A linguagem que utilizamos para descrever tecnologias de propósito geral exerce uma influência direta sobre como elas são compreendidas, utilizadas, reguladas e ensinadas. No campo da Inteligência Artificial (IA), essa relação é particularmente crítica. Por isso decidi escrever o artigo A IA não pensa e a terminologia explica, dada sua complexidade matemática e seu crescente impacto social, a escolha de termos corretos e semanticamente adequados não é apenas uma questão de estilo, é uma questão ética. Este artigo propõe uma análise crítica da linguagem associada à IA, revelando como termos como “inteligência”, “aprendizado” e “decisão” distorcem a compreensão pública e contribuem para mitos tecnológicos.
Palavras constroem realidades e nomear corretamente é o primeiro passo para entendê-las com responsabilidade.
A IA não pensa, não decide, e não aprende
Você já ouviu que “a IA aprendeu”, “decidiu” ou até que “ficou mais inteligente”? Parece até que estamos falando de um ser vivo. Mas a verdade é outra: a Inteligência Artificial não pensa, não entende e muito menos toma decisões por conta própria. Ela apenas processa dados seguindo regras matemáticas. E tudo isso começa com um problema antigo: o nome que demos ou melhor o nome que John McCarthy deu a ela.
O erro nasceu no nome
A infelicidade começa já no batismo da tecnologia. O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado em 1956 por John McCarthy, durante a famosa conferência de Dartmouth, com o objetivo de atrair atenção acadêmica e FINANCIAMENTO para a nova área. No entanto, ao escolher uma expressão carregada de sentido filosófico e antropocêntrico, “inteligência”, McCarthy introduziu um desvio semântico de origem: atribuiu à máquina uma qualidade tipicamente humana, sem qualquer sustentação empírica ou seja, sem respaldo em observações, experiências ou evidências concretas.
Alguns poderiam argumentar que, ao criar um ‘neurônio artificial’, já se justificaria o uso do termo ‘inteligência artificial’, mas essa equiparação é conceitualmente precipitada e cientificamente questionável.
Essa escolha não foi apenas conceitualmente discutível, mas também estrategicamente eficaz. Segundo o próprio McCarthy “Eu inventei o termo inteligência artificial… quando estávamos tentando conseguir dinheiro” – John McCarthy
Quando a linguagem engana
Em um contexto no qual o evento buscava atrair investimentos e entusiasmo do setor privado, o termo “inteligência artificial” funcionou como uma isca linguística poderosa. Carregado de promessas futuristas e evocando capacidades humanas, como raciocínio, aprendizado e tomada de decisão, o nome daria às máquinas um prestígio simbólico que superava em muito suas capacidades reais da época e atuais.
Termos como “aprendizagem”, “decisão”, “compreensão” e “inteligência” são amplamente utilizados na propaganda e na academia mas raramente refletem a natureza real desses sistemas. A imprecisão terminológica não é apenas um detalhe semântico: ela impacta diretamente a forma como a sociedade interpreta, regulamenta e ensina a IA.
A linguagem atual que cerca a IA está repleta de termos metafóricos ou carregados de sentido humano, o que contribui para um entendimento ilusório do que essas tecnologias de fato fazem.
A IA, em sua essência, não é inteligente no sentido cognitivo ou consciente; ela apenas executa operações matemáticas complexas sobre grandes volumes de dados e parâmetros.
A herança desse nome infeliz persiste até hoje, alimentando mal-entendidos sobre autonomia e até direitos das máquinas.
Como argumenta o filósofo Luciano Floridi, trata-se menos de uma “inteligência” e mais de uma “artificialidade estatística”.
Na tentativa de simplificar, muitos textos, cursos e manchetes usam metáforas: dizem que o modelo “aprende”, “decide”, “compreende o contexto”.
Mas isso tudo é uma forma de antropomorfismo, ou seja, de atribuir características humanas a sistemas que não têm nenhum desses atributos.
Esse tipo de linguagem pode parecer inofensiva, mas tem sérios efeitos:
- Muitos estudantes e professores passam a acreditar que a IA pensa como um ser humano.
