A.I. Está Morta

A morte de uma palavra

"As palavras que servem para tudo, no fim, deixam de servir para alguma coisa." — Adaptado de uma observação de Wittgenstein nos Cadernos, 1914-1916.

I.1 Tese central

A tese central deste livro pode ser enunciada em duas frases e desenvolvida em quarenta e cinco capítulos. A primeira frase: a expressão inteligência artificial, na acepção em que é hoje usada no discurso público, técnico, regulatório e comercial, esgotou-se como categoria operacional. A segunda frase: o conceito que faz hoje o trabalho que a expressão inteligência artificial deveria fazer — descrever, distinguir, prescrever — é melhor designado pela expressão inteligência sintética, entendida como composição funcional de modelo pré-treinado, memória estruturada, ferramentas externas, verificação programática e supervisão humana. As duas frases estão em relação dialéctica: a primeira é o gesto de demolição; a segunda é o gesto de reconstrução. Não defendo a primeira sem oferecer a segunda, e não defendo a segunda sem mostrar por que motivo a primeira é necessária.

A acusação de esgotamento dirigida ao termo inteligência artificial não é uma acusação contra a investigação técnica que historicamente se reuniu sob esse rótulo. O programa de Dartmouth, lançado em 1956, e as várias linhas de investigação que dele descenderam — manipulação simbólica, aprendizagem por reforço, redes neuronais, processamento de linguagem natural, robótica autónoma — produziram, ao longo de setenta anos, contribuições científicas e tecnológicas substantivas. A acusação dirige-se ao termo na sua função actual de significante público: à expressão AI tal como circula em manchetes, em relatórios de consultoria, em discursos políticos, em material de marketing e em conversas correntes. Nesse uso, o termo perdeu o que os linguistas chamam poder discriminativo: deixou de seleccionar uma classe de referentes distintos da classe complementar, e passou a designar, na prática, qualquer sistema computacional contemporâneo que se queira apresentar como tecnologicamente actualizado. Quando um termo designa tudo, deixa de designar alguma coisa específica. É este o ponto a partir do qual se torna razoável declarar a sua morte funcional, e foi para sinalizar essa morte que escolhi o título provocador AI is dead.

Esta declaração de morte não é original e tem precedentes. Em diferentes momentos da história do campo, vozes responsáveis declararam que o termo se tornara inútil. Drew McDermott, em 1976, no seu ensaio Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity, criticou já a tendência da comunidade para nomear sistemas com expressões antropomórficas — understand, think, believe — que não correspondiam ao que esses sistemas efectivamente faziam. Mais recentemente, Michael Jordan, num ensaio de 2019, defendeu que aquilo a que hoje chamamos AI corresponde, na maior parte dos casos, a um campo distinto que ainda não tem nome próprio e que ele propôs designar como intelligent infrastructure. Gary Marcus, em sucessivos livros e ensaios, tem insistido em que a continuidade nominal entre a AI simbólica dos anos sessenta e a AI neuronal dos anos vinte do século vinte e um é, em larga medida, ilusão semântica. Este livro junta-se a esta linhagem crítica, mas dá um passo adicional: não se limita a denunciar o esgotamento do termo, propõe um substituto positivo e operacional...

"Writing is a way of thinking about the same thing twice, without ever getting it right the first time." — Author's notebook, summer 2024.

There are books written out of conviction and there are books written out of discomfort. This one is, without ambiguity, of the second type. I began writing these pages at the beginning of 2025, during a break imposed by a flu that kept me at home for twelve days, and finished them throughout 2026, in the interval between concerts, engineering contracts, and the domestic life that sustains everything else. I had no plan, at the beginning, to write a book. I only had the increasingly acute feeling that the vocabulary used to discuss artificial intelligence—in newspapers, at conferences, in coffee shop conversations, in business proposals that landed in my mailbox with the regularity of a well-budgeted advertising campaign—had ceased to serve for thinking. It served many other purposes: to sell, to impress, to raise money, to frighten, to legislate hastily. But for thinking, for distinguishing, for discriminating, for understanding what was actually at stake in each specific case, that vocabulary had become useless. And when a vocabulary ceases to be useful for thinking, someone has to replace it, and this replacement doesn't happen by decree: it happens through work, through wear and tear, through prolonged use of better words until the worst ones fall from exhaustion.

I'm a musician by training. I started playing guitar at eleven, bass at fifteen, and for years I lived the life that musicians of my generation could: bands, studios, small venues, large venues, gigs at three in the morning in cities whose names I barely know, recordings paid for with beer and dinners after soundcheck. I learned things in that life that I haven't unlearned: that form is everything, that repetition is not synonymous with redundancy, that what makes a musical phrase work is not its abstract originality but its precision of execution, and that the difference between a talented amateur and an honest professional lies in the discipline with which the instrument is tuned before playing it. This last lesson later proved transferable to everything else I've been involved in.

I am also an “engineer” without a degree :). My “academic” training came after my “music” studies at the audiophile level, and now as a Sound Designer, or in parallel to them, and was undertaken with the characteristic discomfort of someone returning to study after having lost the habit. I have worked on high-precision measurement systems, GPS, and engineering project monitoring, ranging from small companies to national operators, and over these years I have formed strong opinions on what distinguishes a well-designed system from one that only works until it stops working. “Engineering,” like music, has an aesthetic of precision: what matters is not what is promised, but what is delivered, and what is delivered must withstand real-world use for a reasonable amount of time without breaking down unexpectedly. When I started looking closely at systems that described themselves as AI — and looking closely, in my case, means opening them up, reading them, integrating them into real products, and seeing how they behaved under load — I realized that many of the components that were sold as intelligence were, in fact, manifestations of something else, more modest and more useful, which didn't yet have a good name in Portuguese.