uma página livre

Baldolino Calvino me pediu para ajudar numa de suas postagens. Ao iniciar o texto, solicitei à IA para criar “uma nova postagem pt-br de baldolino calvino”. Eu tinha em mente o esqueleto de código, estrutura, frontmatter, essas coisas. Como tenho presenciado várias vezes, as IA respondem de acordo com suas orientações, então, ser vago e incompleto pode originar respostas inesperadas. E obtive o texto abaixo, que reproduzo pois não ficou ruim. Vou acrescentar meus comentários e desenvolver o texto que tinha em mente no início.

O corpo é o primeiro território do eu. Antes de qualquer palavra, de qualquer pensamento, é no corpo que habitamos, sentimos e existimos. A experiência de ser começa na pele, nos músculos, nos ossos — naquilo que pulsa e se move sem que peçamos.

Durante séculos, a filosofia ocidental separou mente e corpo, como se fossem entidades distintas, em conflito ou em hierarquia. Mas a cada gesto involuntário, a cada emoção que se manifesta fisicamente, percebemos que o eu não é apenas pensamento: é carne, é sensação, é presença.

O corpo guarda memórias que a mente esquece. Um cheiro, um toque, uma dor antiga — tudo pode despertar lembranças que não sabíamos possuir. O corpo fala, mesmo quando silenciamos a voz. Ele revela verdades sobre nós que tentamos esconder, denuncia nossos limites e também nossas potências.

Reconhecer o eu do corpo é aceitar que somos vulneráveis, finitos, mas também incrivelmente adaptáveis. É entender que a consciência não paira acima da matéria, mas emerge dela, como uma chama que só existe porque há combustível e oxigênio.

No mundo contemporâneo, somos constantemente convidados a negar o corpo: a ignorar seus sinais, a ultrapassar seus limites, a moldá-lo segundo padrões externos. Mas resistir a essa negação é um ato de autoconhecimento e de liberdade. É afirmar que o eu não se esgota no pensamento, mas se realiza plenamente na experiência encarnada.

O corpo é o nosso primeiro e último lar. Cuidar dele, escutá-lo, respeitá-lo é também cuidar do eu mais profundo. Pois, no fim, não há consciência sem corpo — e não há corpo sem um eu que o habite.

Se você acha que a postagem é “O Eu do Corpo”, está correto. Interessantemente, dei praticamente apenas o título da postagem para o LLM. O desenvolvimento foi todo a partir disso. Note que temos 6 blocos, divididos por mim por trazerem temas individuais. Corporalidade explícita, problema mente-corpo na filosofia, memória corporal, emergência da mente, repressão dos corpos, dualidade. Se você ler o texto de Baldolino, verá que ele não tem realmente a ver diretamente com estes temas e estas pobres gerações de LLM. Na verdade, o texto dele nega frontalmente a dualidade mente-corpo.

Olhe para o conteúdo, você facilmente concluirá que é superficial, formado por uma sucessão de clichês sem profundidade que se repetem. São como bordões, chavões, frases de efeito,memes de internet. Os trejeitos e maneirismos típicos de LLM em 2025 podem ser facilmente identificados. São os mesmos desde a GPT-3 e sua instância que ficou mundialmente famosa explosivamente, a ChatGPT. Só são mais elaborados, mas continuam semelhantes. As LLM não criaram esse estilo,nem mesmo isso é uma criação real, apenas geração. Essa é uma destilação de cacoetes de redes sociais, concentrados pela máquina estatística dos transformers.

É irônico que os LLM tenham feito tanto sucesso filtrando e concentrando o que tem de pior na produção textual humana da internet. Quem mandou usar Twitter e Reddit no treinamento? O resultado é isso, e até hoje, nesta data, ainda são todos iguais, os textos gerados por LLM. Apesar de mais elaborados, são completamente superficiais. Eu chamo isso de “efeito Chiang”, ou “efeito jpeg”, sim, por causa do famoso artigo de Ted Chiang para a New Yorker.

No caso destas linhas, o comando foi simples e incluiu uma ordem breve (“faça uma nova postagem”) e uma expressão muitíssimo sucinta, atômica até: “o eu do corpo”. Assim como o efeito jpeg prevê, quanto menos informação a entrada contiver, mais genérica e superficial (sem profundidade de conhecimento) a geração será. Um “jpeg borrado”, uma pálida imagem mal se assemelhando à realidade. Porém devemos levar em conta que a “realidade” são textos de baixa qualidade da internet, o material mais frequente na sopa genérica de dados usada para treinar os modelos. Não se deve esperar grande coisa para além de textos fáceis com uma decoração que parece vagamente sofisticada para o leigo.

Escrevi a postagem “Meu diálogo com um chatbot” em 2023. Nestes dois anos, ocorreram muitos avanços nos modelos de LLM, a velocidade de aperfeiçoamentos tem sido muito elevada. Porém, perceba que os erros são praticamente os mesmos. Há menos repetições literais, claro, e alguma capacidade maior em evitar uma estrutura muito rígida (como usar sempre a expressão “em resumo”). Porém hábitos como os de repetição tripla (“habitamos, sentimos e existimos”, “na pele, nos músculos, nos ossos”, “é carne, é sensação, é presença”, “Um cheiro, um toque, uma dor antiga”), uso da estrutura “que/não… mas” (“que somos vulneráveis, finitos, mas também”, “não paira acima da matéria, mas emerge dela”, “que o eu não se esgota no pensamento, mas se realiza”) e tautologias (“não há consciência sem corpo — e não há corpo sem um eu que o habite”) são comuns.

Nada disso foi ou é criação dos LLM. E se a entrada contiver “informação o mais detalhada possível” como muitos “especialistas de IA” de internet falam? Nesse caso, você pode acabar escrevendo um texto enorme e o LLM vai imitar você, sendo pior que você, e até usar frases inteiras do seu comando, ipsi litteris. Eu já fiz essa experiência. Se você apenas escrever seu texto, sem LLM, pode até demorar mais, mas invariavelmente fica melhor, por pior que você escreva. A geração de LLM, por definição, nunca fica melhor do que a criação humana, exatamente como prevê o efeito Chiang.

Existe um motivo interessante para a geração textual dos LLM ser flagrantemente pior do que outras modalidades de geração, como código e matemática: a qualidade do material de treinamento. Para código, repositórios como o Github e equivalentes, para matemática, arXiv. Mesmo assim, escutam-se muitas queixas e os memes se multiplicam sobre os devs que precisam consertar o código feito por IA. E, na matemática, existe uma compreensão bem estabelecida que LLM somente são boas ferramentas nas mãos de humanos experientes (e são modelos especiais, com pós-treinamento e ajuste fino exaustivo na área). Apenas leigos falam constantemente de “soluções” autônomas de teoremas por LLM, completamente sem participação humana em nenhum nível.

Porém, para geração textual, vamos ter que esperar modelos treinados no Google Books (com curadoria das obras), para começar a ver alguns jpegs menos borrados.