Aos estudantes

• Está cada vez mais difícil encontrar vagas iniciais em computação, e a indústria de software também passa por fortes abalos; cresce um ambiente em que a quantidade de código e o lucro de curto prazo vêm antes da qualidade e da sustentabilidade
• A tecnologia pode ser uma ferramenta para ajudar as pessoas, mas também é usada para dispersão da atenção, vigilância, extração e morte, ao mesmo tempo em que expõe problemas de dados enviesados e consumo excessivo de recursos computacionais
• No ponto de partida da computação estão a beleza das ideias, o prazer de criar e a possibilidade de construir ferramentas que ajudem as pessoas e fortaleçam as relações humanas
• Em vez de simplesmente seguir a narrativa tecnológica dominante, é preciso fazer escolhas deliberadas, definir limites éticos com antecedência, preservar tempo e espaço para pensar profundamente e produzir código e documentação claros e elegantes
• Mais do que lucro e produtividade, pessoas, relações e justiça devem vir em primeiro lugar, e uma postura movida pelo amor, e não pelo medo, se torna ainda mais importante para a computação do futuro

---

O ambiente atual em torno da computação

• No mundo que espera quem conclui a formação em ciência da computação, é difícil encontrar vagas iniciais em computação, e toda a indústria de software também está sendo fortemente sacudida
• A propriedade intelectual não é respeitada, a quantidade de código é mais valorizada do que sua qualidade, e o lucro de curto prazo vem antes da sustentabilidade de longo prazo
• Em vez de ajudar as pessoas, a tecnologia também é usada para dispersão da atenção, extração, vigilância e morte, e às vezes é projetada para explorar vieses cognitivos profundos e pontos cegos humanos
• Em sistemas treinados com dados enviesados, séculos de viés e discriminação ficam gravados, e recursos escassos acabam sendo consumidos por computação excessiva em troca de benefícios incertos
• A corrida para criar máquinas inteligentes continua, mas surge junto dela uma direção em que se tenta tratá-las como escravas

Por que começamos na computação e quais critérios ainda permanecem

• No início da computação havia a beleza das ideias, o prazer de criar e a possibilidade de construir ferramentas que ajudassem as pessoas e fortalecessem as relações humanas
• A crença nesses valores ainda permanece, mas grande parte da indústria se afastou dessa direção
• Mais importantes do que o conteúdo tratado em sala de aula são os critérios e atitudes que vale a pena revisitar ao entrar no mundo lá fora ou ao continuar os estudos

Narrativas que não devem ser seguidas e limites que precisam ser definidos antes

• Não é preciso acreditar passivamente na narrativa autojustificadora de que certa tecnologia é inevitável ou de que continuará avançando de qualquer forma
• Não é necessário seguir incondicionalmente a narrativa dominante; é possível fazer escolhas deliberadas por conta própria e ajudar outras pessoas a fazer o mesmo
• Seus limites morais e éticos devem ser definidos com antecedência, e não se deve se acomodar em compromissos do tipo “vamos deixar os princípios de lado por enquanto até encontrarmos algo melhor”

A capacidade de pensar profundamente e a forma de trabalhar

• É preciso desenvolver a capacidade de pensar profundamente e, para isso, criar por conta própria espaços e tempos protegidos contra interrupções
• Nesse processo, também pode ser necessário dizer não a tecnologias ou padrões de trabalho que outras pessoas consideram importantes ou inevitáveis
• O código deve ser refatorado até se tornar claro e elegante, e é preciso escrever uma boa documentação que outras pessoas consigam ler
• Mesmo quando todos pressionam para agir rápido e pegar atalhos, é preciso ter a coragem de ir devagar

O que deve vir primeiro

• Mais do que lucro, código e produtividade, é preciso cuidar com mais profundidade de pessoas, relações e justiça
• Acima de tudo, é preciso agir movido pelo amor, e não pelo medo

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• É bem incômodo ver alguém que só esteve na academia dar conselho para a indústria sem nunca ter trabalhado como engenheiro numa empresa
  O conselho de cuidar do craft, ficar lapidando código e escrevendo documentação com capricho, tirando a parte de evitar atalhos, soa como um caminho para o desemprego em poucos anos
  Se o craft aqui significa escrever código e polir código, isso parece cada vez mais uma habilidade antiquada, empurrada de lado pelo design de sistemas de alto nível
  E fico pensando quem exatamente vai ler toda essa documentação caprichada; no fim, talvez sejam só os agentes que vão me substituir

