Narrativas, criatividade e o que ainda nos torna humanos
Nos últimos meses tenho estado bastante imerso em uma investigação sobre aquilo que, afinal, caracteriza uma inteligência tipicamente humana. A velocidade com que os grandes modelos de linguagem evoluíram mudou profundamente o tipo de pergunta que vale a pena fazer. Já não me interessa tanto discutir se essas máquinas escrevem bem, programam melhor ou resolvem problemas complexos com impressionante eficiência. Isso parece cada vez mais evidente. O que me interessa é compreender onde permanece aquilo que ainda chamamos de criatividade, imaginação, autoria e produção de conhecimento genuinamente humano.
Foi justamente esse percurso que me fez resgatar um livro que havia lido quase um ano atrás e que, confesso, na primeira leitura não tinha produzido em mim o mesmo impacto que produziu agora. Narrative Creativity [1], publicado pela Cambridge University Press, ganhou uma atualidade completamente diferente depois desse último ciclo de reflexões. Ao revisitá-lo, percebi que ele não estava tentando responder diretamente às perguntas sobre inteligência artificial que hoje ocupam o debate público. Na verdade, fazia algo muito mais interessante: procurava compreender por que a narrativa ocupa um lugar tão singular na cognição humana e por que esse tipo de criatividade parece operar segundo uma lógica bastante diferente daquela normalmente utilizada para explicar o raciocínio lógico ou a computação simbólica.
A segunda leitura acabou produzindo um efeito curioso. Mais do que encontrar respostas sobre inteligência artificial, encontrei uma forma muito mais rigorosa de organizar uma série de intuições que venho desenvolvendo há bastante tempo sobre criatividade, inovação e construção de conhecimento. Os autores não propõem uma defesa romântica da excepcionalidade humana nem procuram diminuir a potência das tecnologias atuais. O esforço deles é muito mais sofisticado: compreender qual é a natureza da criatividade narrativa e por que ela representa uma forma particular de inteligência, diferente daquela normalmente associada aos sistemas lógicos ou aos modelos estatísticos que hoje dominam a inteligência artificial. É justamente essa hipótese que gostaria de explorar neste ensaio.
I. Narrativa não é storytelling. É uma forma de raciocínio.
A primeira contribuição importante de Narrative Creativity é praticamente uma mudança de terreno. Nas últimas décadas, a palavra narrativa foi sendo apropriada por áreas muito diferentes e passou a significar quase tudo: estratégia de comunicação, construção de marca, discurso político, posicionamento institucional ou simplesmente uma boa história. Os autores fazem um movimento exatamente oposto. Eles retiram a narrativa desse espaço predominantemente comunicacional para recolocá-la dentro da ciência cognitiva.
Essa mudança é muito mais profunda do que parece à primeira vista. Se narrativa deixa de ser entendida apenas como um produto da linguagem e passa a ser compreendida como um mecanismo da própria cognição, então a pergunta central já não é como contamos histórias, mas como pensamos através delas. É justamente esse deslocamento que organiza todo o livro.
Segundo os autores, existe uma tendência histórica de explicar a inteligência humana a partir de modelos lógicos. Seja nas primeiras arquiteturas simbólicas da inteligência artificial, seja nas abordagens mais recentes baseadas em aprendizado estatístico, permanece a ideia de que pensar consiste essencialmente em manipular representações, identificar padrões, estabelecer relações e produzir inferências sobre estruturas relativamente estabilizadas. Trata-se de uma inteligência extremamente poderosa, especialmente quando o problema já está suficientemente definido e quando suas relações internas podem ser descritas por regras ou aprendidas a partir de grandes quantidades de dados.
A criatividade narrativa pertence a outro domínio. Ela não opera prioritariamente sobre estruturas estabilizadas, mas sobre processos em movimento. Seu objeto não são apenas fatos, estados ou relações já conhecidas. Ela procura compreender ações, transformações, intenções, conflitos, mudanças de direção e possibilidades futuras. Em vez de perguntar “o que é?”, pergunta continuamente “o que pode acontecer?”.
Essa diferença parece sutil, mas muda completamente a arquitetura do raciocínio. Um sistema lógico trabalha muito bem quando dispõe de premissas claras e relações consistentes entre elas. Uma narrativa, por sua vez, começa justamente onde essas relações ainda não estão completamente determinadas. Ela acompanha personagens, decisões, acidentes, desvios e consequências cujas conexões permanecem abertas ao longo do próprio desenvolvimento da história. Pensar narrativamente significa acompanhar a emergência de um processo, e não apenas descrever um estado do mundo.
