Sobre a IA e o futuro da escrita académica

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Inventei e abracei há quinze anos o conceito de geekonomia. Escrevi em 2010 um livro com esse título e na sua introdução dizia que eram os geeks que à sua maneira redesenham a economia transformando-a em geekonomia. Desde a irrupção da Internet e da computação pessoal, os geeks são os novos escribas do mundo, capazes de configurar a interação de nossas relações pessoais, e criar os instrumentos desta sociedade líquida. Eles configuram e a sociedade consome. A geekonomia torna-se forte na construção das redes digitais, e a sua classe social dominante, a netocracia, ocupa os lugares mais relevantes na economia globalizada, deslocando políticos e burocratas. Esta posição de poder evolui mais uma vez com a atraente irrupção durante 2022 das plataformas de inteligência artificial generativa (IA) que se somam às plataformas de inteligência artificial preditiva. A IA preditiva ajuda a decidir sobre os eventos futuros com base em dados do passado e do presente. A IA generativa produz novos conteúdos e é atraente e disruptiva porque resolve ações intelectualmente complexas de forma fácil, rápida, gratuita e com ótimos resultados. Ambos já estão a ser incorporados imperceptivelmente nas dezenas de aplicativos que usamos diariamente, como Siri, Alexa, Google Maps, Waze, o pacote de serviços da Microsoft e muitos outros.

Há mais de vinte anos que formo professores da educação básica e superior para uma integração produtiva das TIC nos seus ambientes de trabalho. Comecei no início de 2000 ensinando design e arquitetura web para criar sites de assuntos e conteúdos atraentes para expandir a sua narrativa na Web. Depois desenvolvi workshops de blogs para ajudar os professores a serem capazes de criar páginas de forma muito simples. Depois veio a Web 2.0. e o uso das redes sociais para expandir as narrativas académicas e científicas. Com o iPhone em 2007 veio a Mobile Web 2.0. e a criação de aplicações. Em 2020 com a pandemia fizemos uma contribuição – juntamente com Cristóbal Cobo- sobre a universidade expandida em ambientes virtuais. Eles queriam agarrar-me com as metaversidades em 2021 e aí eu disse que não. Agora chega o tempo da IA generativa / preditiva e o ciclo da impostura começa novamente. Instituições que propõem (às vezes obrigam) os seus professores a formarem-se na nova tendência e professores que quase nunca acabam por integrar essas tecnologias no seu uso diário, para seguir mais uma vez com as suas rotinas de aulas expositivas e exames convencionais, sem uma profunda compreensão da ideia do design de experiências de aprendizagem centradas no utilizador. Por outro lado; Estamos surpreendidos com a quantidade de especialistas em IA em educação que surgiram no último ano? Mais uma vez, trata-se de impostura. Quantos estão falam hoje sobre computação quântica? Se a escalabilidade desta tecnologia chegar onde se espera, em 2025 já aparecerão muitos especialistas de última hora. A geekonomia propõe um ciclo permanente de inovação contínua e disruptiva. Nas fronteiras da inovação já estão a incubar outras perturbações que veremos nos próximos anos e década. E para os próprios novos escribas do mundo, o que é realmente valioso e produtivo não são as ideias, mas a sua implementação para agregar valor à experiência de uso e se destacar na economia da atenção. “As intenções não importam. As ações sim”, diz o meu filósofo geek de cabeceira Naval Ravikant.

À fraude individual acrescenta-se a institucional, acreditando que esses mesmos professores (mais do que se desejaria) que depois de trinta anos de World Wide Web ainda não sabem projetar um site produtivo para uma integração multimídia das suas disciplinas, hoje poderão e vão querer integrar a IA generativa / preditiva nas suas dinâmicas pedagógicas. Mencionei o uso da Web como poderia fazer com a produção de narrativas atraentes fora do texto escrito, ou o apoio nas dezenas de aplicações de trabalho colaborativo para gerar melhores resultados dos esforços em equipa, ou simplesmente poder dar uma sessão teórica emocionante usando os ensinamentos do TED sobre os roteiros e os seus tempos. Esta ideia de ser aprendizes e early adopters para depois ser melhores designers de experiências de aprendizagem não costuma ter sucesso sem motivação intrínseca e apropriação natural. No caso da IA, esta apropriação deve começar por compreender o funcionamento da engenharia de prompts, para fazer as perguntas e exigências mais adequadas ao chatbot. Enquanto isso, todos fazem o que fazem até que chegue a nos distrair da nova tendência «que vai mudar tudo». Muitos professores estão demasiado confortáveis nos seus posicionamentos teóricos para se arriscar a desenhar soluções tangíveis específicas centradas nos estudantes. O planeamento continua a ser maximizado e a ação minimizada, quando deveria ser o contrário. Que o que se faz fale tão alto que não se ouça o que se diz.

