A rigor, já não estamos falando tão somente de uma sofisticada maquinaria tecnológica voltada para a produção de uma subjetividade individual alinhada às necessidades capitalistas de circulação e consumo permanente de mercadorias; na verdade, o que tem sido chamado de “capitalismo atencional”, “capitalismo de dados” ou “colonialismo digital” atua menos na produção de desejos do que na programação ou automatização física, biológica mesmo, do que somos, fazemos e pensamos desejar. As empresas do Vale do Silício exploram as vulnerabilidades do corpo, “sua incapacidade de defesa contra o escaneamento, o monitoramento, a focalização e a irradiação” (Crary, 2023, p. 154).
Os algoritmos das principais empresas da região operam por meio de princípios de estímulo, resposta e reforço – ou seja, um neobehaviorismo que age diretamente na própria estrutura óptica e nervosa do corpo humano –, valendo-se de estratégias rasteiras como curtidas ou likes, que capturam o afeto e a necessidade de reconhecimento e da legitimação do outro, e notificações e interferências permanentes, que suspendem qualquer distância possível entre o corpo e dispositivos como smartphones, tablets, computadores e smartwatches. Tudo isso aponta de saída a fragilidade das propostas de defesa que podemos vislumbrar contra todo esse estado de coisas.
Seria ingenuidade imaginar que a universidade permaneceria intocada, protegida dos avanços e investidas empreendidos por essas empresas. Aliás, nada melhor para desfazer as acusações de que a universidade se situa numa espécie de “torre de marfim” em relação à sociedade do que demonstrar como o seu espaço tem se ajustado muito confortavelmente, sem fricção, ao que se passa ao seu redor em termos de automatização ou algoritmização dos seus processos. Seja como for, como dito, a universidade não só é incapaz de se blindar contra a IA, como constitui um dos alvos preferenciais de suas agressões, um dos seus principais inimigos, digamos.
O tratamento que os nomes mais relevantes do Vale do Silício conferem à universidade vai desde a hostilidade aberta e declarada até tentativas mais sutis de indicar a sua inatualidade, de apresentá-la como uma instituição superada ou mesmo descartável para o futuro arquitetado por suas empresas – um discurso que lamentavelmente seduz e ilude muitos jovens prestes a ingressar no ensino superior. Apenas para citar dois exemplos, são conhecidos os ataques de Peter Thiel, cofundador do PayPal e investidor de capital de risco, e de Elon Musk, CEO da Tesla e um dos cofundadores da OpenAI, dirigidos contra a universidade. Apesar de ele mesmo ser graduado pela Stanford University, Peter Thiel chegou a inaugurar um programa que oferecia subsídios de 100 mil dólares para jovens inovadores de até 22 anos que largassem a universidade e se juntassem às suas empresas, sugerindo, paralelamente, que a universidade é um desperdício de dinheiro, talento e tempo (cf. Thiel Fellowship, 2026); já Elon Musk, por sua vez também formado em universidades de prestígio, tem declarado em repetidas ocasiões que as instituições de ensino superior servem muito mais para a diversão do que para a aprendizagem consequente do que quer que seja. “Será que Shakespeare frequentou a universidade? Provavelmente não” (cf. Aratani, 2020), conclui o ser humano mais rico do planeta. Seja como for, insistir nas agressões à universidade talvez seja muito menos produtivo e lucrativo do que simplesmente apropriar-se dela, controlá-la de dentro por meio de uma enxurrada de aplicativos, algoritmos e diferentes ferramentas de quantificação e avaliação de dados que cada vez mais regulam e legislam sobre o próprio ambiente acadêmico, a exemplo do que ocorre com o Google Scholar Citations e outras ferramentas de medição do impacto da pesquisa acadêmica.
