Durante anos, aprender programação pareceu uma das escolhas profissionais mais seguras. Filosofia, ao contrário, tornou-se quase sinônimo de formação culturalmente prestigiosa, mas economicamente imprudente. A expansão da inteligência artificial começa a embaralhar essa hierarquia. Enquanto programadores se perguntam quantas linhas de código ainda precisarão ser escritas por seres humanos, os principais laboratórios de IA procuram profissionais capazes de lidar com problemas que não se resolvem apenas com código: o que significa uma resposta verdadeira? Como agir diante de valores conflitantes? Que comportamento deve ser considerado justo? Quem decide quais interesses um modelo deve respeitar?

Em junho de 2026, o The Economist chamou atenção para essa inversão no artigo “Why big AI labs are hiring so many philosophers”. A reportagem começa justamente pela insegurança dos programadores. Dados do Stanford Digital Economy Lab sustentam o diagnóstico; entre trabalhadores de 22 a 25 anos, o emprego nas ocupações mais expostas à IA vem se contraindo, e os desenvolvedores de software em início de carreira estão entre os grupos mais afetados.

Ora, se a IA generativa consegue escrever, revisar e depurar código, uma parte do trabalho antes reservado a profissionais de computação pode ser automatizada. A evidência ainda não aponta para o desaparecimento da profissão, mas indica uma redução da demanda em alguns de seus segmentos, especialmente nos postos de entrada.

Isso não significa, entretanto, que programadores tenham se tornado dispensáveis. As empresas continuam disputando profissionais experientes capazes de projetar sistemas, avaliar riscos e supervisionar o código produzido pelas máquinas. O que parece perder valor mais rapidamente é a programação entendida como execução relativamente padronizada: converter especificações já definidas em comandos formais. A IA não elimina o trabalho intelectual da computação, mas comprime justamente as tarefas pelas quais muitos jovens ingressavam na profissão.

É nesse contexto que aparece um dado inesperado. Segundo a tabela de resultados por área de formação do Federal Reserve Bank de Nova York, citada pelo The Economist, em 2024 o desemprego entre jovens formados em ciência da computação nos Estados Unidos chegou a 7%, contra 5,1% entre os formados em filosofia. A comparação, entretanto, precisa ser interpretada com cuidado; ela não demonstra que filósofos ganhem mais, que trabalhem necessariamente em sua área ou que as empresas de IA sejam responsáveis pela diferença. Ainda assim, abala a imagem de que computação garantiria emprego enquanto filosofia conduziria inevitavelmente ao desemprego.

O que é interessante notar é que parte desses filósofos está sendo contratada pela própria indústria de IA. Luciano Floridi, filósofo da Universidade Yale, afirma que alguns estudantes recebem propostas antes mesmo de concluir a formação. Ao descrever a saída de pesquisadores dos departamentos universitários, Floridi emprega uma palavra forte: “hemorragia”. A imagem, contudo, pode ser exagerada. Não existem números públicos suficientes para demonstrar uma migração dessa magnitude e ainda há muito mais doutores em filosofia do que vagas acadêmicas ou empresariais disponíveis. Portanto, não é possível afirmar que tenha surgido um campo de trabalho novo, estável e massivo para filósofos. Mas já não se pode tratar os casos existentes como simples curiosidade.

Algumas vagas mostram concretamente o tipo de competência procurada. A RWS TrainAI anunciou uma posição remota destinada a especialistas brasileiros em religião e filosofia. O trabalho consiste em elaborar perguntas e respostas complexas para avaliar se sistemas de IA compreendem adequadamente problemas reais em português brasileiro. A empresa exige doutorado, experiência profissional, domínio conceitual, capacidade de argumentação e conhecimento do contexto cultural do país. A pessoa contratada para a vaga deverá elaborar testes capazes de verificar raciocínio, precisão e compreensão contextual.

A Handshake AI, por sua vez, anunciou uma vaga para especialistas em filosofia, com remuneração de até US$ 140 por hora. O trabalho, dirigido a doutores e doutorandos com publicações em periódicos de referência na área, consiste em avaliar respostas produzidas por sistemas de IA, verificando a consistência dos argumentos, o emprego adequado dos conceitos e a qualidade do raciocínio normativo.

