Prof. Jesué - Inteligência Artificial e Governança

Jesue

Esse canal tem por objetivo divulgar informações sobre Inteligência Artificial e boa governança pública. https://www.youtube.com/@jesue_inteligencia_artificial

  1. 11/11/2025

    Implicações éticas da Inteligência Artificial

    A Inteligência Artificial Generativa marca o início de uma nova era tecnológica e ética. Sua presença se expande em todos os setores, transformando a forma como produzimos conhecimento, trabalhamos e aprendemos. Trata-se de uma ruptura sem precedentes, comparável apenas à chegada da eletricidade ou da internet. No entanto, o grande desafio não é o avanço técnico, mas a capacidade humana de guiar esse poder de maneira responsável, justa e transparente. A tecnologia, por si só, não tem ética; cabe à sociedade garantir que sua utilização esteja alinhada aos valores humanos fundamentais. A ascensão da IAG trouxe à tona o debate sobre o chamado risco existencial. A possibilidade de que sistemas superinteligentes, dotados de autonomia cognitiva, possam agir de maneira desalinhada aos interesses da humanidade é um tema que mobiliza cientistas e governos. O problema central não é uma inteligência artificial que se torne “má”, mas uma que persiga objetivos legítimos com métodos perigosos. Quando uma IA busca otimizar algo sem compreender o contexto humano, pode gerar consequências desastrosas. A questão do alinhamento — o esforço de garantir que os valores humanos estejam incorporados ao comportamento das máquinas — tornou-se o ponto mais sensível da governança tecnológica contemporânea. A velocidade com que os modelos avançam amplia o desequilíbrio entre capacidade e segurança. Empresas como OpenAI, Anthropic e Google Deepmind continuam aprimorando suas ferramentas, mas ainda operam com índices de segurança insuficientes. A pressa em inovar supera o cuidado em proteger. Essa corrida, movida por incentivos econômicos e competitivos, cria uma vulnerabilidade global que exige regulação firme e auditorias independentes. O futuro da IA não deve ser decidido apenas por engenheiros e investidores, mas por um pacto ético que envolva governos, pesquisadores e a sociedade civil. No mundo do trabalho, a IAG está desencadeando uma revolução silenciosa. Ela não substitui apenas o trabalho manual, mas o cognitivo. Tarefas de análise, redação, design e atendimento estão sendo automatizadas com rapidez. Estimativas apontam que até metade dos empregos de entrada podem desaparecer nos próximos anos, o que representa uma ameaça direta à mobilidade social. Se as ocupações de base forem substituídas, o degrau inicial da ascensão profissional desaparece, ampliando desigualdades e concentrando renda. Diante disso, a requalificação tornou-se o novo imperativo econômico. Requalificar não significa apenas aprender a usar ferramentas tecnológicas, mas desenvolver aquilo que as máquinas não possuem: empatia, criatividade, julgamento ético e pensamento crítico. O futuro do trabalho dependerá da integração entre habilidades humanas e competências digitais. Profissões emergentes, como engenheiros de machine learning, cientistas de dados e especialistas em ética de IA, ganham relevância, mas exigem políticas públicas robustas de capacitação e inclusão. Nenhuma sociedade pode enfrentar essa transição sem investir em educação contínua e reskilling. A educação, por sua vez, enfrenta dilemas inéditos. O uso de IA em ambientes de aprendizagem oferece possibilidades imensas de personalização, mas também o risco da vigilância algorítmica. A coleta de dados comportamentais, biométricos e cognitivos pode transformar o aluno em mero objeto de análise, reduzido a um conjunto de métricas. O monitoramento constante, ainda que sob a justificativa de aprimorar o ensino, ameaça a autonomia e a criatividade. A Lei Geral de Proteção de Dados, no Brasil, é uma barreira importante, mas insuficiente. É preciso garantir auditorias éticas, transparência e supervisão humana em todas as etapas do processo educacional mediado por IA.

