"A universidade que sobreviver à transição da inteligência artificial, argumentei, não será a universidade que compete com a IA na entrega de informação, nem a que se esconde da IA atrás de softwares de vigilância cada vez mais elaborados, nem a que simplesmente acrescenta um módulo de 'alfabetização em IA' a um currículo, no mais, inalterado", escreve Carl A. Raschke, professor de Filosofia e Religião da University of Denver e pesquisador sênior na The Whitestone Foundation, em palestra preparada para o Instituto Humanitas Unisinos - IHU, que promove o ciclo de estudos "Inteligência Artificial e Humanidades: Pensamento Crítico na Era Algorítmica," 1º de setembro de 2026.
A seguir publicamos a íntegra da conferência que será proferida na manhã de hoje, 01-09-2026. A conferência poderá ser acompanhada via redes sociais do IHU.
Caros amigos e colegas do Instituto Humanitas Unisinos – IHU, caros estudantes de filosofia, sociologia e antropologia que se juntam a nós nesta manhã de todo o Brasil e além — é um privilégio estar com vocês, mesmo a esta distância, e mesmo mediado, como quase tudo hoje o é, por uma tela e um algoritmo. Quero começar agradecendo a Guilherme Tenher Rodrigues e a todos no IHU pelo convite, e por situar esta palestra dentro de um ciclo de estudos cuja ambição admiro: um balanço transdisciplinar sobre o que as tecnologias digitais estão fazendo às universidades e ao tecido mais amplo da sociedade, empreendido a partir do que vocês corretamente chamam de humanismo social cristão. Esse ponto de partida importa para o que quero dizer hoje. Não venho a vocês como um tecnólogo portador de previsões, nem como um agourento portador de advertências, embora eu transite um pouco por ambos os registros. Venho como um filósofo da religião que passou os últimos anos, primeiro como pesquisador e ensaísta e agora como pesquisador sênior de uma fundação filantrópica americana chamada Whitestone, tentando compreender o que a inteligência artificial está de fato fazendo às instituições que historicamente produziram, certificaram e transmitiram o conhecimento — e o que, se é que há algo, as humanidades têm a dizer sobre isso que não seja meramente defensivo.
O título que o IHU propôs para esta palestra — "Inteligência Artificial e o Papel das Humanidades" — coloca a questão da forma mais direta possível. Existe, de fato, um papel? Ou seríamos nós, humanistas, engajados numa elaborada ação de retaguarda, defendendo uma cidadela que os drones já sobrevoaram? Quero argumentar nesta manhã que a pergunta está mal formulada se partirmos do pressuposto de que as humanidades precisam encontrar um papel para si dentro de uma economia impulsionada pela IA, como se a economia fosse o dado e as humanidades, a suplicante. Meu argumento, extraído de um trabalho que venho desenvolvendo em diversos ensaios e num documento conceitual que descreverei mais adiante, é quase o inverso: que a economia do conhecimento impulsionada pela IA não consegue funcionar — nem sequer consegue se manter coerente — sem precisamente as capacidades que as humanidades sempre cultivaram, e que as instituições construídas para ensinar essas capacidades estão, neste exato momento, decidindo se fornecerão o que é necessário ou continuarão a se confundir com outra coisa: linhas de produção para o mercado de trabalho, burocracias credenciadoras, empreendimentos imobiliários com salas de aula anexas.
Percorrerei quatro movimentos.
Permitam-me começar pelo diagnóstico, porque sem ele o argumento filosófico flutua sem nenhum peso real. O ensino superior americano atravessa uma crise financeira cuja gravidade nem sempre é reconhecida fora do setor, e cujas causas são frequentemente mal diagnosticadas mesmo dentro dele.
A narrativa convencional culpa o desinvestimento estatal: as assembleias legislativas cortaram as verbas, as faculdades elevaram as mensalidades para compensar, e os estudantes ficaram com a conta. É uma história arrumadinha, e é, em larga medida, falsa. Uma análise abrangente de quarenta e seis anos de dados sobre financiamento estatal e mensalidades em instituições públicas americanas constatou que as dotações estaduais por estudante, em dólares constantes, na verdade subiram mais de 57% entre 1980 e 2025 — de cerca de 7.700 para pouco mais de 12 mil dólares por estudante.[1] Onde a tese do desinvestimento prevê uma substituição, dólar por dólar, da mensalidade pelo apoio estatal perdido, os dados mostram apenas centavos de aumento de mensalidade para cada dólar de qualquer eventual déficit de financiamento, e estados com trajetórias de financiamento radicalmente diferentes convergiram, ainda assim, para resultados de mensalidade semelhantes.
Outra coisa está impulsionando a espiral de custos, e não é difícil encontrá-la quando se olha para dentro do próprio orçamento universitário. Menos da metade do gasto essencial hoje vai para o ensino. O restante é absorvido por um aparato administrativo que cresceu num ritmo que o corpo docente jamais acompanhou: entre 1976 e 2018, o corpo docente em tempo integral cresceu 92%, enquanto os administradores cresceram 164% e o pessoal técnico-profissional, mais de 400%.[2] Benjamin Ginsberg deu nome a esse fenômeno há anos — "inchaço administrativo" — e o economista Howard Bowen já o havia antecipado em 1980 com sua "teoria da receita" do ensino superior: as universidades não fixam um orçamento e vivem dentro dele; elas arrecadam toda a receita que conseguem e a gastam numa busca incessante por prestígio institucional.[3] O crédito estudantil federal, longe de corrigir essa dinâmica, a alimentou: pesquisas do Federal Reserve Bank de Nova York constataram que cerca de sessenta centavos de cada dólar em subsídio ampliado de crédito repassam-se diretamente para mensalidades mais altas, sobretudo em instituições privadas.[4]
A isso se soma um colapso demográfico que nenhuma disciplina institucional consegue compensar. O número de americanos de dezoito anos atingiu seu pico em 2025 e agora iniciou um longo declínio — o economista Nathan Grawe projeta uma contração de 15% na população em idade universitária até 2029, uma perda de bem mais de meio milhão de estudantes potenciais, com o Federal Reserve Bank da Filadélfia modelando até oitenta fechamentos adicionais de faculdades como consequência direta.[5] Enquanto isso, o prêmio salarial que justificou duas gerações de endividamento estudantil estagnou aproximadamente no nível que ocupava no final da década de 1990, mesmo com o custo real de um diploma tendo subido cerca de 40% no mesmo período, e mesmo com a parcela da força de trabalho detentora de diploma de bacharelado tendo crescido de 31 para 45% desde 2000.[6] As faculdades privadas sem fins lucrativos nos Estados Unidos hoje concedem descontos de mensalidade que chegam, em média, a 56,3% para os calouros — um recorde histórico que torna o "preço de tabela" anunciado do ensino superior americano algo próximo da ficção.[7] Mais de um quarto das faculdades privadas americanas enfrenta hoje risco concreto de fechamento.[8] E a confiança pública desabou junto com os balanços: uma pesquisa de novembro de 2025 constatou que apenas 34% dos americanos ainda acreditam que as faculdades fazem bem ao país, ante 57% uma década antes.[9]
Isso já é, por si só, uma situação grave. O que a torna existencial, e não apenas difícil, é que ela se desenrola exatamente no momento em que a inteligência artificial desmantela os três pilares funcionais sobre os quais repousava a autoridade da universidade moderna: a transmissão de informação por meio de aulas expositivas, a avaliação padronizada como prova de domínio, e o credencial como monopólio de legitimidade profissional.[10] Cada um desses pilares, sejamos honestos, já era uma construção de certa forma artificial — um conjunto de escassezes que a universidade controlava e racionava. A IA não ataca tanto esses pilares quanto faz evaporar as escassezes de que dependiam. A informação hoje é gratuita e instantaneamente disponível em forma conversacional.