Mas vamos desafiar mais uma vez a impostura. Como apontei no meu novo ensaio Os Futuros Inevitáveis da Universidade (2023), a IA generativa / preditiva é uma força tecnológica inevitável. Ainda hoje com bancos de dados sobreinformados que precisam pensar melhor, e uma capacidade muito mais limitada do que as pessoas para analisar em contexto, o processamento de textos usando IA – com informações credenciadas e atualizadas da Internet em tempo real – é uma tecnologia disruptiva, que forçará novas competências, usos e projetos. Como diz Piscitelli em seu Polímatas: o perfil antidisciplinar do trabalhador do futuro (2023), «nesta ocasião não falamos de substituição de competências mecânicas, mas cognitivas, e que são demasiados os indicadores que mostram que, a curto ou a longo prazo, as máquinas se auto-programarão e nem sequer precisarão de tutores humanos.» A boa notícia é que se você começar agora, essa compreensão e implementação da inovação futura se tornará uma referência para alguns profissionais da educação. É uma nova oportunidade para aqueles que chegaram atrasados a inovações disruptivas anteriores, como a computação pessoal, a Internet ou o mobile 2.0. A melhor atitude é compreender a tecnologia e imediatamente dar passos de bebê com a sua integração nos processos académicos, de governança e administração.

Para começar, sugiro três recomendações para os gestores universitários: 1. Desenhar um grupo de pesquisa multidisciplinar para começar a entender o desafio da IA o mais rápido possível; 2. Tomar decisões de implementação com base em qual problema específico a instituição tem atualmente que os usos da inteligência artificial podem ajudar a resolvê-lo com uma boa relação custo/benefício? ; 3. Superar a conversa e criar laboratórios de ideação ágil para projetar protótipos que tragam foco, relevância e valor diferencial, e que façam isso de forma rápida, barata e escalável.

Para focar no como da implementação, partilho três eixos de ações a serem considerados para a integração bem-sucedida de desenvolvimentos de IA nas universidades.

1. A nível de governança. Emergência melhor do que autoridade

As instituições devem rever os dilemas éticos e a má prática que a IA pode promover em cinco aspectos: privacidade e segurança nos dados, desvios do algoritmo, produtos de pesquisa, produção de textos e violações da propriedade intelectual. O produto tangível seria a elaboração de guias de atuação e recomendações para uso académico e de gestão.

Por outro lado, proponho o redesenho de certos programas de estudo para a adaptação profissional às profundas afetações em exercícios de pensamento abstrato que traz o uso intensivo da IA. Já o faz na matemática e na modelagem de operações em engenharia ou arquitetura, nos modelos computacionais para gerar música e artes diversas a partir de descrições de texto, implicações no direito e na escrita, dada a sua capacidade de analisar e escrever contratos de forma imediata, nas Ciências da Computação devido à facilidade da IA para gerar linguagem de programação. Há uma longa esfera de práticas profissionais afetadas.

2. A nível de administração. Atrair melhor do que empurrar

A primeira coisa a dizer é que os usos produtivos da IA vêm de mãos dadas com uma robusta análise de dados, ou seja, de ter uma estratégia de coleta dos dados que a instituição gera, bem como ter bem estruturada a informação.Conhecendo a fundo os tempos administrativos das universidades da Ibero-América, é necessária uma profunda mudança cultural. Por outro lado, a gestão deve proporcionar formação a diferentes papéis dos funcionários, tendendo a uma maior automação de processos e especialmente a libertar definitivamente os professores de trabalho administrativo (um grave problema ainda não resolvido nas universidades latino-americanas). Por outro lado, os bots conversacionais são úteis em aspectos de atendimento permanente a estudantes e famílias, por exemplo, guiando os alunos nos procedimentos de admissão e primeira matrícula, que são frequentemente críticos para muitos jovens que saem da adolescência e pouco pacientes para a cultura burocrática.

No caso da IA preditiva, pode ser muito útil na estratégia de marketing, design institucional e gestão para matrículas futuras, bem como para fazer um acompanhamento do aluno em termos de suas hipóteses de sucesso académico. Outro horizonte de progresso é a criação de perfis de alunos para propor rotas de aprendizagem personalizadas e adaptativas com a mentoria de um gestor de portfólio digital profissional.

Exemplo de interação com ChatGPT (de baixa profundidade)

• 1. Sou responsável pelo relacionamento com o estudante de uma universidade na América Latina. Gostaríamos de melhorar a atenção aos estudantes sobre questões quotidianas e administrativas da nossa vida universitária. Que estratégia sugeres para usar como canal de primeira interação com o aluno, antes da intervenção de nossas equipas? Descreve 10 passos no máximo.
• 2. Que plataforma de inteligência artificial poderia ser a melhor para implementar esta estratégia de 10 passos?
• 3. Indica uma estratégia de personalização para o aluno e que permita acompanhá-lo por 36 meses. Faz isso num máximo de 10 passos.

