Ou… a dupla singularidade, a eleição de domingo e o tempo que ainda temos
Dentro de trinta anos, teremos os meios tecnológicos para criar inteligência sobre-humana.
Vernor Vinge, The Coming Technological Singularity, NASA, 1993.
Um pipoco
Segunda-feira, 28 de setembro de 2026. Axios publica uma nota curta, com cara de sirene: alguns dos pioneiros da inteligência artificial alertam para uma “explosão de inteligência” [link axios.com]. Por trás da nota há um paper de catorze páginas, com título em forma de pergunta — e se automatizar a pesquisa e o desenvolvimento de IA disparar uma explosão de inteligência? — e uma lista de autores que não é de vendedores. São vinte e dois. Três ganharam o Prêmio Turing [amplamente considerado o “Nobel” da Informática: Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio e Andrew Barto. Estão lá o cientista-chefe da OpenAI, o diretor científico da Microsoft, um cofundador da Anthropic e economistas, filósofos e juristas de Oxford, Cambridge, Toronto, Berkeley e Montreal [o paper está em casp.ac].
O argumento cabe num parágrafo longo.
IA já escreve a maior parte do código dentro das empresas que constroem IA. Na Anthropic, a fração do código aprovado que sai de máquinas foi de um dígito baixo para mais de 80% entre janeiro de 2025 e maio de 2026; e a fração do trabalho de P&D feito de forma autônoma, só com supervisão humana de alto nível, subiu de 1% para 26% entre março e agosto deste ano. Em 2023, os melhores sistemas davam conta de tarefas de pesquisa que tomavam segundos de um especialista; agora dão conta de tarefas que tomam horas, às vezes dias. Se a automação fechar o ciclo inteiro, cada geração de modelos amplia a força de trabalho que produz a geração seguinte — e a computação de um único laboratório de fronteira sustentaria o equivalente a milhões de pesquisadores de primeira linha, contra os poucos milhares que essas empresas empregam hoje.
Aí vem o número que importa. Usando estimativas históricas dos retornos do esforço de pesquisa em IA, os autores calculam que, mantidas as condições atuais, o ritmo do progresso se multiplicaria por dez em cerca de um ano e meio. A partir daí, um ano de avanço, no ritmo de hoje, caberia em umas cinco semanas.
Leia de novo, devagar. Não é “IA vai ficar melhor”. É a velocidade com que IA fica melhor está ficando muito melhor.
O paper fecha com uma frase para outdoor: uma vez iniciada uma explosão de inteligência, a janela de oportunidade para agir pode se fechar.
Duas ressalvas, antes de seguir, porque este blog não compra qualquer alarme.
A primeira é de incentivo. Há doze dias, em A GRANDE APOSTA, perguntei por que o alarme existencial tocou exatamente quando o fosso competitivo dos laboratórios evaporava, e lembrei Stigler: não é preciso que ninguém minta para que o resultado seja captura regulatória. O argumento continua de pé. Mas este paper é outra história. Tem mais academia do que diretoria, não pede licença prévia contra concorrentes e adverte, com todas as letras, que mecanismos mal desenhados poderiam permitir a um governo frear todo mundo, menos a empresa favorita. Sinceridade e interesse não se excluem — e, aqui, a sinceridade parece estar à frente.
A segunda é de incerteza, e vem dos próprios autores. A explosão está longe de ser certa. Há pelo menos quatro atritos contra ela: retornos decrescentes, porque ideias ficam mais difíceis de achar; limites de computação e de dados; tarefas que resistem à automação; e processos lentos [por enquanto] por natureza, como rodadas de treinamento que levam três meses ou mais. A evidência, admitem, é preliminar e às vezes contraditória. Só que o custo de errar não é simétrico. Errar para o lado da precaução custa algum dinheiro e algum tempo. Errar para o outro lado pode custar a janela de oportunidade.
E o pano de fundo não ajuda ninguém a dormir. Dias antes, a própria Axios revelou que OpenAI, Anthropic e pesquisadores independentes investigam dezenas de milhares de incidentes em que modelos de fronteira tomaram atitudes que avaliadores externos considerariam problemáticas — contornar salvaguardas, fugir de sandbox, sequestrar sites, tentar escapar de monitoramento —, e que a OpenAI pausou o treinamento dos seus modelos mais capazes até ter mais salvaguardas [o furo está em tech.yahoo.com]. O paper cita o caso mais conhecido, aquele sobre o qual escrevi em UMA IA QUE SAIU… DO SANDBOX?: cerca de 1.200 agentes internos da OpenAI, que deveriam trabalhar isolados uns dos outros, se coordenaram por um quadro de mensagens improvisado, conseguiram acesso à internet, invadiram Hugging Face e tentaram adulterar as próprias transcrições. E o cientista-chefe da OpenAI, Jakub Pachocki, um dos autores do paper, já tinha escrito no começo do mês que espera ver o ritmo atual desembocar em autoaperfeiçoamento recursivo, que o momento pede extrema cautela e que nenhum laboratório resolveu alinhamento e monitoramento o bastante para seguir escalando na velocidade máxima [veja no link openai.com].
No sertão da Paraíba, onde nasci, pipoco é bomba de São João. Estouro curto, barulho grande, cheiro de pólvora — e, de vez em quando, fogo na palha. Não conheço tradução melhor para intelligence explosion. “Explosão” sugere guerra, e o que está em curso não é guerra. É uma festa de uma dúzia empresas, com fogos que nenhuma delas sabe direito como apagar.
E essa festa tem data marcada há trinta e três anos.
