O pensamento só vale na medida em que transforma quem pensa
Há algumas semanas, Yascha Mounk — professor em Johns Hopkins, formado em Harvard e uma das vozes mais influentes sobre os desafios da democracia — partilhou um experiência inquietante para quem ensina humanidades. Pediu a um modelo de inteligência artificial que elaborasse, primeiro, uma lista de possíveis temas e linhas argumentais para um artigo de teoria política. Escolheu uma dessas opções e pediu o texto completo. Esse tipo de peça costuma exigir meses de leitura, síntese e escrita. O rascunho, com trocas entre ele e a IA, ficou pronto em menos de duas horas — e o resultado, disse Mounk, poderia ser publicado numa revista séria com correções menores.
O que isso nos revela não é que uma máquina “entendeu” a teoria política. É que conseguiu reproduzir, sem esforço, o formato estandardizado que hoje funciona como credencial académica — não necessariamente para ser lido, mas para circular e ser publicado. Se a IA consegue produzir com facilidade essa prosa académica, uma parte central do ofício universitário nas humanidades começa a perder sentido.
O que premiamos, afinal?
O inquietante não é que a IA escreva. É o que isso revela sobre aquilo que valorizamos. Se uma máquina automatiza a parte estandardizada do ofício — o texto que cumpre os rituais de legitimação, com o tom certo e a arquitetura esperada —, a reação fácil é anunciar o fim das humanidades. A leitura mais exigente é a contrária: precisamente porque esse formato se automatiza, volta a importar o que não se automatiza. Que as humanidades recuperem a sua vocação original — ajudar a aprender a viver com mais profundidade e liberdade. Quem ensina há anos sabe que não estamos apenas a discutir textos; estamos a discutir formação.
A filosofia como forma de vida
Pierre Hadot, o grande historiador da filosofia antiga, dedicou décadas a mostrar que, para os gregos e romanos, a filosofia era antes de mais uma forma de vida — e que a teoria, quando aparecia, estava ao serviço dessa forma de vida, nunca ao contrário. As escolas da Antiguidade — estoicos, epicuristas, cínicos, céticos — funcionavam como comunidades orientadas à prática de vida segundo as normas de cada corrente filosófica. Marco Aurélio não escrevia as suas Meditações para as submeter a avaliação. Escrevia-as como quem se exercita. Epicteto não ensinava para elevar um índice de prestígio. Ensinava a ordenar a vida em torno de uma distinção decisiva: o que depende de nós e o que não depende.
Para Hadot, a filosofia antiga era, no sentido literal, um conjunto de exercícios espirituais. Os estoicos praticavam, por exemplo, a “vista do alto”: imaginar a própria vida de longe para medir o que realmente importa e o que é apenas ruído. Praticavam a premeditação dos males — não para se obsidiarem, mas para estarem prontos quando algo inevitável acontecesse. O mais íntimo era o exame de consciência: rever cada noite como o dia tinha sido vivido, o que se fizera bem, o que havia a corrigir. A questão que orientava tudo isso era existencial — como viver de acordo com aquilo que se acredita que vale a pena. E essa pergunta não se responde com um texto. Ensaia-se com práticas sustentadas, com disciplina da atenção, com o que os gregos chamavam epimeleia heautou — o cuidado de si.
Montaigne inventou o ensaio como um exercício de autoexame. Para ele, a escrita era uma forma de conversa consigo mesmo. Nietzsche chamou “egipticismo” à mania de mumificar conceitos em vez de os usar para transformar a existência. O que une Marco Aurélio, Montaigne e Nietzsche é a convicção de que o pensamento só vale na medida em que modifica quem pensa.
Como chegámos até aqui?
Em algum momento, uma prática cujo centro era transformar alguém concreto converteu-se numa série de operações tão estandardizadas e avaliáveis que uma máquina consegue imitá-las. A resposta precede a IA em décadas: começa quando a formação se torna um requisito mensurável e o mensurável começa a mandar. A IA não inventa esse vazio — torna-o mais evidente.
Hoje já é possível pedir a um sistema que resuma um livro em segundos, que trace um mapa do debate, que sugira bibliografia, que proponha uma estrutura adequada. Nesse contexto, basta preencher campos — enquadramento teórico, estado da arte, citações — para que saia algo “publicável”. O problema não é que todo o trabalho seja oco; é que o sistema premia o cumprimento do formato. E os protocolos, por definição, automatizam-se.
Esta tensão entre máquinas e sentido já tem história. Em 1911, o classicista inglês W.H.D. Rouse publicou um breve ensaio intitulado Machines or Mind? para apresentar a recém-fundada Loeb Classical Library. O mundo de Rouse estava cheio de máquinas — comboios, telégrafos, telefones, automóveis. As máquinas poupam tempo e trabalho, escreveu, mas ninguém sabe bem para que usar esse tempo e esse trabalho que ficaram livres: “Quem puder mostrar ao mundo como usar o seu ócio será um benfeitor maior do que Watt, Stephenson, Wright ou Edison”. A sua resposta eram os clássicos — Homero, Platão, Virgílio, Sófocles — lidos como companhia para a vida, não como objetos de especialização.
