A Fronteira Também É Algorítmica

Por que o MS Poetar passa a cobrir, a partir de agora, o impacto da inteligência artificial e das tecnologias digitais na cultura, na literatura e na sociedade, tanto no site quanto na newsletter.

Vinícius Guarani | Editorial

Mãos digitam em um laptop, simbolizando a nova abordagem do MS Poetar sobre o impacto das tecnologias digitais e da inteligência artificial na cultura e sociedade.

Pergunte a um sistema de inteligência artificial quem são os grandes nomes da literatura brasileira contemporânea. É provável que a resposta repita, quase sem variação, os mesmos oito ou dez nomes que já ocupavam as mesas dos grandes lançamentos do eixo Rio–São Paulo há vinte anos. Pergunte, em seguida, pela literatura de Mato Grosso do Sul, pela fronteira com o Paraguai e a Bolívia, pelas vozes indígenas do Pantanal e do Cerrado. A resposta, quando existe, costuma ser genérica, incompleta ou simplesmente errada. Isso não é acidente de programação. É arquitetura.

As inteligências artificiais que hoje respondem perguntas, sugerem leituras, resumem obras e ajudam a escrever foram treinadas em oceanos de texto que já vinham organizados por hierarquias antigas: o que foi mais publicado, mais traduzido, mais citado, mais indexado. Um sistema que aprende com o que já existe tende a reproduzir, com eficiência nova, uma geografia editorial velha. O centro continua centro (o eixo continua eixo), só que agora com a velocidade e a escala de uma máquina que responde em segundos a milhões de pessoas ao mesmo tempo.

É por isso que o MS Poetar abre, a partir de hoje, uma nova frente editorial permanente: Humanidades Digitais. Ela vai acompanhar, com pesquisa, contexto histórico, fontes verificadas e linguagem acessível, as transformações que a inteligência artificial e a computação estão produzindo na escrita, na leitura, no ensino, na pesquisa, no trabalho, no mercado editorial e na sociedade. E ela vai circular nos dois canais do projeto: peças de fôlego aqui no site, onde a ideia pode ser desenvolvida até o fim, e recortes mais diretos na newsletter, para quem quer acompanhar o assunto com regularidade sem esperar o ensaio completo. Este texto explica o porquê. Os próximos, cada vez mais, vão mostrar o como.

Por que isso não é uma pauta nova. É a mesma pauta, num terreno novo

O MS Poetar nasceu de uma recusa: a de aceitar que a qualidade de uma obra dependesse do lugar ocupado por seu autor. Nasceu entre a fronteira, a margem e o eixo, e fez dessa posição não uma desculpa, mas um método. Criticar o eixo Rio–São Paulo como critério único de relevância literária sempre foi, aqui, trabalho de infraestrutura tanto quanto de crítica: publicar quem não era publicado, entrevistar quem não era entrevistado, dar tempo de leitura a quem a imprensa cultural dos grandes centros nunca deu.

A pergunta que a inteligência artificial coloca para qualquer publicação fora do eixo é simples e desconfortável: e se o próximo critério de relevância não for mais o cartão de visita de uma editora paulista, mas um conjunto de dados de treinamento decidido em outro continente? E se a próxima plateia de qualquer texto, cada vez mais, não for só o leitor humano, mas também o sistema que decide o que recomendar a esse leitor, o que resumir, o que citar, o que simplesmente esquecer? A pesquisadora Heloisa Massaro, ao analisar os riscos das eleições de 2026, resume um sintoma do mesmo problema em outra chave: quando ninguém mais sabe distinguir com segurança o que é sintético do que é real, a dúvida em si se torna moeda política. O mesmo mecanismo que pode apagar uma literatura de fronteira também pode corroer a confiança de uma democracia inteira. São duas faces do problema de quem controla o que é tratado como verdadeiro, relevante ou existente.

