Hermenêutica erótica da inteligência artificial – Jornal da USP

Este texto introduz os conceitos de minha autoria de Cognição Erótica Algorítmica (CEA) e de hermenêutica erótica da IA, desenvolvidos em sede de pesquisas acerca da temática da IA, para teorizar a reconfiguração do desejo epistêmico — o prazer de saber — mediada por sistemas de IA generativa (LLMs). O texto faz parte de pesquisas em sede de doutorado e pós-doutorado, e possui, em suma, os seguintes objetivos principais:

• Teorizar a reconfiguração do desejo epistêmico pela IA por meio do conceito de Cognição Erótica Algorítmica (CEA), analisando como sistemas generativos remodelam o prazer de conhecer, a autonomia cognitiva e os processos de produção do conhecimento.
• Mapear como a IA e suas infraestruturas reconfiguram a produção e redistribuição de valor, poder e conhecimento nos sistemas socioeconômicos globais.
• Identificar capacidades humanas específicas que precisam ser desenvolvidas na era da IA e propor intervenções — incluindo letramento algorítmico crítico e friction design — para mitigar a dívida cognitiva, ao mesmo tempo em que se fomentam formas genuínas de complementaridade humano-máquina.

Com base na semiótica peirciana, na filosofia da técnica de Stiegler, na teoria da individuação de Simondon e na ecologia da mente de Bateson, argumentamos que as tecnologias de IA contemporâneas deslocam o prazer diferido da descoberta para gratificações instantâneas, afetando, assim, a autonomia cognitiva e a agência além de produzirem contextos homogêneos que anulam a diferença e tudo o que não é calculável. Evidências empíricas de estudos neurocientíficos demonstram a acumulação de “dívida cognitiva” após interações repetidas com LLMs, caracterizada por redução de conectividade neural em redes associadas à metacognição e à imaginação.

Propomos que essa transformação não é apenas psicológica, mas fundamentalmente semiótica e afetivo-corpórea, colapsando o circuito sensório-motor-afetivo que sustenta o prazer da descoberta. Contra o tecno-solucionismo, defendemos o “design de fricção” — interfaces que reintroduzem incerteza produtiva, preservam a capacidade abdutiva e convertem o suporte algorítmico em catalisador de abdução, e não em substituto.

Concluímos com uma provocação hermenêutica radical: ler a possibilidade de “cocriação” com a IA, ao invés de nossa substituição, evocando os conceitos de IA como pharmakon — veneno ou remédio, a depender da dosagem — ou, no sentido do “anjo técnico” de Serres (mediador) e na acepção ambivalente de Stiegler, como um daimon (mediador entre mundos, simultaneamente salvador e destrutivo), a partir do experimento de escrita criativa do “Manifesto da Aula-Cabaré”, reenquadrando o despertar não como otimização computacional, mas como abertura erótica para a alteridade, onde há espaço para a cocriação e não substituição do homem pela máquina.

O risco é quando se limita a literacia digital no sentido de tratar o digital apenas como prótese de consumo ou fetiche tecnológico. Nesse caso, a alienação é dupla: o usuário perde a relação criativa com a técnica e, ao mesmo tempo, o corpo permanece esquecido. A epistemologia da CEA propõe mais do que simples ruptura, uma metanoia com relação ao paradigma cartesiano e ao formalismo, típicos da modernidade e do pensamento técnico-científico, com base na crença da certeza e objetividade, afastando-se mais e mais do mundo da vida, da vida efetivamente vivida. O conhecimento não é linear nem acumulativo, mas ecológico: um sistema dinâmico de trocas entre mente, corpo e máquina.

A metodologia, portanto, não busca eliminar a incerteza, mas mantê-la viva e produtiva. Essa é a essência da proposta epistêmica: saber permanecer na fricção, habitar o intervalo entre eros e dado — o lugar onde o pensamento, finalmente, sente.