Nos grandes laboratórios, a filosofia já começa a ocupar posições internas ao desenvolvimento dos modelos. Amanda Askell, doutora em filosofia, lidera trabalhos sobre personalidade e alinhamento na Anthropic e foi a principal autora da Constituição de Claude, documento utilizado diretamente no treinamento para orientar os valores e o comportamento do sistema. No Google DeepMind, o filósofo Iason Gabriel pesquisa alinhamento, pluralismo moral e formas de incorporar princípios justos à IA. Em um de seus projetos, conceitos derivados do “véu da ignorância” de John Rawls foram empregados na elaboração de procedimentos para selecionar princípios de comportamento de sistemas inteligentes.

DeepMind e Anthropic disputam capital, mercado e liderança tecnológica. Justamente por isso, sua aproximação com a filosofia é significativa. Se até empresas submetidas ao imperativo do lucro concluíram que engenheiros e cientistas de dados não bastam para desenvolver determinados aspectos de uma IA, universidades e instituições públicas, que deveriam se preocupar também com justiça, democracia e interesse social, teriam ainda mais razões para incorporar as humanidades e a filosofia à formação tecnológica.

A explicação é relativamente simples. Modelos de IA não recebem o mundo diretamente; recebem bases de dados, classificações, exemplos, recompensas e critérios de avaliação. Para transformar a complexidade do real em uma estrutura que possa ser processada pela máquina, é necessário decidir quais diferenças importam, quais conceitos serão utilizados, o que contará como erro e quais consequências devem ser evitadas. Nenhuma dessas decisões é puramente técnica. Elas mobilizam lógica, epistemologia, filosofia da linguagem, ética e filosofia política.

O problema do alinhamento deixa isso evidente. Não basta fazer uma máquina obedecer às preferências humanas, porque preferências podem ser contraditórias, injustas ou produzidas em contextos de dominação. Também não existe uma humanidade abstrata com valores perfeitamente homogêneos. Alinhar um sistema exige perguntar: aos valores de quem? Escolhidos por qual procedimento? Com que proteção para minorias? Quem responde quando os interesses do usuário entram em conflito com os direitos de terceiros? A filosofia não oferece uma resposta automática, mas possui instrumentos para explicitar pressupostos, distinguir conceitos, comparar argumentos e organizar racionalmente desacordos. É precisamente o tipo de trabalho necessário quando o problema não é somente calcular melhor, mas decidir o que deve ser calculado e com qual finalidade.

No Brasil, entretanto, a formação universitária em IA continua concentrada em programação, matemática e aprendizado de máquina. No bacharelado em Inteligência Artificial da UFG, a disciplina obrigatória “Computação e Sociedade” ocupa apenas 32 das 3.200 horas do curso — exatamente 1% da carga horária. Na UFU, o projeto pedagógico denomina “humanístico” um núcleo de 75 horas, mas inclui nele apenas Metodologia Científica em Computação e Informática, com 30 horas, e Direito e Legislação, com 45. Não há disciplina obrigatória específica de filosofia, ética, ciências sociais ou outras humanidades. Dar a um núcleo o nome de “humanístico” evidentemente não torna humanístico o seu conteúdo.

A insuficiência não se limita às grades curriculares. No país, a participação da filosofia e das humanidades permanece concentrada principalmente nos debates sobre ética, impactos sociais e regulação, quase sempre depois que os sistemas já foram desenvolvidos. Sua presença nas equipes que concebem modelos, constroem bases de dados, definem avaliações e escolhem critérios de alinhamento continua inexistente. Com isso, reproduz-se uma divisão problemática: engenheiros criariam a tecnologia, enquanto filósofos e cientistas sociais apareceriam posteriormente para comentar suas consequências. O movimento dos grandes laboratórios mostra que essa separação já não corresponde ao próprio modo como a IA de fronteira está sendo construída.

“Mais Platão, menos Python” não deve ser entendido, portanto, como defesa da substituição dos programadores pelos filósofos. Sem computação, não há modelo; sem matemática, não há aprendizado de máquina. A questão é outra: quanto mais a IA assume a produção rotineira de código, mais importantes se tornam as capacidades de formular problemas, examinar pressupostos, compreender contextos e justificar escolhas. O futuro talvez não pertença a quem saiba apenas programar, nem a quem saiba apenas interpretar conceitos, mas a equipes capazes de reunir competências técnicas, filosóficas e sociais.

A IA pode escrever Python. O que ela não pode decidir por si mesma — sem reproduzir escolhas humanas ocultas em dados, recompensas e instruções — é para que, para quem e segundo quais valores o código deve funcionar. Nesse ponto, a filosofia ainda tem muito trabalho a fazer.
 

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