A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

A disseminação acelerada de modelos de linguagem como o ChatGPT nos ambientes

escolares instalou um diagnóstico que se repete com variações mínimas entre professores,

gestores e formuladores de políticas públicas: os alunos estão terceirizando seus trabalhos,

redigindo ensaios com um comando de voz e resolvendo exercícios com a colagem de

enunciados em interfaces de inteligência artificial.

À primeira vista, isso parece configurar uma epidemia de preguiça intelectual e

desonestidade acadêmica em massa. No entanto, uma investigação mais detida revela que o

alarme em torno da tecnologia oculta um mal-estar muito anterior e muito mais estrutural, que

diz respeito ao fim do próprio trabalho escolar.

A educação básica institucional, ao organizar-se como transmissão de um repertório fixo de

dados, fórmulas, datas, nomes e classificações, converteu o ato de aprender em uma sequência

previsível de operações de memorização e reprodução cujo significado raramente é interrogado

pelos próprios sujeitos do processo.

Esse modelo, que o educador Paulo Freire já criticava na década de 1960, chamando-o de

‘educação bancária’, é evidentemente muito anterior à inteligência artificial. Mas opera, na

prática, também como um algoritmo. Estabelece um circuito fechado de depósito, arquivamento

e devolução de informações, onde muitas vezes o aprendizado real não se faz presente.

[...] O essencial é deslocar o eixo do trabalho pedagógico da memorização e da repetição

para a experiência reflexiva. Isso implica substituir as tarefas que se esgotam na reprodução de

informações por desafios que mobilizem a capacidade de formular perguntas, de interpretar

contextos e de construir argumentos.

[...] Assim, por mais que a IA por muitas vezes atrapalhe o aprendizado, ela não está

fazendo nada mais do que tornar mais evidentes as precariedades já existentes da nossa

educação. O que está em jogo não é apenas o uso ou a proibição da inteligência artificial, mas a

decisão ética e política sobre a finalidade social da educação, do ensino fundamental à pós-

graduação.

ARÃO, Cristian. IA nas escolas: uso de tecnologia na sala de aula expõe limites do ensino baseado na memorização. The Conversation Brasil. Disponível em: https://theconversation.com/ia-nas-escolas-evidencia-precariedades-ja-existentes-da-educacao-mas-pode-ser-oportunidade-de-mudanca-288883. Acesso em 15 ago. 2026.

Pesquisadores americanos afirmam ter usado inteligência artificial para projetar vírus

totalmente novos, que são completamente funcionais e capazes de se replicar em laboratório.

[...] As ferramentas de IA estão avançando rapidamente e já foram usadas para desenvolver

novos antibióticos. Mas isso é relativamente simples em comparação com a criação de um novo

vírus totalmente do zero.

"Este é um próximo passo na complexidade que a IA generativa pode projetar. Esta é a

primeira vez que a IA generativa foi usada para projetar um genoma completo, algo que pode se

replicar e ter outras funções dentro das células... isso foi um território novo para nós", disse

Brian Hie, professor da Universidade Stanford, à BBC.

A tecnologia funciona de forma semelhante a grandes modelos de linguagem, como o

ChatGPT, que preveem sequências de texto. Neste caso, os modelos de IA, conhecidos como

Evo1 e Evo2, preveem a linguagem da biologia em vez de palavras. Os modelos de IA foram

treinados com códigos genéticos de vírus, bactérias, plantas e pessoas. Em seguida, foram

refinados para produzir um tipo de vírus, conhecido como bacteriófago, que infecta apenas

espécies específicas de bactérias.

[...] O desenvolvimento de novos fagos pode levar a novas formas de tratar infecções que

se tornaram resistentes a antibióticos. [...] Mas já surgiram preocupações de que a mesma

tecnologia possa ser usada maliciosamente para criar novas doenças. [...] Hie argumenta que as

medidas de proteção já existentes contribuem muito para "garantir que a tecnologia seja usada

para o bem".

Adaptado de: GALLAGHER, James. Como novos vírus criados por IA podem mudar a ciência (apesar de causarem preocupação). BBC News. Disponível em: https://www.bbc.com/portuguese/articles/c62xvgjz4xxo. Acesso em 12 ago. 20