Ele fala como quem aponta para o horizonte. Mas o Cetic.br, braço de pesquisa do Comitê Gestor da Internet no Brasil, foi a campo entre março e setembro de 2025 e perguntou a 2.370 crianças e adolescentes o que eles fazem com IA generativa.

A TIC Kids Online Brasil 2025 encontrou 65% de usuários entre os conectados de 9 a 17 anos. Dentro desse grupo, 10% já usam a ferramenta para conversar sobre problemas pessoais e emoções. Entre os de 15 a 17 anos, 12%.

Não é projeção. É coisa medida: dos 24,5 milhões de crianças e adolescentes brasileiros conectados, os 65% que usam IA generativa somam cerca de 15,9 milhões, e é dentro desse grupo que o 1 em cada 10 aparece.

A entrevista de Gates a Van Jones, publicada no canal do apresentador, dura 31 minutos e é a melhor síntese pública do ensaio que ele lançou no Gates Notes em 26 de agosto. Vale ouvir. Traz também três afirmações que não sobrevivem à checagem, e a mais errada delas esconde a informação mais útil da conversa inteira para um pai brasileiro. É o que eu quero destrinchar: o que o alerta acerta, o que ele erra, e o que já acontece aqui enquanto se discute lá.

A estufa chegou antes do aviso

A metáfora é boa e é dele. No ensaio, segundo os trechos que circulam indexados, Gates escreve que um companheiro projetado para nunca te contrariar é “uma estufa grande e protegida”, algo que nunca empurra ninguém para fora da zona de conforto. Van Jones, na entrevista, converte aquilo em “bolha de efeito estufa”. A imagem que fica é a mesma: vidro, temperatura controlada, muda que cresce bonita e morre no primeiro vento.

O que muda é o tempo verbal. Gates fala no futuro, com a cautela de quem propõe uma agenda internacional. Os números brasileiros estão no presente.

A distribuição inteira desmonta o pânico e sustenta a preocupação ao mesmo tempo. Entre os conectados de 9 a 17 anos que usam IA generativa: 59% para pesquisa escolar, 42% para buscar informação, 21% para criar textos e imagens, 10% para falar de problemas pessoais. A maior parte do uso é utilitária e chata, como quase toda tecnologia nova quando para de ser notícia.

Mas a idade organiza tudo. Pesquisa escolar vai de 37% entre os de 9 e 10 anos a 68% entre os de 15 a 17. A conversa emocional segue o mesmo gradiente: 4% na infância, 12% na adolescência. Quanto mais velho o usuário, mais ele leva a máquina para dentro.

Foi a primeira edição da pesquisa a investigar IA generativa, e não existe série histórica. Ninguém pode dizer com honestidade que isso “cresceu”. Só dá para dizer que já está lá.

Do lado do sofrimento adolescente, o Brasil também tem número: na PeNSE 2024 do IBGE, 18,5% dos estudantes de 13 a 17 anos disseram sentir, na maior parte do tempo ou sempre, que a vida não vale a pena ser vivida.

Temos o dado de uso e o dado de dor. O que não existe, aqui nem em lugar nenhum, é o estudo que cruze os dois. Guarde a lacuna: ela reaparece adiante, do lado de quem alerta.

Antes disso, a parte da entrevista em que Gates elogia uma decisão que não é a que ele pensa que é.

O que a China proibiu, e não é o que Gates disse

Perguntado sobre limites para crianças, Gates responde que “a China tem sido a mais forte em dizer: nós simplesmente não vamos deixar crianças terem acesso a isso”. A frase está errada, e o erro é interessante: a norma real é mais cirúrgica que um veto, e muito mais transplantável para cá.

Em 10 de abril de 2026, a Administração do Ciberespaço da China e outros quatro órgãos publicaram as Medidas Provisórias para a Administração de Serviços de Interação Antropomórfica por Inteligência Artificial, em vigor desde 15 de julho. O que elas proíbem para menores é uma categoria específica: serviços de parente virtual, parceiro virtual e outras relações íntimas simuladas.

O resto continua permitido, com consentimento do responsável para menores de 14 anos, “modo menor de idade”, limite de tempo de uso, lembrete periódico de que aquilo é uma máquina e aviso a cada duas horas contínuas.

Ou seja: a China não fechou a porta. Proibiu o produto “namorada virtual para adolescente” e regulou o resto pelo relógio.

