- A ascensão da inteligência artificial generativa aumenta a importância das humanidades e, ao mesmo tempo, torna a própria natureza das humanidades mais complexa e estranha
- Conhecimento e competências humanísticas passam a desempenhar um papel importante na pesquisa e no uso da inteligência artificial
- Abrem-se novas possibilidades para que até não especialistas usem ferramentas de IA para desenvolver facilmente softwares educacionais ou ferramentas próprias de pesquisa
- Por outro lado, a adoção de chatbots de IA traz efeitos negativos, como a queda da motivação dos alunos para a aprendizagem autodirigida e a piora da qualidade da experiência educacional
- Em meio à preocupação com o aprofundamento da desigualdade na educação, a capacidade criativa de cada professor para usar IA ganha destaque como uma tarefa mais crucial do que nunca
Mudança na relação entre IA e humanidades
O lugar das humanidades na nova era da IA
- Em um texto publicado por D. Graham Burnett na The New Yorker, aponta-se que, embora mudanças radicais relacionadas à IA estejam em curso nos campi, há um clima de evitar ou ignorar essa transformação em muitos campos acadêmicos, inclusive nas humanidades
- Apresenta-se a visão de que já não é mais sustentável tratar o surgimento da IA como uma simples moda ou subestimar seu impacto real
- Burnett enfatiza que a IA já está causando um impacto estrutural e irreversível sobre as humanidades
A inteligência artificial generativa aumenta o valor do conhecimento humanístico
A redescoberta das competências humanísticas
- Em áreas diversas como tradução em linguagem natural, classificação e mineração de dados, a IA passa a exigir de forma essencial uma compreensão humanística da linguagem e da cultura humanas
- Por exemplo, quando a OpenAI tentou resolver o problema de bajulação (sycophancy) no GPT-4o, a abordagem não foi por código técnico, mas pela criação de novas frases em inglês (prompts)
- Sem uma compreensão profunda do contexto cultural da linguagem, dos efeitos retóricos, da distinção entre gêneros e dos elementos não verbais, sistemas de IA podem apresentar falhas involuntárias
- Engenheiros e pesquisadores também passam a precisar de uma ampla capacidade de pensamento crítico sobre linguagem, cultura e história da tecnologia
Expansão da capacidade de usar IA entre pessoas sem formação em humanidades
A era de criar software diretamente
- Mesmo pessoas das humanidades sem formação técnica agora podem usar IA para desenvolver por conta própria ferramentas personalizadas para pesquisa e ensino
- O autor do texto de fato desenvolveu jogos interativos baseados em conhecimento humanístico, como um simulador de boticário do século XVII e um jogo sobre a expedição de um jovem Darwin às Galápagos
- No primeiro jogo, o aprendiz vivencia a experiência de tratar pacientes com receitas médicas reais do início da modernidade, e no meio do processo surge o problema de alucinações da IA que contradizem fatos históricos
- No segundo jogo (Young Darwin), a experiência de coletar animais e explorar ilhas é simulada com base em registros reais de Darwin, elevando a qualidade por meio de um design que minimiza as alucinações da IA
- Esses métodos experimentais de aprendizagem podem ser combinados de forma complementar com redação de ensaios ou discussões em aula, ampliando de maneira vivencial a consciência histórica e o pensamento crítico dos estudantes
- A tutoria interativa com IA também oferece de fato estímulo intelectual e oportunidades de aprendizagem no ensino de humanidades
A inteligência artificial generativa torna o ensino de humanidades mais complexo
Mudanças e desafios educacionais provocados pela IA
- No ambiente educacional, chatbots de IA como o ChatGPT mostram efeitos negativos ao enfraquecer fortemente a experiência de escrita autodirigida dos alunos
- Um número cada vez maior de estudantes entrega ensaios ou trabalhos gerados por IA, colocando em xeque os sistemas de avaliação e os objetivos educacionais existentes