    6 min

  2. 11/07/2025

    A Inteligência artificial e a cognição humana

    Um pouco sobre cognição e uso da IA de forma acrítica

    19 min

  3. 10/27/2025

    Implicações éticas da Inteligência Artificial na Educação

    Olá, tudo bem? Seja muito bem-vindo ao Módulo 3 do nosso curso. Hoje vamos conversar sobre um tema que está provocando debates intensos no mundo todo: os impactos éticos da Inteligência Artificial. A imagem que ilustra a capa deste módulo foi gerada por uma IA, mas inspirada em um quadro pintado por um artista humano. E aqui já surge uma questão inquietante: quem é o verdadeiro autor dessa obra? É o artista que serviu de referência ou a máquina que produziu a imagem final? Essa dúvida nos acompanhará ao longo de todo o episódio. Para começar, vamos até a China. Em um dos vídeos que compõem este módulo, uma jornalista percorre as ruas de Pequim dentro de um carro autônomo. Enquanto isso, ela comenta o ambicioso plano chinês de se tornar a maior potência mundial em Inteligência Artificial até 2030. O governo chinês investe pesado em pesquisa, desenvolvimento e incentivo a startups e grandes empresas tecnológicas. É um modelo centralizado, com forte presença do Estado, muito diferente da abordagem norte-americana, onde a inovação vem principalmente do setor privado. Empresas como Google, Microsoft, OpenAI, X e Meta ainda lideram o cenário mundial, mas a concorrência de gigantes chinesas — como Baidu, Alibaba e Tencent — cresce rapidamente. O lançamento dos modelos DeepSeek e Qwen, por exemplo, mostrou que estamos diante de uma nova corrida tecnológica. Alguns especialistas acreditam que os Estados Unidos podem perder a dianteira em áreas como IA aplicada, 5G e computação quântica, o que explica a migração de talentos para a China em busca de melhores condições de trabalho e financiamento. Mas há um outro lado dessa história. Na China, o uso da Inteligência Artificial levanta sérias questões éticas e de privacidade, principalmente por causa da vigilância em massa. Um segundo vídeo mostra uma sala de aula equipada com câmeras e sensores capazes de monitorar cada movimento dos alunos — desde as expressões faciais até os batimentos cardíacos. Esses dispositivos permitem que professores saibam, em tempo real, quem está prestando atenção e quem está distraído. A IA ajusta o conteúdo de acordo com o ritmo de cada estudante e fornece feedback instantâneo sobre o desempenho em leitura e matemática. Parece incrível, não é? Mas o preço disso pode ser alto. Críticos alertam que esse tipo de vigilância pode aumentar a ansiedade e criar um ambiente de alta pressão, especialmente entre as crianças. Por outro lado, há quem defenda que a tecnologia pode melhorar a qualidade da educação, oferecendo suporte mais rápido e eficaz para alunos com dificuldades e reduzindo a carga administrativa dos professores. Ainda assim, precisamos refletir: até que ponto o monitoramento constante é saudável? A sensação de estar sendo observado o tempo todo pode inibir a criatividade, a espontaneidade e até a autoestima dos estudantes. Em longo prazo, isso pode gerar efeitos psicológicos sérios, como ansiedade, depressão e até o medo de ser julgado a todo momento. É por isso que o equilíbrio entre tecnologia e humanidade é tão importante. Nenhum algoritmo deve substituir o papel do professor como mentor e mediador do conhecimento. Mais do que transmitir conteúdo, o educador ajuda a formar cidadãos críticos, autônomos e emocionalmente saudáveis. Essa discussão nos leva a uma pergunta essencial: Quem tem acesso aos dados coletados pela IA nas escolas? Como essas informações são armazenadas, protegidas e utilizadas? E, o mais importante, o que será feito com elas no futuro? A normalização da vigilância pode nos conduzir a uma sociedade onde a privacidade é um luxo, e a conformidade é mais valorizada que a individualidade. Isso lembra o cenário descrito por George Orwell, no clássico 1984, em que todos estão sob constante observação.

