Não se herda só a máquina

Os estudantes de hoje não herdarão apenas máquinas inteligentes. Herdarão também as decisões humanas que as tornaram possíveis.

Nima Spigolon começou na contabilidade — é bacharel em Administração desde 1992 — e terminou pedagoga, dedicada à educação popular e à obra de Paulo Freire. Professora na Faculdade de Educação da Unicamp, ela passou mais de quinze anos, do mestrado ao pós-doutorado, atrás de uma mulher que a história quase apagou: Elza Maia Costa Freire, a primeira esposa de Paulo. Foi a campo até Cabo Verde e a Guiné-Bissau para reconstruir essa vida, reuniu esse trabalho em Elza Freire e Paulo Freire (volumes 1 e 2, Editora Pangeia) e, em 2024, levou com ele o Prêmio Jabuti Acadêmico na categoria Educação e Ensino. Foi também ela quem propôs, em 2019, dar o nome de Paulo Freire ao prédio principal da faculdade — um processo que juntou 800 assinaturas.

Fora da universidade, Nima é escritora: escreve haicai, publica poesia. A tese que a move cabe numa frase sua: “Elza é a personificação antecipada dos métodos, das práticas e da teoria que serão — posteriormente — conformados nos livros de Paulo Freire.” O que ela reivindica não é tirar de Paulo, e sim pôr Elza ao lado dele. Aqui na Toca, onde a máquina escreve sem parar, é dela a pergunta que mais nos interessa: de quem é, afinal, a mão que escreve? Sentamos para conversar sobre autoria, a leitura crítica das tecnologias e o tempo lento que a máquina ameaça tirar da escola.

Você começou a vida profissional lidando com números e contas, e foi a educação popular que te fisgou de vez. O que existia ali, na alfabetização de quem chegou tarde à escola, que a contabilidade nunca ia te oferecer?

Na contabilidade, eu lidava com o que já estava fechado: números, saldos, lançamentos, resultados. Tudo ali precisava fechar, bater, somar. Na alfabetização de pessoas que chegaram tarde à escola, eu encontrei outra coisa: a vida acontecendo diante de mim.

Ali não se tratava apenas de ensinar letras. Tratava-se de devolver a alguém o direito de nomear o mundo, de ler a própria história, de entrar na linguagem sem vergonha. Cada palavra aprendida carregava memória, desejo, medo, esperança. Era um trabalho em que o conhecimento não se separava da dignidade.

A contabilidade me ensinou a precisão. A educação popular me ensinou o sentido. E foi isso que me fisgou de vez: perceber que aprender a ler, para muita gente, não é um detalhe técnico, mas uma forma de existir mais plenamente no mundo e na sociedade.

Além da pesquisa sobre os Freire, você forma gente em alfabetização midiática, num curso da UNESCO com a Unicamp, e neste ano foi ouvida pela Agência Lupa sobre o projeto de lei da educação midiática parado no Senado. Ali você lembrou que essa formação entra na escola por muitos multiplicadores: estudantes, professores, responsáveis, funcionários. Com a inteligência artificial chegando à sala de aula, o que a escola passou a precisar ler no mundo que antes nem entrava no currículo?

A escola passou a precisar ler, no mundo, aquilo que antes ficava invisível para o currículo: a arquitetura da informação. Isso inclui entender quem produz o conteúdo, como ele circula, que interesses o sustentam, que emoções ele aciona, que dados coleta e quais desigualdades pode ampliar. Em outras palavras, com a inteligência artificial, não basta ler a palavra; é preciso ler o sistema que fabrica a palavra, a imagem e a credibilidade. Essa leitura precisa ser crítica, segura e ligada ao direito à informação, não à simples proibição do uso das tecnologias.

Por isso eu diria que a escola passou a precisar ler, ao mesmo tempo, autoria, verificação, proteção de dados, vieses, manipulação e responsabilidade ética. O desafio deixou de ser apenas “usar a ferramenta” e passou a ser compreender o que a ferramenta faz com a atenção, com a convivência e com a democracia. E isso não entra na escola por uma disciplina isolada: entra de forma transversal, com estudantes, professores, responsáveis, gestores e demais trabalhadores da escola como multiplicadores dessa leitura do mundo.

