A IA tem afetado nosso trabalho de diferentes maneiras. Mas de maneira mais central, claro, foi o engajamento dos artistas em suas práticas criativas com a IA — algo que se inciou antes mesmo da chegada dos grandes modelos de linguísticos (LLM) e as tecnologias generativas empurradas pelas corporações globais, o que agora suscita uma preocupação relativa às consequências dessas tecnologias. Não muito diferente da repercussão da pandemia do COVID, vemos uma guinada em direção a formar um senso crítico e recalibração de significados em uma condição alterada. Seja qual for a interpretação que façam disso, novas e diferentes experiências foram possíveis justamente pela exploração dos pesquisadores artísticos. Existe também uma relação estrutural, que vale ser observada, entre a pesquisa artística e a atual IA generativa. Ambas são fruto da então chamada ‘guinada material’. Apesar de operarem através de horizontes materiais bem distintos — físicos, sensoriais, linguísticos — o que ativa a cognição é mais emergencial do que o que se refere ao conteúdo.

Embora o engajamento artístico com a IA possa produzir partes substanciais da submissão, seu uso não-artístico é outro problema que demanda atenção cuidadosa. Dependendo do estilo de escrita de cada um e do contexto pessoal atrelado à configuração do agente de IA, seu uso para revisão editorial pode não apresentar problemas. De fato, o custo de revisores humanos de texto pode ser proibitivo para muitos contribuidores potenciais, e o trabalho envolvido pode ser substancial em particular para falantes não-nativos. Não deveríamos subestimar o quanto uma escrita problemática pode influenciar negativamente o processo de avaliação, e aconselhamos sempre— apesar da revisão de texto que propiciamos para as submissões que publicamos — que os autores verifiquem a legibilidade de seus textos antes de os submeterem. Ao mesmo tempo, de maneira similar a uma revisão ruim ou  barata, a IA não questiona passagens problemáticas e, em seu modo de operação, as ameniza ignorando o que está em jogo. O texto pode ser lido de maneira clara e gramaticalmente correto, apesar de não endereçar seu conteúdo adequadamente para o propósito de engajar o leitor. O que para muitos é considerado um estilo fraco pode ser produtivo. Novamente, tangenciamos nossa experiência com alguns revisores profissionais de texto bem-intencionados que ao revisarem exaustivamente o texto a tal grau apagam a própria voz do autor, ou o grão de texto que se perde, que é quando temos de intervir. Dada a velocidade como isso ocorre com a IA, quando um simples prompt pode ser suficiente, existe o risco real de os autores perderem algo que nem eles próprios soubessem que tinham.

Ademais, uma vez que a IA tenha apagado o texto, é muito difícil reverter essa maquinaria em prol de recuperar a voz do autor ou o grão de texto, como mencionado acima. Sem querer especular muito a fundo sobre o que acontece quando escrevemos, faz sentido assumir que todos os traços sejam deixados no texto. No meu caso, por exemplo, sou consciente da não abrangência de meu vocabulário, por o inglês ser minha segunda língua. Se a IA introduzir termos que expressem melhor meu pensamento, em quais circunstancias eu removeria uma palavra argumentativamente melhor? Ou se eu a mantiver, estarei suficientemente ciente da significação e conotação que essa palavra carrega? Quando escrevo, estou ciente de meu vocabulário ativo, o qual, com o uso de IA, se torna inflacionado através de um vocabulário passivo pretendendo ser ativo. Como poderei editar esse texto, que eu agora leio e não escrevo? Claro, há meios para se utilizar contextos usuais e para improvisar o quanto longe a IA é permitida a divergir, mas a principal questão não é endereçada dessa maneira, uma vez que, seja em qual escala for, precisamos ter clareza sobre o impacto que a editoração tem.

Hoje em dia, essa experiência se estende `a mídia gerada pela IA que, em sua maioria, emprega tecnologia generativa similar à empregada ao procedimento de elaboração textual. Quando as mídias são estruturalmente distintas, publicações como o caso do JAR que empregam multimídia, podem se basear no fato do texto ser quase automaticamente interrompido. A procura ativa de tais interrupções e desafios relacionados ao uso de mídias que salvaguardam as articulações artísticas acima do texto, pode ser vista como uma vantagem de periódicos como o JAR. No entanto, quando a mídia é gerada através dos mesmos processos baseados em linguagens como o texto, a medialidade corre risco de se tornar um fenômeno superficial — imagens que se assemelham a imagens, mas que carregam em sua genealogia traços textuais de diferentes produções materiais, mais aparentes do que os delas próprias.  A lacuna entre a linguagem escrita e a imagem, com a qual publicações multimídia como o JAR se debatem, é fechada mesmo antes da exposição se iniciar. O que aparece enquanto mídia é, nesse ponto da produção, linguagem. Isso, também, não nos é desconhecido: temos visto há tempos imagens que ilustram ou decoram textos, quando deveriam colocar o texto em perspectiva através de seu trabalho estético. No entanto, embora essa seria uma questão de uso, a imagem gerada pela IA encerra a questão antes mesmo dessa vir à tona.

