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Resumo — A inteligência artificial (IA) oferece possibilidades inéditas de apoio ao aprendizado e à capacitação, mas sua adoção não mediada traz riscos substanciais ao desenvolvimento cognitivo, à equidade, à autonomia e à formação crítica. Este artigo analisa tais perigos com base em evidências empíricas, casos concretos e relatórios internacionais, destacando como a tecnologia pode reproduzir desigualdades, reduzir o esforço intelectual e distorcer processos de avaliação e formação — especialmente em grupos historicamente marginalizados.

 1. Introdução

A disseminação da IA generativa e de sistemas automatizados transformou o acesso ao conhecimento. No entanto, como alerta a Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura — UNESCO: “A tecnologia não é neutra; ela reflete, amplia e institucionaliza os valores, limitações e desigualdades presentes nos dados e nas decisões humanas que a moldam” . Quando integrada sem critérios pedagógicos e éticos claros, deixa de ser ferramenta de ampliação e passa a atuar como obstáculo ao desenvolvimento pleno, sobretudo da capacidade de raciocínio, análise crítica e construção autônoma do saber .

2. Dependência cognitiva: desempenho aparente sem aprendizado real

Um dos riscos mais documentados é o que a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico — OCDE denomina paradoxo desempenho‑aprendizagem: estudantes que usam assistentes de IA sem orientação produzem trabalhos com aparência superior, mas, quando privados da ferramenta, apresentam rendimento igual ou inferior ao de colegas que não a utilizaram.

Exemplo real: em experimento controlado realizado na Turquia e citado no Digital Education Outlook 2026, o uso da interface padrão de um modelo avançado elevou o desempenho imediato em 48%. Porém, ao ser retirado o acesso, o mesmo grupo apresentou resultado 17% menor que o grupo de controle — prova de que houve apenas transferência de tarefa, não aquisição de competência .

Como resume o relatório: “Se se entrega a resposta pronta, elimina‑se o esforço mental indispensável para consolidar conceitos, desenvolver lógica e estruturar argumentos” . A longo prazo, esse processo atrofia habilidades centrais: interpretação, síntese, resolução gradual de problemas e capacidade de detectar erros — competências que definem o pensador autônomo.

3. Viés algorítmico: aprofundamento de desigualdades educacionais e sociais

Sistemas de IA aprendem com dados históricos, frequentemente carregados de preconceitos estruturais. O resultado é que, ao invés de corrigir distorções, eles as amplificam em escala — com impacto direto em populações periféricas, negras, indígenas e falantes de variedades linguísticas não hegemônicas.

Casos concretos:

\- Reino Unido (2020): durante a pandemia, o algoritmo da Ofqual substituiu provas presenciais e calculou notas com base no desempenho histórico das escolas. O efeito foi imediato: cerca de 40% dos alunos receberam notas reduzidas, com queda desproporcional para estudantes de escolas públicas e comunidades de baixa renda, perpetuando a ideia de que “escolas fracas têm alunos fracos” independentemente do esforço individual .

\- Sistemas de correção automática: estudos da Educational Testing Service e do Journal of Educational Technology demonstraram que ferramentas de avaliação penalizam em até 25% redações em inglês vernacular afro‑americano — AAVE — e em até 20% textos de estudantes não nativos, mesmo com conteúdo equivalente ao dos falantes de língua padrão. No Brasil e em outros países de língua portuguesa, fenômeno análogo ocorre com variedades regionais e expressões culturais, classificadas como “incorretas” por modelos treinados predominantemente com textos da região Sudeste e de padrões acadêmicos europeizados.

\- Falsos positivos em detecção: ferramentas como a do Turnitin, amplamente usada em universidades, sinalizam trabalho autêntico como “gerado por IA” com frequência maior justamente entre estudantes com estilo não convencional — gerando reprovações injustas e desconfiança sistemática.

4. Apagamento da autoria e da identidade intelectual

O desenvolvimento não é apenas cognitivo, mas também cultural e identitário: aprender significa saber dizer “isto é meu, construído com base na minha história e visão de mundo”. A IA que gera textos, análises e soluções completas rompe esse vínculo.

Exemplo institucional: em 2023–2024, caso na Texas A&M University‑Commerce: um professor utilizou o próprio ChatGPT como detector de plágio, resultando em reprovação de toda uma turma. Os estudantes provaram com registros de tempo e rascunhos que os trabalhos eram originais — evidenciando como a substituição do julgamento humano por algoritmos desconsidera a singularidade da voz e da trajetória intelectual.

Para pensadores de matriz africana e periférica, o risco é ainda maior: modelos treinados majoritariamente com referências eurocêntricas geram respostas que omitiram, distorcem ou minimizam saberes ancestrais, filosofias negras e soluções locais — reforçando a narrativa segundo a qual só existe “conhecimento válido” o que segue padrões externos .

5. Impacto na formação profissional e na autonomia decisória

No desenvolvimento profissional, a confiança excessiva em IA pode reduzir a capacidade de avaliar limitações, erros ou contextos inadequados da informação fornecida. O Banco Mundial adverte que profissionais treinados apenas como “operadores de IA” tornam‑se incapazes de julgar, adaptar ou rejeitar recomendações tecnológicas — o que representa risco grave em áreas como educação, saúde, assistência social e direito.

Além disso, aprofunda‑se a fenda digital‑intelectual: grupos que dispõem de orientação e estrutura para usar a IA como apoio ampliam sua vantagem; os que só têm acesso livre e sem mediação perdem terreno, pois a ferramenta não supre a ausência de base conceitual — pelo contrário, mascara‑a .

