(Susan Svrluga, in Público, 16/07/2026)
(Publico estes dois textos pela sua atualidade. Uma revelação dos perigos e armadilhas do mundo que estamos a criar, com a introdução da IA a subjugar a racionalidade humana.
Estátua de Sal, 18/07/2026)
Um professor da Universidade Brown suspeitou que os alunos recorreram à IA após um exame feito em casa ter notas muito acima do habitual.
Roberto Serrano ficou chocado quando viu os resultados do exame intermédio da sua disciplina de economia matemática avançada na Universidade Brown no semestre passado: a média foi de 96, quando, no passado, tinha variado entre os 60 e os 80. Quase metade dos estudantes este ano obteve uma pontuação perfeita de 100.
Quando Serrano e os seus assistentes puseram um grande modelo de linguagem, o ChatGPT, a fazer o exame, este apresentou um processo estranho e rebuscado para resolver um dos problemas, em vez de uma demonstração directa e simples. O mesmo aconteceu com muitos estudantes.
Roberto Serrano decidiu, depois do tiroteio mortal na universidade em Dezembro, permitir que os alunos fizessem a prova em casa pela primeira vez. E acabou por descobrir que estes resultados já não podem ser considerados fiáveis para medir a aprendizagem dos estudantes, mesmo numa universidade de elite, da chamada Ivy League, as mais respeitadas dos Estados Unidos.
“Penso que é basicamente impossível”, disse Serrano, “encontrar uma explicação alternativa que explique os dados para além de terem copiado em massa.”
Os resultados da disciplina de Serrano mostram que o ensino superior continua a debater-se com uma questão muito básica: à medida que os alunos se tornam melhores a utilizar inteligência artificial, como podem os docentes garantir que os estudantes estão realmente a aprender?
Quando o ChatGPT foi lançado, em 2022, alguns educadores recearam que os estudantes o utilizassem para fazer batota, mas outros acharam que os grandes modelos de linguagem (LLMs, do inglês Large Language Models) não conseguiam escrever ensaios convincentes nem resolver problemas matemáticos difíceis. Agora conseguem.
E novos dispositivos estão a tornar mais difícil avaliar os estudantes. Existem calculadoras de aspecto inocente com câmaras e IA generativa. (“Fotografa. Resolve. Feito.” é o slogan de um desses dispositivos.) Óculos com câmaras e IA incorporadas podem fornecer respostas durante os testes sem que os professores façam a mínima ideia de que isso está a acontecer.
“A realidade é que os estudantes vão utilizar IA, quer os professores saibam disso ou não”, diz Laurent Lessard, professor associado de engenharia mecânica e industrial na Universidade Northeastern. Lessard, que fez parte de um grupo de trabalho sobre IA — algo que muitas universidades têm —, defende que a tecnologia está a evoluir tão depressa que os professores têm de se adaptar rapidamente ou deixarão de compreender as suas capacidades e a forma como os estudantes a utilizam.
Lessard diz que a IA conseguiria completar uma cadeira universitária semestral em cerca de duas horas.
De muitas formas, as universidades estão a adoptar a IA, com investigadores a utilizá-la para potenciar o seu trabalho em algumas áreas, docentes a desenvolver aplicações de tutoria para ajudar os estudantes a lidar com problemas difíceis, e responsáveis universitários a criar disciplinas e cursos relacionados com IA para preparar os estudantes para um mercado de trabalho em rápida mudança.
Mas o problema mantém-se: para os estudantes que sabem que podem conseguir uma nota melhor se utilizarem um LLM e que sabem que irão competir por empregos e admissões com colegas que o utilizam, o incentivo para recorrer a uma ferramenta tão rápida e fácil pode ser muito forte, diz Lessard; é por isso que tantos docentes estão a tentar repensar a forma como ensinam, como avaliam e o que classificam.