É por isso que os autores insistem que narrativa não deve ser entendida como uma sequência de frases ou como uma estrutura textual. Sua unidade fundamental não é a linguagem, mas a ação. Histórias existem porque algo acontece, porque agentes transformam situações, encontram obstáculos, modificam trajetórias e reorganizam continuamente as condições do próprio processo. A linguagem apenas torna essas ações comunicáveis. O mecanismo cognitivo, entretanto, opera num nível anterior ao texto.
Essa observação me parece uma das ideias mais elegantes do livro porque desloca completamente o foco da discussão. Durante muito tempo imaginamos que criatividade narrativa estivesse ligada principalmente à capacidade de inventar personagens, produzir enredos interessantes ou construir histórias originais. Fletcher e Benveniste propõem uma hipótese muito mais forte. O aspecto verdadeiramente criativo não está na ornamentação da história, mas na capacidade de organizar processos cuja dinâmica causal ainda permanece parcialmente indeterminada.
É justamente aqui que narrativa deixa de ser apenas literatura e passa a ocupar um lugar central na inteligência humana.
II. O problema da causalidade: por que lógica e narrativa fazem coisas diferentes.
Na minha leitura, este é o coração intelectual do livro. Não porque os autores pretendam demonstrar alguma superioridade da narrativa sobre a lógica, mas porque mostram que ambas respondem a problemas diferentes. Grande parte das discussões atuais sobre inteligência artificial parte da expectativa de que toda forma de inteligência possa ser reduzida, em última instância, a alguma combinação entre lógica, estatística e poder computacional crescente. Fletcher e Benveniste não negam a enorme potência dessas arquiteturas. O argumento deles é mais específico: existe um tipo de raciocínio cuja natureza não pode ser descrita apenas nesses termos.
A diferença aparece quando olhamos para a causalidade.
Em sistemas lógicos tradicionais, as relações causais tendem a aparecer como conexões relativamente estabilizadas. Sabemos quais elementos participam do sistema, conhecemos suas propriedades e podemos construir inferências consistentes a partir dessas relações. Mesmo quando introduzimos modelos probabilísticos ou redes neurais extremamente sofisticadas, continuamos operando sobre regularidades que, de alguma maneira, podem ser aprendidas ou estimadas.
Narrativas trabalham em outro ambiente.
Quando acompanhamos uma história, raramente conhecemos todas as causas envolvidas. Muitas sequer existem ainda. Personagens tomam decisões inesperadas, acontecimentos alteram completamente a direção do processo, novas informações aparecem, intenções são reinterpretadas, circunstâncias mudam e, frequentemente, a própria compreensão do que estava acontecendo precisa ser reorganizada ao longo do percurso. A narrativa não calcula simplesmente uma cadeia causal pronta. Ela acompanha a construção da própria causalidade.
Esse aspecto me parece decisivo porque explica por que os autores dedicam tanto esforço a diferenciar narrativa de simples geração de novidades. Existe hoje uma tendência relativamente comum de imaginar criatividade como consequência da exploração de enormes espaços de possibilidades. Bastaria combinar elementos de maneiras suficientemente variadas, introduzir algum grau de aleatoriedade e esperar que novas soluções emergissem. Essa hipótese funciona razoavelmente bem para diversos problemas computacionais, mas ela não explica aquilo que caracteriza a criatividade narrativa.
Randomness produz variação.
Narrativa produz reorganização processual.
A diferença entre essas duas operações é enorme.
Uma sequência aleatória de acontecimentos pode ser nova, inesperada e até surpreendente. Isso não significa que ela constitua uma narrativa criativa. O elemento decisivo aparece quando diferentes acontecimentos passam a integrar um mesmo processo inteligível, ainda que essa inteligibilidade permaneça provisória e aberta durante todo o desenvolvimento da história.
Em outras palavras, criatividade narrativa não consiste em aumentar o número de possibilidades. Ela consiste em reorganizar o espaço causal dentro do qual determinadas possibilidades passam a fazer sentido.