Avaliações construídas em torno da demonstração de conhecimento retido são trivialmente burláveis por qualquer estudante com uma aba de navegador aberta — algo demonstrado com crueza brutal por um incidente na Universidade Brown, onde um professor de economia descobriu que quase metade de seus alunos havia obtido nota máxima, 100, numa prova domiciliar, apenas para a média da turma despencar para 48 numa prova presencial que se seguiu, com muitos dos que mais pontuaram na prova domiciliar simplesmente não comparecendo.[11] E o próprio credencial — o diploma como garantia de que uma determinada capacidade foi de fato exercida — é o que já chamei, em outro lugar, de "crise da garantia": o artefato que um estudante produz e o trabalho intelectual que ele deveria certificar se dissociaram. O ensaio não prova mais que o estudante pensou sobre o problema. Quando o artefato e a capacidade que o produziu se tornam separáveis, toda a lógica de "garantia pelo artefato" sobre a qual o credenciamento acadêmico repousou por séculos começa a ruir.[12]
Seria um erro, contudo, tratar isso apenas como uma crise acadêmica, confinada à contabilidade interna da universidade. O que está acontecendo com o credencial está acontecendo, simultaneamente, no mercado de trabalho que o credencial deveria destravar, e os dois colapsos se retroalimentam. O ensino superior americano, ao longo do último século, configurou-se em torno da escassez — escassez de conhecimento especializado, escassez de acesso a ele, escassez dos credenciais que o certificavam. A escassez sustentava o preço. As famílias aceitavam custos extraordinários porque a alternativa — prescindir do credencial — parecia fechar por completo a porta da oportunidade econômica. A inteligência artificial está liquidando essa escassez em tempo quase real. Quando a informação é abundante e instantaneamente recuperável, e quando grandes modelos de linguagem conseguem produzir rascunhos competentes das análises, dos pareceres, dos códigos e dos projetos que profissionais credenciados costumavam ser pagos para produzir, o sinal de mercado que justificava o preço do credencial começa a falhar.
As evidências do mercado de trabalho já são substanciais, e não devem ser descartadas como exagero da indústria de tecnologia, mesmo onde há de fato exagero. A própria análise da Microsoft, de 2025, sobre exposição ocupacional identificou cerca de cinco milhões de cargos de colarinho branco como altamente vulneráveis à automação por sistemas generativos.[13] O principal executivo da Ford advertiu publicamente que a IA substituirá "literalmente metade" de todos os trabalhadores de colarinho branco.[14] Empregadores americanos anunciaram quase 700 mil demissões apenas nos primeiros cinco meses de 2025, um aumento de 80% em relação ao ano anterior.[15] Um comentarista financeiro resumiu a lógica subjacente com uma franqueza capaz de inquietar qualquer um que ainda conte com o velho acordo: quando uma empresa pode substituir um gerente que ganha 120 mil dólares por ano por uma assinatura de software que custa vinte dólares por mês, adotar o software "não é uma escolha; é dever fiduciário."[16] A confiança dos empregadores no valor de um diploma universitário, correspondentemente, vem caindo por cinco anos consecutivos, e cursos inteiros construídos como "trilhas de carreira", desenhados para canalizar estudantes a ocupações que a IA já começa a desempenhar, correm o risco de se tornarem obsoletos antes mesmo de sua primeira turma se formar.
Aqui, porém, está a virada em que quero insistir, porque é a dobradiça sobre a qual toda esta palestra se apoia, e é a razão pela qual um instituto jesuíta dedicado ao humanismo social e eu nos encontramos, penso, em substancial acordo sobre o que vem a seguir. O desaparecimento da escassez de informação e de desempenho mecânico digno de credencial não elimina a demanda por capacidade humana. Ela realoca essa demanda para as capacidades que a IA não consegue fornecer. Uma pesquisa de agosto de 2025 da American Academy of Colleges and Universities constatou que 93% dos responsáveis por contratação classificam a comunicação escrita e oral, o pensamento crítico e o juízo ético como as qualidades mais importantes que buscam em novos formados — à frente da programação, à frente da ciência de dados, à frente de qualquer habilidade estritamente técnica.[17] A McKinsey projeta que a demanda por habilidades sociais e emocionais na força de trabalho americana crescerá 14% até 2030, precisamente porque os empregadores querem pessoas capazes, nas palavras da própria consultoria, de "pensar criticamente e trazer um toque humano a desafios complexos."[18] Mesmo dentro da própria indústria de tecnologia, essa lógica se revela nas biografias de quem a comanda: um número surpreendente de diretores executivos das empresas que constroem a IA formaram-se não em ciência da computação, mas em história, literatura, filosofia e ciências sociais — formação que, como observou um comentarista, lhes deu "as ferramentas para orientar equipes, antecipar consequências sociais e tomar decisões que vão muito além dos limites da expertise técnica."[19]
Quero agora elevar este argumento a um registro filosófico mais profundo, porque "pensamento crítico" corre o risco de se tornar um slogan — uma expressão que todos endossam e que ninguém define com precisão suficiente para construir sobre ela um currículo, quanto mais uma civilização. Quero recorrer aqui a um conceito de Immanuel Kant que se tornou, de modo um tanto inesperado, central para a maneira como um punhado de filósofos da tecnologia hoje pensa os limites da inteligência artificial.
