Do Papa Pop ao Papa Tec

Coluna

Tecnologia

01 de julho de 2026

Do Papa Pop ao Papa Tec

Tecnologia, dignidade humana e o improvável consenso sobre inteligência artificial

Quando Humberto Gessinger compôs O Papa é Pop, em 1990, observava um fenômeno curioso da modernidade: até mesmo uma das figuras mais tradicionais do mundo havia sido absorvida pela lógica midiática. O Papa já não habitava apenas os templos. Estava nas capas de revistas, nos telejornais, nas conversas cotidianas e, como sugeria a canção, transformara-se em parte da cultura de massa. Trinta e cinco anos depois, talvez seja necessário atualizar a metáfora. O Papa continua pop. Mas tornou-se também tec.

Não porque tenha se transformado em um influenciador digital da fé, mas porque decidiu atravessar uma fronteira que muitos imaginavam reservada a engenheiros, cientistas e executivos de tecnologia. O que chamou a atenção da comunidade internacional foi sua decisão de entrar em um dos debates mais complexos da atualidade: o papel da inteligência artificial na vida humana.

A publicação da encíclica Magnifica Humanitas pelo Papa Leão XIV, em maio deste ano, surpreendeu muitos observadores. Afinal, não é comum que um documento pontifício dialogue diretamente com temas como algoritmos, aprendizado de máquina, sistemas generativos e produção de conhecimento científico. A surpresa, entretanto, diminui quando percebemos que a preocupação expressa pelo Vaticano não está isolada.

Ao longo dos últimos anos, instituições muito diferentes chegaram a conclusões notavelmente semelhantes. Em 2019, o High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, da União Europeia, publicou os documentos “A Definition of AI: Main Capabilities and Scientific Disciplines” e “Ethics Guidelines for Trustworthy AI”. Desde então, vieram se somando o “AI Act” europeu, o relatório “The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research”, do Joint Research Centre da Comissão Europeia, as “Diretrizes para o Uso da Inteligência Artificial na Educação Básica”, do Ministério da Educação brasileiro, a Resolução nº 13/2025 da Universidade Estadual Paulista (Unesp), o “Guia para Pesquisadores: Uso Responsável da Inteligência Artificial Generativa” e a Portaria CNPq nº 2.664/2026, entre outros documentos que procuram orientar governos, instituições e cidadãos diante das transformações provocadas pela IA.

O mais interessante é que esses documentos não pertencem ao mesmo campo. Foram produzidos por universidades, agências de fomento, formuladores de políticas públicas, cientistas, educadores e organismos internacionais. Ainda assim, todos parecem gravitar em torno de uma mesma preocupação. Como preservar a autonomia humana em uma era de inteligência artificial?

À primeira vista, poderíamos imaginar que a questão central seria tecnológica. Não é. Nenhum dos documentos dedica seus esforços principais a discutir apenas velocidade de processamento, poder computacional ou sofisticação algorítmica. Em vez disso, todos retornam repetidamente a perguntas mais antigas e mais profundas.

  • Quem é o ser humano?
  • O que é conhecimento?
  • Quem deve tomar decisões?
  • Quem responde pelos resultados?
  • Quem permanece no comando?

Talvez a descoberta mais interessante dessa leitura conjunta seja perceber que o debate contemporâneo sobre inteligência artificial não está organizado em torno da tecnologia, mas em torno da humanidade.

Os documentos europeus utilizam a expressão Human-Centric AI, inteligência artificial centrada no ser humano. O princípio é simples: a tecnologia deve ampliar capacidades humanas, jamais substituí-las integralmente. O ser humano continua sendo o sujeito moral, político e jurídico do processo.

A encíclica chega a uma conclusão semelhante por outro caminho. Em vez de falar em direitos fundamentais, fala em dignidade humana. Em vez de falar em autonomia individual, fala em pessoa. Em vez de recorrer à linguagem da governança, utiliza a linguagem da responsabilidade moral. As palavras mudam. A preocupação permanece.

Epistemic drift

O relatório do Joint Research Centre acrescenta uma dimensão particularmente interessante a essa discussão. Diferentemente dos demais documentos, ele não concentra sua atenção na ética ou na regulação. Seu foco está na própria produção do conhecimento científico. Ali aparece um conceito pouco conhecido fora dos círculos acadêmicos: epistemic drift, ou deriva epistêmica.

A expressão descreve o risco de que sistemas de inteligência artificial passem a influenciar não apenas as respostas que encontramos, mas também as perguntas que fazemos. Em outras palavras, o problema não seria apenas uma IA produzir conclusões equivocadas. O problema seria a própria ciência começar a pensar dentro dos limites sugeridos pelos sistemas que utiliza.

A preocupação é sofisticada. Se uma ferramenta passa a organizar a pesquisa, selecionar fontes, sugerir hipóteses e estruturar caminhos investigativos, em que medida continuamos conduzindo o processo? Em que momento começamos a ser conduzidos por ele?

Curiosamente, essa pergunta ecoa a crítica à tecnocracia presente na encíclica. Embora utilizem linguagens distintas, ambos os documentos parecem inquietos com a mesma possibilidade: a transferência gradual da condução humana para sistemas cada vez mais complexos e opacos.

Nesse ponto, surge uma falsa dicotomia que frequentemente domina os debates públicos. De um lado, os entusiastas que acreditam que a inteligência artificial resolverá praticamente todos os problemas humanos. De outro, os alarmistas que enxergam máquinas prestes a substituir a humanidade. Ambas as posições simplificam a questão.

