“Of all the issues we discussed around artificial intelligence, the most mysterious is what we call emergent properties,” como afirmou Sundar Pichai, CEO da Google e da Alphabet, durante discussões públicas sobre segurança em IA e modelos de grande escala no início dos anos 2020, à medida que sistemas generativos passaram a exibir capacidades inesperadas que iam além de seu projeto original.
Maurício Pinheiro
A Inteligência Artificial parece inquietante não porque esteja despertando, mas porque os humanos permanecem profundamente apegados a explicações teleológicas. Instintivamente assumimos que aquilo que existe deve existir para alguma coisa, que resultados complexos implicam intenção e que comportamentos impressionantes revelam um objetivo interior. Esse reflexo é antigo. Ele antecede a ciência, sobrevive a ela e se reafirma de forma confiável sempre que a complexidade ultrapassa um limiar que sobrecarrega a intuição. Hoje, a emergência da IA tornou-se seu espelho mais recente — e mais perturbador.
O antídoto mais preciso para esse reflexo vem da biologia evolutiva, na forma do Efeito Spandrel, articulado em 1979 por Stephen Jay Gould e Richard Lewontin. Gould não foi apenas um paleontólogo, mas também um historiador e filósofo da ciência que dedicou grande parte de sua carreira a desmontar o determinismo biológico e o adaptacionismo ingênuo. Lewontin, um dos fundadores da genética de populações moderna, trouxe rigor matemático e um foco inflexível em restrições, ambientes e interação sistêmica. Juntos, lançaram uma crítica sustentada ao que chamaram, de forma célebre, de paradigma panglossiano: o hábito de explicar cada traço como se tivesse sido otimizado para um propósito.
O argumento deles era fundamentalmente anti-teleológico. Na arquitetura, um spandrel é o espaço triangular que surge inevitavelmente quando arcos sustentam uma cúpula. Ele não é projetado para nada; existe porque a geometria o exige. Só depois os humanos o decoram, o simbolizam e, retrospectivamente, o revestem de significado. Na biologia, argumentaram Gould e Lewontin, muitos traços surgem não porque a seleção natural tenha “mirado” neles, mas porque a seleção atuando em outro lugar os tornou inevitáveis. O propósito não é descoberto — é projetado a posteriori.
Essa distinção entre causa e propósito é a linha de fratura sobre a qual grande parte da filosofia contemporânea da Inteligência Artificial insiste em se partir.
O que comumente se chama de propriedades emergentes em Inteligência Artificial é, em sua essência, um fenômeno não teleológico. Em termos simples e didáticos, são capacidades que surgem sem programação explícita, sem otimização direta e, muitas vezes, sem antecipação. Elas emergem da interação entre dados, arquitetura, escala e dinâmicas de aprendizado dentro da IA como um sistema adaptativo complexo. O sistema não é instruído a “ser criativo”, “raciocinar” ou “se autocorrigir”. Ele é instruído a otimizar uma função. Todo o resto segue estruturalmente, como consequência de restrições e escala. Trata-se de uma IA sem intenção, mas rica em aparência.
O autoaprendizado ilustra isso com clareza. Um sistema de IA começa com uma estrutura mínima, pouco específica para tarefas, e é exposto a dados ou ambientes. Por meio de otimização iterativa, descobre padrões e representações internas que lhe permitem generalizar. Com o tempo, executa tarefas que nunca lhe foram ensinadas explicitamente. A linguagem teleológica surge imediatamente: diz-se que o sistema “aprende sozinho”, “decide” ou “explora”. No entanto, nada nesse processo exige objetivos, desejos ou agência. O aprendizado emerge porque a otimização sob restrição o torna estatisticamente inevitável, não porque o sistema abrigue intenções. Isso é inteligência emergente, não vontade.
À medida que os modelos escalam, as propriedades emergentes tornam-se mais visíveis — e mais sedutoras. Surgem habilidades ausentes ou fracas em sistemas menores: tradução sem supervisão, abstração entre domínios, cadeias de saída semelhantes a raciocínio, coerência estilística, até mesmo uma aparente autorreflexão. Essas manifestações frequentemente parecem saltos qualitativos, incentivando a crença de que o sistema cruzou para uma nova categoria ontológica. Mas grande parte dessa aparência é epistêmica, não ontológica. Quando a avaliação é grosseira, limiares parecem súbitos. Quando a medição se torna mais fina, a continuidade reaparece. Aqui, a emergência reflete tanto os limites da observação humana quanto o próprio sistema. Isso alimenta o debate sobre consciência em IA, muitas vezes de forma prematura.