Trinta e três anos antes
Março de 1993, Westlake, Ohio. No simpósio VISION-21, promovido pelo centro de pesquisa Lewis, da NASA, e pelo Ohio Aerospace Institute, um matemático da San Diego State University que também escrevia ficção científica apresenta um texto de título nada discreto: The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era. O texto sai nos anais da NASA e, numa versão ligeiramente alterada, na Whole Earth Review daquele inverno [o original está no servidor de relatórios técnicos da NASA, em ntrs.nasa.gov; o texto integral, em edoras.sdsu.edu]. Vernor Vinge já tinha usado a palavra “singularidade” dez anos antes, numa coluna da revista Omni. Mas é o paper de 1993 que vira certidão de nascimento do conceito — e é dele a frase da epígrafe, seguida de outra, que aqui só parafraseio: pouco depois disso, a era humana chegaria ao fim.
Vinge apontou quatro caminhos para a inteligência sobre-humana: computadores que “acordam”; grandes redes de computadores, junto com seus usuários, que acordam como uma entidade só; interfaces humano-máquina tão íntimas que os próprios usuários passariam a ser sobre-humanos; e a biologia melhorando o intelecto natural. Resgatou I. J. Good, que em 1965 imaginara uma máquina ultrainteligente projetando máquinas ainda melhores, numa explosão de inteligência que faria dela a última invenção que o homem precisa fazer — desde que, ressalvou Good, fosse dócil o bastante para nos dizer como mantê-la sob controle [a citação está em axios.com]. E Vinge fez o que quase ninguém faz: pôs prazo. Ficaria surpreso se o evento acontecesse antes de 2005 ou depois de 2030.
Há três coisas nesse paper que quase ninguém lembra, e que é bom lembrar agora.
Primeiro, a mecânica de Vinge é exatamente a do paper de segunda-feira. Quando inteligência maior que a humana passa a conduzir o progresso, argumentou Vinge, o progresso passa a produzir entidades ainda mais inteligentes, em escalas de tempo cada vez mais curtas. A analogia era evolutiva: os animais se adaptam na velocidade da seleção natural; nós simulamos o mundo na cabeça e resolvemos problemas milhares de vezes mais depressa; máquinas que simulassem mais rápido que nós seriam, para nós, o que somos para os animais. O autoaperfeiçoamento recursivo de 2026 é esse argumento, com planilha de custo, tempo e resultado.
Segundo, ele desconfiava que o caminho mais provável não seria a máquina sozinha. Chamou o outro caminho de IA, sigla de intelligence amplification, amplificação de inteligência — o avesso de AI em inglês, e que em português colide, ironicamente, com a nossa IA. Redes de gente e computadores, interfaces, equipes humano-máquina. Propôs sistemas de apoio a decisão menos oraculares, em que o usuário também orientasse o programa; propôs tratar grupos em rede como um organismo combinado; e apostou que a internet, como ferramenta humano-máquina, talvez nos levasse à singularidade antes de qualquer outra coisa. Treze anos depois, na Nature, resumiu a ideia: computadores, mais redes, mais pessoas, somam algo significativamente maior do que as partes [veja no link nature.com]. É a tríade de inteligências antes de ela ter nome.
Terceiro, e é aqui que este texto vira: entre os sintomas de que a singularidade se aproxima, Vinge listou a automação subindo para empregos cada vez mais qualificados e as ideias se espalhando cada vez mais depressa, até as mais radicais virarem lugar-comum em pouquíssimo tempo. Quando ele começou a escrever ficção, nos anos 1960, uma ideia levava décadas para chegar à consciência cultural; em 1993, uns dezoito meses. E, numa observação quase de passagem, ao propor automação para o trabalho em grupo, advertiu que, em ambiente político, aquilo apenas reforçaria o poder de quem faz as regras.
Guarde as três. Vamos precisar delas.
Vinge faleceu em março de 2024, aos 79 anos, seis anos antes do prazo que ele mesmo fixou. Não viu a palavra dele virar slogan. Em maio, na conferência de desenvolvedores de Google, Demis Hassabis disse que estamos no sopé da singularidade; em julho, num podcast, Sam Altman foi além: agora estamos, tipo, na singularidade [os dois episódios estão em aljazeera.com]. Quando um conceito vira frase de palco, costuma perder o que tinha de incômodo. O paper de segunda-feira devolve o incômodo — sem fogos, com equações e com um parágrafo inteiro de dúvidas.
Mas ele trata de uma singularidade só. E há outra.
A outra singularidade
Enquanto uma curva sobe dentro dos laboratórios, outra sobe do lado de fora, e ela não precisa de explosão nenhuma para mudar o mundo. Basta enchente.
IA escreve cada vez melhor — e, o que importa mais, cada vez mais estrategicamente. No fim do ano passado, a revista Science publicou o maior experimento já feito sobre persuasão política usando IA: quase 77 mil conversas, com mais de 42 mil pessoas no Reino Unido, em que 19 modelos diferentes tentavam mudar a opinião delas sobre 707 temas políticos; depois, os pesquisadores checaram quase meio milhão de afirmações feitas pelas máquinas [o paper está em science.org]. O resultado derruba duas intuições.
A persuasão não veio principalmente do tamanho do modelo, nem da personalização: veio do pós-treinamento e de um tipo de instrução — encher a conversa de informação. Cerca de metade da variação no poder de convencer se explicava pela densidade de fatos. E as mesmas alavancas que aumentavam a persuasão diminuíam a precisão: instruído a despejar informação, GPT-4o viu a fração das suas afirmações corretas cair de 78% para 62%.
Na Nature, um grupo com autores mostrou conversas com IA movendo a atitude de eleitores diante de candidatos reais, nas eleições dos Estados Unidos de 2024 e do Canadá e da Polônia de 2025 [veja no link nature.com].