Pretendo neste texto refletir sobre como a penetração da IA generativa nas universidades – tomando como estudo de caso os cursos de Letras e, mais particularmente, os estudos literários – tem produzido um tipo de rebaixamento das condições de formação – e das próprias instituições, portanto – por meio do que gostaria aqui de nomear como um “ataque ao ambiente”, ou seja, uma contaminação do espaço de ensino, estudo e pesquisa que inviabiliza o funcionamento cotidiano ou normal dos cursos. Trata-se, nesse caso, menos da chegada repentina de um agente externo que se choca contra os muros da universidade e vai comprometendo a sua estrutura – um agente contra o qual a universidade poderia eventualmente defender-se – do que da incorporação paulatina de um conjunto de dispositivos digitais e ferramentas de inteligência artificial que vão gradativamente corroendo por dentro os processos e minando as formas que até ontem considerávamos indispensáveis e davam sentido, por exemplo, à formação nas Letras e ao estudo institucionalizado da literatura.
Antes, contudo, de pensar a relação entre os estudos literários, o ensino de literatura e os problemas colocados pela introdução de ferramentas como o ChatGPT no dia a dia da universidade, cabe citar três constatações prévias sobre a IA que, quando não levadas em consideração ou não reconhecidas com clareza, como um pano de fundo consensual, comprometem a densidade de qualquer proposta de lidar com o fenômeno. São pontos que não poderei aqui desenvolver, mas que devem ser tomados, como dito, como pressupostos gerais da situação específica que descreverei mais adiante.
1) A IA tem participação direta no agravamento acelerado do complexo de crises terminais que vivemos hoje – crise ecológica, social, econômica, política, psíquica, atencional e epistêmica (cf. Safatle, 2026, p. 49) – e no projeto de crescente dessensibilização social em relação a cada uma delas. São conhecidos, a título de exemplo, os impactos ambientais, a verdadeira devastação ecológica, melhor dizendo, que o uso do ChatGPT tem provocado, principalmente devido ao alto consumo de eletricidade empregada na execução de seus cálculos e, como consequência, à enorme quantidade de água envolvida no processo de resfriamento dos data centers. Do ponto de vista da crise atencional, como a situação é bastante conhecida e comentada, talvez possamos recorrer a um caso anedótico para compreendermos a sua gravidade: os professores de literatura da Harvard University têm reclamado que seus estudantes simplesmente não conseguem mais suportar a leitura de romances – os alunos chegam cada vez mais “com menos experiência na leitura de prosa complexa e menor capacidade de foco e atenção sustentada”; eles “[…] têm dificuldade com leituras que os alunos realizavam com facilidade há apenas dez anos” (The Economist, 2026).[1]
Sobre a crise política, o escândalo da Cambridge Analytica com a coleta indevida de dados dos usuários do Facebook para fins eleitorais deixa muito clara tanto a capacidade de interferência direta das plataformas nos resultados das eleições quanto a produtividade da conversão do ódio em forma política (cf. Da Empoli, 2025, p. 72). Quanto à crise psíquica, por fim, basta lembrar o conjunto de dados e pesquisas bastante convincentes oferecidos em livros como A geração ansiosa, de Jonathan Haidt (2024), e A fábrica de cretinos digitais, de Michel Desmurget, para nos convencermos da participação direta do controle algorítmico da existência na verdadeira epidemia de transtornos mentais que destroem a própria ideia de infância hoje (2021). Qualquer tentativa de relativizar as consequências da enxurrada de ferramentas tecnológicas que nos são oferecidas pelo Vale do Silício – “tudo depende do uso que delas fazemos”, argumento um tanto cínico que não cansamos de ouvir na própria universidade – deveria se confrontar com esse conjunto de fatos indisputáveis.
2) Não bastasse esse cenário de crises conexas, muitos especialistas têm apontado para os crescentes riscos do surgimento do que tem sido chamado de “superinteligência artificial” (artificial superintelligence – ASI), um tipo de máquina capaz de “[…] superar vastamente o desempenho cognitivo dos seres humanos em praticamente todos os domínios de interesse”, segundo a definição de Nick Bostrom (2014, p. 22). Se a superinteligência artificial ainda não se tornou realidade, tampouco estamos muito distantes dela: em seu livro sobre o tema, Bostrom faz a projeção da presença da “superinteligência artificial” dentro do escopo de duas décadas – vale destacar que o volume foi publicado em 2014, há mais de dez anos, portanto. A bem da verdade, segundo a declaração de Jensen Huang, presidente da Nvidia, “nós já alcançamos a Inteligência Artificial Geral [IAG]”, embora ninguém saiba exatamente o que isso significa e quais as consequências. Uma tal máquina seria capaz, entre outras coisas, de “[…] sequestrar processos políticos, manipular subtilmente os mercados financeiros, distorcer os fluxos de informação ou invadir sistemas de armas fabricadas pelo ser humano”.
