Para o CEO da Nvidia, esquecer matemática básica pode não ser um problema

Jensen Huang não negou a troca em discussão: a inteligência artificial pode ajudar estudantes a terminar a lição mais depressa, mas também pode dificultar que eles desenvolvam ou mantenham habilidades usadas sem a ferramenta. Na entrevista ao programa The Ezra Klein Show, o CEO da Nvidia questionou se perder parte dessa base é necessariamente ruim. Para os críticos, porém, tratar essa perda como uma adaptação administrável não responde ao possível dano às habilidades fundamentais das crianças.248

O que o estudo citado por Ezra Klein encontrou

Klein mencionou uma pesquisa com mais de 26 mil estudantes chineses do 7º ao 12º ano, que começaram a usar IA em momentos diferentes. Segundo os resultados apresentados por ele, o uso da tecnologia elevou as notas de dever de casa em 18% e reduziu em 30% o tempo para concluir as tarefas. Em contrapartida, as notas de provas mensais caíram 20% em seis meses; os resultados em exames de ingresso também recuaram, com efeitos mais fortes aparecendo ao longo de cerca de dois anos.123

Huang concordou que o aprendizado pode não se fixar tão bem quando os alunos recorrem à IA. Ainda assim, ao ser questionado sobre o esquecimento de habilidades como divisão longa, raiz quadrada e tabuada, ele perguntou se isso realmente importa — e respondeu que não necessariamente, já que ferramentas podem fazer esse tipo de cálculo.410

A aposta em outras habilidades

A ideia de Huang é que as pessoas talvez percam parte da “destreza intelectual mais fina”, mas desenvolvam melhor pensamento sistêmico: a capacidade de usar ferramentas, integrar diferentes etapas e trabalhar em problemas maiores. Ele citou engenheiros atuais que, em sua avaliação, pensam mais em sistemas do que sua própria geração pensava ao sair da escola.413

Uma anedota pessoal também ajuda a entender seu argumento. Huang contou que depende da tecnologia para lembrar informações cotidianas, como o próprio endereço. Para ele, não é necessariamente uma perda preocupante deixar de memorizar todo dado que uma ferramenta pode recuperar.12

Mas esse raciocínio não demonstra que as novas capacidades vão compensar qualquer lacuna escolar. Um aluno pode usar uma ferramenta para obter uma resposta e, ainda assim, não aprender o procedimento necessário para resolver o problema sem ajuda. Os ganhos em deveres de casa, isoladamente, não estabelecem que essa troca seja benéfica no longo prazo.28

Ceticismo sobre alertas e riscos

Na mesma entrevista, Huang contestou os alertas de Geoffrey Hinton sobre riscos catastróficos da IA. Disse que previsões alarmantes precisam se apoiar em evidências e chamou de irresponsável apresentar como científica uma estimativa de 10% de chance de destruição da sociedade.717 Ao mesmo tempo, defendeu que laboratórios não lancem produtos que não conseguem controlar.19

A tensão apontada pelos críticos está no peso dado aos custos presentes diante de benefícios futuros. No debate sobre energia e clima, Huang apresentou a IA como uma possível parte de soluções de longo prazo, embora reconheça que a expansão da tecnologia pode exigir escolhas difíceis e custos imediatos.12 Aplicada à educação, essa lógica parece pressupor que capacidades futuras desenvolvidas com IA poderão compensar habilidades que crianças talvez não desenvolvam agora — algo que o estudo citado não comprova.

Essa é uma crítica à avaliação de Huang sobre os riscos e as trocas envolvidas, não uma prova de que ele queira prejudicar crianças. E a pesquisa mencionada na entrevista, por si só, não mostra que toda forma de usar IA na educação produza os mesmos efeitos.24