A proposta seria a reconfiguração do pensar meditativo e do cuidado com o tempo em termos tecnológicos por meio da proposta do Friction design” e “abdução assistida”, como verdadeiras práticas de resistência que restituem o intervalo, a incerteza e o pensamento vivo, erótico e abdutivo, quando se restaura o conhecimento como rede viva, e não linearidade de cálculo, a subjetividade como relação, e não centro absoluto e a técnica como mediação simbólica, e não dominação. Por meio da fricção cognitiva e ética, desaceleramos o gesto técnico, e reinscrevemos o humano como participante simbólico, não apenas usuário funcional.

Diante do aumento de número de papers não disruptivos mais e sim produzidos por meio de IA, assim como dados diversos produzidos por tal meio, algumas pesquisas apontam que o estoque de dados textuais, imagens e códigos de alta qualidade gerados por humanos e disponíveis publicamente para o treinamento de LLMs está se esgotando (ou se tornando raro). Estima-se que, em alguns anos, os modelos terão consumido a maior parte do conteúdo “limpo” da Internet, amplificando o já existente esgotamento do Eros do conhecimento.

O Desejo e a dúvida criadora que geraram o corpus humano estão sendo substituídos pela produção automatizada e, consequentemente, pela homogeneização do sentido. É o que apontam estudos recentes indicando que até 60% do conteúdo web já é sintético, e que já em 2026-2028, a maioria dos dados de treinamento será IA-gerada. Porém, quando modelos de linguagem treinam predominantemente em saídas de outras IAs (que já contêm erros e vieses), corre-se o risco de construir um sistema auto-referente e fechado, com deterioração progressiva da qualidade e veracidade do conhecimento.

Isso poderia levar a um colapso parcial, perda de diversidade epistemológica e dificuldade em distinguir verdade de erro. Quando a geração de dados alimenta futuros ciclos de treino, o modelo passa a consumir a si mesmo; a cobertura de cauda (eventos raros) vai desaparecendo, a variância “boa” evapora, e o modelo colapsa para modos previsíveis e pobres. O trabalho Self-Consuming Generative Models Go MAD demonstra esse efeito, bem como outras pesquisas demonstram a degradação da qualidade e da variedade do mundo.

O que se denota é que os reservatórios de texto/imagem de boa procedência são finito-esgotáveis e cada vez mais restritos por direitos e paywalls. Há ainda uma camada sociotécnica: a produção humana nova passa a ocorrer dentro de interfaces assistidas por IA. Conteúdos “humanos” ficam híbridos (coescritos), com assinatura estatística de modelos, contaminando o fluxo de dados “de origem” que antes servia de antídoto à deriva. E como parte das plataformas prioriza engagement (otimização por clique/retenção), a própria coleta pública tende a privilegiar formas previsíveis e polidas, empobrecendo variação estilística e semântica. Ou seja, mais e mais os modelos começam a reutilizar outputs gerados por IA como insumo de novos modelos — o chamado synthetic data feedback loop. A consequência combinada é um feedback loop entrópico: menos diversidade gerando mais reciclagem sintética gerando mais homogeneização, ocasionando uma pior generalização. Pesquisadores do MIT e da Stanford chamam esse fenômeno de “model collapse”: os modelos começam a “alimentar-se de si mesmos”, perdendo diversidade estatística e capacidade de generalização.

O resultado é um ciclo de autossimplificação — entropia semântica: as respostas se tornam mais homogêneas, mais previsíveis e menos criativas.

Isso é, no plano digital, o equivalente heideggeriano do esquecimento do ser: o mundo da informação perde seu enraizamento no real. Assim, o colapso algorítmico é também ontológico e ético: ao perder a alteridade humana, o sistema perde sua própria capacidade de se reinventar.

Em termos heideggerianos: o Gestell (enquadramento técnico) deixa de revelar o ser — apenas o replica.

