sexta-feira, 17 de julho de 2026

Para não se render à cibermediocridade

A palavra medíocre carrega hoje um peso que sua origem latina jamais previu. Mediocris descrevia simplesmente quem estava no meio, equilibrado entre extremos. Para Horácio, a aurea mediocritas, a mediocridade dourada, era uma aspiração: a virtude de quem recusa tanto a miséria quanto o excesso. Estar no meio era, para os antigos, uma forma de sabedoria, não de vergonha.

A virada começa com a modernidade. Quando o Romantismo eleva o gênio individual como ideal supremo, ocupar o meio deixa de ser equilíbrio e passa a ser insuficiência. Ser médio é não ser extraordinário. Numa cultura que progressivamente confunde valor com distinção, a mediocridade perde sua neutralidade descritiva e se torna acusação: o medíocre não falhou tecnicamente, mas recusou o esforço de ultrapassar o suficiente.

É sobre essa palavra já carregada que a inteligência artificial generativa opera uma terceira alteração, focada na forma que lidamos com o próprio algoritmo. Proponho chamar essa terceira transformação semântica de cibermediocridade. A cibermediocridade sendo essa terceira figura: a submissão ao output sem questionamento, permanecendo em uma média gerada com uma aceitação não irrestrita. Mais precisa e mais perturbadora do que seus predecessores semânticos, mas no momento em que publicamos sem examinar o que recebemos e sem assumir o que entregamos, abdicamos de algo que não é o talento. É a responsabilidade em prol da comodidade.

A inteligência artificial generativa não criou este problema. Ela o tornou visível e o acelerou. A tendência de publicar sem examinar existia antes dos modelos de linguagem. A literatura científica oferece um exemplo eloquente desse problema. Para quem duvida basta buscar o número de artigos científicos que são retratados, só em 2023 mais de 10 mil artigos foram retratados segundo dados da Revista Pesquisa FAPESP. Com a utilização cada vez maior da Inteligência artificial o que muda é a escala, a velocidade, e um elemento novo: a aparência de competência com que textos são gerado.

O output gerado por IA raramente parece hesitante. Ele chega estruturado, fluente, com o ritmo e a confiança de quem domina o assunto. E é precisamente essa fluência que seduz. O cérebro humano, diante de uma fonte que soa como especialista, tende a reduzir o escrutínio. A psicologia cognitiva mostra que tendemos a confiar mais em informações processadas com facilidade. Daniel Kahneman chamou esse fenômeno de facilidade cognitiva (cognitive ease): quando algo parece claro, fluente e familiar, nosso cérebro tende a examiná-lo menos criticamente.

Em contextos nos quais a fluência exigia conhecimento especializado, confiar em quem parecia competente costumava ser uma estratégia adaptativa. Contudo, em um mundo onde modelos de linguagem podem gerar prosa de aparência impecável, esse atalho se torna uma armadilha sedutora. Será que deixamos de agir sobre o que recebemos e passamos apenas a reagir a ele?

Quem reage ao output sem interrogá-lo, aceitando a conclusão da máquina apenas porque ela soa como a de um especialista, já iniciou esse deslocamento. A fluência da máquina desarmou o impulso de questionar antes que ele pudesse se formar. E no momento em que publica sem examinar o que recebeu e sem assumir o que entrega, abdica de algo que não é o talento. É o julgamento. E é precisamente aí que o problema deixa de ser técnico e se torna ético.

Esse risco não permanece apenas no plano psicológico. Quando o julgamento é terceirizado em ambientes institucionais, ele produz consequências concretas. O caso mais revelador não veio de um usuário descuidado, mas de uma das maiores consultorias do mundo. Em 2024, o governo australiano contratou uma grande consultoria internacional para realizar uma revisão independente de seu sistema de conformidade de bem-estar social. O relatório entregue continha muitas páginas com informações aparentemente relevantes e uma aparência de rigor que se esperava. Só que este estava repleto de referências a fontes e especialistas que não existem. A empresa havia usado inteligência artificial para redigir partes do documento, o que em si não configura o problema que discutimos aqui, mas sem verificar o que a máquina produziu exemplificamos a cibermediocridade em ação. A assinatura da consultoria estava na capa. O julgamento que essa assinatura deveria representar não estava nas páginas. O governo australiano recebeu de volta parte do valor pago. A reputação construída em décadas não foi reembolsada junto.