  • No último ano, entreguei mais software útil do que nos cinco anos anteriores somados, e isso aconteceu principalmente porque deixei de ver código como o entregável e passei a ver o produto como o entregável
    O craft não desapareceu, ele só subiu um nível
    Se um júnior passa semanas preso em refatoração, logo fica para trás em relação ao júnior que coloca algo no ar e vai iterando
    Hoje o loop de feedback é muito mais rápido
  • A visão de quem está na indústria também pode ser mais míope
    No fim, todo mundo tem seus próprios vieses
  • Acho que a frustração vem do fato de que professores podem escolher segundo seus próprios valores, mas a pessoa média dificilmente consegue
    É triste que a sociedade moderna funcione assim, onde, goste ou não, você faz o que precisa para sobreviver, e acho que muito sofrimento nasce daí
  • Concordo que incomoda, e olhando o LinkedIn parece mesmo alguém com carreira só acadêmica
    Ainda assim, não acho que esse tipo de conselho leve automaticamente ao desemprego
    Eu também trabalho muito rápido em empresa, mas esses princípios são perfeitamente compatíveis em muitos casos, mesmo que não em todos
    Para conselhos de indústria, Marc Brooker, AWS Distinguished Engineer com quase 30 anos de experiência, é de fato mais prático
    https://brooker.co.za/blog/2026/03/25/ic-junior.html
  • A questão não é quem vai ler a documentação
    Para fazer bem design de sistemas de alto nível, no fim você precisa ter experiência suficiente escrevendo código e refatorando por conta própria
    É parecido com querer ser chef de cozinha sem nunca ter preparado os ingredientes e só ficar dando instruções
    Tentar escrever código elegante importa não porque alguém vai ler, mas porque é assim que você aprende na prática como funcionam trade-offs de engenharia e abstrações

• Concordo com a ideia de definir antes, pelos seus próprios critérios, a sua ética de engenharia
  Quando eu fazia graduação em engenharia mecânica no Reino Unido, havia uma disciplina obrigatória de ética, e até hoje lembro de casos como o desastre de Bhopal
  Em contraste, pelo menos nos cursos de ciência da computação no Reino Unido eu quase nunca vi algo parecido, e sinto que essa área precisa muito desse tipo de formação

  • No meu curso de computação também havia uma disciplina obrigatória de ética, mas esperar que uma matéria que os alunos assistem de qualquer jeito mude de verdade a postura deles é ingenuidade
    Você pode discutir Therac-25 o quanto quiser, isso não vai necessariamente levar alguém a se perguntar seriamente se deveria trabalhar na Palantir ou na Raytheon
  • Nos EUA, quase todo curso de CS credenciado pela ABET exige créditos em Ethics in Computer Science
    Eu também estudei vários casos, incluindo Therac-25, e achei bem bom porque abordava até fundamentos gerais de ética e filosofia
  • Quando fiz graduação em engenharia da computação nos EUA, uns oito anos atrás, aulas de ética eram obrigatórias, mas pelo que lembro não existiam no currículo de CS, que levava para trajetórias parecidas
    Pelo visto agora existem, então talvez eu esteja lembrando errado ou tenham sido adicionadas depois
    A aula em si foi interessante e até falava de negociação contratual, mas naquela época eu não tinha a sensação de que essas questões realmente seriam meu problema
    Isso só mudou depois que comecei a trabalhar de verdade
  • Quando dou aula, uso textos como estes
    We should teach our Students what Industry doesn’t want, Kevin Ryan, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3377814.3381719
    Are you sure your software will not kill anyone?, Nancy Leveson, https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/136281.2
  • Tratar o ensino de ética como se fosse uma bala de prata que transformaria pessoas ruins em pessoas boas é ingenuidade demais

• Entendo a postura de não usar LLM de forma nenhuma
  Espero que um dia apareça um tipo de LLM vegetariano que torne essa posição mais aceitável
  Continuo acompanhando modelos treinados só com dados em domínio público, mas ainda não vi nenhum modelo realmente útil que não misture scraping da web ou fine-tuning em saídas de modelos não vegetarianos
  Andrej Karpathy diz que hoje já dá para treinar um modelo no nível do GPT-2 por menos de 80 dólares, então pelo menos o custo ambiental talvez um dia caia para um nível aceitável
  https://twitter.com/karpathy/status/2017703360393318587
  Seria ótimo se um professor de ciência da computação pudesse mexer diretamente com esses modelos interessantes sem violar seus próprios princípios
  Por coincidência, vi https://talkie-lm.com/introducing-talkie na primeira página do HN, e a discussão relacionada era https://news.ycombinator.com/item?id=47927903
  Antes eu já tinha visto o Mr Chatterbox, um modelo baseado em dados em domínio público, mas havia uma pequena mistura de synthetic conversation pairs gerados por Haiku e GPT-4o-mini, então a pureza ficava duvidosa
  https://simonwillison.net/2026/Mar/30/mr-chatterbox/
  O Talkie também não é totalmente puro e declara ter passado por mais uma etapa de supervised fine-tuning com chats sintéticos por rejection sampling entre Claude Opus 4.6 e Talkie

  • Eu tendo a ver expressões como exploração de trabalho humano e desperdício de recursos escassos como exageros repetidos sem fim por haters online
    A fabricação dos dispositivos de computação usados para acessar a internet provavelmente consumiu mais recursos e explorou mais trabalho humano do que o treinamento de modelos de ML
  • Isso me parece a continuação da linhagem que vai de real programmers write assembly para real programmers don't need copilot e depois real programmers don't use llms
    Agora só entrou no lugar a versão de proibição de LLM

