O Carro Passou na Frente dos Bois: A Revolução Epistemológica que Ninguém Pediu
Ao ler um comentário de feedback a um artigo que publiquei, percebi que entre o dia em que o artigo foi publicado e o momento que li o comentário tanta coisa já havia mudado que minha resposta não cabia mais em um parágrafo!
Sendo assim, para responder: "A pergunta que fica para mim é: você acredita que, com o tempo, o treinamento desses modelos pode evoluir de forma a superar essas limitações, ou será que sempre haverá uma necessidade de intervenção humana para garantir a precisão, especialmente em contextos mais críticos como a educação?", precisei expandir a questão como um todo.
O problema que se apresenta agora, em 2026, não é se os modelos podem evoluir - eles já estão neste caminho acelerado. O que se põe diante de nós é uma questão mais filosófica e epistemológica: o conhecimento está sendo produzido por uma fonte de redundância não humana, colocando em xeque nossa capacidade de validar, aproveitar e dar sentido ao produto final. Estamos vivendo o ditado "o carro passou na frente dos bois", e o mais preocupante é que muitos "bois" acham isso não apenas aceitável, mas desejável.
Então, aqui vai o "prompt do problema" em três tópicos:
1. O Paradoxo da Validação Humana
A intervenção humana é custosa, lenta e, ironicamente, não garante a precisão esperada. Enquanto isso, os modelos de aprendizagem estão caminhando para um estágio de autoanálise - aprendendo a aprender, validar e refinar o próprio conhecimento. Isso nos leva a questões fundamentais: quem vai definir se uma resposta para qualquer problema atingiu o estado da arte? Seremos nós, humanos falíveis, ou algoritmos que se autocorrigem? E mais importante: meias verdades bastarão quando a velocidade de produção de conhecimento superar nossa capacidade de verificação?
2. Do Empirismo ao Promptismo: Uma Revolução Epistemológica
Os modelos educacionais brasileiros - para nos mantermos próximos de nossa realidade - já estavam saturados e defasados antes da IA se tornar disponível e acessível aos nossos estudantes. A IA não só vai se sobrepor a esse sistema como pode banalizar a necessidade de aprendermos diretamente sobre biologia, física ou matemática.
Por exemplo: um estudante que usa IA para resolver problemas de biologia pode dominar perfeitamente a formulação de prompts, mas perder completamente a capacidade de observar padrões na natureza, fazer conexões intuitivas entre conceitos ou desenvolver o pensamento científico através da experiência direta. Estamos testemunhando uma transição histórica:
Era do Empirismo: Conhecimento através da experiência direta, observação e experimentação.
Era do Promptismo: Conhecimento mediado por comandos algorítmicos, onde a habilidade de formular perguntas se torna mais valiosa que compreender respostas
Isso gera implicações para o futuro da educação que são inevitáveis, pois, já estão em curso. Portanto, esta mudança levanta questões urgentes sobre a formação das próximas gerações:
- Que habilidades humanas se tornarão dispensáveis?
- Quais permanecerão insubstituíveis?
- Como distinguir entre conhecimento mediado e compreensão genuína?
E cria dilemas pedagógicos ainda sem resolução:
- Devemos tratar as LLM's como ferramenta ou como fenômeno?
- Como preparar estudantes para um mundo onde todo conhecimento é potencialmente mediado?
- Qual o papel do professor quando o acesso à informação é instantâneo, líquido e potencialmente verossímil?
De todas as perguntas anteriores, vou partir para o tópico mais relevante, segundo meu precário juízo: o problema da mediação.
3. O Risco da Mediação Total
O estudo está se tornando cada vez mais mediado e menos acessado de forma direta. Isso significa que estamos potencialmente criando uma geração que sabe navegar no conhecimento, mas não necessariamente produzir conhecimento original. É mais interessante - e aparentemente mais eficiente - estudar engenharia de prompt do que resolver problemas de biologia ponto a ponto. Mas será que essa eficiência não vem com um custo oculto? Estamos trocando profundidade por velocidade, compreensão por conveniência? Consciência por alienação?
Não se trata mais de debater se a IA vai substituir a educação tradicional - ela já está fazendo isso. A questão é se conseguiremos preservar o que há de essencialmente humano no processo de aprender: a curiosidade, o questionamento, a capacidade de fazer conexões inesperadas e, principalmente, a sabedoria para distinguir entre informação e conhecimento. Estudos mostram que as LLMs estão transformando significativamente a produção científica, com efeitos mensuráveis tanto positivos quanto desafiadores para a integridade acadêmica!
Estamos vencendo o empirismo e adentrando a era do promptismo na pesquisa, análise, testes e resolução. A pergunta que fica é: que tipo de pensadores estamos formando, e eles serão capazes de questionar as próprias ferramentas que os moldaram?
Sei que perceberam que esse artigo trouxe mais perguntas do que respostas, mas isso é o problema em foco, não estamos com tempo para analisar o que se colocou na mesa, estão colocando a comida goela a baixo rápido demais para ter a chance de saborear seja lá o que for isso tudo.
That's all !!!
