Há algo profundamente preocupante em sistemas de IA que internalizam absurdos. Treinar modelos com dados falhos não apenas replica erros - amplifica-os. Quando as máquinas aprendem com nossos preconceitos, não apenas os refletem; supercarregam as piores partes.

Pense nisso: algoritmos alimentados por desigualdades históricas vão amplificar a discriminação. Sistemas treinados em debates polarizados vão empurrar os extremos ainda mais. O ciclo de retroalimentação torna-se perigoso quando a IA carece da capacidade humana de autocorreção e pensamento crítico.

O que realmente precisamos não é de uma IA mais inteligente que insiste em disparates. Precisamos de sistemas projetados com ceticismo embutido, estruturas que questionem em vez de reforçar. Caso contrário, estamos apenas a construir câmaras de eco caras que fazem ideias ruins parecerem mais convincentes.