- Boa parte dos legisladores criam leis que tratam sistemas algorítmicos como se tivessem responsabilidade moral.
- Empresas vendem soluções “inteligentes” que, no fundo, só fazem o básico e, às vezes, nem isso. Muitas delas executam aplicações simples automatizadas ou previsíveis, como responder a perguntas frequentes, sugerir produtos ou organizar informações.
Ao chamarem essas funções de “inteligência artificial”, criam a impressão de que esses sistemas possuem capacidade cognitiva, julgamento autônomo ou criatividade, o que não é verdade. É só ler esse artigo para ver alguns erros cometidos pela IA, como inserir um bacon em um Sunday do McDonalds.
Por trás do vocabulário sempre tem uma intenção
A linguagem da “raça” nunca foi neutra: foi arma, foi ideologia
Poucos termos ilustram tão bem o poder destrutivo de um erro que não foi erro, foi uma estratégia. Assim como McCarthy precisava de dinheiro, os colonizadores Europeus precisavam classificar outros povos que não fossem eles para continuar explorando as riquezas e destruindo a sua cultura.
O uso da palavra raça para classificar grupos humanos como biologicamente distintos foi, por séculos, tratado como verdade científica, mesmo que a ciência moderna já tenha comprovado que raças humanas não existem do ponto de vista genético.
A origem do termo “raça” no contexto humano remonta aos séculos XV e XVI, inicialmente com associações ligadas à linhagem ou “sangue nobre”. No século XIX, com o avanço das ciências naturais e a ascensão do pensamento colonial europeu, o termo ganhou conotação biológica e hierárquica.
O recurso semântico da “raça”, ao tratar uma categoria social e histórica como se fosse um dado biológico natural, teve e ainda tem consequências gravíssimas:
- Justificou a escravidão africana nas Américas e o genocídio indígena por meio do conceito de raças;
- Fundamentou o colonialismo europeu, apresentando povos colonizados como inferiores por “natureza”;
- Inspirou políticas de eugenia, inclusive as que culminaram no Holocausto;
- Influenciou os sistemas educacionais, jurídicos e de saúde pública por décadas, muitas vezes até hoje.
- O genocídio perpetrado por Israel contra a população palestina em Gaza é um trágico exemplo contemporâneo dessa dinâmica.
Estudos genéticos contemporâneos demonstram que as variações genéticas entre indivíduos da mesma “raça” são maiores do que entre diferentes “raças”. Como afirmam Lewontin (1972) e outros após ele, a raça é uma construção social, e não uma categoria biológica válida.
O problema está na linguagem ao naturalizar um conceito historicamente produzido, perpetua-se a ideia de que há algo de intrinsecamente diferente entre os grupos humanos. Isso reforça o racismo estrutural e invisibiliza sua origem sociopolítica.
Um novo vocabulário para desmistificar a linguagem da Inteligência Artificial e colocá-la em seu devido lugar: a matemática
Se quisermos evitar que a (Inteligência) Artificial siga o mesmo caminho semântico do conceito como “raça”, que foram naturalizados e distorcidos ao longo do tempo de forma proposital, é fundamental revisar o vocabulário que utilizamos para descrevê-la. A linguagem atual que cerca a IA está repleta de termos imprecisos, metafóricos ou carregados de sentido humano, como “aprendizado”, “inteligência”, “decisão”, alucinação ou “compreensão”.
Esses termos, embora populares, não refletem a natureza matemática, estatística e algorítmica desses sistemas. Por isso, proponho a adoção de um vocabulário mais preciso e tecnicamente coerente, que substitua expressões antropomorfizadas por descrições que respeitem a lógica e os limites reais dessas tecnologias. O único problema é que não tem nada de comercial, porém nomear corretamente não é apenas um gesto técnico, é um ato educativo e decolonial.