O contraponto existe, e é igualmente público. O artista turco-americano Refik Anadol cria instalações de grande escala usando sistemas de aprendizado de máquina treinados em vastos acervos culturais. O processo é profundamente distribuído, atravessando sistemas algorítmicos, acervos de dados e redes de colaboradores. Mas Anadol não desaparece atrás da tecnologia. Ele define os parâmetros, seleciona o material, molda a experiência e assume publicamente a responsabilidade por cada camada do trabalho. Quando sua instalação Unsupervised foi exibida no MoMA em 2022, ele falou abertamente sobre cada decisão, dos dados às escolhas estéticas. O processo era híbrido, mas a autoria permanecia singular. A singularidade da autoria de Anadol está na responsabilidade, que permaneceu inteiramente sua independentemente de quantas camadas tecnológicas participaram do processo. A diferença entre os dois não é tecnológica. É a presença de quem assina.

Há um equívoco confortável que a cibermediocridade alimenta: o de que, quando a produção é distribuída entre humano e máquina, a responsabilidade pelo resultado também se distribui. Como se o algoritmo fosse um coautor que absorve parte do ônus do que é publicado.

A máquina não responde por nada. Ela não tem reputação a perder, não é chamada a prestar contas, não sofre consequências quando o output está errado ou causa dano. Quem assina é o humano. E assinar não é um gesto burocrático: é a declaração pública de que aquele conteúdo passou pelo julgamento de alguém que se responsabiliza por ele.

É por isso que a cibermediocridade é um problema ético antes de ser técnico ou estético. Não se trata de saber se o texto ficou bom ou se a imagem é bonita. Trata-se de saber se quem assinou estava presente no processo de decidir o que aquilo significa e pelo que responde. A qualidade do output não absolve a ausência de julgamento. Um texto impecável publicado sem exame é tão problemático quanto um texto ruim, porque em ambos os casos o que falta é o mesmo: alguém que responda por ele.

Esta é a reconfiguração que a cibermediocridade opera na autoria: não a elimina formalmente, mas a esvazia por dentro, deixando o nome intacto onde a presença deveria estar. Em termos precisos, a cibermediocridade é a condição em que a geração escala mais rápido do que o julgamento: a produção se multiplica enquanto a capacidade de examinar, defender e responder pelo que é produzido permanece estagnada ou recua. É um problema institucional antes de ser individual, porque prospera em ambientes que recompensam volume e punem a lentidão do exame.

Seria um erro ler o argumento até aqui como uma crítica à inteligência artificial. Não é. A cibermediocridade não é um efeito colateral da tecnologia: é uma escolha humana diante dela. E como toda escolha, admite alternativa.

Quem examina o output antes de publicar, quem devolve à máquina o que não serve, quem decide o que fica e o que sai, esse usa inteligência artificial de forma autoral. Porque autor, aqui, significa uma coisa precisa: quem assume as consequências do que assina.

É nesse sentido que a cibermediocridade revela um paradoxo do nosso tempo. Nunca foi tão fácil produzir, e raramente foi tão tentador fazê-lo sem pensar. O que se torna escasso é a disposição de responder pelo que se produz. Numa cultura que recompensa quem produz mais e aparece primeiro, o gesto mais raro e necessário é também o mais radical: o silêncio do exame antes da assinatura. Estar presente no que se assina não é um ato de produtividade; é um ato de dignidade. É a nossa última forma de garantir que, em um mundo saturado por máquinas podem produzir respostas, apenas pessoas podem responder por elas.

 

Fonte: Por Helio Miranda Costa Junior, em Outras Palavras

 

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