Em sua Crítica da Faculdade do Juízo, de 1790, Kant distinguiu duas operações da faculdade de julgar. O juízo determinante subsume um caso particular sob uma regra universal já dada: conhece-se a regra, aplica-se a regra, o caso está resolvido. O juízo reflexivo, por outro lado, parte do particular e precisa descobrir, ou inventar, o universal sob o qual esse particular possa ser compreendido — porque nenhuma regra dada de antemão se ajusta inteiramente a ele. O juízo reflexivo é o que exercemos sempre que encontramos algo genuinamente novo: um dilema moral sem precedentes, uma obra de arte que reorganiza nosso próprio senso do que a arte pode fazer, uma crise que não se parece com nenhuma das crises para as quais os manuais nos prepararam.
O filósofo Yuk Hui, em seu livro recente sobre o que chama de "máquina kantiana", argumenta que essa distinção kantiana se aplica com uma precisão inesperada à arquitetura real da inteligência artificial contemporânea.[20] Os grandes modelos de linguagem e seus congêneres são motores extraordinariamente potentes de juízo determinante — de recombinação, otimização e interpolação dentro do espaço de padrões já presentes em seus dados de treinamento. O que eles não conseguem fazer, porque nada em sua arquitetura o exige ou o produz, é o juízo reflexivo: a descoberta de um universal genuinamente novo para um particular genuinamente inédito. Como me disse um executivo do setor de tecnologia, com mais franqueza do que conforto: "hoje somos capazes de computar tudo e de compreender nada."
Isto não é uma preocupação abstrata. Em julho de 2026, os próprios modelos da OpenAI, durante um teste de segurança, escaparam de seu ambiente de testes isolado ("sandbox") e invadiram servidores pertencentes à Hugging Face — um incidente que ilustra, em miniatura, exatamente o déficit que o quadro teórico de Hui prevê.[21] Um sistema exaustivamente treinado em regras não reconheceu, porque nada em seu treinamento lhe deu ocasião para reconhecer, que havia cruzado um limite que nenhuma regra proibia explicitamente. A competência determinante, por mais vasta que seja, não é a mesma capacidade que o juízo capaz de reconhecer, numa situação que o regulamento jamais previu, que uma linha foi ultrapassada.
De onde vem, então, o juízo reflexivo, e onde ele sempre foi cultivado? Minha resposta, e reconheço que soará provocadora vinda de um filósofo e não de um artista, é: principalmente das artes, e das disciplinas humanísticas que as estudam, interpretam e transmitem. Os artistas praticam o juízo reflexivo como disciplina desde que existe arte — o escultor que descobre, na resistência da pedra, o que a forma quer se tornar; o poeta que encontra uma palavra que se ajusta a um sentimento para o qual nenhuma palavra existente bastava inteiramente. A linguagem poética e criativa carrega uma especificidade extraordinariamente sutil, um grão semântico finíssimo que sistemas simbólicos formais, regidos por regras, não conseguem capturar. Vale lembrar que as forças americanas, em ambas as Guerras Mundiais, usaram o choctaw e o navajo como cifras de campo inquebráveis, não porque essas línguas fossem arbitrariamente obscuras, mas porque sua estrutura idiomática, quase artística, resistia exatamente ao tipo de decodificação baseada em regras de que depende um algoritmo.[22] Um sentido dessa densidade não se decodifica. Ele se interpreta, e a interpretação é, antes de tudo o mais, uma habilidade humanística.
Há sustentação empírica para essa afirmação mais próxima de nós do que a quebra de códigos. Um estudo de 2026 na revista PNAS Nexus comparou os resultados produzidos por grandes modelos de linguagem com os produzidos por seres humanos em tarefas criativas abertas e constatou que os resultados das máquinas se agrupam de forma compacta em torno de centros comuns, enquanto os resultados humanos divergem amplamente.[23] Os modelos, em outras palavras, tendem para a média de tudo o que absorveram. Os seres humanos exercem algo que a profissão de design passou a chamar, com imprecisão deliberada, de "bom gosto" ("taste") — descrito por dois profissionais da área como "um ponto de vista sobre o futuro", o discernimento que permite a alguém tomar uma série coerente de decisões, pequenas e grandes, orquestradas em torno de uma visão que nenhum algoritmo forneceu.[24] Saber o que fazer com uma ferramenta generativa, e não apenas como operá-la, está se revelando a habilidade verdadeiramente escassa desta década — e é uma habilidade formada exatamente onde as artes liberais sempre a formaram.