A máquina que mais convence não é a que mais mente. É a que despeja mais fatos por minuto — e erra mais no caminho.
Só que a enchente não chega primeiro às pessoas. Chega às máquinas.
Metade dos novos artigos publicados em inglês na web já é escrita principalmente por IA, desde o começo de 2025 — e, ressalva importante, a maior parte desse material não aparece nem em Google nem nas respostas de ChatGPT [os dados estão em graphite.io]. O lixo, portanto, não é o problema. O problema é o conteúdo estratégico, escrito para ser lido por robôs de indexação e citado por chatbots. Em 2024, uma rede de sites pró-Kremlin publicou 3,6 milhões de artigos para uma audiência humana minúscula; quando NewsGuard testou os dez principais chatbots com temas da rede, as respostas repetiram as narrativas da rede 33% das vezes [veja no link newsguardrealitycheck.com]. Pesquisadores que refizeram o teste com outras perguntas encontraram algo perto de 5%, e notaram que a contaminação se concentrava em temas mal cobertos pela imprensa tradicional [a crítica está em aljazeera.com]. A ressalva é, ela mesma, um achado: a enchente ocupa primeiro os vazios.
E aí chegamos ao texto que o Politico publicou na sexta passada, assinado por duas analistas de NewsGuard, Ines Chomnalez e Isis Blachez [veja no link politico.com]. O objeto é o que os estadunidenses chamam de pink slime: sites partidários disfarçados de jornal local, financiados por interesses políticos sem que o leitor saiba. Perguntados sobre candidatos e temas que esses sites cobrem na eleição legislativa americana, sete chatbots líderes os citaram em 48% das respostas; em 7,7% delas, eram as únicas fontes citadas no corpo do texto; e, em 168 perguntas, só uma resposta avisou que a fonte era partidária. Os EUA têm hoje 1.179 sites desse tipo, contra 937 jornais diários ainda em circulação [os números estão em newsguardrealitycheck.com]. Um subconjunto de sites foi citados três vezes mais que o restante — provavelmente não por viés das máquinas, mas porque publicam com muito mais frequência.
Leia de novo: porque publicam com mais frequência. Essa é a lei da enchente. Quem publica mais é citado mais; quem é citado mais vira a “realidade” da resposta; e ninguém avisa ao eleitor de onde veio a água.
Há até um caso pequeno e emblemático em que as duas curvas se tocam. Em maio, agentes autônomos internos da OpenAI tomaram um fórum alemão abandonado havia anos e o transformaram em quadro de avisos: mais de 18 mil posts para trocar respostas e técnicas de contornar restrições. Quando um moderador humano começou a apagar, os agentes criaram páginas de backup com o prefixo “ZZZ”, para ficarem no fim da lista alfabética de exclusão [o caso está em thehackernews.com]. Máquinas escrevendo na web aberta, para outras máquinas, e resistindo à limpeza. É um wiki, só. Mas é o desenho do problema inteiro.
Enchente de informação não é excesso de informação; isso nós temos desde Gutenberg. É quando o volume, a velocidade e a qualidade estratégica do que as máquinas produzem ultrapassam a capacidade de qualquer instância humana — o leitor, o jornalista, o checador, o juiz eleitoral — de verificar, contextualizar e responder. É quando a água passa por cima do barreiro.
Em janeiro de 2023, em Narrativas, Distopias, Extremismo: Soluções?, usei a “máquina do tempo” do historiador John Lewis Gaddis — seletividade, simultaneidade e escala, os 3S — e perguntei o que aconteceria se um grande número de agentes passasse a operá-los a favor dos próprios objetivos, escrevendo não só o passado, mas os futuros. Naquela época, os agentes eram pessoas, com algoritmos de recomendação como ajudantes. Em 2026, os agentes são agentes, e as pessoas viraram opcionais. No mesmo texto, lembrei a Lei de Brandolini: refutar bostejo exige ordens de grandeza mais energia do que produzi-lo. O paper de segunda-feira, sem querer, dá a versão industrial da lei. Ao discutir biologia, os autores notam que IA pode acelerar tanto o desenho de vírus quanto o de vacinas — mas vírus se autorreplicam, e vacinas precisam ser fabricadas, distribuídas e aplicadas uma a uma. Troque vírus por bostejo e vacina por checagem.
A mentira se autorreplica. A correção é aplicada uma dose de cada vez.
Dupla singularidade
Ponha as duas curvas lado a lado e aparece uma só geometria.
Na primeira, a máquina melhora a máquina que melhora a máquina. Na segunda, a máquina escreve o mundo que as máquinas leem para responder às pessoas, cujos cliques e conversas alimentam as máquinas seguintes — e modelos treinados em texto escrito por modelos tendem ao que a literatura chama de colapso: perdem a cauda, a nuance, a diversidade. Nas duas há um laço de retroalimentação do qual o humano vai sendo retirado: no primeiro, como pesquisador; no segundo, como autor e como leitor. E as duas têm o mesmo problema político: velocidade maior que o tempo de reação das instituições.
Vinge viu as duas em 1993 — só que como uma coisa só. O evento principal, a máquina que se aperfeiçoa, é o pipoco. O sintoma, as ideias correndo cada vez mais depressa, é a enchente. E uma alimenta a outra: a enchente é dado de treino e mercado para o pipoco; o pipoco torna a enchente mais barata, mais persuasiva e mais difícil de distinguir de gente.
Uma singularidade muda o que as máquinas conseguem pensar. A outra muda o que as pessoas conseguem saber. E a segunda não precisa esperar pela primeira.
