Questões sobre Funções morfossintáticas da palavra SE

        É ponto pacífico que um dos legados da linguística de grande utilidade no contexto escolar é a visão não preconceituosa sobre línguas e variedades de línguas. Esse foi um legado da linguística estrutural que se consolidou com os desenvolvimentos subsequentes da linguística, sobretudo a sociolinguística variacionista. Essa visão não preconceituosa derivou naturalmente da perspectiva da língua como estrutura, daí que o caráter não normativo da linguística se opôs frontalmente à atitude de preconceito linguístico que existia até então. Exemplos de preconceito linguístico são o conceito de língua primitiva (i.e., a ideia de que a povos de cultura dita “primitiva” correspondem línguas igualmente “primitivas”), a valoração de certas variedades de língua ou registros de língua em detrimento de outras variedades e registros, e assim por diante. Acho que ninguém hoje contestaria que o estudante que vai ser professor de ensino básico deve receber uma formação que o torne isento de preconceitos ou, pelo menos, o sensibilize contra preconceitos linguísticos e o norteie para saber como reagir diante de situações de variação dialetal.

Lucia Lobato. Linguística e ensino de línguas.

Brasília: Editora da UnB, 2015, p. 15 (com adaptações).

    Um cientista empenhado em pesquisa — no campo da física, por exemplo — pode atacar diretamente o problema que enfrenta. Pode penetrar, de imediato, no cerne da questão, isto é, no cerne de uma estrutura organizada. Com efeito, conta sempre com a existência de uma estrutura de doutrinas científicas já existentes e com uma situação-problema que é reconhecida como problema nessa estrutura. Essa é a razão por que pode entregar a outros a tarefa de adequar ao quadro geral do conhecimento científico a sua contribuição.

     O filósofo vê-se em posição diversa. Ele não se coloca diante de uma estrutura organizada, mas, antes, em face de algo que semelha um amontoado de ruínas (embora, talvez, haja tesouros ocultos). Não lhe é dado apoiar-se no fato de existir uma situação-problema, geralmente reconhecida como tal, pois não existir algo semelhante é possivelmente o fato geralmente reconhecido. Com efeito, tornou-se agora questão frequente, nos círculos filosóficos, saber se a filosofia chegará a colocar um problema genuíno.

     Apesar de tudo, há quem acredite que a filosofia possa colocar problemas genuínos acerca das coisas e quem, portanto, ainda tenha a esperança de ver esses problemas discutidos, e afastados aqueles monólogos desalentadores que hoje passam por discussão filosófica. Se, por acaso, se julgam incapazes de aceitar qualquer das orientações existentes, tudo o que lhes resta fazer é começar de novo, desde o princípio.

    A inteligência artificial (IA) é um tópico frequente de discussão desde o aumento da popularidade de ferramentas como o ChatGPT. Uma análise do Fundo Monetário Internacional (FMI) abrangendo diferentes países avaliou que, no Brasil, 41% dos empregos têm alta exposição à IA. Esse critério do estudo — exposição de empregos à IA — engloba tanto trabalhos que vão se beneficiar da tecnologia como aqueles que estarão ameaçados por ela no futuro.

     Para avaliar se o impacto da IA será bom ou ruim no mercado de trabalho, o relatório do FMI criou outra categoria: a complementaridade. Empregos com alta complementaridade são aqueles que se beneficiarão com a IA, mas não serão extintos por ela. Por exemplo, profissionais como administradores ou advogados terão grandes ganhos de produtividade com a IA. Suas atividades não estarão ameaçadas, pois a execução delas sempre dependerá de um grande componente humano. Já os empregos de baixa complementaridade são os mais ameaçados pela IA, uma vez que podem ser totalmente substituídos pelas novas tecnologias, dada a pouca necessidade de um componente humano. É o caso de operadores de telemarketing.

     É nesse ponto que a IA pode fazer crescer a desigualdade social. Conforme o FMI, trabalhadores com mais educação e mais jovens têm melhores condições de encontrar empregos de alta complementaridade (beneficiados pela IA); os com menos escolaridade e mais velhos estarão mais sujeitos a empregos de baixa complementaridade (ameaçados pela IA).

     Segundo o FMI, para aproveitar plenamente o potencial da IA, cada país deve estabelecer suas prioridades de acordo com seu nível atual de desenvolvimento. As economias de mercado emergentes avançadas e mais desenvolvidas devem investir na inovação e integração da IA ao mesmo tempo em que promovem quadros regulamentares adequados para otimizar os benefícios do aumento de sua utilização. Para as economias de mercados emergentes e em desenvolvimento menos preparadas, a criação de infraestruturas e a construção de uma força de trabalho digitalmente qualificada são fundamentais. Para todas as economias, as redes de segurança social e a reciclagem dos trabalhadores ameaçados pela IA são cruciais para garantir a inclusão.

Internet: <bbc.com> (com adaptações).