INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E EDUCAÇÃO

Reproduzo artigo de Pinelopi Koujianou Goldberg*, publicado no 'Valor Econômico', de hoje (27 de janeiro), p. A13. A tradução para o português é de Lilian Carmona. Os direitos autorais são de Project Syndicate, 2026. (ERNANI TERRA)

IA E O FUTURO DA EDUCAÇÃO

O avanço rápido dos grandes modelos de linguagem (LLM, na sigla em inglês) nos dois últimos anos levou alguns a argumentarem que em breve a inteligência artificial tornará o ensino superior obsoleto, em especial na área de ciências humanas. Por essa avaliação, os jovens se dariam melhor se, em vez de cursarem uma faculdade, fizessem seu aprendizado diretamente no local de trabalho.

Discordo com veemência. Aprender por meio da experiência prática é algo valioso e sempre foi. Mas funciona melhor quando as pessoas têm uma boa noção de que tipos de empregos e capacidades terão demanda. Se existe uma coisa de que podemos ter certeza, é de que o futuro do trabalho é extremamente incerto. Aconselhar os jovens a abrirem mão da faculdade em troca de entrar mais cedo no mercado de trabalho é, no mínimo, equivocado.

Geoffrey Hinton, que é considerado de maneira generalizada como um dos pioneiros da IA moderna, certa vez comparou o avanço em sua área a conduzir um barco no meio do nevoeiro): você consegue ver o que está imediatamente à frente, mas não o que vem depois. Por conseguinte, o principal desafio para os educadores é preparar os estudantes para que possam operar com eficiência em condições similares. A resposta não é treiná-los para realizar tarefas específicas que podem se tornar obsoletas logo, mas torná-los o mais adaptáveis que for possível. Tentar preparar pessoas para um conjunto fixo de desafios, quando esses desafios estão em mudança constante, é uma estratégia fadada ao fracasso. Queremos pilotos habilidosos, capazes de navegar por rotas com que não têm familiaridade e de lidar com barreiras inesperadas.

Sob essa perspectiva, a educação — em especial o ensino superior — tem um papel mais importante do que nunca. Como não sabemos que qualificações terão mais demanda no futuro, uma volta aos fundamentos é imprescindível. A educação na área de humanas dá ênfase a como pensar, em vez de ao que fazer. Ela ensina os estudantes a raciocinar, a ler com atenção, a escrever com clareza e a avaliar indícios. Essas habilidades continuarão a ser relevantes por muito mais tempo do que competências técnicas limitadas.

Isso não significa ignorar a tecnologia. Pelo contrário, os estudantes devem aprender a trabalhar com a IA. Mas o objetivo deve ser torná-los usuários com visão crítica e condições de avaliar de maneira bem informada as ferramentas de IA, e não consumidores passivos. Continua a ser essencial ensinar matemática básica, lógica e raciocínio; interagir com textos fundamentais; e aprender como os argumentos são construídos e testados. Essas são as habilidades que permitem a uma pessoa se manter à frente da tecnologia em rápida evolução.

Este princípio levanta duas questões práticas: o que devemos ensinar e como devemos ensinar? A primeira questão é difícil e é inevitável que provoque controvérsias. Pode existir um consenso geral sobre a importância dos conceitos fundamentais, mas os detalhes mudarão com o tempo. A introdução de calculadoras e computadores não eliminou a necessidade de ensinar aritmética. Os estudantes ainda aprendem a fazer cálculos manualmente, mas hoje a demorada tarefa de resolver contas matemáticas é deixada para as máquinas.

A IA exige um ajuste semelhante que abrange muitos campos. Hoje os grandes modelos de linguagem executam com extrema eficiência tarefas como resumir textos ou identificar suas ideias principais — elementos tradicionais do ensino.

O mesmo se aplica cada vez mais à programação, à resolução de problemas quantitativos e até mesmo à redação de textos. Embora essas atividades não devam desaparecer do currículo, o objetivo precisa mudar. Os estudantes precisam compreender os conceitos e a lógica que as sustentam, em vez de dominar cada etapa de sua execução.

Os estudantes que terão êxito serão aqueles que conseguirem usar as ferramentas de IA de forma eficaz para atingir objetivos bem definidos. O mesmo se aplica à boa gestão: o sucesso depende de definir prioridades, estruturar os problemas e empregar os recursos disponíveis de maneira inteligente. Essas são habilidades conceituais, e não simplesmente técnicas.

A segunda questão de cunho pedagógico diz respeito à forma como se faz o reforço e a avaliação do aprendizado. A compreensão exige alguma prática, mas a inteligência artificial torna mais fácil do que nunca para os alunos evitarem fazer esse trabalho eles mesmos. Por isso, precisamos de uma mudança radical nos métodos de avaliação. Dissertações para fazer em casa, listas de exercícios e provas sem supervisão são cada vez mais ineficientes. Elas precisarão ser substituídas por questionários e provas presenciais, exames orais e resolução de problemas em tempo real, seja no papel ou na lousa.

Essas mudanças têm implicações de longo alcance. Elas exigem presença física, turmas menores e mais interação direta entre alunos e professores. Em muitos aspectos, isso significaria um retorno a modelos de ensino mais antigos, com a reversão de parte da escala e da padronização introduzidas por tecnologias anteriores. E poderia até mesmo marcar o início de um novo auge para a educação em ciências humanas.

Mas esse modelo também levanta preocupações sérias. Ele joga mais responsabilidades para os professores, que precisam estar dispostos a garantir que padrões sejam seguidos e a tomar decisões difíceis. Talvez o desafio mais grave diga respeito à desigualdade. O ensino extremamente personalizado e em turmas pequenas é caro. Instituições de elite podem ser capazes de oferecê-lo, mas as grandes universidades públicas terão dificuldades em fazer o mesmo. Uma reorientação motivada pela IA na direção do ensino que se apoia de forma intensiva na presença física pode prejudicar aqueles que mais dependem da educação pública.

Alguns argumentam que a própria IA reduzirá a necessidade de educação formal ao fornecer informações e orientação personalizada sob demanda. Mas isso pressupõe que os usuários saibam o que perguntar e como interpretar as respostas. As pessoas mais motivadas ou talentosas podem se dar bem nesse tipo de ambiente, mas também o fariam em qualquer outra situação. A educação formal é mais importante para o vasto grupo que ocupa o meio da escala.

Se a IA for beneficiar a sociedade, precisaremos de mais, e não de menos, investimento em educação. A IA eliminará empregos, mas também criará outros. A educação deve estar entre os setores que se expandirão. À medida que a IA se tornar disponível de maneira generalizada, a qualidade da educação dependerá menos do acesso e mais das expectativas e da garantia de aplicação das regras. Turmas menores, mais professores e interação pessoal são dispendiosos, mas os ganhos de produtividade prometidos pela IA tornam esses investimentos factíveis e compensadores.

Pinelopi Koujianou Goldberg , ex-economista-chefe do Banco Mundial e ex-editora-chefe da “American Economic Review”, é professora de economia na Universidade Yale.

 FONTE:

Ernani Terra