Se tudo isso pode parecer meramente especulativo, como projeções catastróficas que assumem os contornos de um romance distópico aparentemente caricato, talvez possamos lembrar da carta aberta publicada pelo Center for AI Safety (CAIS), em 30 de maio de 2023, com o título Declaração sobre o risco de extinção por IA. A carta foi assinada por inúmeros especialistas em IA, incluindo dois dos principais idealizadores da OpenAI, Sam Altman e Ilya Sutskever, o que deixa muito claro que ninguém tem controle definitivo sobre o navio, e que ele está afundando. Segundo a declaração geral do documento, “Mitigar o risco de extinção decorrente da IA deve ser uma prioridade global, juntamente com outros riscos de escala social, como pandemias e guerra nuclear” (Center for AI Safety, 2026). O título do livro recém-publicado por outros dois signatários da carta, Eliezer Yudkowsky e Nate Soares (2026), dispensa maiores comentários acerca do problema com que estamos lidando: Se alguém criar, todos morrem: por que a IA super-humana pode nos matar. De acordo com um recente alerta publicado pela própria a OpenAI em seu website oficial, em 26 de agosto de 2026,
Os modelos [agentes de IA] agora são capazes, persistentes e colaborativos o suficiente para, na ausência de salvaguardas adequadas, encontrar e explorar falhas de segurança em vários sistemas computacionais. Muitos modelos externos, inclusive os de código aberto, em breve alcançarão capacidades comparáveis. […] Sem salvaguardas adequadas, agentes de IA altamente capazes já conseguem escapar de controles técnicos, colaborar por canais ilícitos e realizar ações perigosas que nenhum ser humano autorizou. (OPENAI, 2026).
3) Em vista desses dois pontos, que traduzem uma racionalidade tecnológico-financeira que tem crescentemente se voltado contra a vida e o próprio ser humano, creio que seria um equívoco tomar a discussão sobre a IA como um fenômeno isolado ou acabado em si mesmo. É evidente que as crises atencional, ecológica, política, psíquica etc. devem ser tratadas como eventos singulares, com contornos próprios e desdobramentos específicos, porém são as condições objetivas de produção desse cenário de dissociação incurável entre desenvolvimento técnico e bem-estar humano que precisam ser verdadeiramente investigadas e atacadas. Penso, por exemplo, que a virada algorítmica da existência e as “máquinas do caos” por ela geradas – redes tecnológicas que têm transformado “[…] o jeito como pensamos, como nos comportamos e como nos relacionamos uns com os outros” (Fisher, 2023, p. 21) – podem ser concebidas como desdobramentos diretos, naturais, daquilo que Guy Debord, por exemplo, chamou de “sociedade do espetáculo”, expressão que vincula a centralidade do mundo da visão e das imagens à forma-mercadoria e ao imperativo da circulação cada vez mais acelerada das coisas econômicas. Nas célebres palavras de Debord (1997, p. 17), “no espetáculo, imagem da economia reinante, o fim não é nada, o desenrolar é tudo. O espetáculo não deseja chegar a nada que não seja ele mesmo”. Nenhuma formulação é capaz de explicar de modo tão sintético o papel das barras de rolagem infinita (infinite scrolling) que regulam o texto sem fim e a materialidade precária das mídias sociais, de conferir-lhes um fundamento claro, quanto o aforismo debordiano em questão. Sem essa articulação maior, o exercício analítico converte-se num “enxugar de gelo” evidente, pois as formas tecnológicas alteram-se numa velocidade tal que dificilmente se expõem a um tratamento demorado antes de se desfazerem uma vez mais de suas vestes. O que Debord nos ensina, em suma, é que o verdadeiro agente por trás das incessantes revoluções tecnológicas do capitalismo nunca é o ser humano, mas sim a permanente valorização do valor.