    7 min

  4. 10/26/2025

    Cognição e Inteligência Artificial

    Inteligência Artificial: Entre o Espelho e o Cérebro Humano Nos últimos anos, a inteligência artificial deixou de ser tema de ficção científica para se tornar parte do nosso cotidiano. Hoje, ela escreve textos, cria imagens, corrige provas, ajuda em diagnósticos médicos e até conversa conosco como se fosse um velho conhecido. Mas, afinal, até onde vai esse poder? E o que acontece com o cérebro humano diante dessa nova parceria com as máquinas? Muita gente me pergunta se o uso constante da IA pode nos deixar mentalmente mais preguiçosos. Eu gosto de responder com uma metáfora. Imagine uma régua representando um milhão de anos de evolução humana. Se fôssemos dividir essa régua várias vezes, o tempo presente seria apenas um traço minúsculo. Toda a revolução tecnológica — da escrita ao computador, da internet à IA — cabe em uma fração ínfima dessa régua. Seria exagero pensar que três anos de ChatGPT poderiam “atrofiar” um cérebro moldado por um milhão de anos de adaptação. O cérebro humano é um sistema de espantosa plasticidade. Quando uma área é afetada, outras se reorganizam para compensar. Essa capacidade explica nossa sobrevivência e nossa criatividade. E, como toda ferramenta inventada pela humanidade, a IA apenas amplia essa capacidade — desde que saibamos usá-la com consciência. Quando a imprensa surgiu, diziam que as pessoas deixariam de memorizar. Quando o Google apareceu, afirmaram que ninguém mais saberia pensar por conta própria. E quando as calculadoras se popularizaram, os professores temeram pelo fim da tabuada. A história mostra o contrário: a cada salto tecnológico, o ser humano redefine o que é pensar. O que está em jogo agora não é a capacidade cognitiva em si, mas a forma como gerenciamos nossa atenção. A verdadeira ameaça não é a IA, mas o excesso de estímulos — vídeos curtos, notificações incessantes, algoritmos que disputam nossa dopamina a cada rolagem de tela. É um vício invisível: o prazer de receber respostas instantâneas sem esforço. Aprendemos rápido, mas esquecemos mais rápido ainda. A aprendizagem profunda exige paciência, repetição e, sobretudo, tempo. Em minhas aulas no IFSC, uso a IA como aliada — e não como substituta do raciocínio. Já vi alunos criarem, em minutos, aplicativos que antes levariam dias de programação. Vi o brilho nos olhos deles ao perceberem que podiam ser criadores, não apenas consumidores de tecnologia. Isso é o que chamo de revolução pedagógica: transformar o estudante em autor, e não em mero espectador. Nas disciplinas de Refrigeração e Climatização, costumo dizer: “O segredo não é decorar comandos, mas compreender processos.” Quando a IA me ajuda a restaurar a barra de comandos do AutoCAD ou revisar um plano de ensino, ela me libera da repetição mecânica para que eu possa ensinar o raciocínio — a essência da engenharia e da educação. Mas é preciso cuidado. As IAs generativas — como o ChatGPT, o Google Gemini e a Manus AI — ainda cometem erros. Elas “alucinam”, ou seja, inventam dados com aparência de verdade. Isso acontece porque os modelos são treinados para tentar responder a tudo, mesmo quando não sabem. Por isso, sempre digo aos meus alunos: “Não acredite cegamente. Verifique. Questione. Refaça o caminho.” O verdadeiro pensamento crítico começa na dúvida. Uso três IAs com frequência. O ChatGPT Plus, da OpenAI, é meu principal assistente para preparar aulas e revisar textos. O Gemini, da Google, tem uma versão educacional gratuita que recomendo aos professores e alunos. E a Manus AI, uma plataforma chinesa, funciona bem como terceira opinião — é interessante comparar as respostas das três e até pedir que uma avalie o trabalho da outra. É um diálogo de inteligências.