A distinção importa porque é justamente ela que falta no Brasil. Legislamos sobre infância digital antes de a IA entrar na conversa, e legislamos bem. A Lei 15.100/2025 tirou o celular da sala de aula. A Lei 15.211/2025, o ECA Digital, obrigou plataformas a verificação de idade, supervisão familiar e regras de dados, com multas de até R$ 50 milhões por infração e fiscalização da ANPD desde março de 2026.

O paradoxo fica de pé sozinho. O país que a conversa americana trata como o vilão autoritário da IA é o único que escreveu uma regra endereçada exatamente ao fenômeno que 12% dos adolescentes brasileiros já praticam. Gates elogiou a China pelo motivo errado.

Se a regra chinesa é mais fina do que ele imagina, a evidência que sustenta o alerta dele é mais fina do que soa.

As duas autoridades que Gates cita, e o que elas aguentam

Para justificar a preocupação, Gates invoca dois nomes: Jonathan Haidt e Scott Galloway. É o gesto natural de quem quer sair da opinião. Só que os dois carregam ressalvas que a entrevista não menciona.

Haidt é autor de The Anxious Generation, de 2024, que atribui o colapso da saúde mental adolescente no início dos anos 2010 à troca de uma infância baseada em brincadeira por uma infância baseada em celular. O livro vendeu muito e mudou o debate público em vários países.

Na Nature, a psicóloga Candice Odgers resenhou o livro para dizer que a tese central, a de que as tecnologias digitais estão reconfigurando o cérebro das crianças e causando uma epidemia de doença mental, “não é sustentada pela ciência”. A maior parte dos dados disponíveis, lembra ela, é correlacional.

Galloway divulga os números da solidão masculina. Eles são reais e vêm do Survey Center on American Life: a proporção de homens sem nenhum amigo próximo passou de 3% para 15% entre 1990 e 2021, e a de homens com seis ou mais amigos próximos caiu de 55% para 27%. São dados norte-americanos de 2021, anteriores aos chatbots de companhia. Servem para descrever o terreno em que a IA está caindo. Não servem para medir o que ela faz.

E o estudo que a cobertura associa ao ensaio de Gates? Um levantamento de Stanford e Carnegie Mellon com 1.131 usuários do Character.AI, dos quais 244 doaram o histórico de conversa: mais de 413 mil mensagens. O uso por companhia aparece associado a menor bem-estar, e a associação piora quanto mais intenso o uso. Os próprios autores escrevem, com todas as letras, que o desenho transversal dos dados não permite estabelecer causalidade. Quem se sente pior pode estar buscando o chatbot; o chatbot pode estar piorando quem o busca. O dado não distingue.

Nada disso torna Gates errado. Torna a coisa mais desconfortável do que se ele estivesse: a preocupação é razoável, a evidência é rala, e a decisão sobre a infância de milhões de pessoas vai ser tomada nesse intervalo. É o mesmo intervalo em que a Estônia decidiu apostar, e contei essa história em detalhe no post sobre o programa estoniano. O dilema é idêntico: agir sem prova ou esperar a prova chegar depois da geração.

O que nos leva à ideia mais original da entrevista, e à conta que ela não fecha.

“Trabalho reservado a humanos” e a pergunta de quem paga

Gates propõe uma categoria nova: ocupações que a sociedade protegeria da substituição por IA mesmo depois que a máquina fosse capaz de fazê-las. Ele compara a reservas naturais. Áreas demarcadas não por incompetência da tecnologia, mas por decisão sobre que tipo de vida queremos.

Na entrevista ele arrisca um tamanho: “qual parte do mercado de trabalho é isso, se você conseguisse levar a 40 ou 50%”. Repare na construção: é hipótese enunciada em voz alta, não estimativa. Não há metodologia atrás do número, e ele não deve circular como se houvesse.

A conta que ninguém faz é outra. Se o trabalho protegido custa mais caro que o robô, a diferença sai de onde? De imposto, de preço ou de salário? Gates chega perto quando observa que hoje “taxamos o trabalho e tratamos bem o capital”, e que isso vai ter de ser revisto. Mas para no diagnóstico.

Há ainda uma inversão que aparece na conversa e devia assustar mais do que assusta. É Van Jones quem a formula: hoje, ter um robô fazendo tudo por você é privilégio de rico; amanhã pode virar o contrário, com todo mundo numa sala de aula com máquinas e “só as crianças ricas podendo brincar com professores humanos”. Gates acata a imagem.

Num país onde o professor humano já é o único recurso disponível e já é mal pago, essa inversão não é ficção científica. É orçamento municipal.

A coordenação que ele pede é a que está desmoronando

Aqui está a parte que complica a tese deste post, e é justo trazê-la.