A dificuldade de se editar um texto gerado pela IA ultrapassa a especificidade da integração dos elementos, sejam palavras ou sentenças,  em uma exposição coerente. Se cada elemento for formado respeitando somente sua própria escala, a sintonização com a exposição como um todo é perdida, o que propiciaria um contexto específico no qual tudo ganharia sentido e que progressivamente informaria quais elementos se interrelacionam e como.1 Um problema análogo tem sido discutido recentemente em relação a imagens geradas através da IA: embora possam parecer em perspectiva, cada imagem projeta pontos de fuga levemente diferenciados que resultam combinados em uma imagem desprovida da organização central que conhecemos da ótica e da visão (Sakar et. al 2024). Da mesma maneira, pesquisas recentes de IA generativa também sugerem que embora haja um aperfeiçoamento da linguagem quanto a palavras e sentenças, a coerência enquanto à nível documental está enfraquecendo, afetando fortemente as ideias que podem ser expressas no documento. (Moon 2026). Ambos problemas parecem ser resolvidos tecnicamente, mas somente se um artista ou autor souber onde o ponto de fuga deve se localizar, ou qual a ideia que o texto desdobraria — isto é, somente se a imagem ou o texto já tenham sido formulados anteriormente.

O que tanto o ponto de fuga como o documento revelam é a sintonização  escalar — o ajuste mútuo entre a parte e o todo, o que permite que a exposição da prática enquanto pesquisa —que requer que artistas e autores sejam implicados no trabalho a todos níveis simultaneamente. Estar implicado significa também ser exposto ao conflito: entre o que a sentença quer fazer e o que o argumento demanda, entre o que a mídia oferece e o que a exposição exige, entre a própria voz e o grão de pensamento não totalmente formatado. A tendência estrutural da IA de gerar cada elemento à sua própria escala é uma maneira sistemática de produzir trabalho do qual as implicações foram anuladas. Os resultados carregam, assim, a superfície de decisões sem assumir o risco que essas decisões acarretam. Nesse sentido, o problema escalar é o problema do conflito atualizado a nível formal: evitar o conflito da criação é perder o ajuste de  sintonização que somente esse conflito pode produzir.

Independentemente de ser uma forma acadêmica ou de resultados gerados transformativamente, ambos desenvolvimentos têm a tendência de nos blindar contra conflitos que teríamos quando articulamos a pesquisa artística. Se evitamos os conflitos e formas de questionamentos, as imagens e textos que usamos já foram elaborados — mas por outros, não por nós mesmos. Onde deveria haver algum conflito — por exemplo em relação a regulamentações, financiamento e éticas —, este é delegado a outros com outros interesses não necessariamente em prol do conhecimento, arte ou vida, e que têm seus conflitos em outros domínios, seja o custo ambiental, social ou humano  de uma paisagem tecnológica em rápida mutação. Ao final, não seria inesperado se o conflito aberto e o conflito evitado sejam dois lados de uma mesma moeda, enquanto sejam necessárias abordagens que possam lidar com o que está posto.

Michael Schwab
editor chefe 

References

Kibum Moon, Kostadin Kushlev, Andrew Bank, Benjamin Lira, Indre Viskontas, James C. Kaufman, Dan R. Johnson, Angela L. Duckworth, and Adam E. Green (2026). The Creative Link Between Words and Ideas is Weakening in the AI Era. PsyArXiv preprint, 5 February. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/YD94Z

Ayush Sarkar, Hanlin Mai, Amitabh Mahapatra, Svetlana Lazebnik, Anand Bhattad, D.A. Forsyth. (2024) Shadows Don’t Lie and Lines Can’t Bend! Generative Models don’t know Projective Geometry...for now. CVPR 2024. pp. 28140–28149. https://arxiv.org/abs/2311.17138

Michael Schwab (2026). “Local, Polylocal.” jar-online.net. 11/03/2026. https://doi.org/10.22501/jarnet.0089

• 1A relação entre contexto e escala é mais aprofundadamente elaborada em minha palestra Local, Polylocal publicada na JAR NETWORK. (Schwab 2026).