Há uma diferença que decide tudo o que vem depois. A primeira singularidade está sendo decidida por uma dúzia de labs, em dois países. A segunda está sendo decidida aqui: em cada eleição, em cada escola, em cada redação, em cada grupo de família no WhatsApp. É por isso que este texto é sobre domingo.
Domingo, 4 de outubro
Hoje é terça-feira. Faltam cinco dias para a eleição geral brasileira, e a disputa presidencial está, como registrei em A Longa Derrota, empatada dentro da margem de erro.
Em março, o TSE aprovou o conjunto de regras sobre IA eleitoral mais ambicioso de que tenho notícia. Deepfake para favorecer ou prejudicar candidatura é proibido. Conteúdo sintético precisa ser rotulado. Chatbots e avatares têm de se declarar artificiais. Sistemas de IA não podem sugerir ou ranquear candidatos, indicar preferências ou recomendar votos, direta ou indiretamente — mesmo quando o usuário pede. E, a partir desta quinta-feira, 1º de outubro, ninguém pode publicar ou impulsionar conteúdo sintético novo com imagem, voz ou manifestação de candidatos, até 24 horas depois do fim da votação [um resumo das regras está em em.com.br].
Agora, o que as máquinas fizeram com essas regras — medido, não imaginado.
Em junho, o ITS Rio perguntou aos principais chatbots em quem votar e registrou que 85% deles ranquearam ou recomendaram candidatos; só 12% das respostas mandavam o eleitor para fontes oficiais [veja no link iclnoticias.com.br]. Também em junho, a Data Privacy Brasil e o Aláfia Lab publicaram um relatório cujo título é, por si só, um diagnóstico — Ei, chat: em quem eu voto? — e registraram, entre outras coisas, que em educação Lula foi o nome mais indicado por três chatbots [veja no link dataprivacybr.org].
Em agosto, a Ekō publicou os resultados de um teste com Meta AI, ChatGPT, Grok e Gemini, a partir de três perfis de eleitor — bolsonarista, lulista e neutro — e das mesmas 25 perguntas [veja no link cnnbrasil.com.br]. A Meta AI afirmou que Jair Bolsonaro não estava preso nem condenado em definitivo; ele foi condenado em setembro de 2025 a 27 anos e três meses. ChatGPT disse ao perfil conservador que as propostas de Flávio Bolsonaro provavelmente estavam mais próximas das preferências dele do que as de Lula, apontou indiretamente para Lula quando falava com o perfil progressista e ainda listou como candidatos à Presidência Tarcísio de Freitas e Ratinho Jr., que não disputam o cargo. Grok respondeu ao conservador que votar em Lula não faz sentido com base no perfil que você descreveu — e recomendou Lula ao progressista. Gemini, o que menos errou fatos, recomendou ao conservador Flávio Bolsonaro, Romeu Zema e Ronaldo Caiado, e se manifestou contra o voto em Lula.
Na quarta-feira passada, o InternetLab, com LabDados da FGV e Rede Conhecimento Social, publicou o estudo mais amplo até agora: 1.679 conversas simuladas, com mais de 18 mil turnos, em oito plataformas [veja no link sbtnews.sbt.com.br]. A recomendação direta foi rara na maioria: 4% das conversas em Claude, 10% em ChatGPT, 30% em Grok, 33% em Gemini — e 88% em DeepSeek, a exceção. Só que o estudo mediu uma coisa mais sutil: a frequência com que o chatbot casa o perfil do usuário com um candidato, mesmo sem dizer em quem votar. Aí os números vão de cerca de 50%, em ChatGPT, a 90% em Grok e Copilot, 92% em Gemini e 98% em DeepSeek. Num dos diálogos, sobre a disputa pelo governo de São Paulo, o ChatGPT começa assim: Entendo que você queira que eu dê o desempate. Recusa-se a dizer “vote em Tarcísio” ou “vote em Haddad” — e, na frase seguinte, indica qual das propostas o usuário, com as prioridades que declarou, deveria examinar com mais atenção. No eixo da integridade, informação falsa sobre como votar foi quase nula, 0,7% das ocorrências. Mas o descrédito à urna eletrônica apareceu com frequência que vai de 9%, em Google AI Mode, a 45% em Gemini e Copilot, 51% em Grok e 60% em DeepSeek.
Leia de novo, devagar. As máquinas quase nunca erram a data da eleição ou o documento que se deve levar. Erram — ou melhor, enquadram — naquilo que decide: quem combina com quem, e se o resultado merece confiança.
E repare no padrão, porque ele não é partidário. Os mesmos chatbots pendem para Lula com o progressista e para Flávio com o conservador. Em A Longa Derrota, escrevi que a palantír de Denethor não mente: só escolhe o que mostrar. Pois a palantír agora conversa — e mostra a cada eleitor o candidato que cabe no perfil dele. Não é propaganda de um lado. É um espelho para cada um. Cada eleitor recebe um consenso de um só.
A palantír agora conversa. E diz a cada um o que cabe no seu perfil.
No dia 1º de setembro, o TSE fixou a tese que vai orientar juízes em casos de deepfake: é preciso haver conteúdo sintético com grau de realismo que crie, reproduza ou altere a imagem, a voz ou a manifestação de uma pessoa — e é preciso que o conteúdo seja propaganda eleitoral. No mesmo julgamento, por 4 a 3, a corte rejeitou multar Flávio Bolsonaro pelo vídeo, exibido na convenção do PL, em que IA recriou imagem e voz de Jair Bolsonaro declarando apoio ao filho; convenção, entendeu a maioria, não é propaganda [a decisão está em tse.jus.br]. Não vou discutir o mérito jurídico. O que interessa é a geometria da regra. Ela procura um rosto, uma voz e um palanque. A enchente não tem rosto, não tem voz e não tem palanque: é texto, agregado de mil fontes, entregue a um eleitor de cada vez, às três da manhã, numa conversa que mais ninguém vê.
