Quando a inteligência é artificial, mas o gosto ainda é humano

A escolha que os algoritmos não podem fazer por nós

Ana não existe. É uma personagem composta para tornar visível uma experiência que números e previsões sobre o futuro do trabalho costumam esconder.

Ela começou a faculdade de jornalismo em 2019, atravessou a pandemia de COVID-19 durante a formação e se graduou em 2023, quando a inteligência artificial generativa começava a alterar rotinas de escrita, pesquisa e produção. Conseguiu uma primeira oportunidade em uma pequena redação on-line. O salário mal bastava, mas havia ali uma entrada possível na profissão. Pouco depois, a porta se fechou.

“A IA tirou meu emprego”, ela passou a repetir, entre a frustração e a resignação. Não porque conhecesse todos os motivos da demissão, nem porque uma transformação tecnológica tenha uma causa única, mas porque foi assim que a sequência apareceu para ela: primeiro a pandemia, depois a dificuldade de entrar no mercado, por fim uma ferramenta capaz de executar em segundos parte do trabalho para o qual havia estudado.

Quando alguém dizia que ela deveria aprender a usar o ChatGPT, Ana revirava os olhos. O conselho podia ser prático, mas não respondia à perda. Ela não havia escolhido o jornalismo para operar uma interface. Queria contar histórias, ouvir pessoas e iluminar experiências que passariam despercebidas.

Havia uma ironia nisso. Seu novo desejo era justamente narrar como a IA estava mudando a vida das pessoas, mas ela não conseguia transformar a ideia nascida no sofá da casa dos pais, no interior de Minas, em trabalho publicado que pagasse as contas. Faltavam menos cursos do que portas: contatos, conversas, editores dispostos a ouvir, uma primeira oportunidade que não exigisse experiência de quem ainda tentava começar.

Ana é fictícia, e sua história não prova uma tendência. Ainda assim, ela condensa um problema real do debate sobre automação: uma tecnologia pode ampliar a capacidade de muitos e, ao mesmo tempo, estreitar a passagem de entrada para outros. O ganho de produtividade aparece depressa nas apresentações; o custo de uma trajetória interrompida quase sempre chega como caso particular.

Por isso, não basta responder a pessoas como Ana com entusiasmo tecnológico. A frustração não é ignorância a ser corrigida. Antes de falar em adaptação, é preciso reconhecer o que se perdeu e perguntar que alternativa concreta está sendo oferecida.

O ciclo da novidade

Na época em que este texto começou a ser escrito, um novo modelo de IA dominava as manchetes e os benchmarks. Desde então, outros ocuparam o mesmo lugar. O nome muda; a sensação de aceleração permanece. Cada anúncio parece deslocar novamente a fronteira do que as máquinas conseguem fazer e tornar provisória a regra aprendida na semana anterior.

Para quem já se sente do lado de fora, essa sucessão não soa como promessa. Pode soar como aviso: o mundo está avançando sem esperar por você.

É tentador transformar a discussão em campeonato técnico — qual modelo raciocina melhor, programa com menos erros, produz o vídeo mais convincente ou opera com mais autonomia. Essas diferenças importam, mas não respondem à pergunta de Ana. O que ela precisa saber é se ainda existe valor no tipo de atenção que a levou ao jornalismo e se haverá espaço material para exercê-la.

A resposta costuma recorrer a uma palavra que parece simples: gosto.

O que chamamos de gosto

Dizer que a IA não tem gosto pode ser reconfortante, mas já não basta como argumento. Sistemas conseguem aprender preferências, comparar alternativas, imitar estilos e prever com boa precisão o que certos públicos tenderão a escolher. Também produzem jogos, músicas, imagens e textos capazes de agradar muita gente. Se gosto significar apenas reconhecer padrões de aceitação, a fronteira humana é mais frágil do que gostaríamos.

O gosto humano, porém, não se reduz à previsão do que receberá aplauso. Ele envolve posição, contexto e consequência. Escolher é declarar que algo merece existir, circular ou ocupar nossa atenção. Às vezes significa contrariar a preferência média, sustentar uma obra que ainda não encontrou público ou abandonar uma fórmula que continua funcionando. Não é apenas detectar valor; é comprometer-se com um critério.

Uma IA pode estimar se um jogo será bem recebido, propor variações de uma melodia ou revisar um artigo até que ele pareça impecável. O que ela não faz, por conta própria, é habitar as consequências culturais e humanas dessas escolhas. Não se decepciona com a obra fácil, não arrisca reputação por uma aposta estética, não responde diante de uma pessoa mal representada. Pode simular os sinais dessas experiências, mas não tem uma vida em jogo nelas.

Na cozinha, a diferença não está em um misterioso instinto que nenhuma máquina poderá reproduzir. Um sistema pode conhecer receitas, calcular proporções e sugerir combinações improváveis. O gosto aparece quando alguém prova, lembra para quem está cozinhando, decide que o prato precisa de mais acidez e assume o resultado diante da mesa. A escolha tem corpo, memória e destinatário.

