Citando o cientista da computação que cunhou o termo, John McCarthy, a Inteligência Artificial é definida como "a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes". Embora a visão que McCarthy tinha da IA em 1962 possa parecer limitada diante dos avanços atuais, o cerne do conceito permanece inalterado.

A IA é a tecnologia que capacita máquinas a emular comportamentos humanos, desde tarefas manuais até tomada de decisões, compreensão de dados e até mesmo geração de conteúdo, sendo esta última uma das inovações mais recentes.

Como isso é viabilizado? Em termos simplificados, as máquinas são alimentadas com dados e programadas para aprender com eles, processando as informações em camadas e identificando padrões.

Ao longo dos anos, a Inteligência Artificial tem progredido, gerando diversos tipos de IA. Entre eles, destacam-se:

IA Generativa: que cria novos dados e amostras, como imagens, textos e músicas, semelhantes a um conjunto de dados de treinamento. Exemplos incluem o ChatGPT e o DALL-E.

IA Discriminativa: que classifica dados em categorias predefinidas com base em características específicas. É capaz de detectar objetos, reconhecer padrões e apresentar informações. Exemplos incluem reconhecimento facial, plataformas de aprendizagem adaptativa e sistemas de gestão de dados escolares.

IA Reativa: Foca apenas em informações presentes, sem manter memória de dados anteriores. Suas decisões são baseadas em regras predefinidas, sem capacidade de aprendizado ou adaptação a novas situações.

IA Baseada em Conhecimento: Usa um banco de dados de conhecimento humano para resolver problemas e tomar decisões por meio de regras lógicas. Exemplo: sistemas de diagnóstico médico.

IA de Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Capaz de aprender e melhorar continuamente com base em dados, podendo ser supervisionado, não supervisionado ou por reforço. Exemplo: sistemas de identificação de e-mails spam.

IA de Aprendizado Profundo (Deep Learning): Subcampo do Aprendizado de Máquina, utiliza redes neurais artificiais profundas para compreender representações complexas de dados. Exemplos incluem reconhecimento de imagem e fala, tradução automática e processamento de texto.

IA de Processamento de Linguagem Natural (NLP): Concentra-se na interação entre computadores e linguagem humana, incluindo chatbots, assistentes virtuais, tradução automática e análise de sentimentos.

IA Autônoma: é aquela que pode operar de maneira independente e tomar decisões sem a necessidade de intervenção humana. Exemplos disso são os carros e os robôs autônomos.

Embora a Inteligência Artificial traga melhorias perceptíveis para o cenário educacional, não se pode ignorar os riscos e desafios que ela também apresenta às escolas.

Conforme apontado pelo educador e mestre em Informática, Roger Finger, a IA pode auxiliar os professores na elaboração de questões, no planejamento de aulas e na avaliação do desempenho dos estudantes.

Para os alunos, a IA simplifica o processo de pesquisa e a aquisição de conhecimento. Entretanto, é importante ressaltar que isso não implica na substituição do papel do professor. Pelo contrário, o domínio correto dessa tecnologia torna-se mais uma responsabilidade do docente dentro do contexto da cultura digital.

Atualmente, o papel do professor vai além de simplesmente transmitir informações; ele atua como mediador e facilitador no processo de aprendizagem dos alunos.

Da mesma forma, a responsabilidade da escola na formação dos estudantes ultrapassa a mera transmissão de conhecimento técnico. Ela deve cultivar habilidades como o raciocínio lógico, a empatia, a ética e o pensamento crítico.

Benefícios da IA na educação:

1- Novas ferramentas de pesquisa para os alunos

A IA generativa simplificou significativamente o processo de busca por informações. O que antes demandava uma visita demorada à biblioteca e uma leitura minuciosa em vários sites da internet, hoje pode ser resolvido em questão de segundos com uma simples pergunta ao ChatGPT.

2- Uso consciente e crítico das tecnologias

As respostas fornecidas pelo ChatGPT e por softwares similares são indiscutivelmente rápidas e convenientes. Contudo, nem todas as informações oferecidas são necessariamente confiáveis.

Dado que a máquina aprende com uma variedade de dados disponíveis na internet, e nem todos esses dados são precisos, existe a possibilidade de erro. Portanto, como pode o estudante verificar a veracidade dessas informações? Quais técnicas podem ser utilizadas para validar as fontes? Esses são os questionamentos que o professor deve incentivar nos estudantes e auxiliá-los a responder.

Por exemplo, é viável solicitar ao ChatGPT que mencione as fontes utilizadas. Outros sistemas de IA frequentemente citam as fontes como parte de sua prática padrão.

Além disso, é fundamental que o estudante desenvolva um senso crítico para avaliar as informações fornecidas e utilize todas as ferramentas disponíveis de maneira consciente, criativa, ética e inteligente.

3- Aprendizado em qualquer hora e lugar

Outra transformação promovida pela IA na educação, assim como outras tecnologias digitais, é a possibilidade de aprendizado em qualquer lugar e a qualquer momento.