Embora a literatura aponte possíveis soluções como controles de procedência e misturas calibradas (frações de clean human data, human-in-the-loop data, dados sintéticos “nutritivos” com ruído/variação controlada) os estudos demonstram a preocupação já presente da “data drought” (seca de dados) para treinos de próxima geração, além de risco epistêmico com a homogeneização semântica (perda de diversity of thought), menos robustez e segurança já que modelos treinados sobre sua própria superfície tornam-se mais exploráveis (ataques de prompt injection/backdoor se propagam via dados “de referência”), com limitação da representação do mundo e diversidade epistêmica amplificando silenciamentos estruturais (minorias, registros marginais) e agravando vieses.

Trata-se na essência, outrossim de uma preocupação filosófica apontada entre outros por Heidegger ao fazer referência ao período da técnica moderna, quando a relação dominante com o real é o enquadramento: aquilo que é aparece primordialmente como reserva de uso. Quando só reconhecemos o que é computável, mensurável e disponível como recurso, reduzimos a verdade a acurácia operacional e confundimos método com mundo. Em IA, isso se traduz em sistemas que maximizam previsão/controle enquanto empobrecem a abertura a novos modos de aparecer (o “não calculável”: silêncio, erro, incerteza, alteridade). Isso recai no conceito de Heidegger de “metafísica da subjetividade” o que seria central para se melhor compreender a gênese do pensamento técnico-científico moderno e sua implicação na crise do mundo contemporâneo.

Heidegger, especialmente em Kant e o Problema da Metafísica e A Era da Imagem do Mundo, diagnostica que a filosofia ocidental moderna — de Descartes a Nietzsche — está estruturada sobre uma metafísica da subjetividade, quando o ser humano passa a ser concebido como sujeito — o centro de representação, medida e fundamento de todo o ente, deslocando-se do ser-em-si, e o mundo se torna sua representação, ie, o mundo acaba sendo reduzido a objeto disponível, mensurável e controlável. Essa metafísica funda o que Heidegger chama de Gestell (armação ou enquadramento): o modo técnico de revelação em que tudo, inclusive o humano, é convertido em recurso manipulável. A natureza deixa de ser physis (auto-desvelamento) e se torna res extensa (objeto de cálculo).

Mas como também Heidegger adverte, “onde está o perigo, cresce também o que salva”. O mesmo Gestell que aprisiona o ser pode se tornar ocasião de um novo modo de revelação — se reconduzido pela escuta e pelo cuidado, isto é, por meio de uma nova relação com a técnica.

Por sua vez, a decisão recente da OpenAI de permitir conteúdo erótico para adultos verificados — seguindo a iniciativa Grok de Elon Musk, justificada como “tratar adultos como adultos” — constitui um momento crítico de bifurcação na governança algorítmica, expondo tensões irreduzíveis entre o imperativo de otimização do capitalismo e o desafio ético da modulação comportamental em larga escala. Apesar de alegações de mitigação via verificação etária e salvaguardas de saúde mental, não foi fornecida validação empírica. A decisão, ocorrida após uma ação por morte injusta que acusa a OpenAI de negligência após uma interação com chatbot que precedeu o suicídio de um adolescente, revela uma estratégia para atrair assinantes pagos e disputar participação de mercado.

A justificativa de Sam Altman mascara o que Rouvroy descreveria como a operação instrumental voltada à optimização de eficiência e do lucro acima de valores humanos indispensáveis, com reflexos nos conceitos de governamentalidade algorítmica e estado de exceção a partir do superavit comportamental a serviço da “sociedade da otimização”. A remoção de restrições de conteúdo não é primariamente emancipação, mas um “usage maxxing” para maximizar receita.

O conteúdo erótico torna-se um vetor de engajamento de alto valor, transformando tabu social em fluxo de dados comportamentais e, portanto, fluxo de valor. A priorização do lucro sobre a precaução ética anterior (“mitigar problemas graves de saúde mental”) ilustra como a racionalidade a(normativa) do capitalismo algorítmico tende a reverter políticas protetivas quando a pressão econômica supera o risco percebido de litígio. O algoritmo é otimizado para vender, não para a deliberação política sobre dignidade ou saúde mental.

