O uso social da infraestrutura tecnológica das plataformas digitais e dos dispositivos de “inteligência artificial generativa” (IA) parece supor a existência da “inteligência artificial”. Porém, a suposição de que existe “inteligência artificial” é própria de quem faz apenas uso técnico ou operacional dessa tecnologia. A filosofia, por sua vez, tem por natureza e tarefa questionar o que parece inquestionável ou incontroverso. Por isso, a investigação filosófica começa pela crítica dos conceitos. Ou seja, é preciso compreender a questão fundamental que subjaz ao discurso acerca das proezas e maravilhas da IA, a fim de saber se estamos diante de um fato (realidade) ou de uma ilusão (aparência). Se não quisermos incorrer em petição de princípio, devemos primeiramente demonstrar o que desejamos afirmar.

Diante disso, a filosofia se vê interpelada a perguntar: o que é a inteligência? O que significa ser inteligente? O que significa pensar e aprender? O que é a tecnologia? A tecnologia pode desenvolver (expandir ou ampliar) a inteligência humana? A serviço de quem está a tecnologia? Quem comanda ou determina o avanço tecnológico? Que relação existe entre tecnologia e inteligência? É possível reduzir a inteligência a um algoritmo? É possível replicar artificialmente a inteligência? Inventamos uma nova forma de inteligência ou apenas um simulador artificial, um simulacro da inteligência? Não se trata de recusar os benefícios da tecnologia, mas de recusar e contrapor-se à subordinação da tecnologia ao poder econômico. Uma vez cooptada ou subordinada ao capital, a tecnologia torna-se instrumento de dominação, alienação e exploração dos seres humanos. A tecnologia digital é a suprema forma da racionalidade técnica (instrumental). É necessário, portanto, compreender a relação que existe entre a supremacia da razão técnica e o capitalismo digital.

Ora, se a expressão “inteligência artificial” é conceitualmente problemática para a filosofia, é porque a linguagem deve representar a realidade, o que implica revestir os termos de rigor conceitual, a fim de sustentar logicamente uma tese ou posição teórica. Embora muitos teóricos, filósofos e cientistas admitam existir diferentes graus de inteligência entre os seres vivos — e que, por isso, não pode haver um único conceito ou definição de inteligência — o fato é que a “inteligência artificial” foi inventada e desenvolvida em referência e em comparação com as capacidades da inteligência humana. Nesse caso, a condição para um ente artificial ser considerado inteligente é possuir ou simular as propriedades da inteligência humana (subjetividade, vontade, consciência, intencionalidade, compreensão, liberdade ou autonomia, criatividade ou inventividade etc.).

Atribuir inteligência às máquinas significa pressupor que possuem a capacidade de pensar conceitualmente (compreender, raciocinar, julgar, aprender, sentir, querer etc.) ou que são capazes de simular essas capacidades da inteligência humana. Porém, a discussão acerca da possibilidade ou impossibilidade da replicação artificial da inteligência opõe teóricos defensores da IA forte (replicação) e teóricos da IA fraca (simulação).

Note-se que a raiz etimológica da palavra inteligência (intus + legere) – intelligere ou intellegere – não abarca a evolução semântica do termo, mas evidencia um aspecto essencial e imprescindível: a intelecção (o entendimento) de algo. A evolução semântica da palavra inteligência pode ampliar ou restringir seu significado original ou até contradizer o étimo de origem.

Os assistentes e agentes de IA operam ou funcionam como se fossem seres inteligentes (respondem a perguntas, resolvem problemas, geram textos, imagens, vídeos, áudios etc.), mas não podem compreender o significado daquilo que fazem, porque são destituídos da capacidade de pensar (significar). Assim, a lógica digital — isto é, a lógica da probabilidade estatística — produz nos usuários da IA a impressão de que estão diante de seres inteligentes. Há, entretanto, uma diferença fundamental entre ser inteligente e parecer inteligente. A ação inteligente é manifestação (expressão da inteligência), porque revela a capacidade de pensar, entender, criar, aprender e decidir livremente, ao passo que os assistentes ou agentes de IA apenas simulam a inteligência, exibindo uma lógica racional na execução de suas tarefas, na precisão e velocidade de suas operações. Confunde-se, desse modo, a simulação artificial da inteligência — que consiste na automatização de tarefas, no processamento mecânico de informações e na manipulação de símbolos — com o pensamento ou com a capacidade de pensar.