O remédio que Gates propõe é coordenação internacional: Estados Unidos e China concordando em monitorar modelos capazes de projetar moléculas, e depois o resto do mundo assinando embaixo. Ele diz ter “90% de certeza” de que a China aceitaria, probabilidade subjetiva sobre um evento que nunca aconteceu e que ninguém consegue verificar.

O histórico dele nesse tipo de arranjo é o melhor argumento a favor: as mortes de menores de 5 anos no mundo caíram mais da metade desde 2000, e a Gates Foundation foi uma das financiadoras centrais do período.

Foi exatamente essa a nota final da entrevista. Van Jones agradece a Gates por ter “cortado pela metade a taxa de morte de bebês negros na África”. A frase é dele, não de Gates, e erra em quase todas as partes.

A queda pela metade é global, não africana; o recorte é de menores de cinco anos, não de bebês; a estatística internacional não trabalha com a categoria “bebês negros”; e o resultado vem de um esforço coletivo de OMS, Unicef, Gavi, Fundo Global e governos nacionais, que nenhuma fonte primária atribui a uma organização só.

O número real é mais duro e mais interessante. Em 2024, 4,9 milhões de crianças morreram antes dos cinco anos, 2,3 milhões delas recém-nascidas. A África Subsaariana respondeu por 58% dessas mortes, com uma taxa quase catorze vezes maior que a da Europa e da América do Norte. E, desde 2015, o ritmo de queda desacelerou mais de 60%.

Em dezembro de 2025, a própria Gates Foundation projetou alta das mortes infantis pela primeira vez neste século.

Leia as duas coisas juntas. O homem que pede à humanidade um acordo global inédito sobre inteligência artificial está vendo, no campo em que mais entende, o acordo global que funcionou perder força e andar para trás. Não porque a ciência falhou. Porque o dinheiro e a atenção política foram embora.

Isso não invalida a proposta. Torna-a mais urgente e menos provável ao mesmo tempo, que é a pior combinação possível.

O vidro não protege ninguém do lado de dentro

A estufa é uma boa metáfora porque contém o próprio limite: serve para a muda que ainda não aguenta o clima lá fora, e serve só até o dia em que ela precisa aguentar.

Enquanto se discute quem vai construir o vidro (Washington, Pequim, uma cúpula que ninguém convocou), 12% dos adolescentes brasileiros conectados já resolveram o assunto sozinhos, com o telefone que estava na mão. A estufa deles não tem porta. Tem histórico de conversa.

Líder da última revolução tecnológica está dando o alerta sobre ESTA aqui — Van Jones

Fontes

• Cetic.br — TIC Kids Online Brasil 2025 (release)
• IBGE Educa — PeNSE 2024, saúde mental de adolescentes
• Administração do Ciberespaço da China — Medidas Provisórias para Serviços de Interação Antropomórfica por IA
• Câmara dos Deputados — Lei 15.211/2025, o “ECA Digital”
• Lei nº 15.100/2025 — celulares nas escolas
• Jonathan Haidt — The Anxious Generation (site oficial do livro)
• Candice Odgers — resenha de The Anxious Generation, Nature (2024)
• Survey Center on American Life — The State of American Friendship (2021)
• Zhang et al. — The Rise of AI Companions, pré-print arXiv (2025)
• Bill Gates — ensaio no Gates Notes (26/08/2026)
• OMS — ficha técnica de mortalidade de menores de 5 anos
• OMS — queda das mortes infantis desacelera, 4,9 milhões de mortes em 2024
• Gates Foundation — Goalkeepers, alta projetada das mortes infantis (12/2025)

Você tenta falar. E nada sai.

A sensação de clareza desaparece no instante em que você precisa transformar o que acabou de consumir em frases próprias. A mente tateia por conceitos que pareciam sólidos há pouco, mas que agora se revelam apenas fragmentos soltos, impressões vagas e palavras decoradas. Você não aprendeu o assunto; apenas terceirizou a busca e confundiu a velocidade da tela com a profundidade da sua compreensão.

No Brasil, essa armadilha virou uma epidemia silenciosa. O brasileiro passa em média mais de 9 horas por dia conectado à internet (segundo a TIC Domicílios 2024), mas apenas 12% da população adulta alcança o nível de proficiência em letramento capaz de ler, articular e confrontar argumentos complexos sem se perder (Inaf 2024). Consumimos um volume recorde de respostas prontas, mas retemos quase nada.