No seu trabalho, Elza aparece como quem viveu e praticou, na convivência diária com Paulo, muito do que só depois ganharia forma de teoria. Não é dizer que ele tomou algo dela, e sim que pensaram juntos enquanto a história guardou um nome só. Quando se reconhece essa parceria, o que muda na maneira como a gente lê a obra de Paulo Freire hoje?

Muda bastante. Quando a gente reconhece essa parceria, a obra de Paulo Freire deixa de ser lida como a produção isolada de um “autor genial” e passa a ser entendida como parte de uma experiência histórica, afetiva e política construída em comum. Isso não diminui Freire; ao contrário, o torna mais inteiro.

Esse reconhecimento desloca a leitura da obra para uma ética mais fiel ao próprio pensamento freireano: ninguém pensa sozinho, ninguém educa sozinho, ninguém nomeia o mundo sozinho. A presença de Elza ajuda a ver que a pedagogia freireana nasce da convivência, do diálogo, da escuta e da prática cotidiana, não apenas da formulação conceitual.

Também muda a forma de ler a história da educação no Brasil. Passamos a reparar nos apagamentos que costumam concentrar a autoria em um só nome e a invisibilizar o trabalho intelectual, político e pedagógico das mulheres que sustentaram esses processos. Ler Freire assim é ler melhor a sua obra e, ao mesmo tempo, ler criticamente o modo como a memória foi organizada.

Freire dizia que a leitura do mundo precede a leitura da palavra, e você trata as tecnologias por essa chave, como objeto de leitura crítica e não como ferramenta neutra. Só que uma mesma inteligência artificial pode servir para a turma enxergar melhor o mundo ou para deixar de olhar para ele. Dentro de uma sala de aula, como você percebe de qual dos dois lados a máquina está sendo usada?

Percebo isso menos pelo fato de a máquina estar presente e mais pelo que acontece depois dela.

Quando a IA está sendo usada de modo crítico, ela costuma ampliar a pergunta. O texto, a resposta ou a imagem produzida leva a turma a comparar versões, checar fontes, ligar o assunto à experiência vivida, identificar ausências e perguntar quem ganha e quem perde com aquele modo de dizer o mundo. A máquina entra como provocação.

Quando ela está sendo usada para substituir o olhar, o movimento é o oposto: a resposta vem pronta, limpa demais, sem atrito com a realidade, sem referência ao contexto da turma, sem dúvida, sem conflito, sem revisão. O conteúdo aparece como encerramento, não como abertura. Em vez de aproximar a leitura do mundo, a tecnologia anestesia essa leitura.

Na sala de aula, o sinal mais claro é este: a IA ajuda os estudantes a fazer melhores perguntas sobre a realidade, ou apenas entrega um texto que os dispensa de olhar para ela?

E por fim, pensar Paulo Freire quando traz a ideia de que a leitura do mundo precede a leitura da palavra, fundamentando a noção de que a tecnologia deve ser objeto de leitura crítica e não apenas instrumento de uso.

Você coordena o Centro de Memória da Faculdade de Educação, um trabalho de arquivo e de guarda, lento por natureza. A inteligência artificial vai na direção oposta: produz texto novo e descarta o velho na mesma velocidade. O que é mais difícil hoje: preservar a memória de quem já foi apagado uma vez ou impedir que a máquina apague de novo, agora em escala?

Talvez a dificuldade maior hoje seja impedir o segundo apagamento.

Preservar a memória de quem já foi silenciado, excluído ou esquecido sempre foi uma tarefa árdua: exige pesquisa, testemunhos, documentos, escuta e disposição para confrontar versões oficiais da história. É um trabalho de reconstrução.

Mas a nova dificuldade é que os mecanismos de apagamento se tornaram mais rápidos e difusos. Sistemas automatizados, algoritmos de relevância, grandes bases de dados e modelos de IA podem reproduzir invisibilidades antigas em escala inédita. Quando determinados grupos, vozes ou experiências aparecem pouco nos registros que alimentam essas tecnologias, o risco não é apenas o esquecimento do passado, mas a repetição desse esquecimento no presente.

Por isso, as duas tarefas estão ligadas. Não é possível impedir que a máquina apague de novo sem primeiro recuperar aquilo que já foi apagado. A qualidade da memória coletiva que transmitimos às tecnologias depende da qualidade da memória histórica que conseguimos preservar.

Em outras palavras: o primeiro apagamento produz a ausência; o segundo pode transformá-la em norma. E é justamente isso que torna o desafio contemporâneo tão complexo.