Algumas universidades estão a recuperar, ou a ponderar recuperar, práticas tradicionais, como os exames supervisionados e os exames orais. As universidades de Stanford e Princeton começaram este ano a permitir e, no caso de Princeton, a exigir exames monitorizados por software, apesar dos seus códigos de honra.
A Faculdade de Direito da Universidade de Chicago está a testar a proibição de dispositivos nas salas de aula das disciplinas obrigatórias do primeiro ano. E alguns professores deixaram de atribuir, ou de classificar, trabalhos de casa; passaram a dar mais importância ao processo de aprendizagem do que ao produto final; e aumentaram o tempo dedicado às discussões presenciais.
A maioria dos adolescentes, 59%, considera que utilizar IA para copiar é uma ocorrência normal na sua escola, de acordo com um relatório de Fevereiro do Pew Research Center. Especialistas afirmam que a utilização de IA entre estudantes universitários é generalizada.
Na Universidade Brown, uma comissão que estudou a utilização da IA durante grande parte deste ano lectivo divulgou, na semana passada, um relatório que recomendava várias alterações, incluindo a revisão dos regulamentos académicos para garantir que a integridade académica continua a ser um princípio fundamental.
A universidade está a investigar o que aconteceu na disciplina de Serrano. “Brown trata todas as alegações de integridade académica com a máxima seriedade”, afirmou Brian Clark, porta-voz da universidade.
Serrano, professor de economia, sabe que aprender pode ser uma luta: aos 17 anos, enquanto crescia em Madrid, começou a perder a visão. Chegou a ponderar não continuar os estudos. Em vez disso, aprendeu a usar uma bengala e a ler Braille. Na universidade, o pai ajudava-o a reconstituir os apontamentos que tinha rabiscado nas aulas para que Serrano os pudesse transcrever para Braille. Depois de concluir o doutoramento na Universidade de Harvard, começou a leccionar na Brown.
Muitas pessoas enfrentam circunstâncias muito mais difíceis, considera, mas “isso deu-me claramente a ideia de que aprender e ter sucesso não acontecem sem esforço”.
Serrano ficou surpreendido quando 86 estudantes se inscreveram na sua disciplina este ano, cerca de três vezes mais do que o número habitual. Agora pergunta-se se isso aconteceu porque o programa da disciplina deixava claro que o exame intermédio e o exame final seriam realizados em casa.
Após o exame intermédio, Serrano disse à turma que parecia ter havido fraude generalizada, apesar de os estudantes terem assinado uma declaração de integridade académica ao realizarem a prova. A resposta foi o silêncio, conta.
Também lhes disse que lhes daria uma oportunidade para lhe provarem que estava errado. Depois de alterar o exame final para uma prova presencial de três horas, 27 estudantes desistiram da disciplina. Vinte e dois deles tinham obtido uma pontuação perfeita de 100 no exame intermédio.
A média do exame final foi de 48,6.
Perante os resultados, disse à turma que anulava o exame intermédio. E perguntou-lhes, se optaram por utilizar IA num exame: “Porque estão aqui? Porque estão a frequentar uma universidade?”
A boa notícia, diz Serrano, foi que continuou a ter um grupo muito forte de estudantes que demonstrou um bom domínio da matéria no exame final. A nota mais alta no exame final foi 95. Esse estudante também tinha obtido 95 no exame intermédio.
Depois de contar a sua história ao jornal El País, recebeu mensagens de centenas de pessoas, de todo o tipo de escolas, a maioria confirmando a sua convicção de que a preocupação com a IA na sala de aula é generalizada. Sempre existiu fraude no meio académico, e as novas tecnologias trouxeram frequentemente novos desafios.
Mas a IA, nas suas várias formas, surgiu tão subitamente — como um tsunami, disse ele — que apanhou os educadores desprevenidos, não apenas para impedir a batota, mas também para avaliar se os estudantes estão realmente a aprender.
Agora estão a responder, diz. “Com pessoas suficientes a pensar sobre isto, acabaremos todos por encontrar soluções melhores.”