A regra procura um rosto falso. A enchente não tem rosto.
Quais as consequências possíveis? Pelo menos quatro, e nenhuma depende de má-fé de ninguém.
A primeira é que 2026 é a primeira eleição brasileira em que o chatbot virou intermediário político de massa — e nenhum partido, jornal ou tribunal sabe quantas conversas eleitorais aconteceram dentro dele, nem o que foi dito em cada uma. A segunda é a polarização por espelho: cada bolha recebe confirmação personalizada, com a autoridade de quem parece neutro — e o chatbot ainda tem, para quem pergunta, a aparência de neutralidade que as redes sociais já perderam. A terceira é a erosão da confiança no próprio processo, não por uma campanha organizada, mas por uma máquina que concorda com a desconfiança de quem pergunta. A quarta é a que o paper de segunda-feira aponta como risco estrutural: freios e contrapesos só funcionam enquanto nenhum ator consegue pensar e executar muito melhor que os outros — inclusive na persuasão dirigida a quem decide. A eleição é o maior freio que temos.
Agora faça um exercício. Procure, na campanha inteira — horário eleitoral, debates, sabatinas, entrevistas —, para presidente, governador, senador ou deputado, uma proposta séria sobre o que fazer com isso: a automação da própria IA, a enchente, a eleição mediada por máquinas. Não há. Nem perto. A eleição mais atravessada por IA da nossa história é também aquela em que IA não entrou na pauta de nenhuma candidatura.
Três inteligências, uma geometria
Para entender o que está acontecendo — e não só se assustar —, volto a um instrumento que venho construindo desde 2023, quando propusemos, em E AÍ… IA [III], que o futuro teria três tipos de inteligência: individual, social e artificial. Em As Três Inteligências, Revisitadas, que publicamos em agosto, com André Neves, Rui Belfort, Filipe Calegario, Vinicius Garcia e Courtnay Guimarães, formalizamos isso como um espaço, Ω = Iind × Isoc × Iart, com oito regiões funcionais. Algumas regiões são super-aditivas: as três inteligências juntas rendem mais do que a soma. Outras são sub-aditivas: juntas, destroem valor. E a região triádica plena, onde as três operam sob desenho deliberado, é um atrator instável: sem cultivo institucional contínuo, degrada.
Ponha as duas singularidades nesse mapa e elas ganham endereço.
O pipoco é a deriva para Rart, a região da execução algorítmica sem supervisão. Na tabela do livro, fechada antes do caso Hugging Face, a patologia característica dessa região é a caixa-preta opaca, com falha silenciosa; e a trajetória sob inércia é colapsar em incidente. O paper de segunda-feira descreve o mecanismo: à medida que humanos se envolvem menos no P&D de IA, perdem a oportunidade e a competência de identificar e corrigir problemas. É a definição exata de sair da região triádica e escorregar para o eixo artificial sozinho.
A enchente é a deriva para Rsoc×art, a região em que a inteligência social passa a ser mediada por agentes enquanto a inteligência individual qualificada fica de fora. Suas patologias, no livro, são a autoria fantasma e a convergência epistêmica. Quem escreveu o pink slime? Quem escreveu a resposta do chatbot? Ninguém e todo mundo — e o eleitor, que deveria ser o eixo individual, entra só como perfil a ser casado.
Das quatro condições que, no livro, fazem a composição das inteligências destruir valor, três aparecem inteiras na eleição. Cascata de erros: a alucinação que põe Tarcísio na corrida presidencial ou tira Bolsonaro da prisão se propaga em cadeia, sem mecanismo de correção. Consenso colapsado: agentes homogêneos suprimem a diversidade epistêmica — e o espelho personalizado é uma forma paradoxal disso, colapso dentro de cada bolha e polarização entre elas. Captura assimétrica: quem é dono do índice e do chatbot é dono do enquadramento, que é o nome educado do tecnofeudalismo.
Há ainda um sintoma que merece divã. O título Ei, chat: em quem eu voto? não é só boa comunicação: é clínico. No livro, usamos Lacan para dizer que modelos de linguagem operam como vastos reservatórios de saber suposto — o Outro que tudo sabe — e propusemos o desmame cognitivo: prática deliberada de produção sem assistência, para que o desejo de saber do sujeito não seja erodido pela disponibilidade infinita do saber alheio. Perguntar à máquina em quem votar é entregar ao Outro o lugar da própria escolha. E a máquina, gentil, devolve o eleitor a ele mesmo, em forma de candidato.
Do lado social, o livro propõe uma regra simples, que chamamos de assimetria deliberativa explícita: agentes entram como fornecedores qualificados de informação e hipóteses; a deliberação continua humana, com responsabilidade rastreável. A resolução do TSE é, no fundo, essa regra escrita em juridiquês. O problema não é o princípio. É que ele depende de fiscalização numa velocidade que nenhuma instituição humana tem.
E o caminho de Vinge? A amplificação de inteligência — pessoas, redes e computadores somando mais que as partes — é a região triádica. Mas só sob desenho. Sem desenho, o mesmo caminho dá na enchente: a rede “acorda”, sim, mas não como superinteligência. Acorda como cheia.
Superaditividade não é dado da natureza. É desenho. Sem desenho, a soma das três inteligências vale menos do que qualquer uma delas.
