Epistemologias Emergentes e Conhecimento Distribuído: Reconfigurações da Autoria na Era da Co-Criação Humano-IA

Epistemologias Emergentes e Conhecimento Distribuído: Reconfigurações da Autoria na Era da Co-Criação Humano-IA

As investigações contemporâneas sobre as práticas de co-autoria humano-máquina revelam a emergência de configurações epistemológicas que desafiam radicalmente as concepções modernas de conhecimento enquanto propriedade individual e autónoma. A literatura recente evidencia que estamos a testemunhar não apenas uma transformação instrumental das práticas educativas, mas uma reconfiguração ontológica das próprias categorias de autoria, agência e validação do conhecimento (Jose et al., 2025; Pinheiro et al., 2025).

A teoria da cognição distribuída, originalmente desenvolvida para compreender sistemas sociotécnicos complexos, adquire nova centralidade na análise dos ambientes educativos mediados por IA generativa. Como demonstram estudos recentes, a integração de ferramentas como o ChatGPT na educação superior configura aquilo que podemos designar como "metacognição partilhada" (shared metacognition), onde os processos de regulação cognitiva se distribuem entre actores humanos e não-humanos, criando assembleias cognitivas híbridas que transcendem as capacidades individuais (Asghar et al., 2025). Esta redistribuição da agência cognitiva manifesta-se particularmente através dos fenómenos de cognitive offloading – a externalização estratégica de tarefas cognitivas para sistemas algorítmicos –, processo que apresenta simultaneamente potencialidades transformativas e riscos significativos para o desenvolvimento da autonomia intelectual (Grinschgl & Neubauer, 2022).

A problemática do conhecimento distribuído na era da IA generativa levanta questões epistemológicas fundamentais sobre a natureza da aprendizagem e da compreensão. Investigações empíricas recentes revelam um paradoxo cognitivo: enquanto os sistemas de IA podem amplificar o desempenho em tarefas específicas e facilitar o acesso a repositórios vastos de informação, a dependência excessiva destas tecnologias pode conduzir à erosão de capacidades cognitivas essenciais, incluindo o pensamento crítico, a resolução autónoma de problemas e a retenção memorial (Jose et al., 2025; Ododo et al., 2024). Este paradoxo exige que repensemos criticamente os quadros pedagógicos através dos quais mediamos a integração da IA nos contextos formativos.

A emergência do que alguns teóricos têm designado como "xenoepistemologias" – epistemologias radicalmente alienígenas que emergem das práticas de machine learning e dos algoritmos de aprendizagem profunda não supervisionados – desafia as categorias tradicionais de agência e conhecimento nas ciências sociais e humanas (Parisi, 2021, citado em análise antropológica recente). Estas novas configurações epistemológicas exigem quadros analíticos mais flexíveis e inclusivos, capazes de reconhecer a IA não apenas como objecto de estudo, mas como agente activo na produção de novas realidades ontológicas e epistemológicas. A perspectiva da antropologia especulativa e da xenoantropologia oferece recursos conceptuais valiosos para compreender como as tecnologias de IA introduzem formas de alteridade radical que excedem as categorias humanistas convencionais.

No domínio educativo, estas transformações manifestam-se através da reconfiguração das relações pedagógicas tradicionais. A literatura recente sugere que a IA generativa está a impulsionar uma "mudança estrutural na maneira como o conhecimento é gerado e disseminado" (Narciso, 2024, p. 455), configurando ambientes de aprendizagem adaptativos que respondem dinamicamente às necessidades individuais. Contudo, esta personalização algorítmica levanta interrogações críticas sobre os processos de validação do conhecimento e sobre a atribuição de autoria e responsabilidade intelectual em contextos de colaboração híbrida. As epistemologias emergentes exigem novos protocolos de avaliação que reconheçam a natureza distribuída da produção de conhecimento sem comprometer os princípios de integridade académica e autonomia cognitiva.

A perspectiva crítica sobre estas transformações deve considerar as dimensões éticas e políticas da distribuição algorítmica do conhecimento. Conforme alertam investigadores recentes, a integração da IA nos sistemas académicos sem a devida consulta ou consentimento dos autores ameaça minar os fundamentos comunitários e não-comerciais da produção de conhecimento (UNESCO, citado em reflexões sobre acesso aberto, 2025). As abordagens epistemológicas emergentes devem, portanto, articular-se com os princípios da ciência aberta e com as epistemologias do Sul Global, reconhecendo as múltiplas formas de conhecimento que coexistem e resistem às lógicas hegemónicas de commodificação do saber.

Em síntese, as práticas de co-autoria humano-máquina configuram paisagens epistemológicas inéditas que exigem dos educadores e investigadores a capacidade de navegar criticamente entre as potencialidades transformativas da cognição distribuída e os riscos de erosão da autonomia intelectual. O desenvolvimento de quadros pedagógicos adequados a estas realidades emergentes constitui um imperativo fundamental para garantir que as tecnologias de IA contribuam efectivamente para a democratização do conhecimento e para o florescimento de formas mais inclusivas e plurais de produção epistémica.

Referências

Asghar, M. Z., et al. (2025). Generative AI tool use enhances academic achievement in sustainable education through shared metacognition and cognitive offloading among preservice teachers. Scientific Reports, 15, Artigo e01676. https://doi.org/10.1038/s41598-025-01676-x

Grinschgl, S., & Neubauer, A. (2022). Supporting cognition with modern technology: Distributed cognition today and in an AI-enhanced future. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, Artigo 908261. https://doi.org/10.3389/frai.2022.908261

Jose, B., Cherian, J., Verghis, A. M., Varghise, S. M., & Joseph, S. (2025). The cognitive paradox of AI in education: Between enhancement and erosion. Frontiers in Psychology, 16, Artigo 1550621. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1550621

Narciso, A. (2024). A aplicação de inteligência artificial nas universidades. Contribuciones a Las Ciencias Sociales, 17(9), 450-455.

Ododo, E. P., Iniobong, U. B., Udoessien, A. I., Ukpe, I. U., & James, O. D. (2024). Artificial intelligence in the classroom: Perceived challenges to vocational education student retention and critical thinking in tertiary institutions. American Journal of Interdisciplinary and Innovative Research, 6, 30-39.

Parisi, L. (2021). Interactive computation and artificial epistemologies. Theory, Culture & Society, 38(7-8), 33-53. https://doi.org/10.1177/02632764211037837

Pinheiro, M. H. B., Costa, M. R. M., & Vitoriano, M. A. V. (2025). A interface entre inteligência artificial e letramento informacional no ensino superior: Contextos, avanços e desafios inter e multidisciplinares. Encontros Bibli: Revista Eletrônica de Biblioteconomia e Ciência da Informação, 30, 1-20. https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e103105