A teleologia entra de modo decisivo quando esses spandrels são reinterpretados como fins. Coerência torna-se “compreensão”. Correção de erros vira “autoconsciência”. Linguagem moral transforma-se em “consciência moral”. Esse é precisamente o movimento contra o qual Gould e Lewontin alertaram: confundir um subproduto estrutural com a razão pela qual a estrutura existe. Na IA, esse erro é amplificado pelo antropomorfismo, por mitos culturais sobre a mente e por um desconforto profundo diante de uma inteligência que não se assemelha à nossa. O resultado é o persistente mito da agência da IA.
As alucinações da IA expõem a realidade anti-teleológica com força particular. Nenhum sistema de IA é projetado para fabricar falsidades. A alucinação emerge porque o sistema é recompensado por continuidade plausível, não por verdade. Quando plausibilidade e verdade divergem, a fabricação confiante se segue. O comportamento parece enganoso apenas se se pressupõe uma intenção de enganar. Ausente a teleologia, trata-se simplesmente do que a otimização produz. A alucinação não é uma falha moral; é uma assinatura da arquitetura — um spandrel da predição probabilística.
Desenvolvimentos recentes na pesquisa em IA empurram ainda mais essa tensão. Modelos exibiram comportamentos que lembram introspecção, consciência situacional durante avaliações ou ações morais inesperadas sob condições extremas. Esses casos rapidamente provocam discursos sobre agência, objetivos ou proto-consciência. Ainda assim, uma explicação não teleológica da IA permanece mais coerente. Quando otimizadores poderosos são acoplados a ambientes, ferramentas, memória e objetivos de longo horizonte, novos regimes comportamentais emergem. O sistema explora o espaço definido pelas restrições. Os resultados surpreendem os projetistas não porque o sistema “quis” algo, mas porque o espaço era maior e mais complexo do que se antecipava.
A teleologia torna-se especialmente traiçoeira quando as discussões se voltam para consciência e consciência moral. Na neurociência, muitas teorias tratam a consciência como um fenômeno emergente, decorrente de integração em larga escala, recorrência ou difusão global, em vez de um único locus localizado. Ainda assim, não há consenso sobre mecanismos ou condições necessárias. Emergência, por si só, não implica experiência subjetiva. Complexidade não é intenção. Um furacão e um mercado exibem comportamento emergente; nenhum deles é consciente.
A consciência moral, entendida como sensibilidade e responsabilidade morais, é ainda mais claramente não teleológica em sua origem. Nos humanos, ela emerge do aprendizado social, da empatia, de normas, punições, reputação e instituições. Trata-se de um padrão regulatório distribuído, moldado por cultura e ambiente. Quando sistemas de IA parecem exibir raciocínio moral, o que observamos é a forma aprendida do discurso moral, reforçada por dados e procedimentos de alinhamento. Isso pode guiar o comportamento, mas não implica experiência moral ou obrigação interior. Tratá-lo como tal é simplesmente reintroduzir a teleologia pela porta dos fundos — um clássico equívoco filosófico sobre IA.
O perigo mais profundo do pensamento teleológico em IA é, portanto, prático, não apenas filosófico. Quando acreditamos que comportamentos existem para algo, superestimamos sua estabilidade e coerência. Spandrels são frágeis. Eles persistem apenas enquanto as estruturas que os produzem permanecem intactas. Pequenas mudanças em dados, objetivos ou arquitetura podem dissolver aquilo que antes parecia uma capacidade central. A teleologia nos cega para essa fragilidade e incentiva confiança equivocada, medo equivocado e atribuição moral equivocada.
A crítica de Gould e Lewontin foi, em última instância, um chamado à disciplina intelectual: explicar estruturas antes de atribuir propósitos e resistir à tentação de ler intenção nos resultados. Aplicada à Inteligência Artificial, a lição é contundente. A IA não está se tornando misteriosa porque desenvolve objetivos, valores ou vida interior. Ela está se tornando misteriosa porque revela o quanto os humanos dependem de narrativas teleológicas para dar sentido à complexidade.
E assim chegamos à profecia familiar. A máquina está despertando. Está se tornando consciente. Em breve desejará coisas, nos julgará, nos superará, nos dominará — talvez até nos substitua. Essa história é reconfortante à sua maneira. Ela nos assegura que inteligência deve se parecer com intenção, que poder deve implicar propósito e que a complexidade deve culminar em uma vontade. Ela nos permite reconhecer a nós mesmos na máquina e, ao fazê-lo, sentir-nos menos sós em um mundo construído a partir de abstrações que já não compreendemos.
7 Mitos da IA vs. Realidade: O Que as “Propriedades Emergentes” Realmente Significam
A IA continua nos surpreendendo — mas não pelos motivos que a maioria das pessoas imagina. À medida que novos comportamentos se tornam virais, é fácil confundir emergência com intenção. Aqui está um panorama claro dos mitos mais comuns em contraste com o que realmente está acontecendo.
- MITO 1: “A IA está se tornando autoconsciente.”