    7 min

  5. 10/21/2025

    A Inteligência Artificial e nossa cognição

    Olá, seja muito bem-vindo ao nosso episódio de hoje.Eu sou o professor Jesué, e neste episódio, quero convidar você a refletir sobre um tema que está moldando silenciosamente o nosso modo de pensar, criar e aprender: o impacto da Inteligência Artificial na cognição humana. Vivemos um tempo fascinante — e também desafiador.Nunca antes tivemos tanto acesso à informação, nem tantas ferramentas para transformar ideias em realidade. Modelos generativos, como o ChatGPT, já fazem parte do nosso cotidiano. Eles escrevem, traduzem, resumem, criam, explicam e, às vezes, até decidem por nós. Mas será que essa facilidade tem um preço? Um estudo recente do MIT, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts, observou a atividade cerebral de estudantes enquanto escreviam textos com e sem o auxílio da IA. O resultado foi inquietante: aqueles que usaram a IA mostraram menor atividade em áreas do cérebro ligadas à atenção e à criatividade.Em outras palavras, o cérebro trabalhou menos. E isso, em longo prazo, pode significar menos estímulo para desenvolver as habilidades que nos tornam criadores e pensadores originais. A pesquisa da Microsoft, por sua vez, trouxe outro dado importante. Ao acompanhar mais de trezentos profissionais que utilizavam IA no trabalho, descobriu-se que em quase dois terços das tarefas realizadas com auxílio da máquina, não houve necessidade de pensamento crítico. As pessoas completavam suas atividades com mais rapidez — sim —, mas com menos esforço mental. É o que os neurocientistas chamam de descarregamento cognitivo, ou cognitive offloading.Nosso cérebro é programado para economizar energia. Se encontra um atalho confiável, tende a usá-lo. Quando passamos a terceirizar constantemente o raciocínio, a memória e a criatividade para uma ferramenta digital, ele se adapta — e pode começar a “desligar” certas áreas por desuso. E aqui está o dilema: quanto mais usamos a IA para pensar por nós, menos pensamos por nós mesmos.Não é que a máquina “nos torne burros”, como alguns dizem. O que acontece é mais sutil — e mais perigoso. Vamos perdendo o hábito do esforço mental, aquele pequeno desconforto que, na verdade, é o motor da aprendizagem e da originalidade. Mas há uma boa notícia: a inteligência artificial não é, por natureza, uma ameaça à inteligência humana.Tudo depende de como a usamos. Se encararmos a IA como um substituto, corremos o risco de atrofiar nossas habilidades cognitivas.Mas se a tratarmos como um co-piloto, um parceiro de raciocínio, podemos ampliar nossas capacidades. A pesquisadora Zana Buçinca, também da Microsoft, sugere uma técnica simples, mas poderosa: antes de pedir ajuda à IA, tente responder por conta própria. Formule a sua ideia, seu texto, sua hipótese. Depois, compare com a resposta da máquina. Assim, o cérebro é obrigado a participar ativamente do processo, em vez de apenas consumir o resultado. Esse tipo de prática é chamado de forçamento cognitivo — um treino intencional para manter a mente desperta, mesmo em um mundo repleto de facilidades.Podemos aplicar isso na sala de aula, no trabalho e até nas tarefas cotidianas: em vez de pedir que a IA resolva o problema, podemos pedir que ela nos ajude a pensar sobre ele. No fundo, o verdadeiro desafio da era da Inteligência Artificial não é tecnológico — é humano.Estamos aprendendo a conviver com máquinas que escrevem, falam e até raciocinam de modo convincente. Mas ainda somos nós os responsáveis por decidir como e por que usá-las. A IA pode ser uma aliada extraordinária — desde que mantenhamos o controle da curadoria humana: a capacidade de questionar, validar, criticar e escolher.Se abdicarmos disso, nos tornaremos espectadores do nosso próprio pensamento. Mas se cultivarmos a metacognição — a consciência de como pensamos —, então a IA deixará de ser um risco e se tornará um espelho poderoso do nosso potencial.

    6 min

  6. 10/20/2025

    Sam Altman - OpenAI

    Um pouco sobre Sam Altman

    1 min

  7. 10/19/2025

    Asimov and The Future

    Isaac Asimov: The Architect of the Three Laws and the Galaxies It was a cold afternoon in Brooklyn, New York, when little Isaac Asimov, just three years old, arrived in the United States with his parents — Russian immigrants in search of a better life. Born on January 2, 1920, in the small town of Petrovichi, in what was then the Soviet Union, Isaac was a curious child — and that curiosity would follow him for life, burning like an unquenchable flame within him. His parents opened a small candy store in Brooklyn, and it was there, among shelves of sweets and pulp sci-fi magazines, that Isaac taught himself to read — at the age of five. Words came naturally to him. He devoured magazines like Amazing Stories and Astounding Science Fiction while his classmates were still learning the alphabet. At school, he was brilliant and precocious. By the age of 15, he was already in college. Later, he earned a PhD in biochemistry from Columbia University. Although science was his academic career, it was through writing that he would become immortal. Asimov wrote his first science fiction story at 19. His talent caught the eye of John W. Campbell, the legendary editor of Astounding Science Fiction. From there, his literary career took off like a Foundation starship. And what a career it was! Isaac Asimov wrote or edited more than 500 books and thousands of essays and letters. He moved fluidly between science fiction, science writing, history, the Bible, Shakespeare, classical literature, and more. A true modern polymath. But it was through science fiction that he shaped the future. In the 1940s, Asimov created the Three Laws of Robotics, a set of ethical principles his intelligent machines would obey — principles that continue to inspire discussions around artificial intelligence and robotics today. 1. A robot may not injure a human being or, through inaction, allow a human being to come to harm. 2. A robot must obey the orders given it by human beings, except where such orders would conflict with the First Law. 3. A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law. These laws gave birth to the world of robot stories and the classic “I, Robot”, where Asimov not only created robots but also deep philosophical and moral dilemmas — exploring what it means to be conscious, ethical, and above all, human. But his grand epic came with the Foundation series — a sweeping saga that blends science, history, politics, and psychology, following the decline and rebirth of a galactic empire through the use of “psychohistory,” a fictional science capable of predicting the behavior of large populations. Inspired by Edward Gibbon and his work on the fall of the Roman Empire, Asimov transported Rome’s fall to the stars. Even with his literary fame, Asimov never abandoned science. He became a professor at Boston University and one of the greatest science communicators of the 20th century. His popular science books — like The Book of Physics, The Book of Chemistry, and The Land of Canaan — inspired generations with clear, accessible, and often humorous explanations. And he was also witty. Proud of knowing practically “everything,” he loved to say: “I don’t just believe in God — I know He’s a fan of Asimov.” Always with a sarcastic smile. Isaac Asimov died on April 6, 1992, from complications related to AIDS, contracted during a blood transfusion in a heart surgery years earlier — a fact kept secret until after his death. He passed on, but left behind an entire universe. Today, when we think of ethical robots, galactic empires, mathematical predictions of human behavior, or how to teach science with clarity and passion, we are following in Asimov’s footsteps. His ideas live on — on screens, in books, in debates about technology, and in the hearts of everyone who looks to the future and asks: “What if?”

