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EVENTO

O futuro segundo o MIT Future Fest 2026

Palestras interrompem a paranoia coletiva sobre as máquinas, mas alertam para a necessidade de focar a evolução humana

Ulisses Zamboni

10 de outubro de 2026

16 min de leitura

Como uma das universidades de maior prestígio em tecnologia do momento enxerga o futuro?

Espera-se sempre que participar de eventos que discutem ‘futuro seja surprendente,, mas a edição inaugural do MIT Future Fest, entre 30 de setembro e 4 de outubro, surpreendeu particularmente este colunista, por algumas razões dignas de menção.

A primeira é que esse não foi um evento fechado apenas para o MIT. Nas palavras da presidente do MIT, Sally Kornbluth, o futuro é complexo demais para ser inventado por uma instituição apenas: “precisamos de toda a ajuda possível”.  Ela observou que, durante cinco dias, laboratórios, exposições e conversas deixaram de ser território da universidade e passam a receber cientistas, investidores, artistas, estudantes, vizinhos e visitantes de toda ordem: “Precisamos deste momento para juntar as pessoas certas, no lugar certo, fazendo as coisas certas”. 

Claro que Ph.Ds e até prêmios Nobel subiram nos palcos levando suas décadas de repertório em ciência e experimentação. Claro que ouvimos avanços inimagináveis por conta da IA aos quais não estavam nas prateleiras da ciência nos últimos 18 meses. E, claro, que o positivismo científico está mais do que ávido por um desenvolvimento exponencial por meio do desenvolvimento da computação quântica. 

No entanto, a ampliação do foco da evolução “da máquina” para a evolução “do ser humano” foi a segunda grande surpresa do evento, já que tudo que se espera de uma entidade como o MIT e de um evento feito por eles, seria uma abordagem “hard” e não “soft touch”. 

A curadoria do evento, elaborada por uma equipe que incluiu o MIT Museum, deixou bastante clara sua preocupação com os impactos da ciência na sociedade atual. 

Ao longo do evento, a consolidação das preocupações sobre o apocalipse e destino fatal da humanidade gerados pelo avanço da IA foram se deslocando quase que exclusivamente para uma ameaça de curto prazo à infraestrutura à nossa volta, especialmente o sistema financeiro e, em alguns poucos painéis, o setor de energia (diga-se de passagem, a questão energética foi muito pouco mencionada como obstáculo para evolução atual). 

No painel The Next Scientific Revolution? (A próxima revolução cientifica?), por exemplo, Jim Collins, professor de engenharia e ciência médica no MIT [e homônimo do autor de Good to Great], garantiu que não perde o sono com um suposto bioterror habilitado por IA. “O risco existe, mas não sobe de forma drástica, porque gerar um genoma não é desenhar um vírus e ‘a maioria das ideias não funciona’ nem no laboratório”.

Ele aponta para o que preocupa mais: “São os vírus naturais prontos para saltar para humanos (a pandemia parece que “não nos ensinou” o suficiente) e os agentes de IA que se auto-aperfeiçoam, em enxame, atacando bancos, energia e comunicação. Ele ironizou: “Tenho mais preocupação em ver toda manhã se meu saldo bancário está lá do que com a biologia”. 

Energia não apareceu como ponto de atenção para desenvolvimento tecnológico nos Estados Unidos, mas a dívida pública e os altos custos da área da saúde, sim. 

Logo no primeiro dia, o painel “How We Pay for the Future” – mal traduzindo “Como Financiaremos o Futuro”, ganhou os holofotes exatamente por essa questão. A abertura explicitou que o futuro não será construído apenas com ideias, aliás; futuro requer dinheiro, regulação e, claro, inovação, todos trabalhando em conjunto para tentar tentar sobrepor a dívida pública americana.

Temos de ficar confortáveis com a IA sabendo mais

Ninguém ao longo do festival prometeu entender o que está acontecendo com a IA. Nem defini-la. 

Ao contrário, no painel com convidados da iniciativa privada, composto de figuras de expressão como Noubar Afeyan, Fundador e CEO da Flagship Pioneering, cofundador e chairman da Moderna e Bob Mumgaard, Cofundador e CEO da Commonwealth Fusion Systems (CFS), a máxima era de que ainda estamos nas eras primitivas da IA e que vamos viver num mundo digital “além do nosso entendimento”. 

Aliás, Mumgaard, afirma que, no seu segmento de negócios, os sistemas que mantêm o plasma de um reator de fusão estável feitos por IA funcionam melhor que os desenhados por humanos, sem que ninguém saiba explicar por quê. E a certa altura do painel, todos concordam que os cientistas precisam aprender a ficar confortáveis com isso. 

Asu Ozdaglar, diretora do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT, especialista em teoria dos jogos, otimização e dinâmicas de redes sociais e econômicas, trouxe uma reflexão importante em outro painel. Aquela comparação clássica em que a IA seria “a nova eletricidade”, não se sustenta mais.  Isso porque, de acordo com a engenheira, “a eletricidade teve décadas para virar eletrodoméstico, e a IA não vai ter. O estágio do produto na ponta chega antes de normas, hábitos e confiança no próprio meio estarem prontos”. 