Tania Lombrozo, cientista cognitiva e professora de psicologia na Universidade de Princeton, dedicou duas décadas a estudar por que o cérebro humano é tão eficiente em enganar a si mesmo sobre o que sabe. Em sua palestra no TEDxNewEngland (disponível no YouTube), ela desmonta a intuição comum de que aprender é empilhar dados externos e propõe uma mecânica contraintuitiva: em um mundo afogado em sobrecarga de informação, o aprendizado real não começa procurando para fora, mas articulando para dentro.

A ilusão do zíper e o choque da folha em branco

Para entender por que caímos nessa armadilha o tempo todo, Lombrozo recorre a um experimento clássico da psicologia cognitiva conduzido por Leonid Rozenblit e Frank Keil em 2002, batizado de A Ilusão de Profundidade Explicativa.

Os pesquisadores reuniram adultos e perguntaram o quanto eles entendiam sobre o funcionamento de objetos cotidianos: um zíper, um velocímetro de carro, uma fechadura de cilindro ou a descarga de um vaso sanitário. Quase todos os participantes deram notas altas para si mesmos. Afinal, usamos zíperes todos os dias desde a infância; parece óbvio que sabemos como funcionam.

Em seguida, veio o teste: os pesquisadores entregaram uma folha em branco e pediram aos voluntários que desenhassem e explicassem, passo a passo, o mecanismo exato que faz os dentes de metal do zíper se entrelaçarem e se soltarem.

O resultado foi um silêncio constrangedor. Confrontada com o detalhe, a maioria esmagadora das pessoas não conseguiu formular uma explicação coerente. A certeza desmoronou.

Quando você troca o zíper por inteligência artificial, política econômica ou arquitetura de software, a ilusão não apenas persiste: ela se multiplica. A interface polida do Google e a resposta fluida dos modelos de linguagem funcionam como um amplificador dessa armadilha. Como a resposta está a dois cliques de distância, tratamos a memória da internet como se fosse parte do nosso próprio repertório cognitivo.

Se o acesso fácil à informação não nos torna mais preparados por si só, o que realmente constrói compreensão duradoura?

Por que programadores conversam com patos de borracha

A resposta de Lombrozo passa por um hábito curioso da engenharia de software: o Rubber Duck Debugging (depuração com pato de borracha).

Quando um desenvolvedor passa horas travado em um erro de código que não consegue resolver, a instrução clássica não é abrir mais documentações nem pedir a outro colega que leia o arquivo. A regra é colocar um pato de borracha de brinquedo em cima da mesa e explicar para ele, em voz alta, linha por linha, o que o programa deveria fazer.

No meio da explicação para o brinquedo, o programador interrompe a frase, arregala os olhos e descobre o erro. O pato não disse uma palavra; ele não pensa nem deu resposta alguma. O que mudou foi o processo mental de quem estava falando.

Lombrozo chama essa dinâmica de aprender pensando (learning by thinking). Quando você tenta explicar um problema sem consultar notas nem pedir ajuda a uma IA, três transformações cognitivas entram em ação:

1. Os buracos do raciocínio ficam visíveis: Você descobre exatamente em qual degrau a sua lógica quebra, separando o que você realmente domina daquilo que apenas achava que sabia.
2. O conhecimento se reorganiza: Fatos isolados deixam de ser dados decorados e passam a formar um modelo causal integrado.
3. A busca externa ganha um filtro afiado: Quando você finalmente recorre ao livro, ao artigo ou ao modelo de linguagem, você não pede uma resposta vaga e genérica; busca a peça exata que falta para fechar o quebra-cabeça.

O processo parece simples no papel, mas exige pagar um pedágio mental que a maioria prefere evitar.

A virada: o desconforto que ninguém quer pagar

Se a autoexplicação é um mecanismo tão poderoso e comprovado pela ciência, por que quase ninguém a pratica no dia a dia?

Porque ela custa caro do ponto de vista metabólico. O cérebro humano evoluiu para economizar glicose e tende a operar no menor esforço cognitivo possível, em piloto automático. Autoexplicar dói: obriga você a encarar a própria ignorância temporária e exige concentração deliberada.

O ecossistema digital contemporâneo foi desenhado para fazer exatamente o oposto. As redes sociais, os feeds de recomendação e os assistentes de IA vendem uma promessa sedutora: velocidade sem atrito. Eles entregam a conclusão antes que você tenha a chance de formular a pergunta.

No Brasil, onde o debate sobre inteligência artificial na sala de aula oscila entre o entusiasmo ingênuo e o pânico de proibir celulares, perdemos de vista o ponto central. O risco da IA não é os alunos trapacearem na prova; é eles perderem o treino cotidiano de formular raciocínios difíceis, acomodando-se em uma camada superficial de conhecimento que evapora na primeira provocação real do mercado de trabalho.