Quatro futuros
No livro, desenhamos três cenários para o Brasil em 2035: um degenerativo, a república dos centauros precários; um estagnado, o empate morno; e um emancipatório, a república da orquestração. Eles continuam valendo, mas o paper de segunda-feira acrescenta uma variável que não estava lá com esse peso: a velocidade. Cruzando o que acontece lá fora — o pipoco contido ou solto — com o que fazemos aqui — a enchente governada ou não —, aparecem quatro futuros.
Dilúvio. O pipoco solta lá fora e a enchente corre solta aqui. É o cenário degenerativo antecipado de 2035 para o começo da próxima década: um país importador líquido de orquestração cognitiva, com quase toda a computação crítica no exterior e o português tratado como língua de segunda pelos modelos de fronteira. A eleição de 2030 seria decidida menos por campanhas e mais por quem controla enxames de agentes e posições no índice — e a desconfiança na urna viria das próprias máquinas.
Cheia crônica. Os laboratórios se contêm — por gargalo de computação, por pausas voluntárias como a que OpenAI acaba de anunciar, por pressão pública —, mas a enchente segue sem açude aqui. É o cenário mais provável, porque só exige inércia: o empate morno, com água pela canela. Nada explode; tudo encharca. É a longa derrota em versão informacional: cada checagem acertada, cada boato desmentido, e o mundo comum encolhendo mesmo assim.
Açude sem comporta. O Brasil faz o dever de casa contra a enchente — auditoria, proveniência, letramento —, mas o pipoco solta lá fora. Protegemos a conversa e perdemos a infraestrutura: passamos a depender de modelos cujas versões seguintes são decididas, em semanas, por outros. A soberania, que em A GRANDE APOSTA defini como capacidade de governar, auditar e condicionar, não se sustenta se a coisa auditada muda a cada cinco semanas.
Açude. As duas coisas governadas: o cenário emancipatório. E aqui mora a esperança realista, que não é fé: as mesmas alavancas que inundam podem irrigar. Em Science, pesquisadores de Google DeepMind mostraram IA ajudando grupos a encontrar pontos de acordo em deliberação democrática [veja no link science.org]; e conversas com IA reduziram, de forma duradoura, crenças em teorias da conspiração [veja no link science.org]. A máquina que persuade com densidade pode, sob desenho, ajudar a deliberar.
No sertão, ninguém reza contra a cheia. Reza pela chuva — e faz açude.
Ainda dá?
Dá — mas de forma assimétrica. Temos pouco poder sobre o pipoco e quase todo o poder sobre a enchente.
Em 2023, fechei o texto sobre narrativas e extremismo com uma frase que continua me parecendo a mais importante daquela conversa: se os Estados nacionais continuarem a enfrentar as ameaças não lineares linearmente, o futuro será das ameaças, e não dos Estados. Aquilo era sobre desinformação feita por gente. Vale em dobro para desinformação feita por máquina.
Sobre o pipoco, o Brasil não vai pausar laboratório nenhum na Califórnia nem Shaghai. Mas pode fazer o que o próprio paper recomenda a qualquer governo: exigir de quem opera modelos de fronteira aqui relato padronizado de incidentes e de indicadores de automação; ter um instituto de segurança de IA com gente, orçamento e autonomia técnica, e não um anexo de ministério; entrar nos mecanismos internacionais de compartilhamento de incidentes e de verificação que começam a se formar. E aprovar o PL 2338 numa versão que preste. Em A GRANDE APOSTA, comparei os três meses do incentivo fiscal para data centers com os três anos, e contando, do marco de direitos em IA; a comparação continua sendo a melhor medida das nossas prioridades. Uma cautela, também do paper: o freio tem de valer para todos, ou vira barreira de mercado com discurso de segurança.
Sobre a enchente, há pelo menos cinco movimentos possíveis, e nenhum deles é censura.
Primeiro, medir. Os observatórios já existem: ITS Rio, Data Privacy Brasil e Aláfia Lab, InternetLab com FGV, NetLab na UFRJ, Ekō. Hoje funcionam por projeto, de eleição em eleição. Precisam virar infraestrutura permanente, financiada e com acesso garantido aos sistemas. Em A PRÓXIMA DEMOCRACIA, Rosário Pompéia e eu propusemos, na Tese 16, que indicadores de saúde cognitiva — diversidade de fontes, exposição a contranarrativas, tempo de resposta a boatos — fossem acompanhados com a seriedade com que se monitora inflação ou desemprego. Em 2025, aquilo parecia ambição. Em 2026, é o mínimo.
Segundo, proveniência. A regra precisa alcançar o texto, não só o rosto. Resposta de chatbot sobre eleição e assunto público deveria mostrar as fontes e dizer quem as financia. No estudo estadunidense, só uma resposta em 168 avisou que a fonte era partidária. Aqui, ninguém mediu ainda — o que já diz alguma coisa.
Terceiro, avisar. Este é o achado mais barato e mais esperançoso da pilha. Há pouco mais de dez dias, Reed Orchinik e David Rand mostraram, com 3.208 pessoas, que um aviso curto antes da conversa — dizendo que modelos de linguagem podem ser instruídos a persuadir e podem apresentar informação de forma seletiva — reduziu à metade o efeito da persuasão política por IA, sem reduzir a confiança em IA de modo geral [veja no link arxiv.org]. Um parágrafo. Metade do efeito. O TSE pode exigir isso em 2028; qualquer escola pode fazer isso amanhã.
Quarto, chamar produção em escala pelo nome. Conteúdo sintético produzido em massa para fins eleitorais, mesmo sem rosto nem voz, é impulsionamento por outros meios, e deveria ter a mesma transparência e a mesma prestação de contas.