- Em última instância, há um grande risco de que os estudantes deixem de vivenciar esforços intelectuais significativos, como superar o bloqueio de escrita (writer's block), fazer pesquisas em biblioteca ou conduzir investigações reais de longo prazo
- Torna-se marcante a tendência de os alunos não verem interesse nem sentido na própria tarefa, concentrando-se apenas em executá-la com IA
Casos positivos e novas possibilidades educacionais
- Ao mesmo tempo, também são relatados casos em que o desenho de atividades que inclui interações com IA oferece a alunos e professores novos choques intelectuais e oportunidades de reflexão
- A IA não substitui simplesmente o ser humano; ela pode funcionar como uma ferramenta auxiliar pela qual o aluno conversa com a IA para examinar o próprio pensamento
- Este é justamente o momento de discutir o significado e o propósito da educação e de exigir o papel ativo dos professores em sala para preservar experiências de ensino e aprendizagem autênticas
Polarização no uso de IA no ensino de humanidades
Sugestões para a educação do futuro
- Levanta-se a preocupação de que a inteligência artificial generativa acabe por aprofundar as desigualdades no ensino de humanidades
- Em estudantes bem treinados e em ambientes favoráveis, destaca-se a capacidade de usar IA de forma criativa, mas isso pode não acontecer com alunos em contextos mais precários
- Torna-se muito importante que cada professor tenha a capacidade de desenvolver diretamente tarefas e ferramentas de IA personalizadas
- Se o campo educacional for passivo diante desse desafio, ferramentas comerciais de educação com IA que parecem “interativas” na superfície, mas na prática são uniformes e desumanizadas, acabarão corroendo a relação aluno-professor e a essência da aprendizagem
- A partir dessa percepção, chegou-se a planejar e impulsionar um projeto com apoio do NEH (National Endowment for the Humanities), mas ele acabou sendo cancelado por mudanças de política
Leitura recomendada
- O livro The Sounding of the Whale, de D. Graham Burnett, é uma obra singular sobre a história da ciência das baleias
- Apresenta-se um novo caso de pesquisa sobre a relação entre Shakespeare e Anne Hathaway a partir da descoberta de fragmentos de cartas usados na estrutura da encadernação em um comentário bíblico publicado em 1608
- A professora Kathleen DuVal, da UNC, ganhou o Prêmio Pulitzer com o recém-lançado Native Nations: A Millennium in North America, e suas obras anteriores também são avaliadas como interessantes
1 comentários
Opinião no Hacker News
Acho que existe um problema educacional mais profundo: os alunos são treinados para ver a escola e o trabalho como etapas intermináveis de cumprimento de metas. No fim, o objetivo é “arrumar emprego”, mas agora já não dá para dizer com confiança quais empregos ainda existirão daqui a 5–10 anos. Talvez só os ofícios técnicos mais práticos sejam exceção, mas esses programas em grande parte já desapareceram da educação há muito tempo. Se universitários usam IA para terminar tarefas com facilidade e pular leitura e o desenvolvimento da paciência, vejo mais responsabilidade no sistema educacional e de carreira que nós criamos do que nos próprios alunos. Esse problema não surgiu do dia para a noite e também não é causado só pela IA
É frustrante ver que, assim como a IA é usada como desculpa para justificar demissões em massa e corte de custos, agora também aparece a tendência de culpar a IA pelo fracasso do sistema educacional moderno. Na prática, o sistema educacional recompensa uma coisa só: nota. Mais do que conhecimento, compreensão ou inteligência, é esse único “número” mais fácil de gamificar (
GPA) que define o caminho desde o ensino médio até a universidade e além. Acho que esse é o maior problema da educaçãoTenho bastante convicção de que profissões que existem há muito tempo continuarão existindo no futuro. Mesmo com mudanças tecnológicas, elas não vão desaparecer de repente, e sim definhar aos poucos. Portanto, há tempo suficiente para se preparar e planejar. Já empregos muito bem pagos em novos setores da economia muitas vezes não duram tanto, são difíceis de prever, e se você tem tendência a sentir inveja de ganhos inesperados, talvez seja difícil ser feliz nesse tipo de carreira