Como, então, virar essa chave na prática diária sem abrir mão da tecnologia?

O que fazer amanhã de manhã

Para aplicar essa disciplina a partir de amanhã na sua rotina de estudos ou trabalho, adote este protocolo de três passos:

1. A regra dos 3 minutos: Antes de digitar uma dúvida no Google ou no ChatGPT sobre qualquer problema conceitual ou decisão de projeto, pegue papel e caneta. Escreva em três ou quatro linhas o que você já supõe sobre o assunto e qual é a sua melhor hipótese inicial.
2. Explique para alguém leigo (ou para o pato): Articule o raciocínio em voz alta, sem jargões, como se estivesse explicando o mecanismo para uma pessoa curiosa de 12 anos. Se você gaguejar ou recorrer a frases prontas como “você sabe como é”, você encontrou o seu ponto cego.
3. Faça a consulta cirúrgica: Somente após identificar a lacuna específica, abra a ferramenta de busca ou a IA. Não peça um resumo pronto; faça a pergunta focada exatamente na engrenagem que estava faltando na sua explicação.

Em um ambiente saturado de respostas instantâneas, o ativo mais raro não é quem encontra a resposta mais rápida. É quem tem a disciplina de descobrir o que ainda não sabe antes de apertar o botão de pesquisar.

How you can learn in a world of information overload | Tania Lombrozo | TEDxNewEngland — TEDx Talks

Fontes

• Tania Lombrozo, Why We Ask Why: The Science of Explanation and the Human Drive to Understand (obra de referência, sem link)
• Leonid Rozenblit & Frank Keil — “The misunderstood limits of folk science: An illusion of explanatory depth”, Cognitive Science (2002)
• Cetic.br / NIC.br — TIC Domicílios 2024
• Instituto Paulo Montenegro e Ação Educativa — Inaf 2024

IA não estava na agenda dela. O ChatGPT tinha cinco meses de vida. Dois meses depois, o assessor voltou com a mesma conversa e um detalhe novo: os alunos já estavam usando aquilo nas escolas. E continuava sem saber o que fazer.

Três anos depois, a Estônia é o primeiro país, e segundo Kallas ainda o único, a entregar um tutor de IA em estilo socrático aos alunos de ensino médio.

A história está numa palestra de catorze minutos no TEDxUniversity of Tartu, publicada no YouTube. Kallas começa avisando que não vai falar de IA: “vou falar de humanos”.

É a melhor defesa que ouvi de uma decisão que quase todo ministério da educação do planeta empurra com a barriga, e se apoia num relatório de 2017 que ninguém cita. Também tem dois pontos em que ela força a mão.

E tem um problema que ela não precisa ter, porque governa 1,3 milhão de pessoas com um dos melhores desempenhos escolares da Europa. Esse problema é nosso, e não derruba o argumento dela: com os números brasileiros na conta, ele fica mais urgente e muito mais difícil de executar.

Um país inteiro virou grupo de tratamento

Entre a segunda visita do assessor e qualquer decisão passou-se quase um ano. Kallas conta que o ministério foi atrás de “gente mais inteligente”: reunião após reunião com neurocientistas, cientistas cognitivos, empresas de tecnologia e pessoal de TI, com uma pergunta só. O que a IA faz com o aprendizado.

A conclusão que ela tirou dali organiza o resto da palestra. “Não é sobre tecnologia”, diz. Tecnologia é problema de outro ministério; o dela é o que acontece com o cérebro e com a capacidade humana de aprender.

Da consulta saiu uma estratégia nacional de IA para as escolas no fim de 2024; o programa começou em fevereiro de 2025. Chama-se AI Leap; em estoniano, TI-hüpe. O nome não é acidente: ecoa o Tiigrihüpe, o “Salto do Tigre” anunciado em 1996, cinco anos depois da saída da órbita soviética, cuja meta oficial não era comprar computador e sim ligar todas as escolas do país à internet. A meta foi dada por cumprida no começo de 2000. A Estônia trata escola como infraestrutura nacional.

Em 1º de setembro de 2025, o AI Leap deu acesso a ferramentas de IA a cerca de 20 mil alunos do 10º e 11º ano e a seus professores. Neste setembro se estende ao ensino profissionalizante (etapa que Kallas anuncia na palestra) e a uma nova leva de 10º ano: mais 38 mil estudantes.