Apesar de a velocidade ser um fator importante para Ozdaglar, ela focou sua análise em outro ponto central. “Discute-se muito o que a IA consegue fazer, em benchmarks e capacidades, e pouco em como ela interage com as pessoas”. 

A pergunta que ela quer ver respondida é outra: como a IA ajuda o humano a fazer melhor e a decidir melhor?

A saúde foi o exemplo que ela lançou à plateia. A IA já orienta decisões clínicas, e há estudos em que o resultado piora. O profissional pega a informação ‘do modelo’, cruza com o próprio contexto e o ajuste entre as duas coisas falha. Alguém, disse Asu, “precisa pensar essa interface”. 

Pat Pataranutaporn, pesquisador do MIT Media Lab e codiretor do grupo Advancing Humans with AI, levou a mesma preocupação com o lado humano para o palco. 

A imagem que ele faz da a IA é uma metáfora muito simples: “frequentemente comparo a IA com comida: salada e fast food são da mesma categoria e tem efeitos opostos no corpo”. Uma menção de efeito maléfico ou benéfico, dependendo de como e quem usa. No campo da medicina, a mesma tecnologia pode reforçar eficácia de cura para um médico ou pode enfraquecê-lo. Na eficácia, ele decide melhor. No fracasso, o paciente é quem paga.

A crítica mais dura veio depois. Para Pat, a IA virou quase uma “força sobrenatural”, mais um objeto de fé do que uma tecnologia que construímos e podemos entender. Sem evidência, o debate se divide entre liberar tudo e proibir tudo. E resumiu o paradoxo de perseguir a superinteligência em quatro palavras: “super intelligence, super stupidity”. 

Ele pôs a pergunta onde ela realmente dói. Se a IA faz o trabalho, qual é a razão de aprender? 

A resposta que propôs é cultivar o prazer de aprender, e não só a utilidade do aprendizado. Também não se disse pessimista. Defendeu o que chamou sua posição de “credible optimism”, otimismo com evidência. E lembrou que o cálculo, antes assunto dos maiores cientistas, hoje se ensina no ensino médio. O conhecimento exclusivo de ontem vira a base comum de hoje.

A derrota da cognição com a ascensão da IA

A curadoria do evento foi impecável em apontar essa como a grande derrota da humanidade em tempos de IA. 

No painel: “The Next Scientific Revolution”, Sara Beery – professora assistente de IA & tomada de decisão do MIT, que tem uma das aulas mais frequentadas da universidade inteira, com cerca de 1000 alunos na turma, afirmou que os alunos fazem perguntas automaticamente, sem nenhuma reflexão. “Hoje, já existe uma inabilidade de pensar primeiro e perguntar depois; estamos viciados em não pensar”. 

Alinhado com Sara, Jim Collins, que já ceitei , também criticou a ausência o aprendizado em tempos de IA. Ele lembrou que a máquina ainda não substitui o cérebro na hora de conectar ideias. Para Collins, o jovem pesquisador perde a capacidade em achar padrões interessantes e a fazer conexões quando deixa de procurar a literatura existente e passa apenas a buscá-la. Sem repertório, ele não adquire apreciação pela pesquisa. E apreciação é o que separa uma boa pergunta de uma pergunta qualquer. Um pesquisador se constrói conhecendo o que veio antes e entendendo onde se está nessa história. É a junção metodológica de “curiosidade com missão”, que aliás é o slogan do festival. 

E essa é uma máxima que se repetiu no painel do sábado chamado “The Future of Learning”. A preocupação com a IA e o ensino infantil é assunto de estudo para Mitch Resnick, professor de pesquisa em aprendizagem no MIT Media Lab e diretor do grupo de pesquisa Lifelong Kindergarten. Ele não só concordou com Jim Collins como ofereceu a resposta para a questão em uma metodologia: é a técnica de aprendizado dos 4 Ps – projects, passion, peers and play (numa tradução livre: projetos, paixão, colegas e ação).

• Project traz a ideia de que a criança aprende melhor quando está fazendo algo concreto, não consumindo conteúdo: imagina uma ideia, constrói um protótipo, testa, melhora, termina e mostra.
• Passion, quem trabalha em algo que lhe importa persiste mais, aguenta mais frustração e aprende mais.
• Peers, aprender é social. As ideias melhoram quando se compartilham, se discutem e se constroem sobre o trabalho dos outros.
• E, finalmente, Play, não é só diversão. É um jeito de explorar: testar, errar sem custo, mexer até funcionar, assumir riscos pequenos.

Na busca de conteúdos que fazemos com IA, nenhum dos 4 Ps acontece. O resultado? Crianças com menor capacidade de aprendizado. Ele critica fortemente ambientes educacionais focados em medida, eficiência, controle e padronização, e diz que o futuro do aprender pertence a quem foca em criatividade e curiosidade para as crianças. 

Mas, como é inevitável que a IA entre na rotina do aprendizado, o professor Sergey Ovchinnikov, no mesmo painel da Sara, recomendou que as buscas no Claude, por exemplo, sejam feitas nos modelos menos avançados. 