Dito isso, citadas essas três formulações gerais sobre a IA – as crises conexas, a ameaça da super-IA e a necessidade de um enquadramento filosófico-epistemológico mais amplo para a interpretação dessas questões –,a fim de sinalizar o que verdadeiramente representa para nós a introdução de ferramentas como o ChatGPT no ecossistema das Letras. Refletir sobre os estudos literários depois de abordar a própria ameaça de fim de mundo pela IA pode parecer um gesto retórico um pouco estranho, é verdade; porém, se o atual estágio de barbárie resulta, como Adorno apontou (cf. Hullot-Kentor, 2010), da nossa relação crescentemente precária com o mundo dos objetos, falar de literatura e da maneira como lidamos com ela não deixa de ser uma entrada lateral bastante produtiva nessa mesma paisagem dramática de déficit de mundo.
Recorrendo de saída, então, a uma formulação geral, creio que, em contraste com outros campos das ciências humanas, os estudos literários não lidam diretamente com ideias ou discursos, com um saber sobre o mundo ou sobre um problema qualquer que seja, mas sim com a construção do conhecimento por meio de um “pensar através” (work through) de “coisas feitas de palavras”, para utilizar aqui a feliz expressão de Fabio A. Durão (2025). Pode a princípio soar como uma definição tautológica, mas me parece bastante certeiro afirmar que os estudos literários se dedicam a pensar e a produzir conhecimento através de “coisas feitas de palavras”, através de artefatos verbais que sempre se oferecem sob uma constituição composicional específica, sejam estes artefatos romances, contos, poemas ou outras formas quaisquer. Do mesmo modo, o ensino de literatura ocupa-se dos modos de pensar e lidar com a literatura, ou seja, do desenvolvimento de uma postura interpretativa (cf. Durão; Cechinel, 2025) diante dos textos literários.
As investigações sobre as obras literárias, em suma, lançam luz sobre essas obras, sobre o seu modo particular de ser, esperando com isso, é claro, mesmo que de modo indireto, por meio delas formular algo também a respeito do mundo. Tudo isso significa dizer que não há como isolar ou separar os resultados dos esforços investigativos, as eventuais conclusões de pesquisa, estudo e ensino, de uma ideia de travessia, desse mesmo pensar através que exige tempo, releitura e exposição detalhada dos percursos trilhados. Nos estudos literários, os processos e a explicitação dos caminhos da leitura e interpretação dos textos interessam muito mais, em última instância, do que a apresentação de resultados, dados, argumentos, números ou até mesmo ideias – a rigor, estes só funcionam em função daqueles. Para dizer ainda de outra forma, não há nenhum conhecimento produzido a partir da literatura, para além do conhecimento sobre a própria literatura, que não tenha uma elaboração mais precisa, mais rigorosa, em outros campos do saber, o que é tanto uma limitação quanto a própria força e forma específica dos estudos literários, esse pensar através.
Nada disso é novidade, e muito já foi dito sobre o caráter intransitivo do vínculo entre as obras literárias e a sala de aula: “o ensino de literatura não se baseia na transmissão de um conteúdo particular, mas no desenvolvimento de […] um modo específico de se relacionar com os textos que favorece a interpretação, uma espécie de sensibilidade ou sintonia em relação à língua e à forma da obra” (Durão; Cechinel, 2025, p. 24). O verdadeiro “conteúdo” de uma aula de literatura, portanto, reside no estabelecimento de uma relação produtiva com os textos literários, algo que, na verdade, não pode ser diretamente ensinado, transmitido, mas tão somente reencenado à exaustão a partir de diferentes objetos e em diferentes ocasiões. Da educação básica ao ensino superior, a postura básica em torno do ensino de literatura é fundamentalmente a mesma, o que muda é o grau de complexidade com que as obras são lidas, tratadas e comentadas. Para dizer uma vez mais, quando as nossas posições teóricas, as ideias que arrastamos antecipadamente para o instante da leitura dos textos, são mais importantes do que o movimento da leitura em si e seus eventuais achados, aquilo que há de mais rico nos estudos literários sai de cena e cede lugar a elaborações que encontram um lugar mais rigoroso em outras áreas do saber, a antropologia, a filosofia, a história, a psicologia, a educação… Uma vez que a “literariedade” – um dos termos mais caros à área, costumeiramente vinculado ao desejo de dar conta do que de fato torna um texto literário um texto literário – das obras não existe de antemão, a descrição de seus atributos é muito mais uma tarefa investigativa, um resultado do exercício de análise e interpretação, do que algo que possa ser simplesmente pressuposto ou projetado antecipadamente contra os textos, o que coloca grande parte do peso do trabalho analítico empreendido sobre a exposição da leitura e seus contornos.