Três detalhes de execução dizem mais que o anúncio:

• Metade do dinheiro é privado. Empresas bancam metade do orçamento; o ministério, a outra.
• O ministério não toca o programa. A operação foi passada a uma fundação, e Kallas justifica com uma franqueza que dá inveja: “há várias razões pelas quais o ministério não é o melhor lugar para fazer esse tipo de iniciativa inovadora”.
• O foco declarado não é o aluno, é o professor. Ela usa a palavra “absoluto”: o grosso do esforço é formar docentes para usar a ferramenta de um jeito que empurre o aluno para a análise, não para a resposta pronta.

A ferramenta também não é o ChatGPT que você abre no celular. É, nas palavras dela, “uma versão socrática do GPT para escolas”, construída em parceria de pesquisa com a OpenAI para devolver pergunta em vez de entregar parágrafo.

Nenhum país pequeno gasta metade de um orçamento e a reputação de um ministério por moda. A justificativa está num relatório de nove anos atrás.

O relatório de 2017 que ninguém leu

Aqui está o melhor dado da palestra, e o mais fácil de repetir errado.

Em 2017 a OCDE publicou Computers and the Future of Skill Demand. A metodologia é engenhosa: pegaram as questões do PIAAC, a pesquisa internacional que mede letramento, numeramento e resolução de problemas digitais entre adultos, perguntaram a especialistas quais delas as máquinas da época já respondiam e compararam com o desempenho real dos trabalhadores.

O número que a própria OCDE destaca:

Apenas 13% dos trabalhadores usam essas habilidades no dia a dia com uma proficiência claramente superior à dos computadores.

Corrigida a frase, o susto continua de pé, e a data em que ele mora não é a que parece. Esses 13% não são um retrato das máquinas de 2017. São a projeção da OCDE para a capacidade dos computadores em 2026. Para as máquinas que existiam em 2016, o mesmo relatório dava o contrário: 44% dos trabalhadores claramente acima delas, e 31% empatados.

Leia de novo, devagar. Em 2017, cinco anos antes de o ChatGPT existir, a OCDE apontou o dedo para o ano em que você está lendo este texto e disse que dois em cada três trabalhadores estariam, nele, no melhor dos casos empatados com uma máquina. O relatório não envelheceu bem nem mal. Ele marcou hora, e a hora é agora.

A pergunta que Kallas tira dali é desconfortável até para ela, e ela a formula sem rodeio: se existem computadores que fazem isso, para que serve a educação? “Deveríamos simplesmente desistir de aprender?”

A árvore que ela desenha e não nomeia

A resposta aparece num slide com seis degraus: lembrar, entender, aplicar, analisar, avaliar, criar. Kallas chama aquilo de “árvore cognitiva” e não diz o nome. É a taxonomia de Bloom revisada, o esquema mais usado no planejamento de aula no mundo.

Antes da escada, ela separa o cérebro em dois modos. O modo cognitivo baixo é o da memória e do automatismo: você aprende a andar de bicicleta uma vez e não reaprende toda vez que sobe nela.

O exemplo que ela dá do preço disso é o melhor momento da palestra. Estereótipo, diz Kallas, é modo cognitivo baixo funcionando direitinho: “aprendemos que italianos são barulhentos, e aí esperamos que todo italiano seja barulhento toda vez que encontramos um, porque é assim que nosso cérebro opera”. O modo alto é o oposto: reaprender a cada situação, usar o que se sabe para enfrentar o que ainda não se sabe.

O argumento é direto. Os três degraus de baixo são onde os sistemas escolares param há dois séculos: você decora que a Segunda Guerra começou em 1939, entende o que isso quer dizer, repete na prova quando perguntam. Os três de cima ficam reservados para o doutorado: analisar por que começou em 1939, quem eram os atores, que motivos tinham; avaliar eticamente; criar algo novo.

E aqui Kallas é mais interessante que a versão simplificada que circula por aí. Ela não diz que a IA só é boa nos degraus de baixo. Diz que dá conta da escada quase inteira, “com algumas exceções”: para ela, os modelos ainda são fracos em avaliação ética e em criação, porque só criam “a partir de casos de probabilidade estatística”. Nesse sentido, afirma, “o cérebro humano ainda é único”.

É uma tese forte e discutível. Mas a conclusão prática independe dela: escola que para em “aplicar” treina gente para competir na faixa em que a máquina ganha sempre. Kallas quer análise, avaliação e criação começando no 7º ano, com crianças de 12 e 13 anos.