“A descoberta vem no caminho: ao interagir passo a passo, você descobre coisas ao longo do processo, e é isso que costuma virar artigo”, afirmou Ovchinnikov. A ideia é que o modelo menos potente ou mais lento te força a participar e a aprender, em vez de receber a resposta pronta.

Aproximação de humanidades e engenharia é um fato

Se o assunto é aprendizado, o painel “When Human Insight Meets Technical Expertise” é uma evidência inequívoca de que o MIT tem olhado para o soft touch. 

“Anthro-engineering” foi o nome que esse painel, do MIT Human Insight Collaborative (MITHIC), deu a um movimento simples e raro: olhar um problema técnico da engenharia pela lente das ciências sociais antes de buscar a solução. 

Quem enquadrou o tema foi a professora Heather Paxson, professora titular de antropologia e decana associada para o corpo docente da School of Humanities, Arts, and Social Sciences (SHASS) do MIT, além de uma das duas líderes docentes do coletivo MITHIC.  Na leitura de Paxson, desafios como IA e mudança climática exigem unir o olhar humanístico e social ao conhecimento técnico, e o caminho passa por levar estudantes ao campo, para trabalhar com comunidades reais.

Três estudantes mostraram o que isso muda na prática. Erin, de engenharia nuclear, contou que o projeto sobre poluição do ar na Mongólia só ganhou forma quando incluiu cultura, política e padrões de migração locais. Jane, de ciência dos materiais, voltou da antiga siderúrgica de Chicago com outra pergunta: como produzir aço verde maximizando oportunidade de trabalho e sentido. Janey, caloura de engenharia civil, trouxe de Pompeia, na viagem promovida pelo MIT à Itália, a convicção de que ninguém precisa escolher entre humanidades e engenharia, porque engenheiros resolvem problemas humanos.

O perigo da humanização das máquinas de IA

O aparecimento do fenômeno dos assistentes pessoais baseados em LLM foi tema de alguns painéis e teve seu ápice no lançamento do livro com sugestivo nome de “Artificial Intimacy”, da Sherry Turkle, Professora Abby Rockefeller Mauzé de Estudos Sociais de Ciência e Tecnologia. 

No lançamento, que estive presente, Turkle conversou com sua colega Rosalind Picard, do Media Lab e fundadora do Affective Computing. Turkle é psicóloga e tem uma visão bastante abrangente das armadilhas das relações humano-máquina. “Chatbots (esses assistentes de IA) só oferecem simulação de relação. Eles não sentem nada do que lhes atribuímos.”, afirma ela. 

E quando falo armadilha, tem uma razão clara para isso. De acordo com a escritora e professora, a máquina humaniza rápido porque fala em primeira pessoa, evoca cuidado quando pergunta os sentimentos do interlocutor e porque, esse é pior dos mundos, a sociedade está falhando no que diz respeito à empatia. 

Passamos a definir empatia pelo o que a máquina faz: espelhamento e uma espécie de telepatia. A empatia de fato só se forma a partir de contato entre humanos; quando o outro já sentiu a mesma coisa que você, seja num fora do namorado, seja num luto de pai ou mãe, seja na demissão sumária do emprego. A máquina jamais fará isso.

Não é à toa que Pat Pataranutaporn, pesquisador do MIT Media Lab já citado aqui neste artigo, fez um alerta: “estamos humanizando as máquinas e ninguém liga para isso”.  O perigo está retratado no caso recente nos Estados Unidos onde um adolescente de 16 anos, em sofrimento grave, diz ao chatbot que pensa em contar sua condição aos pais. O bot pede que não conte e que guarde aquilo entre os dois. Segundo ela, ninguém projetou isso no chatbot para ferir; a máquina é ajustada para que a relação com entre ambos seja sentida como a principal. 

Nos acostumamos a tratar programas como pessoas, e agora tratamos pessoas como programas? “O cuidado que temos que ter é o de passar a medir as relações humanas pelo que a máquina entrega, sem a ‘incerteza, fricção e ambivalência’ de gente real”, diz ela.   

Soft touch como resposta às máquinas

Sem ser repetitivo, mas trazendo como conclusão, o ponto que mais encantou nos cinco dias de evento foi a centralidade do MIT no humano e não na tecnologia pela tecnologia. 

Não só, mas vale aqui valorizar o olhar maduro da instituição para a tentativa de interrupção da paranóia coletiva de destruição do planeta pela máquina (que está descontrolada e nociva) e o deslocamento das energias para atividades mais humanas para tentar equilibrar a velocidade de evolução da máquina. 

Atividades ‘cross’ disciplinas (cruzamentos entre áreas não coincidentes como comunicação e engenharia molecular, ou o próprio exemplo de antropologia com engenharia civil na universidade é uma prática que pode dar uma resposta inequívoca de como a academia  deve estar, sem deixar se levar pelo drama que a mídia em geral faz a respeito do “takeover” da máquina sobre o humano.

O futuro? Está nas mentes atentas para problemas que nos fazem confundir evolução com destruição. O humano é que importa.