Se é possível replicar artificialmente algumas funções ou operações do pensamento, disso não se segue que a capacidade de pensar (a inteligência) seja replicável ou computável. O pensamento não é redutível à lógica (digital ou algorítmica) de seus atos ou operações. A linguagem, entendida como a capacidade de compor livremente discursos diante das mais variadas situações e de compreender seu significado, encontra-se vinculada ao pensamento, de modo que falar ou dizer algo pressupõe pensar. Por isso, a sequência linguística que a IA gera ou produz não equivale à capacidade de falar, escrever ou pensar. O pensamento pressupõe um sujeito que pensa (a experiência subjetiva), ao passo que a lógica diz respeito à disposição (ordem) do pensamento ou das ideias em um discurso ou cadeia de raciocínio. A IA reduz ou limita a inteligência a um modelo matemático (estatístico e probabilístico), que consiste na identificação entre lógica e pensamento, entre a estrutura do pensamento e a capacidade de pensar.

Pensar, porém, excede a capacidade de processar informações, armazenar dados e calcular resultados. Pensar é significar e ressignificar o mundo. A IA é uma tecnologia (rede neural artificial) projetada e construída para realizar determinadas funções. Seu desenho (modelo ou arquitetura) e funcionamento seguem a lógica de seus programadores — que, por sua vez, submetem-se às determinações e interesses das empresas de tecnologia (Big Techs). Daí dizer que a IA é um instrumento de poder econômico e político que opera para manter e conservar o atual modelo de produção econômica e ampliar a acumulação de capital. Porém, submetida à lógica do capital, a IA é incapaz de operar como instrumento de emancipação intelectual dos indivíduos e de transformação da sociedade.

Vê-se, portanto, que a aparente autonomia da IA resulta do fato de que sua lógica de funcionamento (LLMS - os grandes modelos de linguagem) gera respostas a partir de instruções explícitas e implícitas (algoritmos) sobre os dados em que foi treinada. Porém, a ideia de “aprendizagem de máquina” (machine learning) contradiz não só o conceito de aprendizagem, mas também o de autonomia (autodeterminação) intelectual. Em termos humanos, aprender é compreender, o que implica pensar por si mesmo — fazer uso livre da própria inteligência sem a direção de outra pessoa.

Do ponto de vista biológico, é possível conceber ou descrever o “aprendizado” segundo diferentes graus de complexidade, ou seja, como adaptação ao meio ambiente, capacidade de resistir e sobreviver às adversidades ou como capacidade de defesa e autopreservação do indivíduo. Entretanto, não se pode reduzir o aprendizado humano, que transcende o plano biológico, ao “aprendizado” dos seres vivos não humanos — que agem de determinado modo porque são biologicamente programados. A inteligência, enquanto capacidade de pensar conceitualmente, não é sinônimo de instinto.

Note-se que o conceito de “aprendizado de máquina” identifica o ato de aprender (significar) com o ato de apreender — capturar e processar dados. A formalização computacional da IA reproduz, por analogia, a estrutura da teoria behaviorista (estímulo–resposta). A IA reproduz não o complexo processo do aprendizado humano, mas a lógica neuromotora própria dos organismos vivos destituídos de inteligência conceitual, limitando-se a replicar padrões reflexos e comportamentais sem alcançar a dimensão subjetiva do pensamento. O “aprendizado de máquina” confunde-se com o processo de entrada (input) e saída (output) de dados. Nesse caso, o “aprendizado” é sinônimo de treinamento. Ignora-se, desse modo, o pressuposto fundamental da aprendizagem humana: a capacidade de aprender decorre da capacidade de pensar.

Por sua vez, o “aprendizado não supervisionado” das máquinas dotadas de IA generativa poderia constituir um argumento em favor da ideia de que seriam inteligentes porque operam de forma autônoma. Porém, do fato de que uma IA não é diretamente ou explicitamente supervisionada não se segue que ela seja autônoma. A automação dos mecanismos de funcionamento (a automação operacional) de uma máquina não se confunde com a autonomia intelectual e moral própria dos seres humanos.

Em toda IA generativa há uma estrutura operacional (software, algoritmo) previamente determinada — o que configura uma supervisão indireta ou implícita. A escolha dos dados, a definição dos parâmetros ou padrões e o modo como serão reconhecidos ou representados resultam da intervenção de interesses humanos. “Aprender”, nesse caso, é o mesmo que ajustar padrões ou adaptar-se às novas circunstâncias e gerar respostas corretas.

Contudo, ideólogos, entusiastas e defensores da IA buscam comparar ou contrastar o desenvolvimento dessa tecnologia com as habilidades cognitivas da inteligência humana, afirmando ou prevendo que a IA generativa já alcançou ou vai superar a inteligência humana. Ou seja, a ideia (ilusória) de que existem máquinas inteligentes e de que é possível criar uma superinteligência assenta-se sobre um falso pressuposto: inteligência é a capacidade de se comportar de modo inteligente. Porém, o comportamento inteligente não é condição suficiente para provar a existência de inteligência, já que é passível de simulação. A antropomorfização – atribuição de qualidades e capacidades humanas às máquinas pode gerar a crença de que existe IA sem que sejam questionados os seus pressupostos.

A Coluna Anpof é um espaço democrático de expressão filosófica. Seus textos não representam necessariamente o posicionamento institucional.