Embora seja importante ressaltar que informação não é sinônimo de conhecimento, é inegável que ela desempenha um papel crucial nesse processo. Com ferramentas como essas ao alcance, torna-se significativamente mais acessível aprender sobre uma ampla gama de assuntos, desde curiosidades e fatos históricos até os princípios fundamentais de diferentes escolas filosóficas.

4- Ensino personalizado

A contribuição da Inteligência Artificial para a personalização do ensino é significativa. Por meio de plataformas de aprendizagem adaptativa, os dados dos usuários são analisados para ajustar o conteúdo conforme seu ritmo e nível de proficiência, proporcionando uma experiência de aprendizagem sob medida. Como observou o cientista da Educação João Fernando Costa Júnior, a personalização do ensino não apenas permite que os alunos aprendam em seu próprio ritmo, mas também capacita os educadores a identificar e abordar problemas de aprendizagem específicos, promovendo intervenções personalizadas.

5- Conexão com outros idiomas e culturas

A Inteligência Artificial também proporciona uma vantagem adicional na educação: a capacidade de conectar-se facilmente com outras culturas e idiomas. Graças aos avanços nos sistemas de tradução baseados em IA, agora é possível obter resultados mais precisos, ampliando assim o acesso a literaturas estrangeiras e possibilitando comunicação em tempo real com estudantes e profissionais de todo o mundo.

6- Automação das avaliações

A Inteligência Artificial também aprimora o processo de avaliação escolar. As plataformas educacionais coletam dados de aprendizagem dos alunos por meio de atividades, leituras e testes online. Esses sistemas não apenas eliminam a necessidade de correção manual das avaliações, mas também fornecem feedback imediato aos alunos e relatórios de desempenho para professores e administradores escolares.

Conforme explicou João Fernando, a utilização da inteligência artificial para automatizar processos de avaliação pode resultar em redução de custos, através da correção automática de provas e análise de trabalhos escritos. Isso não só alivia a carga de trabalho dos professores, como também melhora a eficiência do processo de avaliação.

7- Gestão escolar data-driven

Relacionado ao último ponto, a Inteligência Artificial na educação promove a gestão escolar orientada por dados. Isso se deve ao fato de as plataformas educacionais serem capazes de coletar, analisar e apresentar, por meio de dashboards intuitivos, uma ampla variedade de dados sobre os estudantes, tais como:

✓ Nível de engajamento na plataforma (quantidade de atividades feitas, páginas lidas ou tempo de videoaula assistida, por exemplo);

✓ Frequência escolar;

✓ Nível de proficiência por componente curricular;

✓ Perfil socioemocional e comportamental;

✓ Áreas do conhecimento com maior e menor desempenho.

Ter clareza sobre essas informações ajuda a escola no acompanhamento pedagógico e no combate à evasão.

Riscos da IA para a educação

1- Facilitação do plágio

Em geral, as ferramentas de IA generativa não fornecem referências para os dados que utilizam. Portanto, ao empregar textos ou imagens gerados por essas ferramentas, os usuários correm o risco de cometer plágio.

Em 2023, no Reino Unido, pelo menos 146 estudantes universitários tiveram suas notas anuladas devido à detecção de plágio em seus trabalhos acadêmicos, resultante do uso do ChatGPT.

É fundamental recordar que o plágio consiste na reprodução total ou parcial de uma obra, de forma direta ou indireta, e é considerado uma infração legal, conforme a Lei Nº 9.610.

Para evitar essa prática, os alunos devem solicitar às ferramentas de IA informações sobre as fontes utilizadas (ou pesquisá-las manualmente) e incluí-las devidamente referenciadas em seus trabalhos. Quanto às imagens, é imprescindível indicar, na legenda, que foram geradas por IA.

2- Desinformação e disseminação de notícias falsas

As ferramentas de pesquisa impulsionadas por IA produzem textos com base em seus conjuntos de dados. Elas são programadas para oferecer respostas plausíveis, compilando elementos frequentemente encontrados em várias fontes. No entanto, nem sempre essas informações são precisas.

O ChatGPT, por exemplo, alerta os usuários sobre isso logo em sua tela inicial: "Verifique seus fatos. Apesar de nossas garantias, o ChatGPT pode fornecer informações imprecisas".

Da mesma forma, os softwares geradores de imagens facilitam a disseminação de imagens falsas, como a do Papa Francisco vestindo um casaco branco e a de Donald Trump sendo perseguido por policiais, ambas amplamente compartilhadas globalmente.

Portanto, é fundamental ensinar às crianças a verificação de informações em fontes confiáveis e identificar imagens falsas usando técnicas específicas. Os estudantes precisam desenvolver um senso crítico para avaliar os conteúdos gerados por Inteligência Artificial.

3- Agravamento da desigualdade educacional

A Unesco alertou sobre o potencial de agravamento da desigualdade na educação devido ao uso intensivo de tecnologias digitais, incluindo a Inteligência Artificial.