É nesse sentido que o gosto continua humano: não como um território magicamente protegido da automação, mas como julgamento situado e responsabilidade pelo que se escolhe.

O lugar de Ana

Para uma jovem jornalista, isso muda a pergunta. Sua profissão nunca foi apenas produzir frases. Também é decidir o que merece investigação, perceber quem ficou fora da narrativa, distinguir um relato de uma evidência e dar forma pública a experiências que ainda não encontraram linguagem.

Uma máquina pode ajudar em todas essas etapas. Pode transcrever entrevistas, organizar documentos, sugerir hipóteses, comparar versões e produzir uma primeira estrutura. Também pode inventar fatos, achatar diferenças e escrever com segurança sobre o que não compreende. O valor da jornalista não está em fingir que a ferramenta não existe, mas tampouco em aceitar que operá-la seja o novo centro da profissão. Está no julgamento que orienta o uso, confere o resultado e responde pelo texto publicado.

Isso não paga o aluguel de Ana nem reabre, por si só, a porta que se fechou. É importante dizer isso porque discursos sobre reinvenção costumam transformar uma mudança coletiva em prova individual de flexibilidade. Se ela não encontra trabalho, a culpa não pode ser deslocada para sua falta de entusiasmo diante da tecnologia.

Há responsabilidades distribuídas nessa transição. Empresas que automatizam posições iniciais precisam pensar em como formarão os profissionais experientes de amanhã. Universidades não podem apenas acrescentar uma disciplina sobre ferramentas e chamar isso de atualização. Redações, associações e profissionais estabelecidos podem criar espaços reais de aprendizado, edição, contato e trabalho remunerado. Sem essas passagens, aconselhar jovens a “se adaptar” significa pedir que atravessem sozinhos uma ponte que ainda não foi construída.

Três caminhos possíveis

Vejo pelo menos três caminhos possíveis para profissionais como Ana. Devem ser tratados como possibilidades, não como novos rótulos para prometer o que o mercado ainda não garantiu.

O primeiro é a curadoria. À medida que aumenta a quantidade de material produzido por sistemas, torna-se mais difícil decidir o que merece confiança e atenção. Curar não é apenas filtrar. É explicar por que algo importa, revelar sua procedência, relacioná-lo a um contexto e assumir um critério de seleção.

O segundo é narrar o impacto. A transformação tecnológica não acontece somente nos laboratórios ou nos balanços das empresas. Ela aparece na rotina de quem perdeu uma tarefa, ganhou uma capacidade, teve uma decisão automatizada ou descobriu que já não entende como seu trabalho é avaliado. Contar essas experiências sem reduzi-las a celebração ou catástrofe é uma forma de jornalismo que a própria expansão da IA torna necessária.

O terceiro é o que eu chamava de arquitetura de significado: aproximar possibilidades técnicas de necessidades humanas e decidir que experiência vale a pena construir. A expressão pode soar grandiosa, mas a atividade é concreta. Alguém precisa escolher o problema, combinar recursos, reconhecer limites e dizer não a usos que funcionam tecnicamente, mas produzem um mundo pior.

Nenhum desses caminhos elimina a necessidade de aprender novas ferramentas. Eles apenas recolocam a ferramenta em seu lugar. A IA não é o destino profissional de Ana nem apenas o obstáculo diante dela. É parte do contexto em que sua capacidade de perceber, interpretar e comunicar será exercida.

A responsabilidade continua nossa

A tecnologia oferece novas maneiras de fazer. Não decide, sozinha, o que merece ser feito, para quem e a que custo. Essas escolhas aparecem em decisões de produto, metas de produtividade, políticas públicas, modelos de negócio e oportunidades de formação. Chamar tudo isso de “avanço inevitável” é uma forma de esconder autoria.

Ana talvez recuse a primeira conversa. Talvez ouça uma sugestão prática como mais uma tentativa de explicar por que deveria aceitar sem protesto o desaparecimento do caminho que conhecia. Não é falta de vontade. É difícil confiar quando o chão some e a resposta oferecida é um curso rápido sobre a tecnologia associada à queda.

Escutá-la não exige prometer que sua carreira será como ela imaginou. Exige reconhecer a legitimidade da perda e não usar a ideia de adaptação para encerrar o assunto. Seus sonhos podem mudar; quase todos mudam quando encontram o mundo. Mas há diferença entre rever um sonho e ser expulso dele sem alternativa.

A pergunta, portanto, não é apenas se Ana está disposta a se reajustar. É o que estamos pedindo que ela abandone, que lugar concreto oferecemos em troca e quem ficará responsável se esse lugar nunca existir.

O gosto humano talvez comece aí. Não na superioridade abstrata sobre a máquina, mas na decisão de que certas experiências merecem ser vistas, certas vozes merecem espaço e uma transformação tecnológica deve ser julgada também pelo caminho que abre — ou fecha — para quem ainda está tentando começar.