A revolução da cointeligência está remodelando silenciosamente o que significa excelência acadêmica – e quem pode alcançá-la, afirma Jakub Drábik

Fonte: sompong_tom/Getty Images 

Por Jakub Drábik para o “Times of Higher Education”

Há uma sensação particular de desânimo com a qual muitos centro-europeus certamente estão familiarizados. Ela surge quando, ao ouvir um acadêmico britânico ou americano em uma conferência ou seminário, você percebe que, não importa quantos livros leia ou quão sólidas sejam suas ideias, você nunca falará ou escreverá em inglês com tanto estilo ou confiança quanto eles.

Fluência nativa na língua franca acadêmica, educação de elite e imersão precoce nas normas acadêmicas lhes dão um tipo de vantagem estrutural — uma com a qual os outros aprendem a conviver, mas que raramente conseguem superar.  

Ou assim eu pensava.

Ultimamente, tenho experimentado IA (Inteligência Artificial) generativa – não para terceirizar meu pensamento, mas para aprimorar a forma como o comunico. O resultado? Minha escrita ficou mais rápida, clara e precisa. É uma sensação estranha: ainda sou eu, mas com uma espécie de exoesqueleto intelectual.

Minha experiência — que certamente está longe de ser única — levanta uma questão desconfortável: a regra de ouro da sobrevivência acadêmica — publicar ou perecer — foi agora complementada por outra — IA ou morrer?  

Não quero dizer que a IA substituirá os acadêmicos (pelo menos, espero que não). Mas ela pode remodelar fundamentalmente a excelência acadêmica, como ela é alcançada e quem tem o direito de apresentar um desempenho de alto nível. E isso merece uma análise mais aprofundada.

Uma das mudanças mais visíveis trazidas pelas ferramentas de cointeligência é a redistribuição silenciosa do trabalho cognitivo. Tarefas que antes exigiam um esforço meticuloso – reformular frases incômodas, traduzir ideias para o inglês acadêmico, elaborar esboços – agora podem ser semiautomatizadas. Clareza e velocidade não estão mais vinculadas apenas à habilidade pessoal ou à fluência linguística, mas à fluência com que você consegue direcionar e moldar a produção de grandes modelos de linguagem. E se o que atualmente chamamos de “excelência” é, em parte, a capacidade de produzir textos claros e persuasivos com eficiência, então a excelência tem o potencial de ser compartilhada de forma mais equitativa. 

No entanto, o impacto da IA ​​na equidade tem limites. Acadêmicos em instituições com poucos recursos podem ter dificuldades para acessar os mesmos benefícios. O mesmo pode acontecer com aqueles que trabalham em idiomas pouco suportados pelos modelos tradicionais de IA. E aqueles que não têm proficiência técnica ou que se incomodam com a ausência de normas claras para o uso da IA ​​também podem ficar para trás.

Em relação a essas normas, todos parecem concordar que o autor deve permanecer responsável pelo conteúdo, independentemente do nível de IA envolvido. Mas não há consenso sobre como integrar essas ferramentas ao processo de escrita ou como – ou mesmo se – reconhecer sua contribuição.  

Na minha opinião, a alfabetização em IA deve ser tratada não como um acréscimo técnico, mas como uma competência acadêmica essencial – a par da alfabetização informacional ou da avaliação de fontes. Algumas universidades, especialmente no Reino Unido e nos EUA, já aceitaram isso e estabeleceram programas de alfabetização em IA para ajudar colegas mais cautelosos ou sobrecarregados a acompanhar os pioneiros – a iniciativa da Universidade Estadual do Arizona é frequentemente citada.

Mas outras instituições, particularmente na Europa Central e Oriental, permanecem hesitantes, ainda considerando o uso da IA ​​como suspeito ou até mesmo antiético. Alguns periódicos e conselhos de ética também têm se mostrado cautelosos. E em meio a tanta incerteza, a política não oficial passou a ser: use se quiser, mas não fale sobre isso em voz alta – pelo menos, não em reuniões.

Mas se aceitarmos, como devemos, que o uso da IA ​​é inevitável, precisamos lidar com a questão fundamental do que, exatamente, ainda é “nosso” no trabalho que produzimos quando a formulação, a estrutura e até mesmo parte da estrutura intelectual são cogeradas com a IA.  

Como argumentaram filósofos da tecnologia, como Shannon Vallor ou David J. Gunkel , o conhecimento coproduzido desafia a estrutura profundamente individualista da autoria, na qual se baseia o prestígio acadêmico. Talvez também precisemos repensar os conceitos de originalidade e até mesmo de contribuição intelectual.

Centrá-los em síntese, julgamento e direção pode fazer sentido, mas não tenho respostas. Aliás, nem tenho certeza se compreendo completamente o terreno em que estamos entrando. Mas se não mantivermos os olhos abertos e nos envolvermos com as implicações de para onde estamos indo – éticas, pedagógicas e institucionais –, podemos descobrir que não apenas a distribuição, mas o próprio significado da excelência acadêmica já mudou, enquanto ainda estamos discutindo se deveria mudar.

Jakub Drábik é professor de história na Universidade Anglo-Americana de Praga e pesquisador sênior no Instituto de História da Academia Eslovaca de Ciências

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Fonte: Times of Higher Education