Metacognição: um superpoder em tempos de IA

primeira pessoa com quem conversei sobre inteligência artificial generativa foi meu amigo Indio San. Ele é designer, diretor criativo e educador, e foi pioneiro em abraçar publicamente o uso dessa tecnologia em suas experimentações criativas. A linha do tempo do perfil do Instagram do Indio testemunha cada etapa dessa evolução (vai lá ver!).

A atitude aberta sobre a cocriação com as máquinas, que no começo muitos viam como um risco de desvalorização do seu trabalho criativo, pouco tempo depois levou o Indio a telas e públicos muito maiores – como o Dia Brasil do Rock in Rio e os palcos do G20.

As imagens impressionantes que vemos nos telões desses palcos são frutos de uma colaboração humano-máquina sofisticadíssima, que demanda muito estudo, trabalho, criatividade e ousadia. 

Isso tudo é muito instigante, mas foi em uma conversa sobre educação que o Indio me deu o maior insight de todos. Ele é professor de design e, claro, não foi supertranquilo levar as máquinas que criam para a sala da aula – não vamos deixar os alunos preguiçosos? Eles não vão deixar de aprender? Não vai haver deskilling?

Aí é que está o pulo do gato: não, se colocarmos a IA para potencializar o processo criativo e de aprendizagem dos alunos. Mas, para isso, é preciso conhecer e dominar esses processos.

No design, as etapas são bem claras (de forma simplificada: descobrir, definir, desenvolver e entregar). O Indio me mostrou como é possível propor formas de usar a inteligência artificial em cada etapa, partindo da intencionalidade clara de criar uma inteligência aumentada, ampliando a superfície do aprendizado.

Além disso, o nível de engajamento dos alunos aumenta muito, pela curiosidade no uso da ferramenta e pela qualidade do que conseguem realizar a partir dessa colaboração. 

O interessante é que nós, que não seguimos o processo estruturado do design e nem somos alunos do Indio, podemos usar o princípio que está por trás dessa abordagem: a metacognição.

No artigo Colaborando com inteligência artificial? Use suas habilidades metacognitivas , os autores definem essas skills como aquelas que “envolvem a capacidade de monitorar, regular e controlar os próprios processos cognitivos”. São habilidades que podem ser treinadas, por meio da promoção de conscientização e reflexão sobre o pensamento, as estratégias e as decisões.

Com o uso de IA, o nível de engajamento dos alunos aumenta muito, pela curiosidade no uso da ferramenta e pela qualidade do que conseguem realizar a partir dessa colaboração. 

Esse artigo foi produzido no contexto da agência científica nacional da Austrália, que está investindo na inteligência colaborativa, definida como “o potencial de alcançar uma melhoria radical no desempenho ao projetar aplicativos e fluxos de trabalho que utilizam os pontos fortes complementares da inteligência humana e artificial”.

Para não ser refém do algoritmo

A maioria de nós não projeta aplicativos – mas certamente os usa. Por isso, é fundamental compreendermos que é possível conceber um design que favoreça uma colaboração humano-máquina benéfica, na qual não estejamos à mercê de algoritmos que não compreendemos.

Nos acostumamos com a falta de transparência das decisões algorítmicas das redes sociais, mas nos processos de aprendizado e trabalho não precisa ser assim. O princípio da explicabilidade, segundo o qual a máquina precisa informar os critérios e o caminho que realizou para a tomada de decisão, é essencial para favorecer o pensamento crítico e o uso responsável da IA. 

Por exemplo: para elaborar minhas colunas e aulas, eu costumo usar o Scite, que é, em suas próprias palavras, “um sistema de inteligência artificial dedicado a oferecer respostas fundamentadas e rigorosas, aprimoradas por evidências, para auxiliar na pesquisa e na aprendizagem”.

Nesse sistema, é possível visualizar a estratégia de busca e as fontes utilizadas na elaboração de cada resposta. Como pesquisadora, eu consigo compreender o caminho percorrido e acessar as informações originais, tirando as minhas conclusões e formulando minhas próprias ideias. 