Um exclusivo PÚBLICO/Washington Post
Consegue distinguir uma canção feita por IA de uma criada por humanos
(Pedro Rios, in Público, 16/07/2026)
Foi há apenas três anos: Heart on my sleeve dava-nos um dueto entre Drake e The Weeknd. Duas megaestrelas juntas, um acontecimento pop. Acontece que nem Drake nem The Weeknd andavam realmente por ali: a façanha fora concebida com ajuda da inteligência artificial (IA). Foi uma das primeiras demonstrações de grande impacto público do poder da IA na geração de música. Nos meses e anos seguintes, tivemos, por exemplo, folk-rock impecavelmente sintetizado, sem qualquer guitarra real, tudo simulado, emulado, congeminado pela IA — eram os Velvet Sundown, talvez já não se lembre deles.
Agora, a indústria da música alia-se à indústria da IA à qual em tempos mostrou os dentes: há notícias de contratos milionários com designers de música feita com IA e com serviços de geração de música, como o popular Suno.
“Esta é, sem dúvida, uma das transformações mais rápidas que a indústria da música alguma vez viveu”, diz Kristin Robinson, jornalista da Billboard que tem acompanhado o tema. “Também acho que é uma transformação com mais consequências do que outras que já vimos.”
Daniel Dias (texto) e Gabriela Pedro (ilustração e infografia) radiografaram esta revolução em curso. E fizeram perguntas. A música gerada por inteligência artificial está em todo o lado. Como lidar com ela num meio que já era precário para os artistas? A que soará a música do futuro? Que ouvintes seremos nós?
“Muitas pessoas dizem que não querem ouvir nada que tenha sido conspurcado por IA”, diz ao Ípsilon a artista de carne e osso Holly Herndon. “Mas a rádio já está, hoje, cheia de música que é gerada artificialmente e depois regravada. Vai ser muito difícil diferenciar entre o que foi e o que não foi tocado por IA.” Um estudo indica que 97% dos ouvintes não conseguem perceber as diferenças.
“A diferença que tenho visto nestes últimos anos é inacreditável. Hoje olho para o Royal e é outra companhia. Toda a diversidade só a beneficiou. Quando estamos num ambiente muito igual, tudo parece sempre o mesmo. Quando são introduzidos novos corpos, ideias e energias, o ballet renova-se”, diz Marcelino Sambé, português, negro, bailarino principal do prestigiadíssimo Royal Ballet de Londres. Volta a Portugal para dançar num programa em Seteais que junta experiência e futuro.
Do Irão ao Sudão, da Argélia a França, os filmes no programa do Curtas Vila do Conde falam com o mundo. Desta sexta-feira até ao dia 26, a 34.º edição do festival celebra o cinema em toda a sua variedade. Uma das vertentes da programação, sob o signo do cineasta iraniano Mohammad Rasoulof, que estará no festival, fala de resistência e espaço.
O Canto das Árvores Esquecidas é “uma obra ardente, revoltada contra as inevitabilidades da sociedade de onde emana, fogosa e franca na exposição da infância, dores e culpa, e intimidade”, elogia Vasco Câmara. “Provavelmente não farei filmes tão bons como os clássicos indianos, mas farei sempre third world cinema, com as coisas que experimentei”, disse-lhe a realizadora Anuparna Roy.
Em O Cume, um dos momentos altos da recta final do Festival de Almada, Christoph Marthaler desmonta com “o seu prodigioso sentido do absurdo a coreografia e a cacofonia dos retiros onde as elites decidem a vida dos demais. Uma alegoria enigmática — mas urgente”, escreve Inês Nadais, que conversou com o encenador suíço. Já Gonçalo Frota falou com Christian Benedetti sobre a sua Gaivota — na qual os velhos querem matar os novos.
