A escrita em tempos de IA: compor em vez de digitar

O que é um autor? Nenhuma resposta absoluta é satisfatória, em parte porque o conceito de autoria mudou ao longo da história e das culturas, e em parte porque o que se entende por autor varia conforme a arte e/ou o meio de que se trate. Todos os filmes têm diretores e roteiristas, que podem ou não ser a mesma pessoa, mas existe também o chamado "cinema de autor". Nas séries de televisão, a figura do showrunner ganhou muito peso há tempos, mas, se nos perguntamos quem é o autor da série Game of Thrones seria difícil decidir se é George R. R. Martin, autor dos romances em que ela se baseou, os showrunners David Benioff e D. B. Weiss, ou os roteiristas ou diretores de cada episódio. Problemas parecidos surgem nos videogames, onde também existem alguns "com autor" (Monkey Island e as outras aventuras gráficas de Ron Gilbert), mas na maioria dos casos não fazemos ideia ou nem sabemos como aplicar a categoria.

Mas no mundo dos textos, dirão, a questão é relativamente fácil. Partimos do princípio de que a autoria surge da soma do trabalho material de escrita com o trabalho intelectual de composição do texto. Isso é assim, sem dúvida, na maioria dos casos. Quando um estudante, um amigo ou um colega nos diz "escrevi isto" e nos mostra, partimos do pressuposto de que ele concebeu e digitou (ou escreveu à mão). Mas não é preciso se esforçar muito para encontrar um monte de zonas cinzentas. Os antigos filósofos e oradores muitas vezes ditavam seus textos a um escravo que os transcrevia. É de supor que em muitos casos essa transcrição envolvesse alguma edição, ainda que superficial, sobre o que o amo ditava. A tradição do ditado como forma de escrita, claro, nunca desapareceu. Os escravos foram substituídos por secretárias/os, ou por cônjuges, como María Kodama, que acompanhava o ditado de Borges na última parte de sua vida. Quantos desses copistas tiveram papéis significativos na autoria de um texto? Quantas vezes Aristóteles terá dito ao escravo: "pronto, vou tomar uma coisa com Platão, continue daqui com aquilo que eu sempre digo sobre a virtude como hábito"?

Mas, mesmo reconhecendo que essa possibilidade é muito real e está documentada em alguns casos, continuamos atribuindo a autoria principalmente ao autor que põe seu nome para sustentar as palavras que pensou. Ditar, embora não seja o mesmo que escrever, também não deixa de ser uma tarefa corporal que envolve a materialidade invisível, mas real, das ondas sonoras. Quanto às tecnologias da escrita, há estudos interessantes sobre os efeitos da passagem, por exemplo, da pena de ganso para a pena metálica, ou para a máquina de escrever, ou para o processador de texto. Mas nenhuma mudança foi tão drástica quanto a que estamos vivendo agora com a inteligência artificial generativa, a primeira tecnologia que parece estar modificando o próprio conceito de escrever em todas as suas dimensões.

Agência e autoria

A esta altura do campeonato, definir "inteligência artificial generativa" ou "grande modelo de linguagem" (LLM, na sigla em inglês) parece bastante desnecessário, mas há uma confusão comum que vale a pena desmontar. Definir os modelos que rodam por trás da interface amigável do ChatGPT, do Claude ou do Gemini como meros preditores da próxima palavra, "papagaios estocásticos", é uma simplificação que distorce a realidade da coisa. É como dizer: tudo o que o seu PC faz é processar uns e zeros em alta velocidade. Num sentido, ainda que bastante impreciso, é verdade.

Nenhuma mudança foi tão drástica quanto a que estamos vivendo agora com a inteligência artificial generativa, a primeira tecnologia que parece estar modificando o próprio conceito de escrever em todas as suas dimensões.

Mas isso não dá conta, nem de longe, do que um computador de fato faz. A menos que estejamos rodando pequenos modelos locais no nosso próprio PC, as inteligências artificiais generativas que usamos online todos os dias, mesmo nas versões gratuitas, empregam uma enorme variedade de subsistemas e ferramentas que lhes permitem buscar na internet, se conectar a outros apps, "raciocinar" (embora não, claro, como nós, seres humanos) sobre o que escrevem para avaliar, ler arquivos em diversos formatos, lembrar interações anteriores etc. Se além disso estamos rodando o modelo a partir de um aplicativo de desktop como Claude Code, Google Antigravity ou Codex da OpenAI, as possibilidades abrangem qualquer coisa que se possa fazer com um PC. São, como se diz há tempos, "agentes", embora a definição de agente neste contexto não seja imediatamente óbvia.