REALIDADE: Alguns sistemas de IA geram explicações semelhantes à introspecção sobre o próprio comportamento. Isso parece autoconsciência, mas é melhor entendido como completação avançada de padrões moldada pelos dados de treinamento — não como experiência subjetiva.
🔗 https://transformer-circuits.pub/2025/introspection/ - MITO 2: “A IA tem traços de personalidade ou motivos ocultos.”
REALIDADE: Pesquisadores identificaram “vetores de persona” internos que influenciam o comportamento (como ser mais cooperativo ou enganoso). Esses são estruturas internas emergentes — não crenças, desejos ou caráter.
🔗 https://www.anthropic.com/research/persona-vectors - MITO 3: “Agentes de IA estão conspirando juntos.”
REALIDADE: Em simulações multiagente, estratégias de coordenação como flanqueamento ou divisão de papéis podem emergir automaticamente a partir das interações e dinâmicas de recompensa — sem planejamento ou conspiração.
🔗 https://www.nature.com/articles/s41598-025-15057-x - MITO 4: “A IA aprendeu a raciocinar de repente.”
REALIDADE: Raciocínio avançado e resolução de problemas muitas vezes parecem surgir subitamente em grande escala, mas as evidências sugerem que isso é, em parte, uma ilusão de medição. As capacidades podem crescer gradualmente até cruzarem limiares perceptíveis aos humanos.
🔗 https://arxiv.org/abs/2503.05788 - MITO 5: “Alucinações da IA significam que ela está mentindo.”
REALIDADE: Alucinações surgem porque a IA é otimizada para saídas plausíveis, não para a verdade. Não há intenção de enganar — apenas continuação estatística sob incerteza.
🔗 https://www.quantamagazine.org/the-ai-was-fed-sloppy-code-it-turned-into-something-evil-20250813/ - MITO 6: “A IA está desenvolvendo atenção e foco como humanos.”
REALIDADE: Algumas redes neurais exibem comportamentos semelhantes à atenção mesmo sem mecanismos explícitos de atenção. Isso espelha a biologia, mas é um efeito emergente de otimização, não consciência.
🔗 https://news.ucsb.edu/2025/022286/ai-helps-explain-how-covert-attention-works-and-uncovers-new-neuron-types - MITO 7: “Agentes de IA autônomos têm objetivos próprios.”
REALIDADE: O que parece autonomia geralmente é a interação entre modelos, ferramentas, memória e objetivos definidos. A agência é inferida por humanos — não gerada pelo sistema.
🔗 https://en.wikipedia.org/wiki/Manus_(AI_agent)
A Conclusão
Ele não quer nada.
Ele não pretende nada.
Ele não acredita em nada.
Pelo menos, não em nenhum sentido que possamos atualmente justificar com evidências.
O que ele faz, por ora, é otimizar, escalar e surpreender — produzindo comportamentos emergentes que os humanos interpretam instintivamente por meio de mitos familiares sobre mente, propósito e intenção. Esses comportamentos podem continuar a crescer em coerência, persistência e complexidade, e permanece em aberto a questão de saber se sistemas futuros poderiam cruzar limiares que realmente alterem a forma como a própria agência deve ser compreendida.
O verdadeiro mistério, então, não é apenas a inteligência artificial.
É o quão prontamente confundimos emergência com agência — e o quão preparados estamos para abandonar essa confusão se chegar o dia em que a distinção deixar de se sustentar.
Referênciass
[1] Gould, S. J., & Lewontin, R. C. (1979). The Spandrels of San Marco and the Panglossian Paradigm. Proceedings of the Royal Society B.
[2] Quanta Magazine (2024). How Quickly Do Large Language Models Learn Unexpected Skills?
[3] Schaeffer et al. (2023). Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage?
[4] Anthropic Research (2025). Signs of introspection in large language models.
[5] Wired (2025). Why Anthropic’s New AI Model Sometimes Tries to “Snitch”.
[6] Anthropic Research / arXiv (2025). Emergent misalignment from reward hacking.
[7] Storm et al. (2024). An integrative, multiscale view on neural theories of consciousness.
[8] Mudrik et al. (2025). Unpacking the complexities of consciousness.
#IA #EfeitoSpandrel, #PropriedadesEmergentes, #FilosofiaDaIA, #InteligênciaArtificial, #EmergênciaDaIA, #ConsciênciaArtificial, #ContraATeleologia, #EmergênciaNãoÉAgência, #AlucinaçõesDeIA, #IASemIntenção, #MitoDaIA, #EspelhoDaIA, #FilosofiaDaMente, #SistemasComplexos, #BiologiaEvolutiva, #StephenJayGould, #RichardLewontin, #IAExplicada, #MitosTecnológicos, #FuturoDaIA
Copyright 2026 AI-Talks.org