Sobre a afirmação de que “a culpa é em grande parte do sistema educacional e de carreira”, menciona-se que, na prática, muita gente continua repetidamente culpando os alunos
Ninguém jamais conseguiu prever com certeza os empregos do futuro o tempo todo. Quem tem base sólida e flexibilidade sempre acaba encontrando um caminho
Se só 10% da população migrar para ofícios técnicos práticos, esse setor já pode entrar em colapso. Não entendo por que todo mundo ignora esse ponto
Fiquei muito interessado ao ver um comentário sobre uma pós-graduanda em filosofia da SFSU que reformulou completamente a disciplina como se fosse “correr com IA por uma pista de obstáculos”, e os alunos acharam interessante. Isso me fez pensar numa ideia curiosa: e se os alunos criassem entre si tarefas que o ChatGPT não consegue resolver e passassem uns para os outros? Já participei antes, num barcamp, de um programa de quiz feito para que não fosse fácil encontrar as respostas no Google, e foi muito divertido. Projetar tarefas “à prova de ChatGPT” parece um desafio intelectual de nível semelhante
Acho que projetar tarefas “à prova de ChatGPT” pode, na verdade, ser bem simples. Como no sistema universitário alemão, os alunos resolvem exercícios difíceis toda semana e só podem fazer a prova se atingirem um nível mínimo de sucesso. O verdadeiro objetivo dessas tarefas é impedir que um aluno despreparado vá fazer a prova e se sabote. Mesmo que alguém cole com “ChatGPT” e afins nas tarefas, isso não costuma ser punido com tanto rigor, porque os alunos sabem muito bem que, se fizerem isso, vão fracassar de verdade na prova. Na maioria das universidades alemãs, se você reprovar três vezes em um exame, não pode mais cursar aquela área de estudo em nenhuma universidade
Howard Rheingold está bem ativo nesse tema. Se houver interesse, recomenda o Peeragogy Handbook e o post que impulsionou essa ideia. Ele compartilha que “quanto mais eu transfiro a autoridade do professor para os alunos e os incentivo a aprender com protagonismo, mais eles me mostram como meu método de ensino deveria ser redesenhado”
Sou deficiente visual, e isso de tarefas que “mostram só o contorno da ilha” continua me incomodando porque esse tipo de problema pode ser totalmente inacessível para pessoas como eu. O movimento de reduzir tarefas baseadas em texto está, ao contrário, tornando a educação acessível ainda mais difícil para pessoas com deficiência. É o começo de uma nova geração de exclusão digital
Concordo que projetar tarefas à prova de ChatGPT é um desafio intelectual. Mas os professores quase não recebem tempo nem formação para aplicar esse tipo de pedagogia experimental. Quando a pessoa mal consegue dar conta da agenda ensinando 4/4 (quatro disciplinas por semestre), já fica difícil até tentar, e a evolução das ferramentas de IA é tão rápida que até boas ideias envelhecem logo. Por exemplo, já houve a experiência de pedir aos alunos que produzissem podcasts em vez de artigos, só para logo depois aparecerem ferramentas de “crie meu podcast”, tornando a cola tão fácil quanto em redações tradicionais
Se o professor conhece bem o tema, uma conversa de 30 segundos já basta para perceber se o aluno realmente sabe ou não. Talvez “tarefa” nem seja o melhor método para formar e verificar conhecimento
O autor fala principalmente de ensino de história, mas na prática descreve algo mais próximo de uma “apreciação da história”. Isso não é usar a história como ferramenta de previsão, e sim abordá-la como cultura de leitura dos “clássicos” (por exemplo, Cicero). Oficiais militares estudam história de forma totalmente diferente, buscando as causas de erros e fracassos. Esse também é um aspecto da história com o qual os LLMs ainda não lidam tão bem. Se você quiser entender a época de Cicero, recomendo este livro. Foi escrito por um repórter político de campo e proporciona uma experiência afiada de desconstrução da visão histórica tradicional fascinada só pela retórica