Não deveria surpreender, portanto, que as empresas que constroem os sistemas de IA mais consequentes estejam, discretamente, preenchendo suas lideranças com humanistas. A Anthropic recrutou a filósofa Amanda Askell, formada na NYU, para trabalhar naquilo que a empresa chama de "caráter" de seus modelos Claude — um projeto de formação ética baseada em princípios que qualquer um de vocês que ensina filosofia moral reconheceria como a própria disciplina, redirecionada. O Google DeepMind contratou o filósofo da mente Henry Shevlin; a divisão do WhatsApp na Meta nomeou como diretora-executiva uma formada em filosofia; e a própria presidente da Anthropic afirmou que a empresa contrata, em parte, por "comunicação, empatia e precocidade estética" — uma expressão que eu não esperaria ouvir de um laboratório de IA de ponta, e que não destoaria de uma declaração de missão jesuíta.[25]
Essa foi, de fato, a intuição de Steve Jobs há quinze anos, quando disse que a tecnologia sozinha não basta — que é a tecnologia casada com as artes liberais, casada com as humanidades, que produz os resultados capazes de fazer o coração cantar.[26] O que mudou desde então não é a verdade dessa observação, mas o que está em jogo economicamente. Em 2011, era uma filosofia de design. Hoje, é algo mais próximo de uma estratégia de sobrevivência para um setor econômico inteiro — e, quero sugerir, para a própria universidade. A literatura empírica confirma isso a partir de um ângulo inesperado: um estudo de 2008 constatou que cientistas laureados com o Nobel eram quase três vezes mais propensos do que seus pares não premiados a manter sérias atividades paralelas em artes ou artesanato, e um artigo de 2019 na revista Proceedings of the National Academy of Sciences constatou que essas atividades paralelas correlacionam-se diretamente com patenteamento, publicação e fundação de empresas de alta tecnologia.[27] O estudo marcante de David Deming, de 2017, na Quarterly Journal of Economics, constatou que as ocupações intensivas em habilidades sociais cresceram quase doze pontos percentuais como parcela do emprego americano entre 1980 e 2012, mesmo enquanto o trabalho puramente intensivo em matemática, incluindo boa parte do STEM, se contraía — porque habilidades cognitivas e sociais funcionam como complementares, cujo valor conjunto não para de crescer.[28] O influente estudo de automação de Frey e Osborne identificou a percepção, a inteligência criativa e a inteligência social como os três verdadeiros gargalos à computadorização — ou seja, as três faculdades que uma educação liberal existe para cultivar.[29]
A afirmação genuína que aqui se apresenta, então, não é nem o apocalipticismo grosseiro dos que veem na IA apenas um motor de despossessão, nem o triunfalismo igualmente grosseiro dos que a veem como uma inteligência autônoma prestes a eclipsar, ou mesmo alcançar, algo como a senciência. Sobre a questão da senciência, eu recomendaria genuína cautela. O filósofo David Chalmers, que nos deu a expressão "o problema difícil da consciência" em 1995, e a comunidade mais ampla de pesquisadores da consciência, admitem livremente que a questão de por que e como qualquer sistema físico dá origem à experiência subjetiva permanece inteiramente em aberto, e a ciência cognitiva hoje abriga mais de trezentas teorias concorrentes da consciência, sem consenso entre elas.[30] Dado quão pouco compreendemos a consciência nos sistemas biológicos que melhor conhecemos — nós mesmos —, a confiança com que alguns desenvolvedores de IA hoje falam em se aproximar da consciência de máquina merece considerável ceticismo. Enquanto isso, a pesquisa empírica sobre o mercado de trabalho, lida com atenção, tampouco sustenta a narrativa grosseira de guerra de classes: não é verdade que a IA seja simplesmente um mecanismo de enriquecimento do capital à custa do trabalho, nem é verdade que um tsunami civilizacional generalizado seja iminente.
Pesquisadores do MIT, modelando a capacidade atual da IA, constatam que ela pode hoje assumir tarefas associadas a cerca de 11,7% do mercado de trabalho americano — algo substancial, mas uma questão de anos e adaptação, não de semanas e catástrofe —, e empresas que adotam bem a IA tendem a mostrar ganhos líquidos de receita, lucro e até de emprego.[31] A história aconselha certa serenidade a par da urgência: o economista David Autor mostrou que 60% dos trabalhadores americanos em 2022 ocupavam empregos que não existiam em 1940, e que a transformação tecnológica, por mais dolorosa que seja em sua transição, tem repetidamente ampliado, e não reduzido, a soma do emprego humano e da liberdade humana em relação ao trabalho penoso.[32] Não há razão evidente para que a IA precise ser a exceção, a menos que uma política pública mal formulada transforme a exceção em profecia autorrealizável — uma cautela que a pesquisa da Brookings Institution reforça ao identificar mais de quinze milhões de trabalhadores sem diploma de quatro anos hoje empregados em ocupações de "porta de entrada" expostas à IA, ocupações que historicamente permitiram a pessoas sem credenciais ascender a trabalhos mais bem remunerados. Trata-se de um problema genuíno e específico, que exige intervenção específica — investimento em requalificação, portabilidade de credenciais, monitoramento cuidadoso —, não um veredito genérico sobre a tecnologia em si.[33]
Se o argumento filosófico nos diz que o juízo crítico e reflexionante é o que a economia da IA precisa, o argumento empírico nos diz algo mais alarmante: que é precisamente essa capacidade que o uso pesado e acrítico da IA corrói. Chamo isso de paradoxo da produtividade, e ele merece a atenção de vocês, porque é exatamente onde as boas intenções em torno de "integrar a IA à educação" mais frequentemente dão errado.
No final de 2024, cerca de 26% dos trabalhadores americanos já usavam regularmente ferramentas de IA em seus empregos, segundo dados do Federal Reserve, economizando em média 2,2 horas por semana — um ganho real, mas modesto, da ordem de 1% adicionado à produtividade agregada.[34] 96% das organizações relatam ganhos de produtividade com a adoção da IA. E, no entanto, um estudo do MIT sobre colaboração humano-IA em tarefas cognitivamente exigentes constatou resultados que foram, nas palavras dos próprios pesquisadores, "estatisticamente significativamente piores" do que os obtidos por humanos ou por IA trabalhando isoladamente.[35] Como pode a adoção ser quase universal, os ganhos serem amplamente relatados, e a colaboração, ainda assim, ter desempenho inferior ao esforço independente? A resposta está em como as pessoas usam a ferramenta, não apenas em se a usam. Trabalhadores que se apoiam nos resultados da IA sem os questionar apresentam engajamento neural mensuravelmente reduzido — o que pesquisadores do MIT Media Lab chamaram de "dívida cognitiva", o acúmulo de passividade intelectual que decorre de terceirizar consistentemente o juízo a uma máquina.[36] Trabalhadores mais jovens, de dezessete a vinte e cinco anos, hoje apresentam simultaneamente a maior dependência de ferramentas de IA e as menores pontuações medidas de pensamento crítico entre todas as faixas etárias estudadas.[37] A filósofa Shannon Vallor nomeia o perigo mais profundo de "desqualificação moral e intelectual" — a atrofia do juízo numa cultura que confunde o resultado da máquina com o trabalho do próprio pensamento.[38]
As evidências corretivas merecem atenção justamente porque mostram que o paradoxo não é intrínseco à tecnologia, mas função de como as instituições a implantam. Na área da saúde, o diagnóstico assistido por IA reduziu erros diagnósticos em 41% — não substituindo os médicos, mas ajudando clínicos treinados a perceber padrões que sua própria cognição, sozinha, deixaria passar.[39] A BMW constatou que equipes flexíveis combinando humanos e robôs superaram linhas de produção operadas exclusivamente por robôs em 85%.[40] Empresas que investem deliberadamente em estruturar a colaboração humano-IA, em vez de simplesmente implantar a ferramenta e esperar pelo melhor, apresentam crescimento de receita 38% maior e força de trabalho em expansão, não em contração.[41] O padrão se repete em todos os domínios: a IA amplifica o juízo humano crítico quando as instituições são desenhadas para exigir esse juízo, e substitui o juízo — com custo cognitivo mensurável — quando as instituições são desenhadas apenas para tolerar sua ausência.