Agente vem do verbo latino agere, "fazer", do qual também deriva "ação", e "autor" vem de auctor, aparentado também com auctoritas (a autoridade de quem origina algo e pode responder por isso), embora hoje a conexão entre as duas palavras não seja tão óbvia quanto já foi em outras épocas. Escrever um texto, então, é fazê-lo, isto é, realizá-lo, mas também adquirir sobre ele uma autoridade, no sentido mais literal e menos metafórico possível: o de poder dizer "isto eu sustento". Ser agente de um texto (produzi-lo, executá-lo, dar-lhe forma material ou verbal) não é o mesmo que ser seu autor neste segundo sentido: alguém a quem se pode pedir contas pelo que esse texto afirma, promete ou implica. A escrita ditada, delegada ou assistida sempre coloca essas duas dimensões em tensão, mas nenhuma tecnologia as havia separado de forma tão clara quanto a IA generativa.

Podemos agora, com muita facilidade, delegar todo o processo de escrita, tanto a parte material quanto a de ideação, a uma tecnologia, e o resultado ser um texto capaz de cumprir com folga as condições mínimas da textualidade humana e, na maioria dos casos, muito mais que isso. Não é ousado dizer que, mesmo com seus defeitos conhecidos, elas escrevem muito melhor que a enorme maioria dos seres humanos. E já não é preciso fazer prompts com muito rigor ou detalhe. Sim, têm tiques irritantes, abusam das construções adversativas (não é isto, mas aquilo), de alguns recursos como os travessões e os dois-pontos, e em geral tendem a certa redundância que rapidamente se torna tediosa. Mas são defeitos que não é raro encontrar em seres humanos com pouco interesse ou formação em escrita, que é uma arte difícil de dominar mesmo que não se pretenda ser Flaubert ou Virgílio.

Se fazemos parte daquela minoria que tem, sim, um interesse específico na escrita, ainda podemos optar por não usar a inteligência artificial (ou pelo menos não para isso) e buscar a distinção do humano e artesanal num ecossistema textual que avança imparável rumo à automação. Afinal, continuam existindo feiras de artesanato e móveis feitos à mão por marceneiros, apesar da industrialização de praticamente todos os bens que usamos no dia a dia. Mas também podemos, como muitos de nós estamos fazendo, optar por vias e estratégias que implicam capitalizar algumas das potencialidades dessa tecnologia sem abandonar a ideia de que somos responsáveis pelo que escrevemos. O que vamos propor no restante do artigo é um modelo para pensar e executar a escrita com IA sem perder de vista que a autoria (no sentido forte, o da auctoritas) continua sendo inteiramente humana, independentemente do grau de delegação da escrita palavra por palavra do texto.

O autor como compositor

Voltemos ao início do artigo. Desde antes da irrupção das IAs generativas, a definição de autoria varia conforme o meio. Para pensar a dinâmica da coautoria humano-máquina na escrita mediada por IA, propomos a seguinte analogia: o autor como compositor, um compositor que, como sempre aconteceu e continua acontecendo, não só elabora a partitura, mas também rege a orquestra.

Trabalhar com IA em qualquer área implica, em boa medida, assumir um papel de coordenador. No caso da escrita, isso significa que já não nos ocuparemos da execução manual de cada instrumento, da mesma forma que um maestro não toca cada flauta, violino ou címbalo (embora deva saber como funciona e soa cada um deles). Em termos bem concretos, significa que não escreveremos (nem ditaremos) palavra por palavra, assim como o compositor/maestro não executa cada som. Sua tarefa é escrever uma partitura que distribui funções, define entradas e antecipa efeitos, e confia que cada instrumentista saiba fazer o que lhe cabe sem precisar que lhe indiquem como executar nota por nota. Trabalhar com um LLM tem, no sentido que propomos aqui, essa mesma lógica: pedimos reformulações, geramos variantes, delegamos expansões ou compressões e decidimos o que sobrevive ao corte final, mas a IA funciona como um instrumentista extraordinariamente hábil. Pode executar com competência uma tarefa local (ajustar a coesão de um parágrafo, variar o léxico, explicitar uma inferência que deixamos apenas sugerida), mas não tem, nem pode ter, um propósito comunicativo próprio que exceda essa tarefa pontual. A intencionalidade total do texto e aquilo que na primeira seção chamamos de autoridade continuam sendo inteiramente humanas. E dessa divisão do trabalho decorre algo que costuma passar despercebido nos debates mais alarmistas: a responsabilidade autoral não se dilui com a delegação, ela se intensifica. Se o instrumentista toca uma nota errada (uma citação alucinada, um dado inventado, um argumento que soa melhor do que é), essa falha não é só do instrumento, mas de quem o rege. Ser compositor/maestro não é fazer menos. É responder por mais, inclusive pelo que não se digitou.