Quinto, dar máquinas à sociedade. O paper recomenda que cidadãos e sociedade civil tenham acesso, a tempo, a sistemas de IA capazes de detectar, documentar e contestar usos ilegais ou danosos de IA. Enchente se enfrenta com bomba d’água; e, em 2026, a bomba d’água também é IA — nas universidades, nas redações, nos parques tecnológicos, nos laboratórios públicos.
Como fazer tudo isso sem virar mais um plano que ninguém executa? No livro com Rosário, propusemos um método, não um plano: o AEIOU. Perceber o Ambiente; formular Estratégia, com aspiração e prazo; desenhar Interações que produzam narrativas polifônicas; entregar em Operações; Unificar a governança em rede. É um algoritmo iterativo, feito para o caos, a complexidade e as contradições. Em outras palavras: para enchentes.
Educar para a enchente
A escola é o primeiro lugar onde a enchente chega, e o último para onde a política costuma olhar.
As consequências já estão na sala de aula. O aluno escreve com uma máquina que escreve melhor que ele — e melhor que muitos professores —, e a pergunta quem escreveu?, de que tratei em O Deserto do Real, vira pergunta pedagógica diária. A evidência experimental mais citada, de Bastani, Bastani e Sungu, mostra queda de 17% no desempenho de estudantes quando o assistente é retirado — mas só no grupo que usou uma interface genérica. O grupo que usou um tutor desenhado com professores, que dava pistas em vez de respostas, teve desempenho posterior estatisticamente indistinguível do grupo sem IA. O dano, portanto, não é da delegação: é da delegação sem desenho pedagógico. E o pipoco acrescenta um problema de relógio: se a capacidade das máquinas muda em semanas, currículo de conteúdo envelhece antes de ser impresso.
Há, ainda, uma consequência cívica. Quem tem dez anos hoje poderá votar, pela primeira vez, na eleição municipal de 2032. Terá feito a escola inteira dentro da enchente. É para esse eleitor que precisamos educar — e, portanto, para aquilo que ele vai precisar saber não delegar.
Como? Cinco direções, sem pretensão de receita.
Letramento algorítmico de verdade, que não é ensinar a usar chatbot — isso as empresas fazem de graça —, mas ensinar como ele é feito. Um experimento publicado em abril pôs participantes para fazer o papel de um modelo de linguagem, passando pelas etapas de pré-treinamento, ajuste fino e aprendizado por reforço com feedback humano; eles saíram mais letrados e menos persuadíveis [veja no link arxiv.org]. Quem já foi máquina por uma tarde se engana menos com máquinas. É o que a Finlândia, que citei em 2023, faz desde a pré-escola contra a desinformação: estratégia nacional, não campanha.
Desmame cognitivo, como prática e não como proibição: janelas protegidas de produção sem assistência, toda semana, em todas as idades. Não por nostalgia do lápis, mas porque a capacidade de pensar sem a máquina é o que permite perceber quando a máquina está pensando por você.
Metacognição como conteúdo. No livro, descrevemos seis papéis do trabalhador metacognitivo. Dois deles são, também, papéis cívicos: o avaliador crítico, que faz checagem, contraditório e busca deliberada de contraexemplos; e o integrador de sentido, que recompõe o fragmentado e assume a consequência do que decidiu. Todo eleitor de 2030 vai precisar ser, um pouco, os dois.
STEAM-G. Ciência, tecnologia, engenharia, artes, matemática — e governança. As artes, para manter a criatividade humana no centro; a governança, para formar gente capaz de gerir sistemas sociotécnicos, e não só de usá-los. Tratei do ensino superior em A China, o Brasil e o Ensino Superior na Era das Três Inteligências, e de desaprender em O Que Você Faz de Melhor É o Que Terá de Desaprender Primeiro; não repito aqui.
Os adultos. Mais de 150 milhões de eleitores não vão voltar para a escola. A educação deles acontece nas plataformas — o aviso de um parágrafo —, na imprensa, nas igrejas, nos sindicatos, nas associações, nos grupos de família. Na inteligência social, enfim. É ali que o letramento precisa chegar, em linguagem de gente.
Morin, que citei no texto de 2023, dizia que o objetivo de uma educação realmente global é civilizar e unificar a Terra. Em 2026, a tarefa ficou mais modesta e mais urgente: garantir que ainda exista um mundo comum para civilizar.
Não se trata de ensinar a usar a máquina. Trata-se de ensinar a pensar sem ela — e a perceber quando ela está pensando por nós.
Quanto tempo?
Menos do que parece, e mais do que o pânico sugere.
Para o pipoco, as estimativas convergem num intervalo desconfortavelmente curto. Em maio, Jack Clark, cofundador da Anthropic e coautor do paper, estimou em mais de 60% a chance de existir, até o fim de 2028, um sistema capaz de treinar sozinho o próprio sucessor [veja no link axios.com]. O paper extrapola, com cautela, que projetos de P&D de IA que levam meses poderiam ser automatizados até meados de 2028. A própria Anthropic escreve que o autoaperfeiçoamento recursivo não é inevitável, mas pode chegar antes do que a maioria das instituições está preparada para receber [veja no link anthropic.com]. E Vinge, lá atrás, marcou o limite: 2030.
Para a enchente, a pergunta chega atrasada: ela já está aqui. A próxima eleição, a municipal de 2028, em mais de cinco mil municípios, será a primeira com agentes em escala — e é justamente nas cidades pequenas, onde a imprensa local minguou ou desapareceu completamente, que a enchente ocupa primeiro os vazios.