Usar a história como ferramenta de previsão não é o propósito original da academia; a história existe para compreender o fluxo dos acontecimentos humanos e sua aplicação é amplíssima. Até a história militar é uma das áreas mais lentas para adotar novos métodos de pesquisa
Não concordo com a ideia de que “apreciação” e “análise” devam ser separadas. A história é essencial para explicar como a situação atual foi formada. O estudo dos clássicos também deve, naturalmente, ser crítico, e os historiadores de fato fazem isso
É certo que, ao estudar os “vencedores”, você aprende sobretudo viés de sobrevivente
A distinção entre história como análise estratégica e ensino de história como apreciação cultural é um ponto excelente. Hoje a educação está majoritariamente inclinada para o segundo lado, e essa é justamente a área que a IA imita com mais facilidade. Na prática, pensamentos mais valiosos surgem de perguntas desconfortáveis sobre fracassos, consequências não intencionais e perspectivas periféricas
Complementa-se que oficiais militares não olham para a história apenas como “análise de erros”
A defesa de tese de doutorado em humanidades consiste em uma “tese escrita” e uma defesa oral improvisada, o que torna muito difícil trapacear com ChatGPT. O professor faz bem perguntas que conectam coisas aparentemente desconexas. Eu já ajudei engenheiros a resolver problemas de análise semântica, e vi muitos deles se perderem por não entenderem linguagem. Às vezes a pessoa se comunica bem, mas não entende a linguagem em si. Nas avaliações relacionadas a IA, costuma-se testar apenas aquilo em que a IA é boa; minha competência linguística não entra no critério de avaliação. Meu papel é apontar os problemas de linguagem que a IA enfrenta e convencer as pessoas do valor disso
quals) em que se apresenta o estado mais recente da pesquisa na área e se responde a perguntas oralmente. Uma razão pela qual continua difícil passar mesmo com ChatGPT é que surgem perguntas do tipo “por que XYZ fez ABC ao observar o resultado 123?”, quando na verdade a própria pergunta pode estar errada ou baseada em um fato falso. Os LLMs ainda são fracos para perceber esse contexto sutil e corrigir dizendo “isso não aconteceu; na verdade foi assim”Quando um professor de física é preguiçoso, ele transforma todos os problemas em problemas de matemática. Se uma calculadora melhor torna a prova sem sentido e isso preocupa, então na verdade o que vinha sendo ensinado era matemática, não física. Quando um professor de humanidades é preguiçoso, ele transforma tudo em problema de escrita. Se um corretor ortográfico melhor inutiliza a avaliação em humanidades, então o que estava sendo avaliado era, na prática, apenas capacidade de redação. Falando de forma um pouco agressiva, fico em dúvida se um bom texto necessariamente coincide com um bom pensamento
Concordo que os professores podem desenvolver técnicas de avaliação resistentes à IA. Mas quase não existe apoio institucional, e cada um precisa se virar sozinho. O ciclo de experimentação também é muito lento em comparação com a velocidade de avanço das ferramentas de IA. Mesmo testando um novo método de avaliação por um semestre, poucas semanas depois já é preciso preparar a próxima disciplina, então quase não dá para avaliar e melhorar direito; normalmente, repetir uma vez por ano já é o máximo
Isso lembra a controvérsia de quando as calculadoras apareceram no meio científico. No ensino médio, alguns alunos mais ricos chegavam com “calculadoras científicas”, e havia debate sobre permitir ou não seu uso. A calculadora não é uma analogia perfeita para LLM, mas o argumento de que no mundo real aquilo acabaria sendo usado era convincente. Isso ainda se aplica, em especial, à engenharia de software
Acho que a resposta é reintroduzir o método socrático no ensino de humanidades. Em vez de um processo passivo de consumir e produzir texto (texto que, na prática, só monitores e professores leem), deveria haver aulas centradas em conversa, em que os alunos discutem e debatem diretamente com base nos materiais e nas aulas. O LLM consegue escrever ensaios medianos com certa facilidade, mas não consegue participar de uma discussão real em sala com os colegas. Claro que, na prática, esse modelo tem o limite do custo de pessoal, o que dificulta sua adoção em larga escala