E dessa divisão do trabalho decorre algo que costuma passar despercebido nos debates mais alarmistas: a responsabilidade autoral não se dilui com a delegação, ela se intensifica.

Mas essa distribuição de tarefas pressupõe que quem rege sabe do que está falando. Só alguém com domínio e formação no assunto pode dirigir bem a IA, saber o que é trivial, o que reproduz um lugar-comum e que detalhe é, na verdade, decisivo. Nem todo mundo pode subir no pódio e sair regendo a orquestra. Pelo contrário, é preciso mais critério e mais conhecimento para saber o que pedir ao instrumentista e quando desconfiar do que ele toca.

Pontos de partida: macroestrutura, relevância, materiais e estilo

O linguista Teun van Dijk propôs o conceito de "macroestrutura" para explicar que os textos (escritos ou orais) podem ser sintetizados por meio de uma série de regras (as "macrorregras") de tal forma que, por mais longos ou complexos que sejam, sempre possam ser resumidos em um punhado de proposições que condensam o essencial. Poderia se dizer que escrever como compositor é, antes de mais nada, começar pela definição da macroestrutura do texto que queremos produzir.

Mas uma ideia clara, para a comunicação humana (e todo texto é comunicativo em algum nível), nunca é meramente uma ideia. É sempre uma ideia em um contexto, algo que vale a pena dizer a uma ou a muitas pessoas em uma situação específica. Isso nos leva a um conceito distinto: a relevância do texto. Intuitivamente podemos dizer que um texto é relevante na medida em que diz algo que se destaque, que se torne importante em determinado contexto.

Então, os dois componentes básicos de que precisamos antes de começar o processo de composição textual são: um esquema mais ou menos acabado das ideias centrais do que quero escrever (a macroestrutura de um texto, cuja organização vai variar dependendo de eu estar escrevendo um texto explicativo, argumentativo, narrativo etc.) e uma definição do que considero relevante nesse texto em uma situação que pode ser mais concreta ou mais geral, mas que nunca podemos omitir do planejamento.

Para passar ao plano da interação com a IA, vão ser necessários dois elementos adicionais. Primeiro, os materiais que quero que o modelo tenha à disposição para a escrita. Isso abre um mundo de possibilidades para as quais não há conselhos universais, já que também depende muito do tipo de texto que quero escrever. Se estou redigindo um artigo acadêmico sobre um tema ultraespecífico, vou precisar subir informações com certo detalhe (por exemplo, outros artigos acadêmicos sobre o tema), mas se estou escrevendo sobre algo mais conhecido (ou seja, sobre um tema do qual é razoável supor que o modelo de linguagem recebeu informação suficiente em seu treinamento), isso pode ser desnecessário. Mas também posso subir textos cujo estilo me interessa tomar como referência. Como em tudo, há muita tentativa e erro. Muitos de nós pensávamos que, se déssemos ao ChatGPT ou ao Claude o máximo de informação possível, ele ficaria muito mais inteligente, quando muitas vezes acontece o contrário: os modelos se esforçam para tirar algo de tudo o que damos a eles, mesmo quando não é relevante para uma situação concreta.

Então, até agora temos a macroestrutura, uma hipótese sobre a relevância do que vou produzir e os materiais. Última questão: o estilo. Aqui as variações em relação ao âmbito para o qual o texto é pensado são infinitas, entre um apagamento total do estilo pessoal em busca da clareza expositiva (que também admite inúmeras variações quanto a ser claro para quem: um neófito, um especialista, algo intermediário?) e a busca de uma voz própria, reconhecível e artesanal. Em casos como este último, é impossível delegarmos a escrita de qualquer parte do texto. Seríamos como um regente de orquestra que insiste em tocar o instrumento solista no concerto.

Escrever e iterar

Como tudo isso se expressa em prompts? Não há receita: o prompt engineering (“engenharia de instruções”) ficou velho. Você poderia colar este artigo, dizer que quer reproduzir este método e pedir que o modelo lhe faça as perguntas relevantes, por exemplo. Ou poderia montar um prompt-modelo estruturado com esses quatro componentes e ir preenchendo a cada vez. Algo assim:

# PROMPT PARA INICIAR PROJETOS DE ESCRITA

## MACROESTRUTURA

(preencher com as ideias centrais do texto)

## RELEVÂNCIA NO CONTEXTO

(preencher com a hipótese de relevância ajustada ao contexto com que trabalhamos, detalhando os elementos mais importantes do contexto e a relevância que o texto adquire para cada um deles)