Rouse não imaginava que a universidade do século XX encontraria a forma de converter essa sabedoria em disciplina académica, e a disciplina académica em credencial. As humanidades deixaram de se apresentar como ferramentas de aprendizagem existencial e passaram a descrever-se como campos de produção de conhecimento, com métodos, objetos de estudo e protocolos de verificação. A busca de conhecimento foi deslocada pelo artigo indexado, pela citação e pelo congresso académico. Surgiu uma cadeia de trâmites que começou a valer por si mesma — por vezes como caminho para o saber; demasiadas vezes, como passaporte interno que decide quem pertence e quem fica de fora.
O que a IA não consegue automatizar
Hoje a mesma história reaparece com outra tecnologia. A IA liberta tempo de produção ao acelerar síntese e redação. Mas essa libertação tem um limite: não alcança a formação do juízo, que exige o trabalho intransferível de aprender. A resposta está em algo anterior ao artigo indexado — e, sobretudo, mais difícil: a relação viva entre alguém que já enfrentou ideias e alguém que está a aprender a enfrentá-las.
Jack Clark, cofundador da Anthropic — a empresa por detrás do Claude, o sistema que Mounk usou —, chegou a uma conclusão análoga a partir de dentro da indústria. Numa conversa recente com Ezra Klein, assinalou que, à medida que a IA assume tarefas de produção, o verdadeiramente escasso deixa de ser a capacidade de produzir e passa a ser o critério e o bom juízo. Mas esse critério não se adquire por delegação — vem sempre da experiência direta. Requer ler fontes primárias, errar e atravessar a dificuldade com as próprias mãos. Se alguém entrega à IA o trabalho de aprender, quando os sistemas lhe perguntarem o que fazer a seguir, “provavelmente não terá uma boa ideia”. O risco não é ficar desempregado por causa da máquina. O perigo é ficar esvaziado por dentro — rodeado de sistemas hiperprodutivos, mas sem bússola para os orientar.
Um professor de filosofia capaz de se sentar com um estudante e convocar os estoicos, Montaigne ou Kierkegaard como interlocutores de uma decisão singular — e não como repertório de citações — cumpre uma função que nenhum modelo de linguagem consegue substituir. Os modelos podem ser sofisticados, mas essa função exige um outro presente, alguém capaz de acompanhar uma inquietação real em tempo real.
A ilusão de descarregar conhecimento
Klein, que usa assiduamente estes sistemas, descreveu o que chamou a “teoria Matrix” da aprendizagem — a fantasia de descarregar conhecimento diretamente, saltando o processo. A sua experiência foi a contrária: poderia pedir a colaboradores que resumissem livros antes de cada entrevista, mas não lhe serve. Precisa de fazer ele próprio a leitura, porque a criatividade humana está inseparavelmente ligada ao trabalho da aprendizagem. Os relatórios que a IA produz em minutos criam uma ilusão de produtividade. Mas o verdadeiramente produtivo teria sido fazer essa investigação.
A fricção, o primeiro rascunho desajeitado, o desconforto de ainda não perceber — são o motor da aprendizagem. Não são obstáculos a eliminar, mas o preço de crescer. Se a IA faz esse trabalho pelo estudante, quem perde não é o professor: é o futuro adulto que terá informação à mão e, ainda assim, menos bússola para se orientar.
As humanidades como ferramentas de vida
Por isso a literatura, a história e a filosofia valem mais do que como arquivos ou campos de especialização. Importam porque podem mudar o tamanho de uma vida. Ler Tolstói, Tucídides ou Kafka com atenção alarga o espaço de possibilidades da própria experiência. Permite ensaiar existências que não vivemos, compreender por dentro perspetivas alheias, regressar ao próprio mundo com mais nuances e melhor juízo. Esse trabalho não pode ser delegado sem perder precisamente o que se procurava.
A inteligência artificial forçará, muito provavelmente, uma reconversão das humanidades. Tornará inviável a sua versão burocrática e obrigará a retomar a pergunta original. Marco Aurélio fazia-a antes de começar cada dia. Montaigne perseguia-a nas margens dos seus livros. Rouse fazia-a ao leitor de 1911 que acabara de comprar um automóvel e não sabia o que fazer com as suas tardes agora liberdadas. Como se deve viver? As humanidades são, na sua melhor versão, ferramentas para enfrentar essa pergunta. Trata-se do esforço de a sustentar — de a fazer cada dia, ao longo de uma vida.
Artigo adaptado a partir do original de Iván Petrella publicado em La Nación .
