O ChatGPT mudou nossa produção de texto. Quando escrevemos com teclado, corretor e sugestões automáticas, já não estamos apenas “passando a limpo” um pensamento pronto, estamos pensando em conjunto com uma ferramenta. O que muda quando essa ferramenta é o ChatGPT, que elevou a barra na função de ferramenta, sendo capaz de sugerir, reorganizar e até redigir um texto inteiro?
A gente já tratou mais profundamente sobre esse assunto neste link aqui!
O conforto com o ChatGPT é real, há menos fricção, mais fluidez, mais velocidade. Ao mesmo tempo, existe uma pergunta desconfortável que encontramos por trás dessa eficiência toda: se o instrumento participa do pensamento, quem é o autor quando o ChatGPT deixa de ser um apoio e vira parte invisível dessa autoria?
A tecnologia está mudando como escrevemos e, por consequência, como pensamos sobre escrita e sobre quem é o autor dos textos que circulam por aí. É um problema estrutural sobre o qual precisamos pensar mais detidamente.
Escrever nunca foi só “colocar palavras”
O livro Tools of the Scribe (Brian Roark, Richard Sproat, Su-Youn Yoon; 2025) propõe uma visão interessante: a escrita nasce da interação entre implemento (ferramenta), meio (suporte), sistema de escrita e escritor. Troque um desses elementos e você muda o ato inteiro, não apenas a estética do resultado.
Essa perspectiva dissolve uma ideia comum: a de que tecnologia entra “depois”, como um canal neutro. Aqui, a sugestão é que ela entra antes: no jeito de compor, no esforço necessário, na velocidade possível, nos erros que surgem, no tipo de revisão que acontece, e, portanto, no tipo de pensamento que se torna mais provável. O ChatGPT é só a versão mais explícita desse deslocamento.
Poucos exemplos expõem isso tão bem quanto os caracteres chineses, descritos como o sistema de escrita mais antigo ainda em uso, com registros por volta de 1200 a.C. O contraste histórico é didático: cuneiforme (Mesopotâmia) e hieróglifos egípcios sobreviveram por séculos, mas hoje desapareceram. Já os caracteres chineses atravessaram dinastias, meios e tecnologias, influenciando outros sistemas, como os do Japão e da Coreia.
E, ainda assim, hoje aparece um fenômeno paradoxal: milhões de pessoas que leem e falam chinês têm esquecido como escrever à mão muitos caracteres tradicionais. O nome que circula para isso é “amnésia de caracteres” e revela muito sobre o cenário atual. Não se trata de perda de linguagem, mas de perda de prática, da habilidade neuromotora de compor formas complexas, que está sendo substituída por entradas fonéticas e escolhas em telas.
Existe o ganho de digitar com métodos simplificados, que costuma ser mais rápido e acessível; além do menor esforço, porque há menos necessidade de treino da “infraestrutura” manual e cognitiva que sustentava aquele sistema. A troca da prática em favor da facilidade é um modelo que ajuda a pensar o que o ChatGPT pode estar alterando: não apenas o resultado final, mas o treinamento cotidiano do escrever.
A barreira tecnológica e a política do script: quando a escrita encontra o limite
A máquina de escrever comercial surgiu em 1874 voltada para alfabetos ocidentais. E tentativas de comercializar uma máquina de escrever chinesa, a partir de 1919, fracassaram diante da escala e complexidade do script.
Quando uma tecnologia não acomoda um sistema, não é só o objeto que muda: a cultura começa a negociar o próprio código normativo. É nesse contexto que entram reformas e decisões políticas. Em 1936, Mao Zedong afirma que, mais cedo ou mais tarde, seria preciso abandonar o caractere chinês para viabilizar uma nova cultura de participação de massas. Após 1949, o governo inicia simplificações, reduzindo traços e eliminando variantes, e, em 1958, oficializa o Pinyin, romanização por letras latinas para representar sons.
O resultado não é o “fim” do caractere; ele permanece como símbolo de identidade nacional e domina a comunicação não digital, mas o equilíbrio muda: em ambientes digitais, torna-se comum escrever sons (Pinyin) para então selecionar caracteres. O ato de escrever passa a incluir um componente de escolha guiada, e isso prefigura o que acontece hoje com sugestões, correções e IA.
De tecnologia passiva para ativa
Até o fim do século XX, a maior parte das ferramentas de escrita era passiva: estiletes, cinzéis, pincéis, canetas, xilogravura, tipos móveis, máquinas de escrever… Funcionam como uma extensão da mão, mas não “opinavam” sobre o texto, e o escritor tinha controle total sobre o que surgia no suporte.