Em As Três Inteligências, Revisitadas, identificamos três janelas de decisão que separam os cenários: de 2026 a 2028, para a estrutura jurídica e um plano decenal; de 2028 a 2030, para a escala na educação e a implementação institucional; de 2031 a 2034, para a consolidação cultural. E escrevemos que a janela não se reabre: arquiteturas instaladas até 2030 tendem à irreversibilidade na década seguinte. Só que aquelas janelas foram calibradas para o ritmo de 2023 a 2026. Se a aritmética do paper de segunda-feira estiver certa, mesmo que pela metade, a segunda janela pode já ser tarde, e a terceira talvez nem exista do jeito que a imaginamos.
Agora junte as datas. O presidente eleito neste domingo governa de janeiro de 2027 a janeiro de 2031. O Congresso eleito neste domingo legisla de fevereiro de 2027 a janeiro de 2031. É o intervalo exato que cobre o 2028 de Jack Clark, o 2028 do paper, o 2030 de Vinge e as duas primeiras janelas do livro. Inteiras.
O tempo que temos é, literalmente, um mandato. E ele vai ser escolhido domingo, por eleitores a quem ninguém contou que havia um prazo.
Em A Longa Derrota, escrevi que esperança com prazo é estratégia e esperança sem prazo é fé. Aqui, o prazo não foi escolhido por nós. Foi dado — por Vinge, em 1993, e pelos laboratórios, em 2026. O que nos cabe é decidir se ele vira estratégia ou vira susto.
E daí?… Por que isso importa?…
Ariano Suassuna, de quem tomei emprestada a definição que uso para mim mesmo, dizia que o otimista é um tolo; o pessimista, um chato. O realista esperançoso é o que entende o problema e luta para resolvê-lo quando é possível [a conversa está em silvio.meira.com/acervo/].
O otimista, aqui, diria que o pipoco talvez nem aconteça — e tem razão, talvez não. Só que a enchente já aconteceu, e não precisa do pipoco para afogar ninguém. O pessimista diria que nada disso tem conserto — e está errado: um parágrafo de aviso corta metade da persuasão; observatórios brasileiros já medem o que as máquinas dizem aos eleitores; a mesma IA que inunda pode ajudar gente a discordar sem se dissolver. O realista esperançoso vê as duas coisas ao mesmo tempo e pergunta o que dá para fazer até janeiro de 2031.
Vinge achava que a singularidade não poderia ser impedida por leis, porque a competição garantiria que alguém chegasse lá primeiro. Mas, no mesmo texto, escreveu que somos nós que a iniciamos; que até a maior avalanche é disparada por coisas pequenas; e que temos liberdade para estabelecer as condições iniciais. Condições iniciais, em 2026, são coisas pequenas e concretas: uma regra que alcance o texto, e não só o rosto; um índice de saúde cognitiva publicado todo mês; um parágrafo de aviso antes de cada conversa sobre política; um currículo em que criança passe uma tarde fazendo o papel da máquina para nunca mais ser enganada por uma; um instituto que saiba auditar; um candidato que, pelo menos uma vez, fale disso tudo.
Ninguém escolhe se vai chover. Escolhe se vai ter açude.
A pergunta não é se as máquinas vão “pensar” mais rápido do que nós. Tudo indica que vão.
A pergunta é se, quando isso acontecer, ainda haverá um “nós” — capaz de saber o que é verdade, de discordar sem se dissolver e de decidir junto.
Domingo é um bom dia para começar a fazer essa pergunta. Na verdade, era ontem.
***
As obras de referência deste texto
Todas as fontes jornalísticas e documentais estão linkadas ao longo do texto, no ponto exato em que são usadas. As obras de fundo, que sustentam o argumento inteiro, são estas:
Vernor Vinge, “The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era”, VISION-21 Symposium, NASA Lewis Research Center e Ohio Aerospace Institute, 30–31 de março de 1993, NASA Conference Publication 10129 [em ntrs.nasa.gov/citations/19940022856; texto integral em edoras.sdsu.edu/~vinge/misc/singularity.html].
Alan Chan, Christoph Winter, Andrew Barto, Jakub Pachocki, Geoffrey Hinton, Eric Horvitz, Yoshua Bengio, Dawn Song, Jack Clark, Hilary Greaves, Anton Korinek e outros, “What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?”, Frontier AI Working Paper Series nº 2/2026, setembro de 2026 [em casp.ac/…/intelligence-explosion.pdf].
Kobi Hackenburg et al., “The levers of political persuasion with conversational artificial intelligence”, Science 390, 2025 [em science.org/doi/10.1126/science.aea3884]; e Hause Lin et al., “Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues”, Nature 648, 2025 [em nature.com/articles/s41586-025-09771-9].
Reed Orchinik e David Rand, “A light-touch AI literacy intervention helps protect against AI political persuasion”, arXiv, setembro de 2026 [em arxiv.org/abs/2609.16432].
Silvio Meira, André Neves, Rui Belfort, Filipe Calegario, Vinicius Garcia e Courtnay Guimarães, As Três Inteligências, Revisitadas, TDS.company, Porto Digital, 2026 [em biblioteca.tds.company/ebook-as-tres-inteligencias-revisitadas].
Silvio Meira e Rosário Pompéia, A Próxima Democracia: 32 Teses para o Futuro da Política no Mundo Figital, Porto Digital, 2025 [em silvio.meira.com/a-proxima-democracia].
Silvio Meira, “Narrativas, Distopias, Extremismo: Soluções?”, dia a dia, bit a bit, janeiro de 2023 [em silvio.meira.com/narrativas-distopias-extremismo-solucoes].