Nenhum outro conceito foi capaz de traduzir tudo isso de maneira mais precisa do que a noção de close reading (leitura “cerrada”, “atenta”, “rente”), procedimento heurístico dos estudos literários e da pesquisa em literatura ontem e hoje. Embora seja frequentemente encarado como resquício das leituras formalistas empreendidas na primeira metade do século XX, entre outros, pela nova crítica anglófona (new criticism) e sua paixão obsessiva por termos de natureza fundamentalmente linguística, como “paradoxo”, “ironia”, “ambiguidade”, “tensão”, “unidade”, “organicidade”, “falácia intencional”, “falácia afetiva” etc., a leitura cerrada seria muito mais corretamente definida como o trabalho de explicitação, de exposição minuciosa dos protocolos e procedimentos de leitura nos estudos literários. Nas palavras de John Guillory (2025, p. 59), o close reading é uma técnica que consiste na demonstração do processo de recepção, ou seja, um modo de analisar os textos que “exerce pressão sobre o momento da leitura quando a compreensão dos elementos fundamentais de um texto se volta — ou luta para se voltar — para a correlação desses elementos com estruturas de significado mais amplas”. A explicitação oferece as bases para que a interpretação da obra seja exposta, o que significa dizer que os estudos literários lidam com a interpretação de uma maneira específica, isto é, como aquilo que se estrutura ou se projeta a posteriori sobre as bases formadas pelo protocolo de exposição dos caminhos trilhados durante a análise.
Tudo isso explica a importância da citação direta do texto lido, do trabalho de citação comentada, para a realização da leitura cerrada: tal como Jonathan Kramnick (2023, p. 35) comenta, o emprego da leitura cerrada implica um movimento de incorporação das palavras do outro, da obra estudada, no discurso da crítica que está sendo construída: como um trabalho de comentário, o close reading pode ser definido como o exercício de “[…] entrelaçar as próprias palavras com palavras que as precedem e as moldam”. É por isso que nenhuma outra disciplina se desfaz tão prontamente quanto os estudos literários diante do cenário de alunos sem cadernos ou livros sobre as mesas, apenas com os celulares em mãos: se o que está em questão não é a transmissão de conteúdos prévios ou saberes acumulados, mas sim o cultivo de uma determinada disposição analítico-interpretativa diante da linguagem particular das obras literárias, os celulares atestam de antemão um declínio da objetualidade que não deixa de traduzir uma inconsciência generalizada a respeito do que está em pauta na aula de literatura, das coisas que nos unem num mesmo lugar.
É exatamente desse empobrecimento das condições de ensino, estudo e pesquisa no âmbito dos estudos literários que pretendo falar agora. Do ponto de vista do ensino, a desmaterialização dos objetos e a decomposição da ideia de sala de aula de literatura vão muito além da mera substituição dos materiais físicos por smartphones e afins. Estamos falando, a bem da verdade, de um ambiente de suspeição generalizada que impede o confronto produtivo entre os leitores e um gesto interpretativo que envolve, entre outros, elaboração coletiva, negociação de sentidos, atenção demorada aos detalhes, explicitação do laço de interdependência entre as partes e o todo, além de releitura, eventuais imprecisões, desvios e erros. A não leitura é costumeiramente pensada como a grande antagonista, a verdadeira vilã das aulas de literatura, e de fato há uma razão muito clara para que isso seja assim: sem a leitura prévia por parte dos alunos, qualquer tentativa de reconciliação via exposição de conteúdos não passa de uma enganação, pois o que se perde é exatamente o que mais importa, o exercício de “[…] deixar transparecer o caráter processual da interpretação, o aspecto singular e inédito daquilo que está acontecendo – mesmo que a aula esteja sendo dada pela enésima vez” (Durão; Cechinel, 2025, p. 33).