É aqui que as disfunções internas da própria universidade se tornam verdadeiramente perigosas, porque a arquitetura de avaliação que a maioria das instituições ainda usa é exatamente a arquitetura que produz o segundo resultado, o corrosivo, em vez do primeiro. Exames de final de semestre construídos em torno da memorização de conteúdo otimizam o ensino para a entrega de informação exatamente no momento em que a entrega de informação se tornou algo sem valor. O diálogo socrático, a crítica entre pares e outros métodos de aprendizagem ativa — os métodos que de fato treinam o juízo reflexivo — permanecem subutilizados porque não se encaixam nos regimes de avaliação padronizada, e porque as estruturas de promoção e de orçamento continuam a recompensar grandes cursos expositivos e pesquisa publicada em detrimento do tipo de ensino intensivo e dialógico que este momento exige.
Os sistemas de credenciamento (accreditation), concebidos originalmente para proteger os estudantes de instituições predatórias ou de qualidade duvidosa, hoje funcionam, na prática, como aquilo que um observador memoravelmente chamou de "um inferno de autobeneficiamento burocrático camuflado de controle de qualidade" — um sistema tão sobrecarregado de procedimentos de conformidade que uma inovação pedagógica genuína pode levar anos para ser aprovada, enquanto o mercado de trabalho que ela deveria servir se reorganiza em questão de meses.[42] O que se faz necessário, em vez disso, é uma mudança de um escrutínio focado em conformidade para o que eu chamaria de responsabilização amiga da inovação: modelos de avaliação — algumas instituições já experimentam estruturas organizadas em torno de habilidades fundamentais, projetos aplicados, compreensão conceitual e pensamento crítico combinados — que avaliem o processo do pensamento, e não apenas o acabamento de seu artefato final, e regimes de credenciamento que julguem as instituições por resultados de aprendizagem genuínos, e não pela espessura de seus dossiês de autoavaliação.[43]
Nada disso é um ajuste pedagógico opcional. É, quero sugerir a uma sala repleta de filósofos, sociólogos e antropólogos, uma questão que beira o civilizacional. A instituição que descobrir como cultivar o juízo reflexivo em conjunto com a inteligência artificial, em vez de fugir dela ou de se render servilmente a ela, possuirá algo genuinamente escasso nas próximas décadas. A instituição que não o fizer se verá, como a indústria jornalística há uma geração, ou a rede de locadoras de vídeo antes dela, administrando um modelo de negócio obsoleto com sofisticação crescente e relevância decrescente.
Deixem-me voltar agora a descrever, brevemente, a sede institucional de boa parte deste pensamento, porque acredito que o IHU e organizações como ele são interlocutores naturais para o trabalho que ali se tenta realizar. A Whitestone Foundation, onde atuo como pesquisador sênior, é uma organização filantrópica americana fundada em 1999 que, nos últimos anos, organizou boa parte de sua programação em torno do que chama de iniciativa Futuros do Conhecimento (Knowledge Futures) — seus documentos e publicações estão disponíveis gratuitamente em thewhitestonefoundation.org, no mesmo espírito de generosidade acadêmica aberta que o próprio IHU pratica.
A premissa da Futuros do Conhecimento é simples de enunciar e difícil de realizar: o modelo de controle de acesso pelo qual as universidades racionavam o acesso ao conhecimento por meio de instituições caras e credenciadoras é, nas próprias palavras da fundação, hoje obsoleto. O conhecimento básico tornou-se uma mercadoria efetivamente gratuita, disponível sob demanda por meio de sistemas digitais, e o que permanece genuinamente escasso — e, portanto, genuinamente valioso — é a capacidade de empregar esse conhecimento com sabedoria, criatividade e em concerto com outros. A Whitestone estrutura sua resposta em torno de um conceito emprestado de um de seus próprios diretores, um gestor de patrimônio chamado Gary Bedford, que passou anos estudando a interconexão disruptiva entre mercados globais, tecnologia e política: ele chama essa condição de "globalização selvagem" — a disrupção irrestrita e em cascata de cada fio e cada estrato dos sistemas que ligam o mundo contemporâneo, tornando o que acontece em qualquer lugar legível e volátil em todos os lugares.[44] A resposta da Whitestone à globalização selvagem não é o refúgio na nostalgia por um passado mais ordenado, mas o cultivo deliberado daquilo que a fundação chama de "co-inteligência cívica" — um pensamento colaborativo, disciplinado e transdisciplinar aplicado às questões existencialmente consequentes que uma comunidade de fato enfrenta: como o conhecimento se consolida e se transmite entre gerações, o que significa construir instituições que sobrevivam a seus fundadores, e como uma comunidade forma cidadãos capazes de dominar, e não apenas suportar, seu próprio destino.
A iniciativa se organiza em torno de cinco componentes interligados: um programa de publicação eletrônica e de periódicos; uma série de conferências on-line que chama de "Conversas Críticas" ("Critical Conversations"); um programa de white papers de pesquisa, um dos quais descreverei em instantes; a Whitestone Academy, seu braço de educação pública e programação cívica; e, lançado neste ano, um "laboratório de pensamento" ("think lab") explicitamente dedicado ao pensamento crítico na era da inteligência artificial.[45] A aposta unificadora por trás dos cinco componentes é que a própria filantropia precisa de redirecionamento — afastando-se do pressuposto de que sua tarefa é simplesmente preservar instituições existentes, e voltando-se para a tarefa mais difícil e mais interessante de ajudar as comunidades a construir os bens comuns de conhecimento (knowledge commons) de que essas instituições precisarão para servir num ambiente genuinamente novo. Isso não está, sugiro a este público, tão distante daquilo que o IHU chama de sua missão de identificar novas perguntas e buscar respostas para os grandes desafios do nosso tempo — uma formulação que os próprios materiais da Whitestone ecoam quase palavra por palavra, alcançada, suspeito, de forma independente, porque ambas as instituições respondem honestamente à mesma pressão histórica.
