“IA é como crack”: Radia Perlman, pioneira chamada de “mãe da internet”, fez um alerta duro sobre a dependência da tecnologia. Ela não vê a IA como hype — vê utilidade real. O problema é o que deixamos de aprender ao terceirizar o pensamento. 🤖🧵

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Perlman criou o STP, protocolo que ajudou redes a evitarem loops e colapsos. Ou seja: ela ajudou a construir a infraestrutura invisível da internet. Quando questiona a IA, não é saudosismo tecnológico; é uma crítica de quem entende sistemas e suas falhas.

A cientista diz que estudantes que usam IA para fazer todo o dever “nunca aprendem nada”. A provocação central: aprender não é só entregar uma resposta correta. É errar, testar hipóteses, organizar argumentos e criar repertório mental.

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A metáfora é extrema, mas aponta para um risco concreto: conveniência pode virar dependência. Se a IA sempre resume, escreve, calcula e decide, o que acontece com habilidades básicas de leitura crítica, escrita e resolução de problemas?

Outro alerta é ainda mais sério: modelos generativos são probabilísticos. Eles podem soar confiantes e estar errados. Colocá-los no comando de infraestrutura crítica — energia, bancos, saúde ou redes — exige supervisão humana, testes e responsabilidade clara.

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No trabalho, Perlman também contesta a promessa fácil de que a IA criará tantos empregos quanto eliminará. A produtividade pode crescer, mas seus ganhos não são distribuídos automaticamente. Requalificação, transparência e proteção aos trabalhadores precisam acompanhar a automação.

A questão não é escolher entre adotar ou proibir IA. É decidir onde ela amplia capacidades humanas — e onde substitui aprendizado, julgamento e responsabilidade. Tecnologia madura não é a que faz tudo sozinha; é a que sabemos usar sem entregar nossa autonomia.

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