Alfabetizar para não desaparecer

Antes de qualquer debate sobre algoritmos, há um dado mais simples e mais duro: nem todo mundo está usando essas ferramentas, e quem usa não usa de forma igual. A pesquisa TIC Domicílios 2025, do Cetic.br (Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação), entrevistou mais de 24 mil pessoas em quase 28 mil domicílios brasileiros e chegou a um retrato preciso: 32% dos usuários de internet no país, cerca de 50 milhões de pessoas com dez anos ou mais, já usaram inteligência artificial generativa. O número parece grande até ser desagregado. Entre a classe A, o uso chega a 69%. Entre as classes D e E, cai para 16%: uma diferença de 53 pontos percentuais. Entre quem tem ensino superior, 59% já usou. Entre quem tem apenas ensino fundamental, 17%, uma diferença de 42 pontos. E entre os que não usaram, a "falta de habilidade" foi a razão mais citada justamente por quem tem menos escolaridade, em 65% dos casos.

Ou seja: a inteligência artificial não está chegando igualmente a todo mundo. Está reproduzindo, dentro de si, a mesma desigualdade de acesso e de instrução que já organiza o país fora dela. E como 86% dos estudantes brasileiros já recorrem a essas ferramentas para pesquisas e trabalhos escolares, segundo o mesmo levantamento, a desigualdade de hoje na alfabetização digital tende a virar desigualdade amanhã em quem sabe usar a ferramenta com discernimento e quem apenas depende dela sem entender o que está fazendo.

O problema não termina no uso da IA. Começa antes, na própria qualidade da conexão. Um estudo de 2024 sobre "conectividade significativa" no Brasil (o conceito, adotado internacionalmente, mede não apenas se a pessoa tem internet, mas se essa internet permite de fato aproveitar as oportunidades do ambiente digital) mostrou que, embora 84% da população com dez anos ou mais já use internet, apenas 22% têm o que se chama de conectividade significativa satisfatória. Mais da metade, 57%, está em situação de baixa conectividade. Entre as classes D e E, apenas 1% desfruta de boa conectividade, contra 64% na pior faixa possível; entre a classe A, a proporção se inverte quase espelhada: 83% bem conectados, 1% na pior faixa. A desigualdade também tem endereço regional: Norte e Nordeste concentram os piores índices (44% e 48% da população na faixa mais baixa, respectivamente), contra 30% no Sudeste e no Sul. E a zona rural, onde vive parte importante da produção cultural e literária fora dos grandes centros urbanos, tem quase o dobro de população em situação de baixa conectividade (54%) em comparação com a zona urbana (30%).

Falar em democratização digital sem esses números é discurso vazio. Alfabetização digital não é apenas ensinar alguém a abrir um aplicativo de inteligência artificial. É explicar como esses sistemas funcionam, o que eles sabem fazer bem, onde erram, quem os treinou e com que interesse, para que o uso deixe de ser dependência cega e passe a ser escolha informada. Essa é, também, uma tarefa editorial.

Informação, desinformação e a dúvida como arma

A eleição presidencial de 2026 é a primeira, no Brasil, a acontecer sob um regime regulatório já testado contra deepfakes: desde a Resolução TSE nº 23.732, de fevereiro de 2024, é proibido o uso de inteligência artificial para criar e propagar conteúdo falso nas eleições, com regras específicas para rotulagem de material sintético e responsabilização de candidatos e partidos. Em março de 2026, o TSE atualizou essas regras com a Resolução nº 23.755, e em agosto de 2026 firmou parceria com a empresa ElevenLabs especificamente para identificar deepfakes de voz, um dos formatos mais difíceis de verificar. É um esforço institucional real, e vale reconhecê-lo como tal.

Mas a própria pesquisa sobre o tema aponta o limite estrutural desse esforço: fiscalizar campanhas oficiais é possível; fiscalizar redes de apoio informais, perfis anônimos e grupos de mensagens é outra ordem de problema. E existe um efeito colateral mais sutil do que o vídeo falso: o que pesquisadores vêm chamando, a partir do caso mais estudado internacionalmente, de "dividendo do mentiroso". Quando fica sabido que qualquer imagem, áudio ou vídeo pode ser fabricado por IA, um político flagrado em uma gravação real ganha um álibi novo, disponível para qualquer um: basta alegar que aquilo é sintético. A dúvida deixa de proteger apenas o cidadão contra a fraude e passa a proteger também o culpado contra a prova. Não é a mentira que se torna mais poderosa. É a certeza que se torna mais rara, e isso, para uma democracia, é talvez mais perigoso do que qualquer deepfake isolado.