O mecanismo que ela oferece para explicar a dificuldade, porém, não se sustenta. Ela diz que o cérebro prefere o modo baixo porque gasta menos energia, que ele é “nosso maior órgão” e que quem estuda para uma prova complicada “vai estar fisicamente morto no dia seguinte”, mais cansado do que depois de uma maratona. O cérebro não é o maior órgão, e o custo adicional de pensar com esforço é pequeno: ele já consome cerca de um quinto do gasto de repouso o tempo todo, e um período de esforço mental pede um pouco mais de energia que o de sempre, mas não muito mais.

O comportamento que ela descreve existe: o cérebro é um avarento cognitivo. Mas o preço não é caloria. É atenção, motivação e tolerância ao desconforto de não saber. Isso muda o que se faz a respeito: não dá para alimentar ninguém até o pensamento de ordem superior, só dá para desenhar tarefa que não funcione sem ele.

Sobra o segundo ponto em que ela força a mão. Esse é maior.

A prensa não alfabetizou ninguém

Kallas usa uma palavra específica, várias vezes: evolução. A IA nos põe sob “pressão evolutiva”, diz ela, como a prensa de Gutenberg pôs, e naquela ocasião “todos os humanos evoluíram na capacidade de aprender a ler”. A pressão de agora, insiste, não é física, é mental, e o órgão sob pressão é o cérebro: “temos de evoluir”.

Não foi assim. Gutenberg imprimiu a Bíblia por volta de 1450. A alfabetização universal só apareceu no Ocidente quatro séculos depois, e não porque havia livros: porque houve escola obrigatória, professor pago e Estado disposto a cobrar presença.

O Brasil ainda não terminou o serviço. O IBGE contou 8,4 milhões de analfabetos de 15 anos ou mais em 2025, a primeira vez que a taxa ficou abaixo de 5% na série iniciada em 2016.

Aprender a ler muda o cérebro, e isso é bem documentado: comparar adultos alfabetizados com não alfabetizados mostra que a leitura reorganiza a via visual do córtex, sequestrando para as letras uma região que antes respondia mais a rostos. Mas acontece dentro de uma vida, reciclando circuito que já existia. Cinco séculos de imprensa não trocaram uma base nitrogenada de lugar.

Chamar isso de evolução é generoso com o processo e cruel com quem tem de executá-lo. Evolução é automática; política pública não é. Se a comparação com a prensa vale, ela diz o contrário do que a metáfora sugere: o salto cognitivo do último grande choque tecnológico levou séculos, custou caro e dependeu de instituição.

O que nos leva à parte em que a Estônia joga com as cartas que tem, e nós, com as nossas.

Traduzindo para 7,4 milhões

O piloto inteiro do AI Leap tem 20 mil alunos. O Brasil tem 7,4 milhões de matrículas presenciais no ensino médio, segundo o Censo Escolar 2025: 368 vezes mais. O que na Estônia é uma coorte, aqui é um país.

A escala é o menor dos problemas. O ponto de partida é outro.

No PISA 2022, 73% dos estudantes brasileiros de 15 anos ficaram abaixo do nível 2 em matemática, o piso que a OCDE considera mínimo para a vida adulta. Na média dos países da organização foram 31%. Em leitura, metade dos nossos ficou abaixo do piso.

A linha mais desconfortável da tabela é a última. Em 2022 o PISA mediu pensamento criativo pela primeira vez, o degrau do topo da escada de Bloom, justamente o que Kallas aponta como território ainda humano. O Brasil tirou 23 de 60 num teste aplicado em 64 países. A OCDE não publica classificação, publica escore com margem de erro; dentro dessa margem, o Brasil cai num grupo de países entre a 44ª e a 53ª posição. A Estônia tirou 36.

Do lado adulto não melhora: o Inaf 2024 encontrou 29% de analfabetos funcionais entre brasileiros de 15 a 64 anos, o mesmo patamar de 2018. Entre os jovens de 15 a 29, piorou: de 14% para 16%.

Agora o dado que fecha o argumento. A TIC Educação 2024, do Cetic.br, ouviu mais de dez mil pessoas em mil escolas: sete em cada dez alunos de ensino médio usuários de internet já recorrem a IA generativa para pesquisa escolar, e só 32% receberam alguma orientação da escola sobre como fazer isso. E a proporção de professores que participaram de alguma formação continuada sobre tecnologias digitais nos doze meses anteriores à pesquisa caiu de 65% em 2021 para 54% em 2024; na rede municipal, de 62% para 43%. O degrau maior dessa queda já tinha acontecido em 2022.