    4 min

  8. 10/19/2025

    Alan Turing and The Imitation Game

    Welcome to another episode in our series about the pioneers of artificial intelligence. Today, we’re diving into a fascinating story — one of genius, courage, and tragedy. It’s the story of Alan Turing, the man who, long before computers as we know them, dared to imagine machines capable of thinking. Imagine England in the 1930s. The radio was still the main form of communication, World War II was about to begin, and the idea of a “computer” seemed like science fiction. In this context, a brilliant, curious, and restless young man was born: Alan Mathison Turing. From a young age, Turing showed an extraordinary mind — passionate about numbers, puzzles, and the possibility that machines could one day “think.” But Turing’s name isn’t only associated with theory. He would become the man who helped change the course of history by decoding the secrets of the Enigma machine — the cryptographic system used by the Nazis during World War II. This monumental achievement not only shortened the war by years, it also saved thousands of lives. Still, what would immortalize him in the history of science was another invention: the Turing Test, proposed in 1950. A simple yet revolutionary idea: could a machine be distinguished from a human being just by having a conversation? Turing called his proposal the Imitation Game. Three participants take part in this experiment: a human, a machine, and an evaluator. The evaluator must determine who is who, based only on written responses. If the evaluator can’t tell the machine from the human, then the machine has, in a sense, passed the test — demonstrating intelligence. But to grasp the scope of this idea, we need to go further back in time. Centuries earlier, the philosopher René Descartes had already reflected on so-called “automaton machines” — mechanisms capable of responding to human stimuli. He argued that while these machines might speak and react, they would never be able to sustain a free, creative, and conscious conversation like even the simplest human being can. Turing, inspired by these ancient thoughts and his love for mathematical logic, decided to take the discussion to a new level. He didn’t just want to imagine responsive machines. He wanted to prove, scientifically, that human thought could be replicated in a logical, mathematical, programmable system. And so, among equations, algorithms, and dreams of the future, the concept that still guides much of modern artificial intelligence was born. The Turing Test wasn’t just an intellectual game — it was a philosophical mirror, an invitation to reconsider what it truly means to be intelligent. And perhaps, without realizing it, Alan Turing initiated one of the greatest adventures of the 20th century: the quest for an artificial mind. In the first part, we explored the beginnings of Alan Turing’s journey — a genius who dared to ask if machines could think. Now, let’s take a closer look at how the famous Turing Test works and why it remains a milestone in the history of artificial intelligence. For Turing, the big question wasn’t philosophical — it was practical. He didn’t ask, “Can machines think?” but rather, “Can machines fool us into thinking they do?” This subtle shift transformed an abstract debate into something testable, measurable, and observable. The test works like this: there are three participants — a human, a machine, and a human evaluator. The evaluator can neither see nor hear the other two, only read their answers on a text terminal. The evaluator asks questions — on any topic — and must decide, based on the responses, who is the machine and who is the human. If, by the end of the conversation, the evaluator cannot distinguish between the two, the machine “wins” the imitation game. Or, as we’d say today, it passes the Turing Test. This idea, proposed in 1950, was visionary.

    16 min
See All (135)

About

Esse canal tem por objetivo divulgar informações sobre Inteligência Artificial e boa governança pública. https://www.youtube.com/@jesue_inteligencia_artificial

Information