2025 marcou o início do ingresso das inteligências artificiais (IAs) conhecidas como grandes modelos de linguagem ou LLMs (do inglês large language models) na vida cotidiana.

Embora o campo de estudos da inteligência artificial tenha uma história que já dura quase um século, é bastante recente o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de construir linguagem — ou, como preferem os engenheiros de software, de processar linguagem natural —, de modo que os humanos que interagem com tais modelos tenham a impressão de estabelecer uma comunicação eficaz ou satisfatória. Para alguns observadores, a IA generativa agora participa ativamente do processo de construção cultural.

Para pesquisadores da cultura, a novidade impõe um desafio: familiarizar-se minimamente com conceitos e com aspectos técnicos que até outro dia só interessavam àqueles que se dedicavam ao campo da cibercultura ou que dialogavam com ele.

Este minicurso busca ser uma porta de entrada para essa jornada de estudos. Ele se destina a introduzir conceitos de inteligência artificial, bem como algumas explicações sobre a tecnologia relacionada a ela, para os pesquisadores de humanidades, especialmente para quem está nos campos das letras e da crítica cultural.

É um oferecimento do Laboratório de Inteligência Artificial do Programa de Pós-Graduação em Crítica Cultural da UNEB, campus II (Alagoinhas), em parceria com o Núcleo de Estudos da Crítica e da Cultura Contemporânea da Ufba (NECCC), para a comunidade acadêmica, especialmente para docentes e pós-graduandos.

Quem ministra

Breno Fernandes, pesquisador de pós-doutorado com bolsa CAPES/PIPD no Pós-Crítica, onde é um dos coordenadores do LabIA. Também, integrante do NECCC. Não completou a graduação em Ciência da Computação, mas completou outras, em Comunicação Social/Jornalismo e em Letras Vernáculas. É mestre em Relações Internacionais e doutor em Literatura & Cultura — todos os títulos pela UFBA. Tem passagem pela PUC-SP e pela UFSC, em estágio pós-doutoral. Já foi jornalista cultural em A TARDE e é escritor, autor de Mendax, o ladrão de histórias (Prêmio Biblioteca Nacional 2018) e de Josephine, minha neguinha (Semifinalista do Prêmio Oceanos 2025), dentre outras ficções.

Programação: dias 2, 9 e 16 de março (segundas-feiras), das 19h30 às 21h30

Aula 1 (dia 2)

Parte I: O peso da nuvem
Parte II: Falar com máquinas

Sugestão de leitura:
FORBELLONE, André Luiz Villar; EBERSPÄCHER, Henri Frederico. Capítulo 1 — Introdução à lógica de programação. In: _. Lógica de programação: a construção de algoritmos e estruturas de dados. 3. ed. São Paulo: Prentice Hall, 2005, p. 1-13. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/1OwcxyBr-ltEE4breOIlehF7xeyHlKWD8/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

OBRIST, Hans Ulrich. Yoko Ono. In: _. Entrevistas: volume 1. Tradução Diogo Henriques, Beatriz Horta, Izabela Leal. Rio de Janeiro: Cobogó; Belo Horizonte: Inhotim, 2009, p. 31-52. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/10MPbh5NhR57KGFVZvNlVD8H2L7iMMyHY/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

Leitura complementar:
ONO, Yoko. Grapefruit: A Book of Instruction and Drawings. Nova York: Simon & Schuster, 2000. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/1rkTPqBuWde4SoIbb4Nba60DGxp9n-2rW/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

Aula 2 (dia 9)

Parte I: Papagaios estocásticos
Parte II: A biblioteca dos dados ausentes

Sugestão de leitura:
BENDER, Emily M.; GEBRU, Timnit; MCMILLAN-MAJOR, Angelina; SHMITCHELL, Shmargaret. On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In: FAccT '21: 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 3-10 mar. 2021, Virtual Event Canada. Anais [...]. Nova York: Association for Computing Machinery, 2021, p. 610-623. Disponível em: <https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3442188.3445922>. Acesso em: 20 fev. 2026.

O VÍDEO para entender a Inteligência Artificial de verdade. Direção: Rolandinho e Adrian Valentim. Pesquisa e roteiro: Adrian Valentim. Depoimentos: Adrian Valentim, Bernardo Gonçalves, Fabrício Carraro e Rolandinho. [S.I.]: Infinitamente, 2024., 1 arquivo digital (64 min), streaming, son., color. Disponível em: <https://youtu.be/V2POyQVQuzA>. Acesso em: 9 jan. 2026.

SILVA, Tarcízio. Colonialidade difusa no aprendizado de máquina: camadas de opacidade algorítmica na Imagenet. In: CASSINO, João Francisco; SOUZA, Joyce; SILVEIRA, Sérgio Amadeu da (Org.). Colonialismo de dados: como opera a trincheira algorítmica na guerra neoliberal. São Paulo: Autonomia Literária, 2021, p. 87-107. Disponível em: <https://fpabramo.org.br/editora/wp-content/uploads/sites/17/2022/06/colonialismodedados_fpa_WEB.pdf>. Acesso em: 9 jan. 2026.

Leitura complementar:
ONUOHA, Mimi. On Missing Datasets. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON OBFUSCATION: SCIENCE, TECHNOLOGY AND THEORY, 2017, Nova York. Anais […] Nova York: WO. Não paginado. Disponível em: <https://www.obfuscationworkshop.org/2017/10/on-missing-datasets>. Acesso em: 25 ago. 2025.

Aula 3 (dia 16)

Parte I: Uma nova ontologia
Parte II: Desafios de pesquisa

Sugestão de leitura:

HUI, Yuk. Sobre os limites da inteligência artificial. In: HUI, Yuk. Tecnodiversidade. Tradução de Humberto do Amaral. São Paulo: Ubu, 2020, p. 157-188. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/14I7rYyA_OcCSzfXXP8Ay9H55-gc5b5xy/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

NOVAES, Thiago. Simondon para pensar a IA e além: depoimento [dez. 2025]. Entrevistadores: Breno Fernandes e Ana Lígia Leite e Aguiar. Revista Pontos de Interrogação, Alagoinhas, v. 15, n. 2, dez. 2025. (No prelo.) Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/1rTu_EAY6Z4V7_MbFklKAzQsb99Bw8DXO/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

ROGERS, Richard. Posicionamento dos métodos digitais. In: ROGERS, Richard. Métodos digitais na prática. Tradução de Alan César Belo Angeluci. Cachoeirinha: Fi, 2025, p. 47-78. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/1ngmo1YpJ73QJvvBNm_lzxrBxDf4kkNTc/view>. Acesso em: 20 fev. 2026.

Leitura complementar:
HUI, Yuk. Cosmotécnica como cosmopolítica. In: HUI, Yuk. Tecnodiversidade. Tradução de Humberto do Amaral. São Paulo: Ubu, 2020, p. 21-46. Disponível em: <https://drive.google.com/file/d/14I7rYyA_OcCSzfXXP8Ay9H55-gc5b5xy/view?usp=drive_link>. Acesso em: 20 fev. 2026.

Link para a sala online: https://meet.google.com/orz-gstj-thg