Enquanto a Estônia decidia o que os alunos deviam fazer com a IA, nós decidimos onde eles não podem segurar o celular: a Lei 15.100, de janeiro de 2025, restringiu aparelhos pessoais em toda a educação básica. É uma lei defensável e provavelmente boa. Só não responde à mesma pergunta. O MEC lançou em abril deste ano o documento orientador Inteligência Artificial na Educação Básica: documento sério, três anos depois de o assessor estoniano bater na porta da ministra.

A conclusão, então, é que o Brasil não tem base para essa aposta? É quase o oposto.

Onde eu posso estar errado

O melhor experimento sobre o assunto foi feito com cerca de mil alunos de ensino médio numa escola da Turquia e publicado na PNAS em 2025. Três grupos estudaram matemática: sem IA, com um GPT-4 comum e com um “GPT Tutor” configurado para dar pistas escritas por professores em vez de respostas.

Durante os exercícios, todo mundo com IA foi melhor: 48% acima do controle com o GPT comum, 127% com o tutor. Depois veio a prova, sem IA na mão. Quem tinha usado o GPT comum foi 17% pior que o grupo de controle. Quem tinha usado o tutor com trava não perdeu nada.

Leia esse resultado do jeito que ele dói. A versão sem trava, a que reduz o aprendizado, é exatamente a que sete em cada dez adolescentes brasileiros já têm aberta no celular, de graça, sem orientação nenhuma. A versão que não fez mal é a que a Estônia foi construir com a OpenAI e distribuir com formação de professor junto.

O Brasil não está fora do experimento. Está dentro, no braço errado, sem consentimento informado e sem ninguém medindo.

O que não prova que a aposta estoniana funcione. E é justo registrar que o medo que move Kallas vem nos mesmos termos que eu passo a relativizar agora: o que mais assustava o ministério, conta ela, era que, sem fazer nada, viessem “brain rot e descarregamento cognitivo”, com o sistema educacional seguindo por inércia nos processos mentais de sempre.

Só que a evidência por trás desse vocabulário é rala. O estudo mais citado sobre descarregamento cognitivo, a ideia de que terceirizar o pensamento atrofia a capacidade de pensar, é correlacional e baseado em autorrelato: mostra associação, não causa. O trabalho do MIT que virou manchete com o nome de “dívida cognitiva” tem 54 participantes, é preprint sem revisão por pares e já recebeu comentário técnico contestando a análise. Brain rot é expressão de internet, não diagnóstico. E um experimento numa escola turca não é o mundo.

A própria Kallas admite o buraco, e é a frase mais confiável dos catorze minutos: “nós também não sabemos muito o que está acontecendo. Estamos realmente observando e aprendendo à medida que avançamos, porque ainda não há respostas claras ou definitivas”. Ela diz que o país faz monitoramento científico do programa, e no fôlego seguinte que existe “muito pouca ciência” sobre o tema. É por isso, acrescenta, que a Estônia não pede aplausos: pede que os outros venham aprender junto.

O que sobra

Três anos atrás, um assessor entrou na sala de uma ministra e disse duas vezes que não sabia o que fazer. Hoje aquela dúvida virou um país inteiro se oferecendo como seu próprio grupo de tratamento.

Sete em cada dez alunos já usam IA, sem plano, sem trava, sem professor formado — isso já aconteceu. O nosso problema nunca foi não saber. Foi fingir que ainda estamos decidindo.

When AI Knows Everything, What Should Humans Learn? | Kristina Kallas | TEDxUniversity of Tartu — TEDx Talks

Fontes

• Harno — Tiigrihüpe, “o Salto do Tigre”
• AI Leap — site oficial do programa
• OCDE — Computers and the Future of Skill Demand (2017)
• OCDE — Computers and the Future of Skill Demand, relatório completo (PDF)
• Scientific American — “Thinking Hard Calories”
• IBGE — Agência de Notícias, taxa de analfabetismo 2025
• Dehaene et al. — “Illiterate to literate”, Nature Reviews Neuroscience (2015)
• Inep — Censo Escolar da Educação Básica 2025
• Inep/Daeb — Nota sobre o Brasil no PISA 2022
• OCDE — PISA 2022 Results (Volume III), nota de país Brasil
• Agência Brasil — “OCDE avalia pensamento criativo de estudantes em 64 países”
• Ação Educativa / Inaf 2024
• Cetic.br — TIC Educação 2024 (release)
• Cetic.br — TIC Educação 2024, principais resultados (PDF)
• Lei nº 15.100/2025
• MEC — Inteligência Artificial na Educação Básica
• Bastani et al. — “Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics”, PNAS (2025)
• Gerlich — “AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking”, Societies (2025)
• “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task” (preprint, arXiv, 2025)