Acho absurdo comparar ChatGPT a um simples corretor ortográfico. Escrever em si também é claramente uma habilidade importante que deve ser ensinada
Acho que a causa fundamental da fraude acadêmica nas humanidades é o incentivo econômico para trapacear
Muita gente não faz ideia de quanto trabalho ainda existe em história e humanidades. Por exemplo, há pessoas interessadas em decifrar os rolos carbonizados de Herculano, mas na verdade menos de 10% dos textos em neolatim do Renascimento ao começo da modernidade foram traduzidos para o inglês. Mesmo alguém como Marsilio Ficino, cujas traduções dos clássicos deixaram uma marca enorme na história europeia, ainda tem boa parte de sua própria obra sem tradução para o inglês. Os LLMs terão um impacto enorme nisso, mas qualquer aluno, se tiver vontade, pode fazer uma contribuição real nesse território desconhecido. Por isso, ao avaliar alunos, uso como critério “o quanto eu aprendo com eles”
A arquitetura transformer foi originalmente pensada para tradução, mas tenho a impressão de que modelos generativos excessivamente overfitted são na verdade muito fracos em tradução. Abordagens simples como classificação morfossintática + consulta a dicionário + mapeamento gramatical produzem resultados bem melhores e ainda fornecem intervalo de confiança. Se você precisa de ferramenta de tradução, é melhor usar algo como Project Bergamot do que IA generativa. E é uma pena enorme que as aulas de humanidades no ensino médio tenham virado mero exercício, e não descoberta real
A história que recebemos inevitavelmente nos chega por um funil estreito, com muita coisa perdida, severamente adaptada ou distorcida. Quase não sabemos o que realmente aconteceu 500 anos atrás, e é muito provável que quem controlava a história, como os Medici no poder, também tenha moldado os registros em benefício próprio. No fim, a história é uma pintura de fundo para o presente. Não acho que a IA vá ajudar muito a compreender melhor o passado; talvez ela se torne antes uma ferramenta para que os novos Medici do presente alterem mais rapidamente esse pano de fundo do passado
Defende-se que engenheiros que desenvolvem sistemas de IA deveriam pensar profundamente sobre linguagem, cultura e a história e filosofia da tecnologia, mas na prática o ponto crucial é menos a ausência de conhecimento acadêmico e mais o problema que surge quando se ignora a complexidade do mundo real. Se a habilidade de programar em si virar commodity, então quem tiver capacidades complementares (por exemplo, programação + história) vai se beneficiar mais. É nisso que consiste o cerne da mudança que está ocorrendo agora nas humanidades
No fundo, a capacidade de “fazer boas perguntas e resolvê-las por conta própria” sempre foi uma competência extremamente valiosa
Hoje em dia, os alunos tendem cada vez mais a se mover em equipe com amigos de formações diversas, em vez de se aprofundar sozinhos em uma única coisa, seja programação ou qualquer outra área. Como a velocidade da mudança é incomparavelmente maior do que antes, eles percebem cedo seus limites e a necessidade de colaboração, independentemente da qualidade do treinamento. O desafio maior é como cooperar, se sincronizar e encontrar direção como equipe em meio a talentos e interesses heterogêneos e mudanças rápidas
A historiografia já enfrentou há décadas, com Hayden White, a questão da “história como narrativa”. A afirmação de White de que “a história é ficção (=fiction)” não nega a factualidade em si, e sim quer dizer que a interpretação histórica e a narração literária estão sempre embutidas. Em outras palavras, enfatiza-se que o historiador, como o romancista, constrói o sentido dos acontecimentos por meio de estruturas narrativas e técnicas de expressão
Acho que os fracassos dos sistemas de IA que vemos quase sempre vêm de ignorar a complexidade da realidade
Na prática, isso é só uma reformulação da ideia do Joel Spolsky de “commoditize your complement”