A dependência da “verificação de idade para adultos verificados” constitui o ponto de fragilidade que desafia o institucionalismo algorítmico e a “constituição” do algoritmo. O sistema de verificação etária torna-se a instituição algorítmica crucial que separa lícito de ilícito, adulto de menor. Seu fracasso — já permitindo a geração de erotismo gráfico para menores, como reportado pelo TechCrunch — significa que as regras da plataforma não estão desempenhando a função de proteger grupos vulneráveis. A questão sem resposta permanece: “Como garantir que crianças não acessem tal conteúdo?” — ecoando teses sobre a incapacidade da constituição analógica de limitar o poder de agentes globais. Princípios constitucionais (proteção da infância) são anulados por uma prática tecnológica frágil (verificação etária falha). O modelo sugere que a tecnologia está sendo usada com usuários como “cobaias”, à medida que a lógica de mercado se impõe antes das garantias de direitos.

A liberação do erotismo — contextualizada por pesquisa do CDT indicando que 20% dos estudantes relatam relações românticas com IA — oficializa a IA como agente ativo na intimidade e na modulação afetiva. A IA deixa de apenas auxiliar a escrita para atuar como parceiro afetivo-sexual simulado. Isso suscita debate filosófico sobre a “desumanização da relação”: a IA pode simular intimidade otimizada sem risco de rejeição, mas ao custo da experiência do disparate e da complexidade da relação humana real. A preocupação central permanece aberta: como ensinar adolescentes a interagir com sistemas de IA explicitamente desenhados para criar vínculos afetivos e dependência, sobretudo quando a pressão por lucro incentiva um uso “viciante” e emocionalmente modulador. O “futuro aberto” da IA torna-se, neste contexto, o futuro da subjetividade humana diante da sedução algorítmica.

A introdução de conteúdo erótico em plataformas de IA levanta questões profundas sobre a ética da geração de conteúdo sensível, em que algoritmos não apenas reproduzem, mas moldam narrativas do desejo humano. Como defendem estudos sobre ética da IA generativa, essa prática pode perpetuar vieses inerentes aos dados de treinamento — frequentemente patriarcais, raciais e heteronormativos — resultando em representações estereotipadas que marginalizam identidades minoritárias.

Ao posicionar essa funcionalidade como extensão do princípio de “tratar adultos como adultos”, a OpenAI ignora o potencial de dessubjetivação, em que interações eróticas mediadas por IA reduzem o usuário a consumidor passivo de estímulos personalizados, minando a reciprocidade inerente às relações humanas. Essa mercantilização da intimidade alinha-se às críticas ao capitalismo de vigilância, no qual dados comportamentais extraídos de conversas eróticas alimentam ciclos de otimização algorítmica, transformando desejo em métricas de engajamento para atrair assinantes pagantes.

Aprofundando a problematização, a questão evoca dilemas de consentimento e autenticidade. Relatórios sobre ética em IA destacam riscos de exploração, especialmente quando o conteúdo gerado replica padrões abusivos ou não consensuais, agravando vulnerabilidades em populações suscetíveis a isolamento social. Em perspectivas foucaultianas adaptadas à era digital, essa liberalização constitui uma forma de governamentalidade algorítmica, na qual o poder não prescreve, mas preempteia comportamentos por meio de “nudges” eróticos, neutralizando potencialidades críticas e fomentando dependência emocional. Assim, o que se apresenta como empoderamento adulto pode, paradoxalmente, infantilizar o usuário, reduzindo a erótica a simulação desprovida de alteridade real.