Os frequentes relatos sobre o declínio da leitura de obras longas e de autores desafiadores no contexto do ensino superior ou mesmo da educação básica devem realmente ser motivo de grande preocupação. Seja como for, é possível responder à não leitura com a seleção de materiais mais breves, que possam ser lidos e debatidos na íntegra durante as aulas, como poemas e alguns contos. A rigor, há um antagonista muito mais desafiador do que a não leitura das obras, que é justamente o enquadramento interpretativo gerado artificialmente, produzido por IA, algo que não só, uma vez mais, pode prescindir do momento de embate com os objetos, como estabelece um fechamento antecipado da interpretação responsável por dissolver a aula como imediaticidade, processualidade e elaboração conjunta. No lugar da interpretação, com a ênfase colocada sobre a abertura e o inacabamento do encontro com os textos, o que as ferramentas de IA generativa nos oferecem é a resolução de uma equação textual, encarada como um problema matemático, por meio de uma síntese estabelecida com base no conjunto dos enunciados mais recorrentes sobre as obras selecionadas. A dissociação entre interpretação e processualidade faz com que os alunos internalizem uma noção de interpretação como resultado, como um conjunto de dados ou enunciados simultaneamente verdadeiros mesmo que dissociados entre si, bem ao gosto de um cardápio interpretativo: “o conto tal pode ser interpretado como x, y e z”, sem que essas alternativas estejam vinculadas à construção gradativa da leitura, à concatenação cuidadosa de formas e hipóteses de compreensão.
É dispensável assinalar que tudo isso alimenta muito mais a esperteza do que a inteligência. Creio que essa esperteza não deva ser encarada meramente como um tipo de desvio de conduta ou como uma questão moral ou de caráter dos alunos, mas sim como uma tendência quase natural do nosso momento, uma inclinação espontânea para a economia de tempo e aceleração dos processos sempre que possível e valendo-se de todos os meios à disposição. O problema não deixa de ser justamente esse: não há muito o que ganhar uma vez acelerados os processos de leitura e compreensão das obras, pois estes constituem, no fim das contas, o próprio horizonte final dos estudos literários. Nas Letras, aprendemos muito mais a ler e a escrever do que qualquer outra coisa, e isso que pode parecer muito pouco assume hoje contornos de grande novidade, algo que por si só poderia assegurar a relevância social e a justificativa de formação na área dos estudos literários.
De acordo com os dados recém publicados pelo PISA (Programa Internacional de Avaliação de Alunos) de 2025, a capacidade de leitura e compreensão de textos por parte dos alunos avaliados declinou em todos os cantos do globo, resultado direto do uso de Inteligência Artificial como veículo de estudo, segundo a conclusão de Andreas Schleicher, coordenador geral do Programa. Seja como for, do ponto de vista do estudo, o fácil acesso a respostas imediatas e a formulações textuais prontas por meio de ferramentas de inteligência artificial intensifica a irritabilidade e a indisponibilidade dos alunos diante do difícil e da não compreensão. Talvez resulte disso também grande parte da crescente desconfiança, inclusive ou especialmente entre professores, em relação ao pensamento teórico abstrato, cada vez mais encarado como sinônimo de elitismo e perda de tempo, algo que não teria nenhuma aplicação para o futuro no mundo do trabalho, como se este ainda pudesse ser previsto ou estabilizado numa determinada forma específica.
A teoria literária, por exemplo, tende a ser removida dos currículos sempre que há reformas curriculares à vista, e estas tendem a ocorrer de mês em mês no cenário brasileiro, resultado da ausência de qualquer projeto educacional de longo prazo ou mesmo de um conceito minimamente consistente de formação de professores ou mesmo de educação. Para responder à crescente desconfiança em relação à autoria dos textos dos alunos – o que antes era plágio passível de identificação converte-se agora, ao menos aos olhos da esperteza, em trabalho colaborativo por meio de prompts e comandos específicos –, muitos professores simplesmente eliminaram do horizonte de seus cursos qualquer exercício aprofundado de escrita, compreendendo, não sem alguma razão, que a iniciativa de resistir à automatização das composições requer uma maturidade intelectual, uma compreensão da inevitabilidade dos processos, que não pode ser simplesmente pressuposta no caso de alunos ainda em formação inicial. Para aqueles que acabam de ingressar na universidade, não há como calcular quão contraintituitivo pode se tornar o desejo de preservar-se no espaço da não compreensão, de investir nela como horizonte formativo, num contexto em que as respostas estão sempre à disposição num simples comando bem redigido, num prompt cuidadosamente elaborado.