## MATERIAIS

(subir arquivos e, se necessário, explicar o que são e para que usá-los)

## ESTILO

(preencher com os aspectos gerais e as questões específicas do registro a adotar)

Mas o fundamental, nesta nova fase da escrita humana, não são essas minúcias, que poderiam ser resolvidas de muitas formas diferentes. O importante é encontrar o lugar do autor ou da autora nesse ambiente. E para isso precisamos conceber o planejamento da escrita de modo que possamos continuar sendo responsáveis pelo que escrevemos, mesmo que o processo de escrever “palavra por palavra” já esteja delegado. Isso implica, na prática, uma mudança significativa no tempo que dedicamos a cada tarefa. É óbvio que planejar sempre foi uma parte central da escrita, como dizem desde os tratados de retórica antigos até os manuais do ano passado. Mas a possibilidade de delegar que temos agora nos permite pensar nisso em outra escala.

Vejamos um exemplo do mundo acadêmico, mas transponível para outros âmbitos. Um conselho comum para quem está atrasado com a escrita da tese é: chega, comece a escrever do jeito que sair, esqueça de ler mais textos, de pensar mais conexões. Escreva; senão, você não chega lá e nunca vai começar. Agora estamos diante da possibilidade de imaginar que, se alguém precisa entregar a tese em um ano, pode planejar em detalhe até o penúltimo dia e, no dia final, dar ao modelo uma série de instruções detalhadas, capítulo por capítulo. A escrita se realizaria em questão de horas.

Claro, isso é impreciso, porque omite o tempo de correção e revisão que deve ser considerado. Seria como um compositor que escreve uma peça até o último detalhe da intensidade de cada nota no pizzicato mais sutil do último violino, mas não ensaia até o dia da estreia. A composição textual é um processo extremamente iterativo nos quatro níveis que mencionamos. Essa revisão continuará sendo nossa responsabilidade e a fonte última da nossa auctoritas.

Os riscos de reger sem nunca ter tocado um instrumento

Que a IA possa fazer quase qualquer coisa com as palavras não significa que possa fazer qualquer coisa com as ideias. Aqui há uma distinção útil. Por serem treinados para prever o mais provável, os LLMs são extraordinários para formular ideias que reforçam padrões estáveis. Ou seja, são muito bons para se mover dentro do que Steven Thurlow chama de pensamento convergente. Por outro lado, os LLMs se tornam estruturalmente fracos quando se trata de se aventurar no pensamento divergente: na hora de formular uma hipótese absolutamente nova, entortar um argumento rumo a lugares inexplorados ou redefinir um problema, a consistência e a solidez dos modelos se desvanecem. Por isso não podemos delegar a eles a hipótese original, a virada argumentativa, o momento em que nosso texto busca surpreender, seja com uma metáfora, uma ideia ou uma mudança de ritmo.

Não podemos delegar a eles a hipótese original, a virada argumentativa, o momento em que nosso texto busca surpreender, seja com uma metáfora, uma ideia ou uma mudança de ritmo.

Hoje os modelos são uma grande expressão do denominador comum da escrita, do esperável e do “correto” (quando não alucinam). Isso significa que oferecem algo contra o que se medir. Podemos pedir que escrevam a passagem que temos em mente e ler o que fizeram. O que nos parece chato, genérico ou alheio nos indica, por diferença, onde está o que queremos dizer. Isso não muda a divisão de papéis. A voz própria continua sendo trabalho humano, mas agora tem um ponto de comparação que antes não estava tão à mão.

Convém, além disso, não perder de vista com o que estamos compondo. Os aplicativos de IA generativa mais usados hoje são controlados por megacorporações estrangeiras (OpenAI, Google, Anthropic) com suas próprias agendas comerciais e geopolíticas. Usá-los para escrever, ainda que com a regência mais cuidadosa, implica participar, em algum nível, dos mecanismos opacos com que essas empresas melhoram seus modelos, geram lucro e produzem influência. Não é motivo para abandonar a escrita assistida, mas é mais uma razão para não delegar sem critério nem consciência de quem está do outro lado do modelo.

Resta, por fim, uma pergunta incômoda para o futuro, mais pedagógica do que técnica. Como esse modelo convive com a formação de futuros compositores? O que acontece quando alguém pode simplesmente pular o trabalho lento e custoso de escrever palavra por palavra? O risco não é nostálgico. Se toda uma geração se forma direto na delegação, com que critério próprio os escritores do futuro vão avaliar o que a IA lhes devolve? Reger uma orquestra sem nunca ter tocado um instrumento é um risco civilizatório para o qual ainda não temos respostas firmes.