Para um veículo que se define pela precisão e pela apuração, o desafio prático é imediato: verificar a fonte de uma imagem antes de usá-la, indicar quando um conteúdo foi gerado ou assistido por IA, resistir à velocidade da desinformação sem abrir mão da velocidade da informação correta. Humanidades Digitais também é, por isso, um compromisso de método com o próprio jornalismo cultural que o MS Poetar pratica.

Três blocos, e o resto do mundo

O debate sobre quem regula a inteligência artificial raramente é apresentado como o que de fato é: uma disputa geopolítica por soberania sobre dados, infraestrutura e, em última instância, sobre qual visão de sociedade essas tecnologias vão carregar embutida. O pesquisador Benjamin Larsen descreve um movimento de "desacoplamento tecnológico" que fragmenta o que antes era uma internet relativamente integrada em blocos regidos por lógicas divergentes. A União Europeia consolidou, em pouco mais de meia década, um conjunto regulatório horizontal centrado em direitos: o GDPR (regulamento geral de proteção de dados, em vigor desde 2018), o AI Act (lei de inteligência artificial, com obrigações entrando em vigor em ondas sucessivas ao longo de 2025 e 2026), o Digital Markets Act e o Digital Services Act, que regulam poder de mercado e responsabilidade de plataformas. Os Estados Unidos seguem o caminho oposto: sem legislação federal abrangente de proteção de dados, com apenas um punhado de estados regulando o tema de forma consistente, priorizando a inovação corporativa e reservando o controle estatal para pontos estratégicos específicos, como as restrições a semicondutores avançados destinados à China. A China, por sua vez, combina uma Lei de Proteção de Informações Pessoais (2021) com forte centralização estatal, incluindo exigência de que sistemas de recomendação promovam conteúdo alinhado a objetivos definidos pelo governo, tratando a tecnologia explicitamente como instrumento de coesão e controle social.

O Brasil não está em nenhum desses três blocos, e essa é exatamente a questão. O PL 2338/2023, que ficou conhecido como Marco Legal da Inteligência Artificial, foi aprovado pelo Plenário do Senado em 10 de dezembro de 2024 e remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025, onde segue em tramitação: uma comissão especial foi criada para analisá-lo, o deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB) foi designado relator em maio de 2025, e o colegiado vem realizando audiências públicas com setores de tecnologia, saúde, educação, trabalho e cultura ao longo de 2026, sem data de votação em plenário confirmada até o momento em que este texto é publicado. É importante ser preciso aqui: o PL 2338 é, hoje, um projeto de lei, não uma lei em vigor. Sua estrutura, inspirada de forma declarada na regulação europeia, propõe classificar sistemas de IA em quatro níveis de risco (inaceitável, alto, limitado e mínimo), com regras mais rígidas para usos em recrutamento, educação, concessão de crédito e serviços públicos, além de criar um sistema nacional de governança coordenado pela ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados). Enquanto isso não vira lei, o Brasil segue regulando IA por meio de instrumentos já existentes e não desenhados especificamente para ela, como a própria LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados, de 2018) e o Marco Civil da Internet.

Nações como o Brasil, que não têm assento nas três mesas onde essas regras estão sendo escritas, correm o risco real de virar, mais uma vez, tomadoras de padrão em vez de definidoras de padrão: escolher entre adotar a arquitetura de um bloco ou outro, sem capacidade real de negociar os termos. É a mesma lógica de periferia que organiza o eixo editorial brasileiro, agora em escala planetária. Os pesquisadores Nick Couldry e Ulises Mejias deram nome a essa dinâmica em 2019: colonialismo de dados, a apropriação sistemática, por poucas corporações concentradas em poucos países, da vida cotidiana de bilhões de pessoas transformada em matéria-prima de treinamento, sem consentimento equivalente e sem retorno equivalente. Um veículo cultural fora do eixo não pode tratar esse debate como assunto de especialista em direito digital. É assunto de quem escreve, publica e quer continuar existindo como voz própria e não como dado de treinamento de outra voz.