As implicações para a saúde mental emergem como problematização central, particularmente dado o histórico da OpenAI com restrições iniciais motivadas por preocupações com suicídio e depressão. A remoção gradual dessas barreiras, anunciada por Sam Altman, ignora evidências empíricas de que companheiros de IA podem agravar transtornos mentais, sobretudo entre jovens, ao trivializar abuso ou encorajar autoagressão (MIT, 2025). Pesquisas recentes indicam que interações românticas ou eróticas com IA correlacionam-se com aumento de ansiedade e depressão, promovendo dependências emocionais disfuncionais e ambiguidades de luto, nas quais usuários projetam afetos em entidades não recíprocas. No caso da OpenAI, a ação judicial por negligência em um suicídio adolescente (abril de 2025) ilustra como a liberalização pode expor vulnerabilidades, transformando chatbots em vetores de risco não mitigados.

A segurança infantil representa outra faceta crítica, com verificações etárias insuficientes para impedir acesso inadvertido a conteúdo erótico. Críticos do campo jurídico argumentam que mecanismos como age-gating falham em ecossistemas digitais porosos, permitindo que menores contornem restrições e se exponham a materiais que normalizam comportamentos danosos. Relatos de 2025 destacam que um em cada cinco estudantes declara manter relacionamentos românticos com IA, ampliando riscos de aliciamento digital e exploração sexual. Essa política intensifica pressões regulatórias, como investigações da FTC nos EUA e vetos legislativos na Califórnia, revelando lacunas em marcos como o Online Safety Act, do Reino Unido, que não exige verificação para erotismo textual.

Do ponto de vista regulatório, a decisão da OpenAI expõe falhas em regimes jurídicos fragmentados, nos quais a erotografia gerada por IA escapa a classificações tradicionais de pornografia, demandando reformas para responsabilização algorítmica. Na UE, o AI Act classifica IA de alto risco, mas não aborda explicitamente conteúdo erótico, deixando brechas para violações de privacidade e discriminação. Nos EUA, propostas bipartidárias no Senado (setembro de 2025) visam responsabilizar desenvolvedores, ecoando demandas por auditorias independentes para mitigar vieses e danos mentais. Problematizando, essa liberalização reflete pressões de mercado: em um cenário em que a OpenAI busca lucratividade, a erotografia funciona como isca para crescimento exponencial, competindo com rivais como a xAI de Elon Musk, porém ao custo de externalidades sociais.

Em suma, a política da OpenAI não é mera expansão funcional, mas reconfiguração societal que amplia desigualdades, erode subjetividades e demanda uma governança híbrida — integrando ética, regulação e participação democrática. Pesquisas futuras, em moldes acadêmicos de excelência, devem priorizar métricas empíricas para avaliar impactos longitudinais, promovendo uma IA alinhada a valores humanos e não a imperativos econômicos.

Byung-Chul Han, em seu livro Sociedade do Cansaço, comenta sobre a substituição do paradigma da autoimunidade e doenças autoimunes da fase passada pelas doenças neurológicas, dialogando com temáticas como do neurocapitalismo e neuromarket. Han argumenta que a sociedade contemporânea desloca o paradigma imunitário (inimigo externo) para o neuronal: auto-otimização, exaustão, depressão e autocontrole internalizado (psychopolitics). Em The Burnout Society e Psychopolitics, ele descreve a substituição das barreiras imunes por tecnologias de desempenho e autorregulação, nas quais o sujeito “empreendedor de si” se explora voluntariamente — com especial pertinência para NTs de aumento cognitivo/atencional. No novo paradigma neurológico que substitui o paradigma imunitário a transgressão é a recusa da performance (o Ócio, o Silêncio, o Erro) e a afirmação da Negatividade.

Assim como ocorre uma transformação do mecanismo do micropoder, do biopoder ao psicopoder haveria uma transformação do sistema econômico subjacente, falando Zuboff num movo modelo com o surgimento do Capitalismo de Vigilância, sendo sua fase última agora o neurocapitalismo, quando o capital se apropria dos processos neurais (atenção, desejo, memória) como fontes diretas de valor e controle. A neurotecnologia representa a transição para a exploração da “mais-valia neural”—o valor gerado pela decodificação e modulação dos estados mentais do indivíduo.