Segundo o Relatório de Monitoramento Global da Educação de 2023, grupos desfavorecidos enfrentam dificuldades de acesso devido à falta de dispositivos, conexão à internet limitada e recursos limitados em casa. Embora o custo das tecnologias esteja diminuindo rapidamente, ainda é proibitivo para muitos. Isso cria disparidades, com núcleos residenciais mais privilegiados obtendo acesso às tecnologias primeiro, ampliando ainda mais as diferenças.

Além disso, uma vez que a maioria das ferramentas de Inteligência Artificial opera exclusivamente online, a falta de acesso à internet representa um grande obstáculo. Adicionalmente, nem todos os estudantes possuem dispositivos ou habilidades digitais necessárias para aproveitar as oportunidades oferecidas pela tecnologia.

4- Dependência extrema

Existe o risco de os estudantes se tornarem excessivamente dependentes das ferramentas de Inteligência Artificial, comprometendo a criatividade, o pensamento original, a autonomia e a interação social.

A curiosidade e o desejo de explorar são fundamentais para o processo de aprendizagem. Especialistas preocupam-se que o uso excessivo de IA possa diminuir esses estímulos, resultando em alunos mais passivos.

Segundo a pesquisadora Tainá Aguiar Junquilho, em entrevista à Folha de São Paulo, as inteligências artificiais generativas, como aquelas que geram texto e imagem, podem facilmente induzir à preguiça no desenvolvimento educacional. Isso levanta a questão: por que ler um texto se você pode pedir à IA para resumi-lo?

5- Mecanização da aprendizagem

A dependência excessiva da Inteligência Artificial pode resultar em uma aprendizagem mecânica, caracterizada por repetições e reprodução de textos, sem uma reflexão aprofundada sobre o conteúdo.

Segundo o professor Marco Antonio Moreira, durante o IV Encontro Internacional sobre Aprendizagem Significativa, a verdadeira aprendizagem ocorre quando os alunos são capazes de explicar novos conceitos com suas próprias palavras e demonstram um esforço consciente para entender, tanto cognitiva quanto emocionalmente.

Esses dois aspectos fundamentais correm o risco de serem comprometidos quando os estudantes utilizam ferramentas de Inteligência Artificial generativa de maneira passiva e automática.

6- Discriminação

Os conteúdos gerados por Inteligência Artificial frequentemente refletem preconceitos discriminatórios.

Um teste conduzido pelo Comitê Permanente pela Promoção da Igualdade de Gênero e Raça, do Senado Federal, revelou que mais de 77% dos resultados de busca na Internet por "homem foto" eram imagens de pessoas brancas. Esse número aumentou para 92% ao pesquisar por "mulher foto".

Como destacou Devair Sebastião Nunes, coordenador de grupo de trabalho do comitê, os algoritmos por trás dos mecanismos de busca tendem a retratar o "homem padrão" e a "mulher padrão" como jovens brancos europeus, reforçando assim o racismo estrutural.

O cientista político Marcio Black, durante um painel da Conferência Ethos 2023, explicou que os sistemas de IA são treinados com dados que já contêm vieses, muitas vezes provenientes de informações carregadas de preconceitos. Portanto, a IA tende a reproduzir esses preconceitos e desigualdades existentes nos dados.

7- Violação de privacidade

Outro ponto de preocupação é a potencial violação da privacidade dos estudantes e educadores. Os dados coletados e analisados pela Inteligência Artificial podem conter informações pessoais, como endereço, histórico de compras e navegação na internet.

Conforme apontado no Relatório de Monitoramento Global da Educação de 2023, 89% dos 163 produtos de tecnologia educacional recomendados para a aprendizagem durante a pandemia da Covid-19 tinham a capacidade de monitorar ou monitoravam as crianças fora do horário escolar ou dos ambientes educacionais. Além disso, 39 dos 42 governos que ofereceram educação online durante a pandemia promoveram práticas que colocaram em risco ou violaram os direitos de privacidade das crianças.

Para evitar essa situação, os usuários devem ser cautelosos ao compartilhar informações, fornecendo dados apenas para instituições de confiança. Além disso, as escolas devem orientar os estudantes e profissionais sobre as melhores práticas de segurança na internet e selecionar tecnologias educacionais que estejam em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

Dessa maneira, o uso da Inteligência Artificial na educação oferece uma série de benefícios. Porém, há desafios significativos a serem enfrentados. A dependência excessiva dessas ferramentas pode levar a uma aprendizagem mecânica e passiva, comprometendo a criatividade, a originalidade de pensamento e a interação social dos alunos. Além disso, a IA pode reproduzir e amplificar preconceitos discriminatórios presentes nos dados, violar a privacidade dos estudantes e educadores e exigir cautela na seleção de tecnologias que respeitem as leis de proteção de dados pessoais. Portanto, é essencial equilibrar o uso da IA na educação, reconhecendo suas vantagens enquanto se aborda de forma proativa seus desafios e implicações éticas.