Computadores mudam a natureza do input, sugerindo grafias, oferecendo sinônimos, corrigindo automaticamente, e, com IA produzindo o texto, agora fica menos claro quem é o autor. Não quer dizer que humanos desaparecem dessa cadeia de produção de texto, mas essa produção passa a ser um sistema distribuído entre intenção humana e contribuições da ferramenta. Com o ChatGPT, essa distribuição fica mais difícil de ignorar.
Essa mudança costuma ser tratada como um debate moral (levantando perguntas como “em que contexto pode usar?”), mas ela é, antes, uma mudança cognitiva: o que passa a ser treinado quando escrever vira, em parte, selecionar?
Uma forma de enxergar a questão é separar três camadas do ato de escrever:
- Geração: produzir ideias e linguagem em sequência coerente.
- Transcrição: transformar pensamento em símbolos (mão, teclado, voz).
- Revisão: lapidar sentido, ritmo, precisão e implicações.
Ferramentas ativas mexem nas três, e o impacto não é uniforme. Em alguns contextos, elas libertam energia mental, em outros, podem incentivar uma terceirização silenciosa do critério. O ChatGPT tanto pode acelerar um rascunho quanto “amortecer” a percepção do que está fraco, impreciso ou mal justificado, especialmente quando a resposta vem com aparência de produção imediata.
ChatGPT na escola: eficiência sem aprendizado?
Os dados de uso do ChatGPT sugerem que a adoção não é periférica. Em uma pesquisa de 2024 com universitários nos EUA, 96% relataram ter usado o ChatGPT ao menos uma vez em projetos naquele ano acadêmico, e 69% usaram para tarefas de escrita. Em outro estudo, com estudantes do ensino secundário, o uso principal foi o planejamento de redações. Mas há um achado que merece atenção: a tendência de aceitar ou rejeitar sugestões em bloco, sem examinar cada mudança para aprender com erros.
Esse detalhe é decisivo porque aponta para um risco menos discutido, que não se refere ao texto “ser melhor ou pior”, mas à formação do autor. Se o aluno aprende que revisar é apertar “aceitar tudo” que uma IA produz, a ferramenta entrega resultado, mas pode reduzir o ganho pedagógico do atrito, aquele processo lento em que o erro ensina.
A controvérsia reaparece em ferramentas como Grammarly (lançado em 2009), que evoluiu de corretor para assistente com feedback de estilo, tom e reescrita por IA. Algumas universidades baniram seu uso em trabalhos avaliados por receio de trapaça e plágio; outras tentam desenhar políticas, esbarrando numa dificuldade prática: separar uso “justo” de “injusto” quando a própria escrita, em grau variável, sempre incluiu suporte. O ChatGPT intensifica esse dilema porque consegue atravessar, de uma vez, o planejamento, o rascunho e a revisão.
Não é sobre o que o que o ChatGPT faz, mas sobre o que a mente faz
Existe um efeito colateral cultural que merece ser nomeado com cuidado. A escrita da IA pode parecer “milagrosa”, e, com isso, o que mais tem valor fica subestimando, que é capacidade da mente humana ler e escrever.
A resenha que discute Tools of the Scribe aponta um desequilíbrio: sabemos mais sobre a neurociência da leitura do que sobre a da escrita. Um exemplo simbólico é Stanislas Dehaene, que em How We Learn (2020) discute leitura em profundidade e quase não aborda escrita, apontando, com isso, que entendemos pouco sobre como o cérebro produz texto significativo, e entendemos menos ainda sobre diferenças entre produzir texto em alfabetos e em sistemas predominantemente não fonéticos, como os caracteres chineses.
O ChatGPT gera fascinação por causa da sua potência que parece resolver, por fora, um processo que ainda não explicamos bem por dentro. A resenha menciona uma hipótese sugestiva (sem insistir nela): a possibilidade de que o pensamento, ao escrever, comece como uma representação não visual, que depois se converte em símbolos. É uma ideia que abre mais perguntas do que respostas, e é justamente aí que a tecnologia deveria nos tornar mais curiosos sobre nós, não menos.
O que a facilidade está treinando em nós?
Tools of the Scribe termina com uma posição pragmática, em que, em vez de buscar substituir a linguagem escrita por “substitutos inevitavelmente fracos”, deveríamos desenvolver formas de usar IA para ajudar pessoas a usar melhor uma das invenções tecnológicas mais antigas da civilização: a escrita.
Isso parece sensato, desde que a pergunta central não desapareça. Ao reduzir fricções, quais capacidades estamos preservando, e quais estamos deixando atrofiar?
Porque, no fim, a disputa não é entre humano e máquina, é entre hábitos mentais, e cabe a nós decidir se o ChatGPT será uma muleta que empobrece o critério ou uma extensão de nós que amplia a expressão, sem sequestrar a autoria.
Fonte: Nature