• Para desenvolver a capacidade de pensar profundamente, rotinas que restauram a atenção, como exercício e leitura, realmente funcionam muito bem
  A gente sempre acha que não tem tempo, mas quando retoma isso com constância percebe que, em vez de roubar tempo, essas atividades acabam criando mais tempo para fazer outras coisas

  • É realmente estranho de tão verdadeiro
    Quando comecei treino para maratona, não esperava nem um pouco que minha energia no dia a dia aumentasse tanto, mas foi exatamente isso que aconteceu

• Isso soa como um texto escrito por alguém que viveu a vida toda dentro da bolha acadêmica e nunca teve que tomar decisões sob restrições de tempo com pessoas de interesses conflitantes
  Um artista pode querer aperfeiçoar mais a própria obra segundo seus próprios critérios, mas se fizer disso a prioridade sem entender o que o cliente quer, acaba falindo
  Vale cultivar seus interesses como hobby, e se isso por acaso se alinhar com sua capacidade de ganhar dinheiro, você teve sorte
  Para a maioria das pessoas, essas duas coisas não se encaixam tão bem

  • Eu perguntaria de volta o quanto a estratégia de produzir o mais rápido possível um resultado mediano, sem lapidar a maestria, funcionou para artistas
    Isso agora qualquer um consegue fazer, mesmo sem treino nenhum
    LLMs nivelaram a capacidade de fazer trabalho mediano com rapidez, e se isso é tudo o que você consegue fazer, não há futuro aí
    Pelo contrário, excentricidade e originalidade ficaram ainda mais importantes, e nesse sentido a bolha acadêmica pode até ter alguma vantagem

• O professor Yorgey já faz boa pesquisa há muito tempo e escreveu artigos de que eu realmente gosto
  Fiquei feliz de ver ele falando publicamente dessa forma
  Uma vez assisti a uma palestra de um engenheiro da Anthropic na minha antiga universidade, e a impressão que ficou foi se a Anthropic é o lado menos ruim, então o futuro vai ser realmente duro
  O artigo é Monoids: Theme and variations (functional pearl) e está aqui
  http://ozark.hendrix.edu/~yorgey/pub/monoid-pearl.pdf

• Eu estou na academia e tenho alguns familiares em empresas parecidas com a FAANG, e é engraçado como os comentários deste post se parecem muito com discussões frequentes na minha família
  Eu valorizo pensamento profundo, pesquisa e análise, e vejo código como subproduto desse trabalho mental, enquanto meus parentes com mais de 10 anos de indústria se orgulham de não escrever uma linha de código e tratam Opus como uma ferramenta qualquer de produtividade
  Só que, quando trabalham assim, eles não conseguem explicar muito bem por que uma big tech ainda precisaria especificamente deles
  Como o sustento da família depende disso, dói mais, e as perspectivas também não parecem grande coisa

• Não me surpreende ler a frase de que tecnologia é usada para dispersar, explorar, vigiar e matar pessoas
  O primeiro computador programável de propósito geral foi projetado em 1945 para calcular tabelas de tiro de artilharia do Exército dos EUA, e logo em seguida foi usado no projeto de armas nucleares
  Toda tecnologia, incluindo computadores, sempre foi usada como arma e continuará sendo

  • Acho que a frase logo abaixo é mais importante
    A ideia é não acreditar na autojustificação de que a tecnologia é inevitável ou de que já se estabeleceu, então é preciso seguir
    Não é preciso simplesmente se deixar levar pela narrativa dominante; você pode escolher por conta própria e ajudar outras pessoas a fazer o mesmo

• O conselho de criar tempo e espaço sem interrupções para pensar profundamente é algo que estou tentando colocar em prática com muito esforço agora
  Hoje todo mundo sabe que tudo tenta capturar nossa atenção, mas, se você não tentar resistir de verdade, nem percebe o quão forte isso é

• A frase não vou usar LLM de forma alguma para propósito algum me passa uma sensação forte demais de autoindulgência acadêmica

  • Para quem tiver curiosidade, o autor explica essa posição com mais detalhes em outro texto
    http://ozark.hendrix.edu/~yorgey/forest/009L/index.xml
  • Hoje em dia tudo está ficando polarizado demais
    Usar LLM não faz de ninguém um idiota nem um delirante, e o fato de haver problemas também não significa que seja preciso rejeitar tudo de forma absoluta
    É verdade que existem pessoas e organizações excessivamente dependentes disso, mas reconhecer sua utilidade e tratá-lo como mais uma ferramenta não significa de forma alguma enxergá-lo como substituto da capacidade de pensar
    Agora ficou difícil até falar com calma sobre prós e contras; o clima é de que tudo tem que ser totalmente bom ou totalmente ruim, e isso cansa
    A posição do autor é tão extrema que acaba parecendo ignorante e tola
    Sendo professor, eu esperaria um pouco mais de abertura e uma visão com mais nuances