Por que as comparações entre IA e inteligência humana perdem o ponto principal

Celeste Rodriguez Louro & Jennifer Rodger, The Conversation (05/02/2026)

Afirmações de que a inteligência artificial (IA) está prestes a superar a inteligência humana tornaram-se comuns. Segundo alguns comentaristas, os rápidos avanços em grandes modelos de linguagem sinalizam um ponto de inflexão iminente – frequentemente denominado de “superinteligência” – que irá remodelar fundamentalmente a sociedade.

Mas comparar a IA à inteligência individual ignora algo essencial sobre o que é a inteligência humana. Nossa inteligência não opera principalmente no nível de indivíduos isolados. Ela é social, incorporada e coletiva. Quando isso é levado a sério, a afirmação de que a IA está prestes a superar a inteligência humana se torna muito menos convincente.

Essas afirmações se baseiam em uma comparação específica: os sistemas de IA são avaliados em relação ao desempenho cognitivo humano individual. Uma máquina consegue escrever uma redação, passar em um exame, diagnosticar uma doença ou compor música tão bem quanto uma pessoa? Nesses parâmetros específicos, a IA parece impressionante.

No entanto, essa abordagem reflete as limitações dos próprios testes de inteligência tradicionais: viés cultural e recompensa pela familiaridade e prática. O avanço da IA deveria, portanto, estimular uma reflexão mais profunda sobre o que entendemos por inteligência, levando-nos a ir além de métricas cognitivas restritas e até mesmo de expansões populares como inteligência emocional, em direção a definições mais ricas e contextuais.

Inteligência não é genialidade individual

As conquistas cognitivas humanas são frequentemente atribuídas a indivíduos excepcionais, mas isso é enganoso. Pesquisas em ciência cognitiva e antropologia mostram que até mesmo nossas ideias mais avançadas emergem de processos coletivos: linguagem compartilhada, transmissão cultural, cooperação e aprendizado cumulativo ao longo de gerações.

Nenhum cientista, engenheiro ou artista trabalha sozinho. A descoberta científica depende de métodos compartilhados, revisão por pares e instituições. A própria linguagem – possivelmente a tecnologia cognitiva mais poderosa da humanidade – é uma conquista coletiva, refinada e modificada ao longo de milhares de anos por meio da interação social.

Estudos sobre “inteligência coletiva” mostram consistentemente que grupos podem superar até mesmo seus membros mais capazes quando há diversidade de perspectivas, comunicação e coordenação. Essa capacidade coletiva não é um complemento opcional à inteligência humana; ela é seu fundamento.

Em contrapartida, os sistemas de IA não cooperam, não negociam significados, não formam laços sociais nem se envolvem em raciocínio moral compartilhado. Eles processam informações isoladamente, respondendo a estímulos sem consciência, intenção ou responsabilidade.

A corporeidade e a compreensão social importam

A inteligência humana também é corporificada. Nosso pensamento é moldado pela experiência física, pela emoção e pela interação social. A psicologia do desenvolvimento mostra que a aprendizagem começa na infância por meio do toque, do movimento, da imitação e da atenção compartilhada com os outros. Essas experiências corporificadas fundamentam o raciocínio abstrato mais tarde na vida.

A IA carece dessa base. Os modelos de linguagem aprendem padrões estatísticos a partir de textos, não significados provenientes da experiência vivida. Eles não compreendem conceitos da mesma forma que os humanos; aproximam respostas linguísticas com base em correlações nos dados.

Essa limitação torna-se evidente em contextos sociais e éticos. Os seres humanos lidam com normas, valores e sinais emocionais por meio da interação e de entendimentos culturais compartilhados nos quais somos socializados. As máquinas não.

Uma pequena parcela da humanidade

Os defensores do progresso da IA frequentemente apontam para a vasta quantidade de dados usados para treinar os sistemas modernos. No entanto, esses dados representam uma parcela notavelmente pequena da humanidade.

Cerca de 80% do conteúdo online é produzido em apenas dez idiomas. Embora mais de 7.000 idiomas sejam falados no mundo todo, apenas algumas centenas estão consistentemente representadas na internet – e muito menos em formato legível por máquina e de alta qualidade.

Isso é importante porque a linguagem carrega cultura, valores e modos de pensar. Treinar IA com um conjunto de dados amplamente homogeneizado significa incorporar as perspectivas, suposições e preconceitos de uma parcela relativamente pequena da população mundial.

A inteligência humana, por outro lado, é definida pela diversidade. Oito bilhões de pessoas, vivendo em diferentes ambientes e sistemas sociais, contribuem para um panorama cognitivo compartilhado, porém plural.

A IA não tem acesso a essa riqueza, nem consegue gerá-la de forma independente. Os dados com os quais ela é treinada provêm de uma amostra altamente tendenciosa, representando apenas uma porcentagem do conhecimento mundial.

Os limites da escala

Outro problema raramente abordado nas afirmações sobre IA “sobre-humana” é a escassez de dados. Modelos de grande porte melhoram ao ingerir mais dados de alta qualidade, mas esse é um recurso finito. Pesquisadores já alertaram que os modelos estão se aproximando dos limites de texto gerado por humanos disponível e adequado para treinamento.

Uma solução proposta é treinar a IA com dados gerados por outros sistemas de IA. Mas isso corre o risco de criar um ciclo vicioso no qual erros, vieses e simplificações são amplificados em vez de corrigidos. Em vez de aprender com o mundo, os modelos aprendem com reflexos distorcidos de si mesmos.

Isso não leva a uma compreensão mais profunda. É mais parecido com uma câmara de eco.

Ferramentas úteis, não mentes superiores

Nada disso significa negar que os sistemas de IA são ferramentas poderosas. Eles podem aumentar a eficiência, auxiliar na pesquisa, apoiar a tomada de decisões e expandir o acesso à informação. Usados com cuidado e supervisão, podem ser socialmente benéficos.

Mas utilidade não é o mesmo que inteligência no sentido humano. A IA permanece limitada, derivada e dependente da contribuição, avaliação e correção humanas. Ela não formula intenções, não participa do raciocínio coletivo nem contribui para os processos culturais que definem a inteligência humana.

O rápido progresso da IA gerou entusiasmo – e, em alguns setores, expectativas exageradas. O perigo não é que as máquinas nos superem em inteligência amanhã, mas que narrativas infladas desviem a atenção de questões reais: viés, governança, impactos no mercado de trabalho e a integração responsável dessas ferramentas na sociedade.

Um erro de categoria

Comparar a inteligência artificial à inteligência humana como se estivessem competindo em igualdade de condições é, em última análise, um erro de categoria. Os humanos não são processadores de informação isolados. Somos seres sociais cuja inteligência emerge da cooperação, da diversidade e do compartilhamento de significados.

Enquanto as máquinas não puderem participar dessa dimensão coletiva, incorporada e ética da cognição – e não há evidências de que possam – a ideia de que a IA superará a inteligência humana permanece mais uma especulação do que uma constatação concreta.