a edição.
Por isso, para mim, transparência não significa apenas declarar “usei IA” de modo genérico. Transparência exige explicitar o tipo de uso, a função da IA no processo, a responsabilidade humana sobre o resultado e os critérios editoriais adotados. A IA não é autora no sentido forte do termo. Ela não deseja, não responde publicamente pelo que faz, não assume consequências, não tem projeto intelectual próprio. Quem decide publicar sou eu. Quem assina sou eu. Quem precisa responder pelo texto sou eu. Mas isso não significa fingir que eu teria feito tudo sozinho. Há uma relação de coescrita, mediação e edição que precisa ser reconhecida sem transformar a IA em sujeito pleno.
No debate, surgiu uma questão importante: os textos e imagens produzidos com IA tendem à homogeneização? A resposta, para mim, passa por uma discussão mais profunda sobre tecnologia. Yuk Hui nos ajuda a perceber que o Ocidente construiu a ideia de uma tecnologia universal, como se houvesse um único caminho técnico válido para todos os povos, culturas e formas de vida. Contra isso, ele propõe pensar a tecnodiversidade e a cosmotécnica: diferentes modos de relação entre técnica, mundo, natureza, cultura e existência.
Essa reflexão é decisiva para o debate editorial. A padronização estética das IAs não é apenas um problema de estilo. Ela expressa uma concentração de modelos, plataformas, bases de dados e formas de imaginar o que é uma boa imagem, um bom texto, uma boa apresentação, uma boa linguagem. Por isso é preciso tensionar os modelos, provocar ruídos, deslocar padrões, criar usos locais, situados, críticos. A IA pode produzir clichês, mas também pode ser usada contra o clichê. Pode empobrecer o estilo, mas também pode ajudar a abrir caminhos expressivos para quem tinha dificuldade de escrever, organizar ideias ou se aproximar de certos gêneros discursivos.
A questão não é escolher entre uma pureza artesanal sem IA e uma automação total. Há muitos graus entre uma coisa e outra. Em alguns casos, a IA pode ajudar na divulgação, na simplificação de textos complexos, na tradução, na revisão preliminar, na adaptação de linguagem. Em outros, pode ser inadequada, especialmente quando se exige julgamento especializado, responsabilidade acadêmica, avaliação de mérito ou leitura sensível de uma obra. O problema não é o remédio, mas a dose.
Outra pergunta do debate dizia respeito à possibilidade de a IA simular uma experiência comum na vida acadêmica: conversar com colegas, confrontar interpretações, testar leituras de um autor, ouvir objeções. Respondi que, em parte, sim. Quando converso com um modelo customizado com obras e conceitos de um autor, não estou diante do autor, nem de um colega humano. Mas estou diante de uma máquina capaz de simular certas operações interpretativas. Ela pode errar, exagerar, associar indevidamente, “viajar”. Mas, em filosofia, às vezes o desvio também pensa. Uma interpretação inesperada pode não ser correta, mas pode ser interessante como provocação. O ponto decisivo é não confundir interlocução simulada com validação intelectual. A IA pode provocar pensamento, mas não substitui o debate humano, a leitura rigorosa, a responsabilidade pública e a crítica coletiva.
Por fim, apareceu uma questão muito importante para as editoras universitárias: diante do aumento da produção textual e da escassez de pareceristas, deveríamos delegar à IA a avaliação de artigos, livros ou manuscritos?
Minha resposta foi crítica. A IA pode ajudar em triagens iniciais: verificar formatação, identificar referências inexistentes, apontar inconsistências, sugerir problemas preliminares, apoiar fluxos editoriais. Mas substituir pareceristas por algoritmos seria perigoso. Não apenas por causa dos erros da IA, mas porque o problema é mais profundo: vivemos uma crise do modelo produtivista da universidade.
Produzimos artigos demais, lemos pouco, avaliamos às pressas, publicamos para cumprir métricas, alimentar currículos, disputar editais, conquistar reconhecimento institucional. Muitas vezes, o sistema inteiro parece orientado menos pela circulação viva do conhecimento e mais pela acumulação de sinais de produtividade. A IA pode agravar esse problema se for usada apenas para acelerar uma máquina já exausta. Mas também pode nos obrigar a perguntar: por que publicamos tanto? Quem lê? Como validamos? Que tipos de conhecimento contam? Que formas de escrita, oralidade, imagem, experiência e memória ficam de fora?
Talvez o desafio das editoras universitárias não seja apenas incorporar ou proibir IA. O desafio é repensar a própria política editorial em uma época de abundância informacional, automação textual e disputa pela memória. Editar, nesse contexto, é mais do que corrigir textos. É construir critérios de permanência. É decidir o que merece circular. É proteger a diversidade de estilos, saberes e modos de existência. É resistir tanto à padronização algorítmica quanto ao produtivismo vazio.
A experiência da Wikipédia pode nos inspirar nesse ponto. Ela foi, durante muito tempo, vista com desconfiança. Ainda tem problemas, desigualdades e limitações. Mas mostrou que processos colaborativos de edição podem produzir formas relevantes de organização do conhecimento. Talvez a IA possa ser pensada nesse horizonte: não como substituta do editor, mas como parte de ecologias editoriais mais colaborativas, transparentes e distribuídas.
No fim, voltei à imagem inicial: memória e edição. Se a memória é uma ilha de edição, a era das IAs nos coloca diante de uma tarefa política e cultural decisiva: escolher o que será lembrado, o que será esquecido e quem terá o poder de editar essa memória coletiva.
Nota técnica
Esta postagem foi elaborada a partir da gravação da roda de conversa realizada no evento ABEU/Edufba. A gravação foi transcrita automaticamente e, em seguida, reorganizada com apoio de inteligência artificial, usando como base o contexto da minha apresentação, minhas referências conceituais e minhas respostas no debate final. O texto não é uma transcrição literal: trata-se de uma reconstrução argumentativa, revisada e ampliada, que busca preservar o movimento principal da fala, corrigir ruídos da transcrição e explicitar melhor alguns conceitos mencionados oralmente.
Slides da apresentação
Andre Stangl 
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