3. A nível de exercício docente. Prática melhor do que teoria

A tecnologia pode ajudar a enganar, mas não o fazemos. Esta é a força da visão ética institucional que deve ser exercida no quotidiano. Quem não segue a visão da universidade, não merece formar-se nela. Superada a possibilidade de engano na produção de textos pelos alunos, as possibilidades de adaptação e ganho na produtividade num ambiente com IA transversal e invisível são enormes. O contrário é não ter aprendido nada com as disrupções tecnológicas cíclicas e a sua lenta integração nas práticas académicas. Como exemplo, vale-me a proibição do uso do Macintosh e do software de layout e design nos estúdios de design gráfico no final dos anos 1980, ou a proibição da Wikipédia para usos académicos pela sua falta de rigor. A aprendizagem gosta de desordem e caos criativo, mover-se rápido e partir coisas. Mas como o professor não entendia essas ferramentas e a sua evolução, levou menos esforço para proibi-la do que se tornar um early adopter e propiciar usos inovadores quando poucos ainda o faziam.

Isso leva-nos a várias redefinições, começando por pensar em design de trabalhos e avaliações, promovendo o exame oral e o raciocínio adaptativo, mesmo com a volta ao papel e lápis para projetar arquiteturas de ideias. Não privilegiar a memória, mas o pensamento crítico. Os usos produtivos da IA também podem promover novas literacias, ensinando engenharia de prompts para redesenhar a abordagem em qualquer produção de textos, imagens ou infovisualizações (com pedidos ao chatbot de formato, papel, objetivo, contexto e exemplos; embora quanto mais modificadores forem usados, mais o resultado é moldado). A IA generativa também pode ser muito útil para a criação de esboços iniciais de programas de disciplinas, que devem então ser revistos para ganhar em especificidade e pertinência ao aluno alvo. Igualmente para a criação de exercícios ou textos introdutórios.

Exemplo de interação com ChatGPT (de baixa profundidade)

• 1. Sou professor de direito constitucional numa prestigiada Faculdade de Direito de uma universidade colombiana. Tenho 50 alunos. Eles devem apresentar um trabalho escrito sobre «Ideias novas nas reformas constitucionais a nível mundial no período 2013-2023.» Qual deve ser a metodologia de trabalho a ser usada para que eles não usem o ChatGPT para copiar e colar texto?
• 2. Considero essas propostas demasiado genéricas. Gostaria de sugestões de tipos de ensaios escritos a serem entregues.
• 3. Mas mesmo focando nos tópicos a serem entregues, como garanto e controlo que não tenham copiado o texto do ChatGPT?

A reinvenção de todos os textos

O fechamento do parêntese de Gutemberg (Pettitt, 2011) reforçou a escrita informal e improvisada através de dispositivos digitais, negligenciando a ortografia e a gramática, ou relegando completamente a caligrafia. Nos últimos 500 anos, dentro do parêntese estavam e ainda seguem a escrita académica e científica, o pensamento linear, e os livros como princípio de autoridade. Fora do parêntese está a produção e o consumo fragmentado e multimídia de ideias, a tradição oral e um certo desprezo pela escrita formal. Como eficiente produtora de textos, a IA vem reforçar o que acontece fora do parêntese. O clima de época condiciona completamente o papel de uma instituição universitária e de um professor, vivendo a sua vida profissional dentro do parêntese, focando o conhecimento na leitura e na produção de textos académicos. Mas cada geração vem matar e reconfigurar as ideias e valores da geração anterior, desenhando um novo imaginário social de acordo com o seu tempo. A IA generativa vem para construir as verdades de 2050.

A IA generativa / preditiva chega para forçar as universidades a repensar (mais uma vez) e projetar em conformidade. Bem-vindo a este novo paradigma de produção e distribuição de conhecimento. Porque quando os sistemas complexos são privados de estressores tornam-se fracos, como define a antifragilidade de Taleb (2012). Consequentemente, não basta propor e armar debates sobre o futuro da educação com os usos da IA. Este problema afectará em muito poucos anos o nosso dia-a-dia como gestores ou professores universitários. Por isso, além de qualquer impostura, o que este leitor está a fazer agora mesmo para se adaptar?

Nota: Recomendo especialmente a leitura de “Oportunidades e desafios da era da inteligência artificial para o ensino superior: uma introdução para os atores do ensino superior (2023), produzido pelo Instituto Internacional da UNESCO para o Ensino Superior na América Latina e no Caribe.