A alternativa talvez esteja em uma fórmula mais simples: IA+IA. Inteligência Artificial mais Inteligência Autêntica. Não se trata de substituir uma pela outra, mas de reconhecer capacidades complementares. A inteligência artificial amplia o acesso à informação, identifica padrões e acelera processos. A inteligência autêntica oferece contexto, experiência, imaginação, responsabilidade e discernimento.

A primeira processa, a segunda compreende. A primeira calcula, a segunda interpreta. O próprio relatório do Joint Research Centre chega a conclusão semelhante: “Enfrentar esses desafios exige políticas que promovam o letramento em IA, o pensamento crítico e a colaboração multidisciplinar, de modo a garantir que a expertise humana permaneça central no processo” (JRC, 2025, p. 5-6). A passagem confirma o ponto: não se trata de afastar a inteligência artificial, mas de fortalecer a inteligência humana capaz de utilizá-la.

Sem inteligência autêntica, a IA pode produzir respostas corretas, mas vazias de sentido. Sem as ferramentas contemporâneas, a inteligência humana corre o risco de não acompanhar a crescente complexidade do mundo.

O desafio não é escolher entre uma e outra, mas construir uma relação equilibrada entre ambas. Talvez seja justamente isso que explique o improvável consenso encontrado entre documentos tão diferentes. Universidades, cientistas, educadores, reguladores europeus e até mesmo o Vaticano parecem concordar em um ponto essencial: a questão decisiva do século XXI não é o que as máquinas serão capazes de fazer. A questão decisiva é o que os seres humanos decidirão fazer com elas.

Voltando a Gessinger, vale lembrar que o refrão afirmava que “o pop não poupa ninguém”. Três décadas depois, a observação continua atual. A tecnologia também não poupa ninguém. Nem governos, nem escolas, nem universidades, nem empresas, nem igrejas. Nem mesmo a inteligência artificial, que já deixou de ser apenas tema de ficção científica para tornar-se assunto de escolas, universidades, governos, empresas e até mesmo do Vaticano.

O que fazer agora?

Se existe um consenso emergente entre Vaticano, União Europeia, universidades e agências de pesquisa, ele não se limita à necessidade de discutir a inteligência artificial. Há também uma preocupação crescente em oferecer orientações concretas para o seu uso.

No Brasil, um dos documentos mais relevantes nesse sentido são as “Diretrizes para o Uso da Inteligência Artificial na Educação Básica”, publicadas pelo Ministério da Educação. O documento não trata a IA como ameaça nem como solução mágica. Sua proposta é formar estudantes capazes de compreender criticamente essas tecnologias, utilizá-las de forma responsável e reconhecer seus limites. Entre suas recomendações estão a promoção da educação digital, o fortalecimento do pensamento crítico, a transparência no uso das ferramentas e a preservação da mediação humana nos processos educativos.

Para professores, uma pista prática pode ser aplicada imediatamente: utilizar sistemas de IA não para substituir atividades de leitura, interpretação e produção textual, mas para ampliá-las. Um estudante pode solicitar a uma IA um resumo de determinado tema; a aprendizagem acontece quando ele compara esse resumo com outras fontes, identifica lacunas, questiona respostas e produz sua própria síntese. A ferramenta gera informação; a formação continua sendo humana.

No contexto universitário, merece destaque a Resolução nº 13/2025 da Unesp, que estabelece princípios para o uso responsável da inteligência artificial na instituição. O documento enfatiza supervisão humana, transparência, responsabilidade, proteção de dados, integridade acadêmica e avaliação crítica dos resultados produzidos por sistemas de IA.

Mais do que um conjunto definitivo de regras, a resolução pode ser entendida como um modelo inicial de governança. Estamos apenas nos primeiros passos de uma transformação que provavelmente acompanhará as próximas décadas. As orientações da Unesp merecem ser estudadas, comparadas com experiências de outras universidades e continuamente revisadas à medida que novas tecnologias surgem e novos desafios aparecem.

Talvez essa seja a principal lição extraída do conjunto de documentos analisados: não estamos diante de um debate passageiro. Estamos aprendendo a conviver com uma tecnologia que continuará evoluindo. O caminho ainda está sendo construído, mas uma direção parece clara. A inteligência artificial deve crescer ao lado da inteligência humana, nunca em seu lugar.

Fiquemos de olho nas manchetes e notícias. Em especial, naquelas publicadas nos Diários Oficiais da União, dos estados brasileiros e das instituições de ensino e pesquisa. Se os grandes debates costumam chegar ao público por meio de discursos, entrevistas e reportagens, é nos documentos normativos, nas resoluções, portarias, diretrizes e regulamentações que as transformações começam efetivamente a ganhar forma.

Os próximos capítulos da saga IA+IA estão sendo escritos neste exato momento. E serão tão decisivos quanto os primeiros.

Quem publicou esta coluna

Roberto Munhoz

Roberto Munhoz é roteirista, educador e artista gráfico com 35 anos de experiência, 20 deles na Turma da Mônica (Estúdio Mauricio de Sousa). Também colaborou em obras como Menino Maluquinho, de Ziraldo, e Sítio do Picapau Amarelo, de Monteiro Lobato. Participa de ações formativas e culturais de promoção à leitura e valorização das linguagens visuais como ferramentas educativas. Licenciado em Artes Visuais pela UNIP e pós-graduado em Gestão Escolar pela USP/ESALQ, atua como professor de artes no Ensino Fundamental I e II.

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Palavras-chave: Automação de Marketing; Business Intelligence; Inbound Marketing; Integração de Sistemas; RD Station.

17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

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Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

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