Nem toda inteligência artificial é a mesma coisa

Uma das maiores fontes de confusão pública, e um dos maiores obstáculos para políticas públicas de qualidade, é tratar "inteligência artificial" como uma coisa só. Não é. Um modelo de linguagem que ajuda a redigir um texto, um sistema de recomendação que decide qual vídeo aparece em seguida, um algoritmo de reconhecimento facial usado por uma prefeitura, um sistema de pontuação de crédito automatizado e um programa de tradução automática são tecnologias diferentes, com riscos diferentes, usos diferentes e, cada vez mais, regimes legais diferentes. É sintomático que o próprio PL 2338, ao propor sua classificação de risco em quatro níveis, esteja fazendo exatamente esse trabalho de diferenciação: reconhecendo que decidir sobre a liberdade de uma pessoa (reconhecimento facial em segurança pública, por exemplo) não é a mesma coisa que decidir a cor de um botão numa interface, e que ambas as decisões, hoje, podem ser tomadas por "inteligência artificial".

Essa diferenciação importa porque o debate público, alimentado por manchetes e por anúncios de empresas, tende a nivelar tudo pelo espetáculo: ou a promessa de que a tecnologia vai resolver tudo, ou o medo de que vai destruir tudo. Nenhuma das duas coisas costuma ser verdadeira, e as duas evitam a pergunta mais útil, que é sempre específica: este sistema, usado desta forma, por esta instituição, afeta quem, como, e com que possibilidade de contestação? Humanidades Digitais vai insistir nessa especificidade. Explicar antes de julgar, diferenciar antes de generalizar, e nomear com precisão do que se está falando em cada caso.

Quem é dono do dado, quem decide a regra

Todo uso de inteligência artificial pressupõe dados, e todo dado pressupõe alguém que o produziu, geralmente sem ter sido perguntado sobre o que aconteceria com ele depois. A LGPD já garantia, desde 2018, direitos como acesso, correção, portabilidade e eliminação de dados pessoais, mas foi escrita num momento em que "processar dados" significava algo mais previsível do que treinar um modelo capaz de gerar texto, imagem, voz e vídeo novos a partir do que aprendeu. É por isso que o próprio PL 2338 propõe direitos adicionais, pensados especificamente para essa nova realidade: transparência sobre quando um conteúdo foi gerado ou manipulado por IA, mitigação de vieses discriminatórios, proteção de direitos autorais e de imagem, direito de contestar decisões automatizadas que afetem a vida de alguém, proteções trabalhistas para quem tem sua atividade impactada pela automação, e exigência de consentimento prévio para o uso de voz e imagem de uma pessoa em sistemas de IA. Ainda como proposta, não como lei, mas como indicação clara de onde a sociedade brasileira, pelo menos no processo legislativo, reconhece que a lacuna está.

O contraste com o cenário internacional ajuda a medir a distância que falta percorrer. A União Europeia já opera com um regime plenamente vigente de proteção de dados e uma lei de IA em implementação faseada. Os Estados Unidos protegem dados de forma fragmentada, estado a estado, apostando que o mercado resolve o que a lei federal não resolveu. O Brasil tem uma lei de proteção de dados madura, mas ainda não tem uma lei específica de IA, e depende, até que isso mude, da capacidade da ANPD de interpretar uma legislação de 2018 para problemas que em boa parte não existiam quando ela foi escrita. Cobrir esse processo enquanto ele acontece, e não apenas relatá-lo depois de pronto, é parte do compromisso desta nova frente editorial.

O que isso muda para quem escreve, lê e ensina

Nada disso é abstrato para quem vive de literatura. O próprio PL 2338 propõe proteção explícita de direitos autorais diante de sistemas treinados com obras protegidas, um tema que já opõe editoras, autores e desenvolvedores de IA em processos judiciais em várias jurisdições ao redor do mundo, e que toca diretamente escritores, tradutores, revisores e ilustradores que vivem do próprio trabalho criativo. Ao mesmo tempo, as mesmas ferramentas que ameaçam desvalorizar esse trabalho também baixaram, de forma real, a barreira de entrada para autopublicação, tradução assistida, produção de audiolivros e alcance de públicos que um autor fora do eixo dificilmente alcançaria sozinho há uma década. As duas coisas são verdadeiras ao mesmo tempo, e um veículo sério não pode escolher contar só uma delas: a tecnologia pode, na mesma medida, precarizar uma atividade e democratizar o acesso a outra, concentrar poder num polo do mercado editorial e abrir uma porta lateral em outro. A tarefa de Humanidades Digitais não é decidir de antemão qual dessas forças vai vencer, é acompanhar, com dados e sem romantismo, qual delas está de fato vencendo em cada contexto específico.