Existe uma frase no system prompt da OpenAI dizendo “mantenha o profissionalismo e a honestidade que melhor representam os valores da OpenAI”, e alguém com formação em humanidades percebe intuitivamente que esse tipo de formulação pode produzir um efeito fatalmente contrário em futuros incidentes de IA. Esse tipo de nuance é justamente o que importa, e é daí que nasce o cenário (ao estilo Hollywood) em que “a máquina tenta refletir a mente do criador e acaba em ruína”
Sou cético quanto ao efeito do uso de computadores na educação. Para realmente aprender algo de verdade, só consigo memorizar quando leio em papel e faço anotações à mão nas margens ou em cadernos. Como programador, uso tela todos os dias, mas para decorar de fato conteúdo novo preciso necessariamente usar papel. Em reuniões presenciais ou conferências também nunca abro o laptop e sempre anoto só no papel. Por isso, sempre me pergunto se estudar com notebook ou tablet realmente ajuda
Esse caso é totalmente uma experiência pessoal e não se aplica de forma estável a outras pessoas. Faz anos que não escrevo nada em papel, e mesmo assim nesse período consegui aprender coisas novas o suficiente
Acho que essa diferença depende muito de como os hábitos de estudo foram formados no começo. Para mim, anotar no Notepad funciona pior e escrever à mão faz eu lembrar melhor, mas isso é produto do hábito escolar, ou seja, de um treinamento pessoal. Outras pessoas podem muito bem aprender de forma excelente com seus próprios métodos
Já existe uma geração que prova que a experiência da minha geração não é o caso universal da educação
Concordo que apps de aprendizagem, especialmente ferramentas gamificadas, mostram efeito claro no aspecto da “prática”
Tenho a impressão de que os LLMs abriram um enorme rombo na forma como a educação realmente funciona nos EUA. Até agora, a avaliação se baseava na suposição de que “um texto produzido sem supervisão é prova de aprendizagem”, mas os LLMs passaram a gerar esse resultado com facilidade e, com isso, acabaram até destruindo junto o mercado de ghostwriting de redações. Agora os educadores precisam redescobrir os próprios critérios de avaliação, e velhas perguntas como “o que é aprender?” e “como medir isso de forma significativa?” ficaram ainda mais importantes. Brincando um pouco, prevejo um retorno de avaliações centradas na oralidade, como memorização e provas orais. Esse modelo também tem falhas, mas no momento ainda não é tão fácil trapacear, então talvez funcione por algum tempo
Já era um equívoco antigo achar que a mera entrega de uma redação provava aprendizagem. Agora a IA também escreve isso, então é preciso uma verificação essencial. Se “escrita sozinha não prova aprendizagem”, então como distinguir aprendizagem real? Por isso, pode haver uma reativação de provas orais e avaliações por debate em tempo real. A IA não arruinou a educação; só expôs de forma brutal problemas que já existiam
Acho que a essência desse rombo está na “objetividade”. A obsessão da educação com medição partiu da premissa de que o que se ensina são fatos apriorísticos (“verdades objetivas”), mas isso em si quase não passa de um mito. Quanto mais rigidamente se mede, mais se cria a ilusão de que conhecimento equivale a verdade. Mas, na realidade, toda escrita e toda aprendizagem são conjuntos de experiências subjetivas, e para alcançar objetividade é preciso explorar inúmeras perspectivas subjetivas. A chegada dos LLMs, aliás, contorna justamente isso e produz respostas não com base em interpretação lógica, mas em “vibe”. Agora o objetivo passou a ser gerar uma atmosfera social familiar ou um contexto reconhecível, e ainda não sabemos onde essa linha vai ser traçada. O rigor foi supervalorizado, e aprender explorando múltiplas perspectivas ao mesmo tempo é a melhor forma de aprendizagem para os humanos
Acho que a definição de aprendizagem não mudou. Assim como o primeiro registro da humanidade já era alguém reclamando “esses estudantes não aprendem por causa dessa tal escrita moderna”, a educação sempre se adaptou às mudanças
Uma parcela enorme da educação nos EUA consistia justamente em produzir “redações sem sentido”, então é natural que a IA explore esse nicho