*Por Marcus Fontoura

Gabriel García Márquez, carinhosamente conhecido como Gabo, passou dezoito meses escrevendo em tempo integral a história da cidade de Macondo e da família Buendía, que ganhou vida em Cem Anos de Solidão. Nesse período, a esposa dele, Mercedes, teve que pagar no crédito até o supermercado e o aluguel. Depois de esgotarem as economias, os dois tentaram penhorar as joias de Mercedes para bancar a escrita, mas descobriram que as supostas pedras preciosas eram todas de vidro. Acabaram penhorando o carro da família. Mesmo assim, quando terminou, Gabo não tinha dinheiro nem para enviar o manuscrito inteiro ao editor. Ele e Mercedes dividiram o original em duas partes, já que só dava para pagar o envio de metade do livro. Por engano, mandaram a segunda parte primeiro. Por sorte, antes que conseguissem juntar o dinheiro para postar o começo da história, receberam o dinheiro do envio do próprio editor, que a essa altura estava ansioso para ler o resto.

Gabo escreveu o livro entre 1965 e 1966. A história da escrita e da publicação da obra talvez renda um livro à parte, principalmente pelas dificuldades financeiras da família na época e pela forma como Mercedes conseguiu dar a volta por cima e garantir comida na mesa todos os dias. Em um discurso, Gabo disse que “parece inacreditável, mas um dos meus problemas mais urgentes era arrumar papel para a máquina de escrever”, e que tinha “a má educação de acreditar que palavras escritas errado, deslizes de linguagem ou erros de gramática eram criações genuínas”. Quando os detectava, ele “rasgava a página, jogava na lixeira e começava de novo”.

Nunca vamos saber o quanto esse “controle de qualidade” autoimposto melhorou o livro, em comparação com o que teria acontecido se Gabo tivesse a tecnologia moderna à disposição. O que sabemos com certeza é que teria sido mais fácil, mais barato e mais rápido mandar o manuscrito por e-mail para o editor, em vez de despachar tudo pelo correio em dois pacotes, se o e-mail tivesse sido inventado algumas décadas antes.

Les Earnest desenvolveu o primeiro corretor ortográfico assistido por computador em 1961, no Laboratório de IA de Stanford (SAIL). O programa dele não sugeria correções. Apenas conferia cada palavra contra um dicionário fixo de dez mil palavras aceitas. Em 1971, poucos anos depois de Gabo terminar Cem Anos de Solidão, Ralph Gorin, aluno de Earnest, escreveu o SPELL, o primeiro software de correção ortográfica de verdade. O programa buscava no dicionário correções para erros de uma única letra ou para trocas de letras adjacentes, como “pro” no lugar de “por”. Como o programa olhava uma palavra de cada vez, trocas que formavam palavras existentes no dicionário, como “pais” em vez de “país”, passavam batido.

A tecnologia de processamento de texto evoluiu muito desde então, especialmente depois da popularização dos computadores pessoais nos anos 80. Primeiro vieram os corretores ortográficos integrados, com dicionários maiores e correção gramatical embutida, entre meados dos anos 80 e o início dos anos 90. Logo depois, o Microsoft Word introduziu o AutoComplete e o AutoCorrect. O AutoComplete oferecia sugestões de palavras com base no contexto, enquanto o AutoCorrect corrigia a grafia automaticamente conforme você digitava. Com o uso do contexto, passou a ser possível corrigir “pro” para “por” e vice-versa. No início dos anos 2000, além da popularização da busca na web, também vimos grandes avanços na tradução automática. Em 2006, foi lançado o Google Tradutor, oferecendo tradução em tempo real entre dezenas de idiomas. Enquanto os primeiros softwares de tradução eram baseados em regras e consultas a dicionários, o Google Tradutor usava tradução automática estatística (SMT, na sigla em inglês). Sistemas baseados em SMT usam enormes quantidades de textos bilíngues para “aprender” novas traduções. Nos sistemas anteriores, as regras eram fixas; já o SMT melhorava com o tempo, ficando melhor à medida que recebia novos livros e suas traduções.

Na década de 2020, surgiram os primeiros sistemas comerciais com sugestões de frases inteiras sensíveis ao contexto, como o Google Smart Compose. E, desde a popularização do ChatGPT, da OpenAI, e do Microsoft Copilot, os novos sistemas conseguem resumir textos, redigir e-mails e slides de apresentação, escrever código e produzir redações completas a partir das informações públicas disponíveis na web. Esses novos sistemas são baseados em IA generativa, que é o uso de inteligência artificial para gerar informação. Embora todos os sistemas, dos corretores ortográficos aos sistemas de tradução baseados em SMT, usem IA, eles não são baseados em IA generativa, ou GenAI.

A GenAI rompe com a tentativa de aprender regras específicas, como no caso do SMT, que busca aprender, por exemplo, como frases em português se mapeiam para frases em inglês. Os sistemas de GenAI, em vez disso, aproveitam enormes volumes de dados e uma abundância de recursos computacionais para aprender “modelos”. Esses modelos, como os usados pelo ChatGPT, codificam conhecimento genérico sobre gramática e linguagem e, por isso, podem ser usados em uma série de tarefas. A GenAI só foi possível graças ao enorme poder computacional oferecido pelos serviços de computação em nuvem e aos grandes conjuntos de dados disponíveis publicamente na internet. Se você não estava prestando muita atenção nesse campo, pode achar que a IA foi uma revolução introduzida pela OpenAI com o ChatGPT. No entanto, a área de IA existe desde os primórdios da computação. John McCarthy cunhou o termo em 1956, na Conferência de Dartmouth.

Mesmo antes do ChatGPT, já dependíamos de IA todos os dias, de mecanismos de busca e recomendações de streaming até tradução e correção gramatical. O que parece diferente agora é a imediatez e a visibilidade da IA generativa, e as questões muito reais que ela levanta sobre criatividade, autoria e produtividade. Um experimento mental revelador seria entregar ao Gabo de 1965 todas as ferramentas que os escritores têm hoje. Ele quase certamente teria escrito Cem Anos de Solidão mais rápido e com muito menos sofrimento. Mas a pergunta mais instigante continua de pé: será que a história em si, moldada por atrito, limitação e cuidado deliberado, teria sido a mesma? Nunca saberemos.

*Marcus Fontoura está atualmente em seu segundo mandato como technical fellow e vice-presidente corporativo na Microsoft, onde atua como CTO do Azure Core. Autor de A tecnologia e você: quem controla quem? (2026) e Tecnologia intencional (2024), publicados pela Citadel.