Nascida em Coimbra há 30 anos, a Lux Records revelou-nos Belle Chase Hotel, Legendary Tigerman, Sean Riley & The Slowriders e outros nomes essenciais da música portuguesa. Não há segredos: laços de proximidade e acção independente. Mário Lopes esteve à conversa com Rui Ferreira, o faz-tudo da Lux.
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Recentemente, um manifesto subscrito por vários docentes do ensino superior defendeu a suspensão total da inteligência artificial generativa nas universidades e politécnicos. Segundo os signatários, os estudantes estariam a transformar-se em “cretinos digitais”, a curiosidade intelectual estaria em declínio e a fraude académica tornar-se-ia praticamente indetetável. A formulação é forte — e não deve ser descartada levianamente. Ela traduz inquietações reais. Mas o alarme, por si só, não substitui a reflexão; antes a exige.
O receio de que uma nova ferramenta “atrofie” a mente acompanha toda a história da cultura escrita. A escrita foi acusada de enfraquecer a memória. A calculadora, de comprometer o raciocínio. O computador, de matar o estudo. A inteligência artificial generativa é o episódio mais recente desta tensão recorrente entre inovação tecnológica e práticas de aprendizagem. Mas existe uma diferença que não deve ser ignorada: ao contrário dessas ferramentas, a IA intervém diretamente na produção de linguagem, argumentos e sínteses conceptuais. Recordar esse padrão histórico não é negar os riscos atuais; é apenas um convite à serenidade.
Dito isto, seria ingénuo minimizar os desafios colocados pela IA. No ensino superior, os trabalhos escritos não são apenas exercícios intelectuais: são também instrumentos de avaliação de competências individuais. A facilidade com que um modelo de linguagem produz textos plausíveis — e por vezes sofisticados — coloca questões sérias sobre autoria, verificação de aprendizagem e justiça avaliativa. Casos já relatados de trabalhos integralmente gerados por sistemas automáticos, difíceis de distinguir à leitura corrente, mostram que o problema não é hipotético. Ignorar estas preocupações seria irresponsável.
Mas reconhecer o problema não significa que a solução seja a proibição total. Banir ferramentas raramente elimina o seu uso; tende antes a empurrá-lo para zonas de opacidade, onde a desigualdade se agrava e a transparência diminui. A experiência com outras tecnologias — desde calculadoras programáveis a software de escrita assistida — sugere que a proibição absoluta é menos eficaz do que a regulação clara e exigente. A questão central não é saber se existe mediação tecnológica, mas como é utilizada e enquadrada.
Não será equivalente recorrer a uma ferramenta para clarificar conceitos, organizar argumentos ou melhorar a expressão escrita, e utilizá-la para gerar integralmente um trabalho que deveria demonstrar competências próprias. Entre o apoio instrumental e a substituição do pensamento haverá uma diferença decisiva. Mas essa fronteira nem sempre é evidente, e a sua definição exigirá reflexão contínua sobre as competências que se pretende efetivamente desenvolver e avaliar. Por exemplo, um estudante que utiliza um sistema de IA para estruturar um ensaio e depois o desenvolve criticamente não estará na mesma posição de quem submete, com alterações superficiais, um texto integralmente gerado. O desafio institucional estará, pois, em tornar essa distinção tão clara, exigente e verificável quanto possível.
Há, porém, uma preocupação adicional que merece atenção. Mesmo quando não existe fraude, uma utilização excessivamente delegante da IA pode reduzir o contacto dos estudantes com processos intelectualmente exigentes. Aprender implica experimentar a dificuldade, lidar com a incerteza, formular perguntas relevantes e construir respostas antes de as encontrar. O risco não é apenas entregar trabalhos produzidos por sistemas automáticos; é perder gradualmente algumas das capacidades que esses trabalhos deveriam desenvolver. A questão não é apenas o que os estudantes produzem, mas também aquilo que deixam de praticar.