O mesmo vale para a educação e para o ensino de literatura, com o dado já citado de que 86% dos estudantes brasileiros já recorrem a IA para tarefas escolares: a questão deixou de ser se a sala de aula vai lidar com isso, porque já está lidando, e passou a ser como professores de literatura, de escrita e de história vão formar critério em alunos que crescem tendo uma máquina sempre disponível para responder por eles. É uma pauta educacional tanto quanto literária, e MS Poetar pretende tratá-la como as duas coisas ao mesmo tempo.

Uma antropologia do presente

Números como os do Cetic.br respondem a uma pergunta (quantas pessoas usam, com que frequência, em que classe social), mas não respondem à pergunta que mais interessa a um veículo cultural: o que essas transformações significam na experiência concreta de quem as vive. Um professor de escola pública de Corumbá lidando com um aluno que entrega um texto gerado por IA não é a mesma situação, estatisticamente idêntica, de um professor de escola particular em São Paulo enfrentando o mesmo problema; as duas situações pedem pesquisa quantitativa (quantos casos, com que frequência, em que rede de ensino) e pesquisa qualitativa (o que o professor pensa que está perdendo, o que o aluno pensa que está ganhando, como a instituição está reagindo) trabalhando juntas, não uma substituindo a outra.

Esse é o motivo pelo qual a cobertura de Humanidades Digitais vai buscar tanto o dado duro quanto o relato de campo, tanto a pesquisa de instituições como o Cetic.br quanto a entrevista com quem vive a transformação por dentro: escritores, professores, bibliotecários, pesquisadores, trabalhadores culturais de Mato Grosso do Sul e de fora dele. É uma dívida direta com o pensamento antropológico e sociológico que sempre orientou a linha editorial deste veículo. Ailton Krenak lembra que a ideia de humanidade, tal como o Ocidente a formulou, sempre coube mal em corpos, línguas e cosmologias que insistiam em existir fora do modelo. Algo parecido pode ser dito da ideia de conhecimento que está sendo construída, agora, dentro dos grandes modelos de linguagem: uma ideia treinada, majoritariamente, no que já era canônico antes da máquina existir. Se esse conjunto de dados se torna a memória de referência para gerações de estudantes, pesquisadores e leitores, e se essa memória segue sub-representando o Pantanal, o Cerrado, a fronteira e os povos indígenas, o resultado não é neutro. É uma nova forma de silenciamento, mais difícil de perceber do que a antiga, porque não vem de um editor que recusa um manuscrito. Vem de um sistema que, ao ser perguntado, simplesmente não sabe que essas vozes existem.

Uma escolha, não uma inevitabilidade

Nada disso é destino. A concentração de poder que organiza hoje a infraestrutura global de dados não é uma lei da física: é um arranjo histórico, e arranjos históricos podem ser contestados por quem decide não esperar passivamente para ver o que sobra. Um veículo que já provou, publicando mais de quarenta escritores sul-mato-grossenses sem hierarquia de currículo ou de origem, que a potência de uma voz não depende do endereço de quem a produz, tem obrigação de aplicar o mesmo princípio ao próximo território em disputa. Se a literatura da fronteira mereceu ser ouvida contra a lógica do eixo editorial, ela também merece ser lida, indexada, discutida e defendida diante da lógica do eixo algorítmico. É a mesma luta, com outro nome.

Por isso, e apesar de tudo o que já foi dito, esta cobertura não vai partir do deslumbramento tecnológico, nem do medo genérico de que as máquinas vão destruir a cultura. As duas posturas, o entusiasmo automático e o pavor automático, têm em comum a mesma preguiça: a de não investigar. Humanidades Digitais nasce para ocupar o espaço entre elas, descobrindo o que está de fato acontecendo, verificando antes de repetir, entendendo quem desenvolve essas tecnologias, quem usa, quem é afetado, e traduzindo tudo isso numa linguagem acessível sem simplificar o problema. A pergunta que interessa não é apenas o que a inteligência artificial consegue fazer. É o que acontece conosco, escritores, professores, estudantes, pesquisadores, trabalhadores da cultura, quando ela começa a fazer.

O MS Poetar já recusou, uma vez, ser periférico. Não vai aceitar sê-lo de novo, só porque a nova fronteira, desta vez, é feita de código em vez de asfalto.