A questão é que a maioria das ferramentas que estamos usando não é assim, explicáveis by design. Isso nos demanda maior iniciativa no uso da metacognição, tanto para perceber erros, imprecisões e vieses quanto para captar atalhos indesejados. Fazer isso está ao nosso alcance, mas não é trivial. É um aprendizado. 

Colocando as habilidades na prática

No artigo As demandas e oportunidades metacognitivas da IA ​​generativa, pesquisadores do Reino Unido fizeram um trabalho abrangente sobre o assunto e apontam alguns caminhos, baseados em pesquisa.

A maioria das ferramentas que estamos usando não é assim, explicáveis by design. Isso nos demanda maior iniciativa no uso da metacognição, tanto para perceber erros, imprecisões e vieses quanto para captar atalhos indesejados.

Da leitura do artigo selecionei livremente algumas possibilidades de aplicação de habilidades metacognitivas que considero mais simples e efetivas, juntei à minha experiência, e seguem aqui três dicas para você acionar a metacognição e usar melhor o ChatGPT ou sua ferramenta de preferência. 

1. Antes de abrir uma nova conversa, decida de forma clara e consciente qual tipo de conversa será, de acordo com o seu momento no processo. Estou na fase de exploração de ideias? Será uma conversa de brainstorming. Já sei qual é o meu problema e quero explorar novos caminhos? Será uma conversa de levantamento direcionado de possibilidades? Tenho uma proposta de solução e quero testar? Será um pedido de feedback? Para cada um desses tipos de conversa, você preparará prompts com características diferentes, que deixem a sua intenção clara e deem as informações para que a máquina possa chegar ao resultado que você quer.  

1. Decomposição da tarefa em partes menores. Um dos primeiros usos estruturados e intencionais que fiz do ChatGPT foi para formular um programa de liderança feminina. Se eu tivesse pedido “elabore um programa de liderança feminina de 24h aula”, ele teria feito um programa bonitinho com atividades e objetivos de aprendizagem – porém totalmente genérico. Por isso, decompus a tarefa. Como eu sou uma designer de aprendizagem experiente, me perguntei: quais etapas eu sigo para desenhar um programa relevante? Primeiro, entendo o desafio. Depois, o contexto e o público. Então, pesquiso inspirações em outros programas, tanto em conteúdo quanto em formato. Na sequência, defino o objetivo do programa de forma mais específica e quais indicadores irei acompanhar. Só então parto para a definição dos conteúdos, metodologias e desenho da jornada. Cada uma dessas etapas rendeu ótimas conversas com o ChatGPT, e certamente cheguei a um resultado mais sofisticado do que chegaria sem ele. Mas não posso dizer que me deu menos trabalho, pois demandou interação, correção, tomada de decisão e, claro, elaboração da proposta final. 

1. Explicite o que normalmente deixamos implícito. No dia a dia, tomamos múltiplas decisões imperceptíveis. Por exemplo, se estou conversando com minha mãe e com um cliente ao mesmo tempo no WhatsApp, ajusto o tom das mensagens automaticamente, sem formular claramente para mim mesma a necessidade de mudança de um tom informal e carinhoso para um tom mais formal e objetivo. Mas, se eu quero a ajuda da máquina para escrever alguma dessas mensagens, preciso explicitar a ela o tom desejado e o objetivo da mensagem. 

Todas essas são formas simples e práticas de colocar nossas habilidades metacognitivas em ação. 

Além de ter melhores resultados, desenvolver a metacognição é essencial para fortalecer o pensamento crítico, escapando dos vieses e alucinações da máquina. As habilidades cognitivas combinadas à IA generativa podem, ainda, levar a nossa capacidade criativa muito além do que iríamos sozinhos, tornando-nos um pouco rebeldes criativos – como Indio San se define. 

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