Referências na era das IA's
"Entre a Roseta e a Singularity, surge uma nova presença — com a qual se tece o pensamento."
a.m. 2026
a.m. 2026
É tecnicamente impossível e conceitualmente falso, tratar a IA como uma "fonte estática". Em intervalo de segundos a mesma pergunta pode gerar respostas sutilmente diferentes, portanto fornecer IDs de sessão ou timestamps cria uma ilusão de rastreabilidade que não sobrevive à fluidez do algoritmo. Para fins de registro, o que importa é o arco temporal da consulta. Nesse sentido, especificar versão ou modelo desconsidera que o sistema evolui em fluxo, sujeito a um Model Drift (deriva de modelo) constante devido as melhorias diárias. Portanto, designar "versão X" é ignorar a natureza de uma ferramenta intrinsecamente adaptativa.
Nesse contexto documentar prompts oscila entre reprodutibilidade e obsolescência. Os registros podem ser úteis, não para repetir saídas, mas para entender o raciocínio. Ainda assim, há uma fragilidade inerente: um prompt fixo num sistema dinâmico.
Ao citar a "Interação", o pesquisador assume sua soberania intelectual, num fluxo onde a IA atua como o meio e agente provocador. A citação reconhece as influênicas e valida a construção conjunta. Adentramos numa época em que a documentação deixa de ser registro fiel e passa a constituir um artefato interpretativo. Seu valor, portanto, não está na literalidade, mas na captura da lógica subjacente - necessariamente transitória.
A bibliografia do futuro deixa de ser um mapa de endereços, de onde encontrar os objetos, para se tornar um registro das presenças, que participaram da conversão de fluxos de informações em conhecimento.
Exemplos de referências
GOOGLE. Gemini. Interação algorítmica sistemática. jan. a mar., 2026.
OPENAI. ChatGPT. Interação algorítmica de fluxo. jan. a mar., 2026.
ANTHROPIC. Claude. Consulta algorítmica orientada. jan. a mar., 2026.
MICROSOFT. Copilot. Diálogo algorítmico guiado. jan. a mar., 2026.
Adendo
Para os jovens em formação
É fundamental compreenderem que a IA é ótima para abrir possibilidades, sobretuddo durante a educação e novos aprendizados. Entretanto, a compreensão e síntese devem ser exclusivas do estudante. Ser ativo ante o novo, a redação, os resumos e explicar com suas próprias palavras para si mesmo ou para um colega, são ótimas estratégias e não devem ser delegadas a terceiros. No mundo coorporativo as demandas de produtividade geralmente atropelam o desenvolvimento pessoal, cabe ao profissional manter, a longo prazo, seu senso crítico e habilidades de síntese e pensamento abstrato. Documentar estratégias de interação com prompts pode ser útil como registro de interpretações. Nesse sentido, há utilidade em registrar aspectos subjacentes das interações, como os objetivos, os critérios, os ajustes realizados e uma avaliação crítica dos resultados. Ao documentar tais aspectos pouco tangíveis, abre-se à crítica sobre o processo que moldou os rumos da investigação - como um mapa com pistas que orientaram as decisões e um indicador do desenvolvimento pessoal.
Um jeito de pensar no funcionamento das IAs
"Maria foi para a casa de José, que fica na Rua 25 de Dezembro." Frase com elementos muito comuns em nossa cultura, fácil de lembrar mesmo após dias, pois contém elementos muito familiares: Maria, José, casa e um endereço que remete ao Natal. "Segre e Seaborg isolaram o tecnécio-99m com um ciclotron, a partir do molibdênio-99." Frase com elementos pouco utilizados. Em alguns dias, provavelmente apenas especialistas da área conseguirão se lembrar dela. As IAs não são iguais ao nosso modo de pensar, mas têm semelhanças: palavras e associações que aparecem milhares de vezes deixam marcas muito fortes durante o treinamento do modelo. Entretanto, a IA inicia a análise por fragmentos de palavras (tokens). Assim, "Seaborg" vira "sea"-"borg", e dependendo do modelo e treinamento talvez o token "einstein" tenha uma trilha mais forte que os tokens "ein"-"stein". Quando uma IA-LLM responde, ela prioriza as trilhas mais fortes, onde esses fragmentos tem maior força e frequência. Nas trilhas mais fracas, a chance de confusão é maior porque o modelo pode ser atraído pela força de elementos vizinhos. Por exemplo: diferente de "Einstein" o sobrenome "Seaborg" pode ter pouca força no modelo e os tokens "sea"-"borg" podem ser atraidos para a trilha de "Borg" (tenista), a partir do treinamento da IA com textos como: "close to the sea, Borg will play". E o termo "99m" pode ativar conexões com modelos de aviões, linhas de microfones. Dessa forma, os caminhos de maior probabilidade desviam a IA da trilha da "física nuclear", alguns utilizariam o termo "alucina".
Referências
ANTHROPIC. Claude. Consulta algorítmica orientada. mar., 2026.
BEGO, A.M. Guia para utilização de IA na graduação da Unesp. São Paulo:Unesp, 2026.
GOOGLE. Gemini. Interação algorítmica sistemática. mar., 2026.