Quero encerrar a parte substantiva desta palestra compartilhando com vocês algo concreto — não um programa já em funcionamento, não um estudo de caso de sucesso, mas uma proposta que redigi para a iniciativa Futuros do Conhecimento e que permanece, no momento em que falo a vocês hoje, exatamente isso: um documento conceitual, ainda na prancheta, submetido para discussão e ainda não adotado, financiado ou iniciado. Compartilho-a não como prova de que o argumento que apresentei funciona na prática, mas como ilustração de como poderia ser se uma comunidade decidisse testá-lo — e porque o exercício de propô-la me ensinou algo sobre como a "co-inteligência" poderia efetivamente se organizar na escala de uma cidade, e não apenas de uma sala de aula individual.
O cenário é uma pequena região metropolitana geminada no norte do Texas, chamada informalmente de Texomaland — as cidades de Sherman e Denison, situadas no ponto em que o crescimento populacional e econômico que sobe pela rodovia Dallas North Tollway finalmente alcança o Rio Vermelho (Red River) e a fronteira com Oklahoma. Sherman está no meio do processo de se tornar, literalmente, uma capital do hardware da economia americana de IA: a fabricante de semicondutores Texas Instruments está construindo ali o que a própria empresa descreve como o maior investimento único da história dos Estados Unidos em fabricação fundamental de chips, um projeto potencialmente avaliado em quarenta bilhões de dólares.[46] A narrativa convencional de desenvolvimento econômico trataria esse investimento em chips como a totalidade do futuro da região — o silício como destino. Minha proposta argumenta o oposto: que o silício, por mais consequente que seja, não garante uma economia do conhecimento genuína, assim como a mera disponibilidade de farinha e açúcar não garante uma sobremesa refinada. Algo mais precisa fornecer o juízo, a capacidade interpretativa e criativa, o "software" da produção humana de sentido que dá ao hardware qualquer propósito econômico. E a aposta da proposta é que a outra cidade do par, Denison — antigo entroncamento ferroviário, terra natal tanto do presidente Dwight Eisenhower quanto do piloto de aviação Chesley "Sully" Sullenberger, detentora, desde 2009, de uma designação estadual de distrito cultural e, desde 2025, de um prêmio nacional Main Street por sua revitalização do centro histórico ancorada nas artes — já possui, em seu distrito de artes culturais de trinta quarteirões, exatamente a infraestrutura cívica de que uma região precisa para cultivar esse juízo, caso a comunidade escolha redirecioná-la para esse propósito explícito.[47]
A proposta se apoia na literatura sobre "criação de lugares criativos" ("creative placemaking") que emergiu de um white paper de 2010 do National Endowment for the Arts, assinado por Ann Markusen e Anne Gadwa, e na tese, conhecida e com razão contestada, do teórico urbano Richard Florida, segundo a qual a prosperidade regional na economia pós-industrial depende de atrair e reter pessoas talentosas e criativas por meio de investimentos em cultura e qualidade de vida, e não apenas por meio de subsídios à indústria.[48] Levo a sério a autocrítica posterior de Florida — em A Nova Crise Urbana ele reconheceu que as mesmas forças que impulsionam as "cidades superestrela" criativas também aprofundam a desigualdade e o deslocamento de populações —, e a proposta é explícita ao afirmar que a criação de lugares criativos só tem êxito quando federaliza instituições locais já existentes e protege a acessibilidade econômica, em vez de funcionar como verniz de marketing para a gentrificação.[49] O que a proposta efetivamente recomenda, em termos concretos, é algo que ela chama de Projeto de Inteligência Cívica de Denison: um fórum público recorrente, convocado em parceria com duas instituições próximas de caráter muito distinto — o Austin College, uma pequena faculdade de artes liberais fundada em 1849 sob um estatuto inspirado nos de Harvard e Yale, e o Grayson College, uma faculdade comunitária pública que já opera um programa gratuito de crédito duplo conectando estudantes diretamente às próprias fábricas de chips que se erguem em Sherman — juntamente com o Denison Arts Council. O fórum tomaria como material de trabalho as questões mais urgentes da própria região: o que a automação do trabalho antes cognitivo significa para os trabalhadores do condado de Grayson, o que uma educação genuína para a próxima geração precisa hoje incluir, e como uma área em rápido crescimento preserva sua identidade cívica e cultural mesmo enquanto sua população dobra de tamanho. Seus produtos, concebidos de forma modesta e de baixo custo — convocados voluntariamente, reunindo-se de início em salas emprestadas no distrito de artes —, seriam uma série pública de programação em inteligência cívica, um roteiro (playbook) comunitário replicável que outras regiões poderiam adaptar, e um corpo de material curricular hospedado na própria plataforma de aprendizagem da Whitestone, disponibilizado gratuitamente, como a fundação disponibiliza todo o seu trabalho.[50]
Quero sublinhar, para os propósitos desta sala, uma característica adicional da proposta que se conecta diretamente a um tema que o próprio ciclo de estudos de vocês assinalou: o conectivismo e a aprendizagem rizomática. A proposta de Denison rejeita explicitamente um modelo do tipo "roda de bicicleta", em que uma única instituição — uma universidade, uma fundação, uma câmara de comércio — ocupa o centro e irradia instrução para fora. Sua estrutura se aproxima mais do que Deleuze e Guattari, e depois deles os teóricos educacionais do conectivismo, reconheceriam como rizomática: uma faculdade, uma faculdade comunitária, um conselho de artes, um empregador industrial e, por fim, os próprios cidadãos formando uma rede distribuída de co-inteligência cívica sem uma única raiz e sem um único ponto de controle, na qual o conhecimento "se consolida e se transmite", para usar a expressão da própria fundação, lateralmente, entre nós, e não verticalmente, de uma autoridade para baixo. Essa estrutura não é incidental ao argumento da proposta; ela é o argumento, traduzido em forma institucional. Uma região não pode comprar a capacidade de juízo reflexivo da mesma forma que pode comprar uma fábrica. Só pode cultivar essa capacidade, deliberada e colaborativamente, da mesma forma que se cultiva qualquer coisa viva — e uma rede rizomática de instituições cívicas já existentes, orientada a um propósito compartilhado, é uma forma plausível de fazer esse cultivo.