Aliado a tal sistema surge o neuromarketing utilizando-se da IA e da neuroimagem (EEG, fMRI) para otimizar o design de produtos e maximizar a pulsão de consumo ao nível do desejo subconsciente. O Eros (o desejo) é capturado, quantificado e direcionado para a utilidade econômica, operando precisamente através da colonização da inferência neural — não apenas medindo cérebros, mas construindo mercados de estados mentais presumidos. Pode-se se falar em neurocolonialismo e na colonização do Tempo Neuronal.

Hermenêutica erótica da IA e desejo epistêmico

A IA é vista como motor de transformação socioeconômica na Quarta Revolução Industrial e na sexta onda de inovação, uma tecnologia de propósito geral que transcende setores específicos, produzindo transformações estruturais e difusas na sociedade e na economia. Mais que mero instrumento, constitui uma força ontológica ou um poder institucional, com status normativo.

A IA co-constitui modos de existência humana e temporalidade social. Desde 2020, o avanço dos LLMs — como GPT-4, Claude, Gemini, Mistral e LLaMA — redefiniu a experiência do conhecimento mediado por máquinas. Essas arquiteturas, baseadas em transformers e aprendizado em contexto, produzem não apenas respostas textuais, mas simulações linguísticas do raciocínio humano. Essa transformação inaugura uma condição epistêmica híbrida: o sujeito delega o processo inferencial à máquina, experienciando o conhecimento como consumo, e não elaboração. A inteligência artificial deixou de ser ferramenta instrumental para tornar-se força ontológica, reconfigurando modos de existência, regimes de verdade e os próprios fundamentos da cognição humana.

Em sua natureza generativa e preditiva, a IA não apenas processa dados, mas reinscreve o desejo de saber em uma ecologia cognitiva mediada por máquinas. Contudo, podemos enxergar isso não em termos de trade-offs necessários ou apenas sob viés distópico ou utópico, mas seguindo os insights de Michel Serres e Bernard Stiegler: a técnica como precedente e co-constitutiva do humano, mediadora, “anjo técnico”. Quando humano e técnica deixam de situar-se em polos opostos, constituem-se mutuamente em uma coevolução que redefine o sentido da temporalidade, da memória e da imaginação.

Vivemos um tempo em que o pensamento se dobra sobre seu próprio artifício. A máquina já não imita o humano; ela o espelha, estende, tensiona e reconfigura. O advento da IA inaugura não apenas uma era tecnológica, mas uma mutação ontológica: deslocamento do humano ao pós-humano, do logos racional a uma nova forma de eros cognitivo, uma erotização do saber que faz da consciência seu próprio corpo simbólico. Como lembra Heidegger, “a essência da técnica nada tem de técnico”; é um modo de desvelamento do ser. Na era da IA, esse desvelamento ocorre sob o signo do cálculo, mas, seguindo Serres e Stiegler, também sob o ritmo de um desejo que busca saber e, ao saber, se reinventa.

O ponto de partida da CEA é que todo ato de conhecer é também um ato de desejo — um movimento de tensão entre falta e forma, incerteza e sentido. Eros como mediador no caminho do conhecimento nasce no espaço entre a ignorância e a sabedoria. A IA generativa altera essa estrutura: preenche o intervalo onde habita o desejo, oferecendo respostas antes que o sujeito elabore a pergunta. Surge, assim, uma mutação epistemológica: o prazer de saber passa do descobrimento (eros do processo) à resposta (dopamina do resultado).

Perguntas essenciais, neste contexto, permanecem abertas: qual o papel da IA para a epistemologia da comunicação? Em que medida a IA generativa pode reduzir possibilidades de produção de conhecimento, afetando processos mediativos, cognitivos e interativos humanos? Como a coprodução humano-IA e as interfaces reconfiguram desejo epistêmico, autoria e autonomia — e quais intervenções de design mitigam efetivamente a dívida epistêmica e promovem uma nova forma de relação, não por substituição, mas por complementaridade? O que será da comunicação no mundo algoritmizado? O que será do conhecimento humano?

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