Na corrida para adotar inteligência artificial, a escola costuma receber a ferramenta pronta muito antes de aprender a perguntar a serviço de quem ela está. E é você quem forma quem vai estar nessa sala. O que impede a escola brasileira de ensinar a ler criticamente a máquina, em vez de apenas passar a usá-la?

A principal dificuldade não é tecnológica, mas pedagógica e política.

A escola brasileira, em grande parte, ainda luta para garantir condições básicas de ensino, formação continuada de professores, infraestrutura adequada e tempo para reflexão curricular. Nesse contexto, a inteligência artificial frequentemente chega como promessa de eficiência, inovação ou modernização, antes que haja um debate consistente sobre seus impactos sociais, éticos e epistemológicos.

Ensinar a usar uma ferramenta é relativamente simples. Mais complexo é ensinar a questioná-la: quem a desenvolveu, quais interesses econômicos a sustentam, que dados a alimentam, quais vieses reproduz, quem se beneficia de suas respostas e quem pode ser silenciado por elas. Essa leitura crítica exige uma formação que articule tecnologia, filosofia, sociologia, linguagem e cidadania digital.

Outro obstáculo é a tradição escolar de tratar tecnologias como recursos neutros. Quando a IA é apresentada apenas como instrumento de produtividade, perde-se a oportunidade de compreendê-la como um fenômeno cultural e político que reorganiza formas de trabalho, conhecimento, memória e poder.

Paradoxalmente, a escola possui uma vantagem singular nesse debate: ela é um dos poucos espaços sociais dedicados não apenas a produzir respostas, mas a formular perguntas. A alfabetização em inteligência artificial não deveria começar pelo domínio das ferramentas, mas pela capacidade de interrogá-las. Antes de perguntar à máquina “o que ela sabe”, seria necessário perguntar “como ela sabe”, “o que ela não sabe” e “quem decidiu o que ela deveria saber”.

Por isso, o desafio não é apenas inserir a IA na escola. É impedir que a lógica da IA se torne o currículo invisível da escola. Formar usuários é importante; formar cidadãos capazes de compreender, criticar e orientar o desenvolvimento dessas tecnologias é uma tarefa muito mais urgente. Afinal, os estudantes de hoje não herdarão apenas máquinas inteligentes. Herdarão também as decisões humanas que as tornaram possíveis.

O haicai que você escreve em Hanami, haikais é o oposto de um texto gerado por máquina: dezessete sílabas e uma atenção inteira a um instante que não volta. Escrevê-lo pede uma lentidão e um cuidado que a inteligência artificial dispensa. O que essa forma de escrever te ensinou que você gostaria de ver sobreviver na sala de aula?

O haicai me ensinou o valor da atenção. Para escrevê-lo, é preciso desacelerar, observar e acolher um instante que não se repetirá. Em tempos de respostas rápidas e produção contínua de textos, essa prática nos lembra que nem todo conhecimento nasce da velocidade.

O que eu gostaria de ver sobreviver na sala de aula é justamente essa capacidade de observar antes de concluir, de escutar antes de responder e de refletir antes de produzir. A inteligência artificial pode gerar textos em segundos, mas não substitui a experiência humana de atribuir sentido ao mundo. Formar essa atenção crítica e sensível continua sendo uma das tarefas mais importantes da educação.

Esta conversa acontece do outro lado da tela, e ela fecha um círculo. Seu trabalho é todo sobre reconhecer quem ficou na sombra de um nome maior. Hoje a máquina faz o gesto inverso: escreve um texto e oferece um nome para assinar por cima de uma autoria que não é de ninguém. Onde fica a linha entre devolver o crédito a quem foi apagado e aceitar que a máquina dissolva a própria ideia de autor?

A linha está na transparência do processo.

Devolver crédito a quem foi apagado significa tornar visível a origem humana do que a máquina só reorganizou: reconhecer fontes, contextos, vozes, conflitos e trabalho intelectual. Aceitar a dissolução da autoria é outra coisa: é tratar o texto como se ele nascesse sem corpo, sem história e sem responsabilidade.

Quando a máquina escreve, ela pode ajudar a recuperar presenças silenciadas. Mas, se o nome assinado por cima apaga o percurso, a mediação e a intenção, então não há reparo: há apenas uma nova camada de apagamento. A autoria não precisa desaparecer para ser compartilhada; ela precisa continuar responsável, situada e legível. Assim, a gente se humaniza mais.