A transição da “autoridade do método” para a “autoridade da métrica”, baseada em seguidores, engajamento e visibilidade digital, tem contribuído para um cenário de crescente superficialidade teórica.
Historicamente, a validação do conhecimento assentava em linhagens teóricas sólidas, produção académica estruturada e em contextos institucionais e geopolíticos bem definidos.
Actualmente, observa-se o que pode ser designado como um “vazio epistemológico”, no qual influenciadores digitais tendem a substituir progressivamente a base científica por experiências estéticas e métricas de alcance algorítmico.
Neste contexto, a produção e circulação de conhecimento tornam-se cada vez mais dependentes de sistemas de recomendação e optimização da atenção. Este fenómeno introduz uma inversão parcial dos critérios tradicionais de validação do conhecimento, deslocando o foco da consistência teórica para a visibilidade.
Com o advento da inteligência artificial (IA), este cenário têm se proliferado. No entanto, importa sublinhar que a IA, por si só, não constitui uma força epistemicamente positiva nem negativa, tende antes a amplificar a qualidade da estrutura intelectual que a orienta.
O problema central reside, assim, na fragilidade dos enquadramentos teóricos utilizados na sua mediação. Nesse contexto, a próxima geração de criadores enfrentará o desafio de transformar a inteligência artificial de um sistema de “respostas prontas” num instrumento de exploração rigorosa. O diferencial não estará apenas na capacidade de produzir, mas na capacidade de discernir, sustentada por uma biblioteca mental teórica que a própria IA não possui.
Este desafio implica evitar o risco de atrofia cognitiva (cognitive offloading), caracterizada pela delegação excessiva do esforço cognitivo a sistemas externos, o que pode conduzir a uma diminuição da consolidação de conhecimento interno necessário ao pensamento original. Conforme os estudos recentes, de Wang e Chen (2025), em Does AI Usage Diminish Human Creativity?, sugerem que a facilidade de acesso a respostas mediadas por IA pode reduzir o esforço cognitivo. Os autores defendem que a criatividade futura dependerá da resiliência cognitiva e do acto deliberado de preservar o pensamento divergente e a memória teórica como estruturas orientadoras.
De forma complementar, o relatório do MIT RAISE (2025), indica uma transição nos modelos de avaliação académica, que deixam progressivamente de se centrar no produto final para se focarem no problem framing (enquadramento do problema). Neste novo paradigma, destaca-se a capacidade de interrogação como elemento central da competência epistemológica. Assim, quem domina a teoria e a história: o “quando” e o “contexto”, consegue formular prompts mais sofisticados, ultrapassando padrões estatísticos comuns e extraindo resultados menos dependentes do senso comum algorítmico. Neste enquadramento, a soberania intelectual sobre ferramentas digitais torna-se mais relevante do que a sua mera utilização técnica, e a criatividade humana poderá ser compreendida através de três eixos fundamentais:
- A ARQUITECTURA DE CONTEXTO: entendida como a capacidade de articular relações entre diferentes disciplinas científicas de modo a interpretar e testar criticamente as saídas dos sistemas de inteligência artificial;
- A GERAÇÃO DE DADOS PRIMÁRIOS: que é a produção de conhecimento aportado na experiência directa, física e fenomenológica, domínio no qual a IA permanece limitada devido à ausência de embodiment (Nature Scientific Reports, 2025);
- A ÉTICA DA VERIFICABILIDADE: que envolve o desenvolvimento de mecanismos conceptuais capazes de identificar e mitigar a produção de pseudo-informação e interpretações não verificadas.
Deste modo, quando se aborda a questão da CRIATIVIDADE E SOBERANIA INTELECTUAL NA PRÓXIMA GERAÇÃO, o problema central não reside apenas na relação entre humanos e inteligência artificial, mas na qualidade da atenção que estrutura essa relação. A atenção determina o que pode ser pensado, processado e transformado em conhecimento, tornando-se o verdadeiro campo de disputa epistemológica contemporânea. Assim, o deslocamento actual não é apenas entre formas de produção de conhecimento, mas entre regimes de atenção e de construção da realidade.
O regresso ao rigor – entendido como a capacidade de identificar autores, contextos e enquadramentos históricos do conhecimento – deixa de ser uma prática meramente académica ou nostálgica, passando a constituir uma ferramenta essencial de sobrevivência cognitiva na próxima geração.
Neste sentido, a criatividade deixa de ser definida apenas pela produção de conteúdo e passa a ser caracterizada pela qualidade das perguntas formuladas e pela capacidade de antecipar os limites do próprio sistema de inteligência artificial. Por outras palavras, saber quem postulou, quando e em que contexto – deixará de ser uma forma de nostalgia intelectual para se tornar uma ferramenta essencial de sobrevivência cognitiva na próxima geração. A criatividade passará a ser, sobretudo, a arte de saber perguntar aquilo que a IA ainda não consegue antecipar.
Carmelinda Manhiça Fulede