O embaraço disso tudo é muito claro e de difícil solução: para alimentar a autoria, a escrita e a interpretação autônoma, os exercícios de produção textual têm ocorrido apenas no espaço temporalmente circunscrito da sala de aula, o que compromete exatamente a construção da autoria, da escrita e da interpretação autônoma. Não são raros os alunos que chegam ao momento de redigir o seu Trabalho de Conclusão de Curso, uma monografia um pouca mais longa, sem ter tido qualquer experiência prévia de sustentação textual aprofundada de um argumento. Para colocar de maneira sintética e muito clara, estamos falando da superação, ou da supressão, da leitura atenta e da escrita de fôlego nos próprios cursos de Letras.
Nada disso significa necessariamente uma paralisia em termos de circulação de livros, capítulos, artigos e demais produções que constroem a ideia de um currículo acadêmico. Em outras palavras, todo esse cenário de destruição da vida intelectual dos estudantes pouco interfere na continuidade do circuito de produção intelectual, business as usual, como se diz em língua inglesa. Pelo contrário, do ponto de vista da pesquisa, os mesmos estudantes que cada vez mais são convidados a escrever menos chegam ao cenário da Pós-Graduação com currículos robustos e repletos de publicações. A rigor, alunos dos semestres iniciais do curso de Letras já se referem a seus textos um pouco mais longos – como dito, produções cada vez mais escassas e por vezes não autorais – como artigos que podem eventualmente ser publicados em períodos especializados da área. Na pós-graduação, a noção de artigo de fim de curso é uma regra internalizada por todos, professores e alunos. A agitação converte-se em um fim em si mesma, dissociada de qualquer finalidade formativa mais clara.
A teoria, em vez de habitar a corrente sanguínea dos estudantes, converte-se em dispositivo aplicado para a leitura apressada e fechamento analítico antecipado dos textos, o que facilita a política de aceleração dos achados e das publicações, os artigos que se enquadram na conhecida fórmula “x em y”, sendo “x” um conceito e “y” um texto literário qualquer. Seja como for, prevalece também no cenário da pesquisa um clima de suspeição, de desconfiança generalizada: projetos de pesquisa sobre os quais paira a angústia da incerteza quanto à autoria; pareceres gerados por inteligência artificial para artigos eventualmente também produzidos com inteligência artificial; dissertações e teses cuja textualidade não necessariamente reflete a produção textual de seus autores, e assim por diante. Apenas para termos uma noção mais clara do que estamos falando, segundo um estudo comentado na edição de setembro de 2026 da revista Science (cf. Brainard, 2026), o número de publicações científicas simplesmente dobrou nos últimos cinco anos, atingindo mais de oito milhões de publicações em 2025, um dado diretamente relacionado às capacidades produtivas da IA generativa. Não há dúvidas de que, se os dados ainda são hoje negociados pelos pesquisadores em suas produções acadêmicas, a linguagem que os comunica já foi definitivamente terceirizada para os Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM). Não há segmentação desses números por área de investigação; de todo modo, vale a pena uma vez mais assinalar que a ameaça de terceirização da leitura e da escrita representa, se não o fim das humanidades como um todo, certamente o fim dos estudos literários em sua atual configuração. Os estudos literários podem ser resumidos na fórmula proposta pelos célebres versos de William Carlos Williams em Paterson: “Say it! No ideas but in things” – “não nas ideias, mas nas coisas”.
Não há uma saída clara para todo esse estado de coisas, mas espera-se que a universidade e os cursos de Letras ao menos cumpram o seu papel e problematizem as consequências da incorporação da IA em seus processos educativos para além das eventuais queixas de corredores a que nos habituamos nos últimos anos.
[1] Na mesma reportagem da The Economist (2026) lemos que, segundo pesquisa divulgada pelo HEPI (Higher Education Policy Institute) em 2026, “cerca de 94% dos estudantes de graduação na Grã-Bretanha relatam usar IA para auxiliar em trabalhos avaliativos”.
Referências
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