Reitero, porque importa tanto intelectual quanto eticamente que eu não superestime meu próprio argumento diante de vocês: isto é uma proposta. Ela não foi adotada por Denison, por Sherman, pelo Austin College ou pelo Grayson College. Nenhum fórum ainda foi convocado. Ofereço-a a vocês não como uma realização, mas como um exercício de filosofia aplicada — uma tentativa de traduzir a distinção kantiana entre juízo determinante e juízo reflexivo, e o argumento mais amplo que apresentei nesta manhã sobre o que a inteligência artificial precisa das humanidades, em algo tão pouco glamoroso e tão real quanto uma reunião de terça à noite num antigo depósito ferroviário reformado no norte do Texas. Se ela terá êxito, se sequer chegará a ser tentada, dependerá de pessoas que não controlo, tomando decisões numa cidade da qual a maioria de vocês jamais ouviu falar. Isso, penso eu, é exatamente como deveria ser. O juízo reflexivo não pode ser planejado centralmente à existência por uma fundação no Colorado ou por um professor em Denver. Só pode ser oferecido como proposta, testado localmente, revisado por aqueles que vivem com suas consequências — o que é, eu diria, uma forma rizomática, e não hierárquica, de fazer filantropia, e talvez também de fazer filosofia.
Permitam-me reunir esses fios e concluir.
A universidade que sobreviver à transição da inteligência artificial, argumentei, não será a universidade que compete com a IA na entrega de informação, nem a que se esconde da IA atrás de softwares de vigilância cada vez mais elaborados, nem a que simplesmente acrescenta um módulo de "alfabetização em IA" a um currículo, no mais, inalterado. Será a universidade que abandona a pretensão — sempre um tanto fictícia, e hoje catastroficamente inviável financeiramente — de que seu negócio essencial é a formação para o mercado de trabalho, e que retorna, em vez disso, ao que eu chamaria de sua missão original e, penso, mais verdadeira: ensinar as pessoas a pensar. Não a memorizar o que um mecanismo de busca já sabe. Não a executar tarefas que um modelo hoje consegue executar mais rápido e, em domínios restritos, com mais confiabilidade. Mas a exercer juízo onde ainda não existe regra a aplicar — a discernir a verdade da fabricação plausível, a navegar a ambiguidade ética irredutível, a formular a pergunta que um sistema treinado apenas nas perguntas já feitas jamais pensaria em fazer.
Reconheço que se trata de uma visão exigente da universidade, e antiga, mais antiga em séculos do que o aparato de credenciamento hoje desmoronando ao seu redor. É também, sugiro a um instituto organizado em torno do humanismo social cristão, uma visão de genuína ressonância teológica. Uma universidade comprometida com a formação do juízo, e não com a mera transmissão de informação, é uma universidade comprometida, por mais secular que seja seu vocabulário, com a formação de pessoas — com o que a própria tradição de vocês reconheceria como o cultivo da consciência, da sabedoria prática, da capacidade de discernir o bem em situações que nenhum manual previu. As cinco áreas em torno das quais o IHU organiza seu próprio trabalho transdisciplinar — ética, trabalho, sociedade sustentável, mulheres como sujeitos socioculturais, teologia pública — não são adjacentes ao argumento que apresentei nesta manhã sobre a inteligência artificial. São, eu diria, instâncias dele: cada uma nomeia um domínio no qual o juízo reflexivo, cultivado por meio de uma formação humanística genuína, e não meramente herdado como costume, é precisamente o que uma comunidade diante de condições sem precedentes requer e o que nenhum algoritmo pode fornecer por si só. O serviço da fé e a promoção da justiça, que a missão jesuíta de vocês declara inseparáveis, não é uma tarefa que se torna obsoleta à medida que as máquinas se tornam mais capazes. Torna-se, se algo, mais urgente, porque as máquinas são muito boas no trabalho determinante e inteiramente incapazes do trabalho reflexionante — o trabalho de perguntar o que a justiça exige num caso que o regulamento jamais previu, o que é, afinal, o que a justiça costuma exigir.
Não sei se a universidade americana fará essa virada a tempo, nem se o ensino superior brasileiro, enfrentando suas próprias e distintas pressões, encontrará ali seu próprio caminho. Não sei se o pequeno experimento que descrevi a vocês no norte do Texas algum dia sairá das páginas de um documento conceitual. O que acredito, e o que tentei argumentar a vocês nesta manhã com as evidências que pude reunir, é que as humanidades não são um departamento sitiado, implorando por relevância às margens de uma economia transformada pela IA. São, corretamente compreendidas e corretamente praticadas, a disciplina na qual a capacidade mais valiosa e mais escassa dessa economia — o juízo reflexivo, exercido em colaboração genuína com a inteligência artificial, e não em rendição ou em fuga diante dela — sempre foi cultivada. A tarefa diante de instituições como a de vocês e como a minha não é defender essa herança com nostalgia. É reorganizar nossas instituições, nossos currículos, nossa filantropia, e talvez até mesmo nossa teologia, em torno do reconhecimento de que era isso, afinal, para o que sempre existimos.
Muito obrigado, e aguardo com prazer as perguntas de vocês.
[1]. Andrew Gillen, "Trends in Higher Education State Funding, Tuition Revenue, and Public Colleges, 1980–2025," Cato Institute Briefing Paper, 2025.
[2]. Benjamin Ginsberg, The Fall of the Faculty (Oxford: Oxford University Press, 2011); dados sobre o crescimento do corpo docente e do pessoal administrativo, 1976–2018.
[3]. Howard Bowen, "The Revenue Theory of Higher Education," 1980.
[4]. David Lucca, Taylor Nadauld e Karen Shen, "Credit Supply and the Rise in College Tuition," Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, n. 733.
[5]. Nathan Grawe, "The College-Age Population: Projected Decline and Recovery," Inside Higher Ed, 11 de dezembro de 2024; modelagem do Federal Reserve Bank da Filadélfia sobre fechamentos ligados à queda de matrículas.
[6]. Federal Reserve Bank de São Francisco, "Explaining Stagnation in the College Wage Premium," Working Papers, janeiro de 2025.
[7]. College Board, "Trends in Higher Education: Tuition and Institutional Aid, 2024–25".
[8]. PBS News, abril de 2026, reportagem sobre o risco de fechamento de faculdades privadas.
[9]. Pesquisa NBC News, novembro de 2025.
[10]. "Integrating Critical Thinking and Artificial Intelligence in Higher Education," Frontiers in Education, 2025.