| Termo Comum / Ambíguo | Termo Técnico Neutro | Explicação Objetiva e Didática |
|---|---|---|
| Inteligência Artificial | Sistema Algorítmico de Processamento | Conjunto de procedimentos matemáticos aplicados a dados para executar tarefas específicas. |
| Aprendizado de Máquina | Ajuste de Parâmetros com Dados | Processo estatístico para encontrar a melhor configuração de uma função baseada em dados. |
| Deep Learning | Modelo de Múltiplas Camadas | Arquitetura com funções sucessivas usadas para aproximar padrões complexos. |
| Rede Neural Artificial | Função Composta em Estrutura Hierárquica | Estrutura matemática organizada em camadas conectadas. |
| Treinamento do Modelo | Otimização Iterativa de Parâmetros | Processo de ajuste numérico por repetição até atingir um desempenho satisfatório. |
| Prompt | Entrada de Dados Estruturados | Informação inicial que orienta a operação de um sistema paramétrico. |
| Compreensão de Linguagem | Processamento Estatístico de Texto | Análise de padrões sequenciais em dados textuais codificados. |
| Decisão da IA | Seleção de Saída com Base em Cálculo | Escolha de uma resposta com base em regras e valores probabilísticos definidos. |
| Criatividade da IA | Combinação de Dados com Base Probabilística | Geração de novos dados por reorganização estatística de padrões anteriores. |
| Memória do Modelo | Registro de Parâmetros Otimizados | Armazenamento de valores resultantes do processo de ajuste. |
| IA Generativa | Sistema de Síntese Estatística | Estrutura capaz de gerar novas instâncias a partir de distribuições inferidas. |
| Assistente Virtual | Interface Algorítmica de Entrada e Saída | Sistema que processa entradas e retorna saídas baseadas em funções pré-ajustadas. |
| Agente Autônomo | Sistema Programado para Execução de Tarefas | Unidade que opera segundo regras e condições programadas. |
| Inferência | Execução de Função Parametrizada | Aplicação da função ajustada a novos dados de entrada. |
| Sobreajuste (Overfitting) | Ajuste Excessivo aos Dados de Entrada | Quando a função se adapta tanto aos dados de exemplo que perde desempenho em novos casos. |
| Explicabilidade da IA | Análise de Relações Internas no Modelo | Estudo dos fatores que influenciam o comportamento do sistema baseado em parâmetros. |
A escolha das palavras não é neutra. Quando usamos termos imprecisos para tecnologias complexas, criamos uma lacuna entre o que o sistema realmente faz e o que as pessoas acreditam que ele faz. Essa lacuna alimenta desinformação, pânico moral, expectativas irreais e decisões políticas equivocadas. A ciência precisa, portanto, recuperar o controle semântico da IA, substituindo metáforas frágeis por linguagem rigorosa, ancorada em matemática, estatística e teoria da informação.
Dois mundos, duas propagandas
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A comparação entre os dois anúncios revela muito mais do que estilos diferentes de comunicação e mundo, ela evidencia como a escolha das palavras molda a percepção sobre o que é ou não é a tecnologia. Assim como já ocorreu em outros momentos da história, a linguagem não é apenas uma ferramenta descritiva, mas um instrumento de poder.
Quando naturalizamos a ideia de que máquinas são mais inteligentes do que seres humanos, estamos abrindo mão da complexidade que define não só a experiência humana mas milhões de anos de evolução. A experiência da dúvida, do erro que gera a aprendizagem, a intuição, imaginação, ética e muito mais. Substituímos a reflexão pelo cálculo, a interpretação pela previsão, e a responsabilidade pela automação.
A linguagem que demoramos milhares de anos para desenolver, nesse caso, não apenas informa: ela transforma em verdade aquilo que decide nomear.
Por isso, repensar o vocabulário da inteligência artificial não é uma preocupação de especialistas em semântica, é uma urgência de toda a sociedade.
Se continuarmos alimentando o mito da “IA mais inteligente que o ser humano”, estaremos empobrecendo nossas formas de pensar, educar, decidir e conviver.
Precisamos recuperar o controle sobre as palavras que usamos para descrever o presente, para que possamos projetar um futuro mais justo, mais consciente e, acima de tudo, mais humano.
Autor: Fernando Giannini
A construção do pensamento, as relações conceituais e a verificação das fontes foram realizadas pelo autor, assim como a responsabilidade por eventuais erros.
O Sistema algorítmico de processamento colaborou na organização do texto e na otimização para mecanismos de busca, sem interferir na originalidade das ideias.