Isso implicará repensar práticas pedagógicas e avaliativas — não de forma genérica, mas com consequências concretas. Valorizar o processo de trabalho com registos intermédios obrigatórios. Exigir versões sucessivas com rastreabilidade argumentativa. Integrar momentos de defesa oral que testem a apropriação efetiva do conteúdo. Solicitar a explicitação das ferramentas utilizadas e do modo como contribuíram para o resultado final. Promover literacia digital crítica como competência nuclear. Regular, aqui, não é legitimar indiscriminadamente; é distinguir, responsabilizar e tornar transparente — e fazê-lo de modo verificável.
Há ainda uma dimensão que importa não esquecer: a academia sempre funcionou num ecossistema de mediação e colaboração — orientação científica, revisão por pares, debate entre colegas, edição de textos. A originalidade nunca foi sinónimo de isolamento absoluto. A questão, portanto, não é preservar uma pureza mítica do pensamento individual, mas assegurar que a autoria continue a significar responsabilidade intelectual efetiva.
A inteligência artificial generativa não transforma automaticamente ninguém em “cretino digital”. O que empobrece o pensamento é o uso acrítico — e isso não começou com a era digital. Uma tecnologia pode servir para aprofundar a reflexão ou para a evitar. A diferença não está na ferramenta, mas na cultura académica que a enquadra — e nos incentivos concretos que essa cultura cria.
Humanizar o ensino superior não é regressar a um passado pré-tecnológico nem ceder a um entusiasmo acrítico. É preparar estudantes para um mundo em que pensar com ferramentas será parte integrante da prática profissional e científica. O verdadeiro risco não é a existência da IA nas universidades; é a ausência de regras claras, de exigência intelectual e de maturidade institucional na sua integração.
O debate é necessário — e urgente. Mas será estéril se oscilar entre o pânico moral e a celebração ingénua. A inteligência artificial não é a ruína inevitável do pensamento nem a sua salvação automática. É uma ferramenta poderosa que exige discernimento, responsabilidade e coragem regulatória.
A questão já não é se a IA deve existir no ensino superior. A questão é se as instituições terão a lucidez de a enquadrar com rigor — e de o fazer num contexto em que a própria infraestrutura tecnológica não é neutra. Quem detém, controla e orienta os sistemas de IA que passam a mediar o acesso ao conhecimento? Que dependências institucionais e epistemológicas estão a ser criadas? Ignorar estas questões é discutir apenas metade do problema. A outra metade é perceber o que continuará a significar autoria intelectual num mundo em que uma parte crescente do trabalho cognitivo pode ser delegada em sistemas artificiais.
Decidir como utilizar a IA é também decidir, em alguma medida, em que condições queremos pensar — e com que grau de autonomia. É essa reflexão que o ensino superior não pode adiar.
Em trabalhos de casa há sempre possibilidade de copiar.
Antes da IA para muitos bastava googlar.
Claro que as vezes também dava asneira.
Como uma criatura a quem, tendo sido “encomendado” um trabalho sobre Miguel Ângelo, o do Renascimento, apareceu com um trabalho sobre o Miguel Ângelo dos Delfins.
Nem leu o que sacou da NET.
De qualquer modo nunca os professores puderam ter a certeza até se era o aluno a fazer os trabalhos e não um pai que achava que o triste já passava o dia inteiro entre a escola e os transportes e não merecia passar o fim de semana preso aos trabalhos de casa. Não havia muitos desses mas havia alguns.
Que pelo menos a IA sirva para acabar com a treta dos trabalhos de casa pois que já chega o dia passado na escola e o estudo para os milhentos testes, fichas de avaliação e o raio que o parta.
Efectivamente há todo um sistema que está mal e a IA não tem nada a ver com isso.
“alguns professores deixaram de atribuir, ou de classificar, trabalhos de casa;”
Acho que em casa, com IA ou sem ela, se pode copiar à vontade, com IA só é mais rápido e dá menos trabalho
O problema não é, só, a IA mas sim todo o sistema e os seus objetivos. Modestamente