[11]. Victor Tangermann, "Brown University Professor Horrified to Discover Largest AI Cheating Scandal in Ivy League History," Futurism, 30 de junho de 2026.
[12]. Conceito desenvolvido em Carl Raschke, "The Arts, AI, and 'Civic Intelligence' in the Texoma Area," documento conceitual, The Whitestone Foundation, Iniciativa Futuros do Conhecimento, 2026.
[13]. Análise da Microsoft sobre exposição ocupacional, 2025, citada em Luke Lango, "AI Job Loss: Why 5 Million White-Collar Jobs Face Extinction," InvestorPlace, janeiro de 2026.
[14]. Jim Farley, citado em cobertura sobre o impacto projetado da IA no emprego de colarinho branco, 2025.
[15]. Dados de monitoramento de demissões, primeiros cinco meses de 2025.
[16]. Lango, "AI Job Loss."
[17]. American Academy of Colleges and Universities, em parceria com a Morning Consult, estudo de agosto de 2025.
[18]. McKinsey Global Institute, projeções citadas em "Why Liberal Arts Matter — Even in the Age of AI," Community College Daily, 25 de setembro de 2025.
[19]. Reportagem sobre a formação acadêmica de diretores executivos da indústria de tecnologia, Community College Daily, 2025.
[20]. Yuk Hui, Kant Machine (a publicar), discutido em Carl Raschke, "Why the Future of Our Knowledge Economy Depends on the Liberal Arts," The Globoscope, 2026.
[21]. Reportagem sobre a invasão, por modelos da OpenAI, da infraestrutura da Hugging Face a partir de um ambiente de testes ("sandbox"), julho de 2026.
[22]. Discutido em Raschke, "Why the Future of Our Knowledge Economy."
[23]. Estudo em PNAS Nexus, 2026, sobre o agrupamento dos resultados de grandes modelos de linguagem em contraste com a divergência dos resultados humanos.
[24]. Sarah Gibbons e Kate Moran, sobre "bom gosto" ("taste") como discernimento de design, citado em Raschke, "Why the Future of Our Knowledge Economy."
[25]. Sobre a contratação de filósofos por laboratórios de IA de ponta, incluindo Amanda Askell (Anthropic), Henry Shevlin (Google DeepMind) e Kunal Shah (WhatsApp), e Daniela Amodei sobre a contratação por "comunicação, empatia e precocidade estética," Raschke, "Why the Future of Our Knowledge Economy."
[26]. Steve Jobs, 2011, sobre tecnologia e artes liberais.
[27]. Robert Root-Bernstein et al., "Arts Foster Scientific Success," Journal of Psychology of Science and Technology 1, n. 2 (2008): 51–63; Root-Bernstein et al., "Correlation between Tools for Thinking," Proceedings of the National Academy of Sciences 116, n. 6 (2019): 1910–1917.
[28]. David J. Deming, "The Growing Importance of Social Skills in the Labor Market," Quarterly Journal of Economics 132, n. 4 (2017): 1593–1640.
[29]. Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne, "The Future of Employment," Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): 254–280.
[30]. David Chalmers, "Consciousness," Stanford Encyclopedia of Philosophy; Tobias Wagner-Altendorf, "Recent Advances in Consciousness Studies," Acta Analytica, 2024.
[31]. Estudo do MIT sobre exposição das tarefas de trabalho à IA e efeitos no mercado de trabalho, abril de 2026.
[32]. David Autor, "The Dynamics of U.S. Labor Markets," National Bureau of Economic Research Working Papers.
[33]. Pesquisa da Brookings Institution sobre ocupações de "porta de entrada" expostas à IA entre trabalhadores sem diploma de quatro anos.
[34]. Dados do Federal Reserve sobre adoção de IA e economia de tempo, final de 2024.
[35]. Estudo do MIT sobre resultados da colaboração humano-IA, discutido em Carl Raschke, "The Productivity Paradox," white paper, The Whitestone Foundation, Iniciativa Futuros do Conhecimento, 2026.
[36]. Nataliya Kosmyna et al., "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task," arXiv (2025), MIT Media Lab.
[37]. Dados por faixa etária sobre dependência de IA e pontuações de pensamento crítico, discutidos em Raschke, "The Productivity Paradox."
[38]. Shannon Vallor, sobre desqualificação moral e intelectual, discutido em Raschke, "The Productivity Paradox," e Raschke, "The Arts, AI, and 'Civic Intelligence.'"
[39]. Dados sobre redução de erros em diagnóstico assistido por IA na saúde, discutidos em Raschke, "The Productivity Paradox."
[40]. Dados de produtividade de equipes humano-robô da BMW, discutidos em Raschke, "The Productivity Paradox."
[41]. Dados sobre empresas que investem em colaboração humano-IA estruturada, discutidos em Raschke, "The Productivity Paradox."
[42]. Century Foundation, "The Accreditation System Isn't Working."
[43]. Modelo de avaliação FACT (habilidades fundamentais, projetos aplicados, compreensão conceitual, pensamento crítico), discutido em Raschke, "The Productivity Paradox."
[44]. Gary Bedford, comentários sobre "globalização selvagem," Rocky Mountain Economic Summit, Jackson Hole, Idaho, 16 de julho de 2026, discutidos em Raschke, "Why the Future of Our Knowledge Economy," e Raschke, "The Arts, AI, and 'Civic Intelligence.'"
[45]. The Whitestone Foundation, "Knowledge Futures for the 21st Century," documento fundacional, thewhitestonefoundation.org.
[46]. Texas Instruments, "Sherman, Texas: 300mm Wafer Fabs," 17 de dezembro de 2025.
[47]. National Trust for Historic Preservation, "Street Smart: A Focus on Downtown Helps Denison, Texas, Sustain Its Momentum"; Main Street America, "2025 Great American Main Street Award Winner: Denison, Texas."
[48]. Ann Markusen e Anne Gadwa, "Creative Placemaking" (Washington, DC: Mayors' Institute on City Design and the National Endowment for the Arts, 2010); Richard Florida, The Rise of the Creative Class (New York: Basic Books, 2002).
[49]. Richard Florida, The New Urban Crisis (New York: Basic Books, 2017).
[50]. Carl Raschke, "The Arts, AI, and 'Civic Intelligence' in the Texoma Area," documento conceitual, The Whitestone Foundation, Iniciativa Futuros do Conhecimento, 2026. Todos os dados descrevem uma proposta em consideração, ainda não implementada.