6. Privacidade e vigilância: custos ocultos do desenvolvimento “monitorado”

Para funcionar, sistemas educativos de IA recolhem dados extremamente sensíveis: ritmo de aprendizagem, respostas erradas, expressões faciais, comportamento e até perfis psicológicos. Como destacam estudos da UEPG e da UNESCO, em muitos casos essa coleta ocorre sem consentimento explícito, com armazenamento vulnerável e uso não autorizado — transformando o espaço de aprendizado em ambiente de vigilância contínua, o que inibe a livre expressão e o pensamento divergente .

7. Conclusão e recomendações

A IA não é em si mesma contrária ao desenvolvimento humano, mas seu uso sem critérios transforma‑a em instrumento de regressão cognitiva e aprofundamento de desigualdades — exatamente o oposto do que se espera da educação e da formação. Para evitar esses riscos, organismos internacionais defendem que:

\- A IA seja sempre mediada por educadores, com regras claras: uso como apoio, não como substituto da reflexão;

\- Sistemas passem por auditoria ética e de equidade antes da adoção, especialmente em escolas públicas e periféricas;

\- Currículos incluam competência crítica sobre IA: saber como ela funciona, quais seus limites, de onde vêm os dados e como identificar vieses;

\- Preservar a centralidade da interação humana, da autoria e da diversidade cultural como bases irrenunciáveis do saber .

Como diz o relatório da UNESCO: “O objetivo não é formar pessoas que sabem usar máquinas, mas sim pessoas capazes de guiar as máquinas, de decidir quando e como elas servem ao bem comum — e de reconhecer quando deixam de servir” .

 Referências

\- OCDE. Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. Paris: OECD Publishing, 2026.

\- UNESCO. AI and the Future of Education: Disruptions, Dilemmas and Directions. Paris: UNESCO, 2025.

\- Bastani, S. et al. “Performance vs. Learning: Controlled Trials on Generative AI in Education”. Relatório Banco Mundial, 2024.

\- Blodgett, L. et al. “Algorithmic Bias in Language Assessment”. Journal of Educational Technology, v. 61, n. 2, pp. 142‑158, 2023.

\- Ofqual. Independent Review of the 2020 A‑Level and GCSE Grading Process. Reino Unido: Governo, 2020.

\- Turnitin & AI Ethics Institute. False Positives and Disparate Impact in AI Detection Tools. Relatório, 2024.

\- UEPG. “Inteligência Artificial em educação: riscos à privacidade e equidade”. Revista Praxiseducativa, v. 14, n. 1, 2025.

 

Eles dizem: ‘Educação é a salvação’. Mas não contam qual educação. Na escola da periferia, ensinam a história deles, os valores deles, os heróis deles — e nos apresentam como se fôssemos apenas coadjuvantes ou vítimas. Isso não é ensinar; é programar. Quando você aprende a ver o mundo só pelos olhos de quem oprimiu seus antepassados, não está se libertando — só está aceitando as regras do cativeiro com outro nome. A verdadeira educação começa quando passamos a questionar quem escreveu o livro e por quê.

Quando um jovem negro da periferia atravessa os portões de uma universidade, ele não chega sozinho. Carrega consigo a memória de séculos de resistência: os passos dos que foram proibidos de ler, os que aprenderam em segredo, os que lutaram para que o conhecimento deixasse de ser um privilégio de poucos. Esse passado não é apenas história — ele se transforma em força, mas também em peso, pois a trajetória acadêmica revela, a cada passo, que o racismo estrutural não termina na porta da instituição.

Para muitos desses jovens, o caminho até lá já foi uma vitória improvável. Vêm de escolas públicas com recursos limitados, onde o ensino é muitas vezes precário; moram em bairros onde a falta de transporte seguro, a violência e a necessidade de trabalhar cedo reduzem drasticamente as chances de chegar ao ensino superior. Quando conseguem entrar, encontram um ambiente construído fora da sua realidade: currículos que pouco citam pensadores, artistas e líderes negros, linguagens e referências que não lhes são familiares, e espaços onde são frequentemente a minoria — e, muitas vezes, tratados como “exceções” ou “beneficiários de cotas”, como se o seu mérito fosse menor apenas por terem precisado de políticas que tentam reparar desigualdades históricas.

No dia a dia universitário, as dificuldades se repetem de formas sutis e explícitas. Há quem ouça comentários que associam sua presença a “ajuda” e não a esforço; quem veja suas ideias serem ignoradas ou menosprezadas até que sejam ditas por colegas brancos; quem sinta falta de representatividade entre professores e funcionários, tornando difícil encontrar quem compreenda seus desafios. Além disso, persiste o peso econômico: muitos continuam trabalhando para ajudar a família, conciliando estudo e renda, enquanto enfrentam a distância entre a universidade e a periferia — um trajeto que, em grandes cidades como São Paulo, consome horas e expõe a riscos.

Ainda assim, esse espaço também se transforma em território de continuação da luta. Ao trazer para dentro da universidade a visão de mundo, os saberes e as questões da periferia, esses jovens negros reescrevem o conhecimento. Denunciam o racismo presente nas teorias e práticas acadêmicas, criam grupos de estudo, coletivos e projetos que valorizam a cultura negra e ligam a instituição à comunidade de origem. Entendem que sua formação não é apenas um avanço individual, mas uma forma de devolver à sua gente o que por séculos foi negado: o poder de interpretar o mundo e transformá-lo.

O peso que carregam é, em última instância, o legado de quem abriu caminhos. Não é um fardo que os paralisa, mas sim uma bússola: lembra-os que chegar à universidade não é o fim da caminhada, mas um passo decisivo na construção de uma sociedade onde o conhecimento, a dignidade e a igualdade não sejam privilégios, mas direitos para todos — independentemente da cor da pele ou do lugar onde se nasce.