Essa formulação ajuda inclusive a compreender por que grandes modelos de linguagem impressionam tanto e, ao mesmo tempo, por que os autores consideram que ainda existe um espaço importante a ser investigado. Os LLMs tornaram-se extraordinários em reconhecer padrões estatísticos, sintetizar conhecimento, explorar enormes espaços simbólicos e produzir textos de qualidade crescente. O livro não coloca isso em dúvida em nenhum momento. A questão proposta é outra: reconhecer padrões não equivale necessariamente a modelar processos causais abertos.
Esse deslocamento me parece extremamente fértil porque muda completamente a conversa sobre inteligência artificial. A discussão deixa de ser “máquinas são ou não criativas?” para tornar-se “que tipo de criatividade estamos tentando compreender?”. É uma pergunta muito mais interessante e, principalmente, muito mais rigorosa.
III. O que a inteligência artificial mudou — e o que ela nos obrigou a perguntar.
Existe um aspecto curioso na explosão recente das inteligências artificiais generativas. Durante décadas imaginamos que a linguagem seria uma das últimas fronteiras da inteligência humana. Escrever, argumentar, resumir ideias, traduzir idiomas, programar, produzir textos científicos ou construir diálogos pareciam atividades profundamente ligadas ao intelecto humano. Em poucos anos essa percepção mudou radicalmente. Os grandes modelos de linguagem demonstraram uma capacidade impressionante de operar sobre o universo simbólico, reorganizando conhecimento, sintetizando informações e produzindo textos cuja qualidade, em muitos contextos, já rivaliza com aquela produzida por especialistas.
O impacto dessa transformação é difícil de exagerar. Estamos diante de uma tecnologia que provavelmente redefinirá a forma como pesquisamos, aprendemos, trabalhamos e produzimos conhecimento nas próximas décadas. Subestimar esse movimento seria tão equivocado quanto tratá-lo como uma simples evolução incremental dos sistemas computacionais anteriores. Ao mesmo tempo, justamente por terem avançado tanto, os LLMs produziram um efeito inesperado: obrigaram-nos a formular perguntas muito melhores sobre aquilo que entendemos por inteligência.
Foi exatamente essa sensação que tive ao revisitar Narrative Creativity. O livro não foi escrito como uma resposta ao boom recente das inteligências artificiais generativas, mas sua hipótese central parece dialogar diretamente com esse momento histórico. Em vez de discutir capacidades superficiais — escrever melhor ou pior, responder corretamente ou cometer erros — os autores deslocam a conversa para a própria arquitetura do raciocínio. A questão deixa de ser o desempenho observado e passa a ser a natureza das operações cognitivas envolvidas.
Essa mudança de perspectiva é extremamente fecunda porque nos afasta de uma disputa estéril entre humanos e máquinas. Grande parte do debate público parece oscilar entre dois extremos igualmente pobres. De um lado, há quem enxergue nas LLMs uma inteligência praticamente indistinguível da humana; de outro, há quem procure reduzir toda a tecnologia a um mecanismo estatístico incapaz de compreender qualquer coisa. Fletcher e Benveniste evitam cuidadosamente essa armadilha. Em nenhum momento negam a sofisticação dos modelos atuais, mas também não concluem que eles tenham resolvido todos os aspectos da criatividade humana. O foco permanece em outra questão: quais tipos de problemas diferentes arquiteturas cognitivas conseguem resolver com maior competência?
Essa pergunta me parece muito mais interessante do que simplesmente perguntar se uma máquina é inteligente. Os LLMs revelaram uma capacidade extraordinária de navegar por espaços simbólicos extremamente complexos. Eles aproximam conhecimentos dispersos, identificam regularidades dificilmente perceptíveis para um indivíduo isolado, sintetizam enormes volumes de informação e ampliam nossa capacidade de exploração intelectual. Trata-se de uma forma de inteligência extremamente poderosa e que, muito provavelmente, continuará evoluindo rapidamente.
O livro sugere, entretanto, que criatividade narrativa opera sobre um domínio parcialmente distinto. Enquanto os modelos estatísticos trabalham identificando regularidades em grandes espaços de dados, a narrativa acompanha processos cujas relações causais permanecem em construção. Seu problema fundamental não é descobrir qual sequência de símbolos possui maior probabilidade de ocorrer, mas construir um processo inteligível quando as próprias relações entre acontecimentos ainda estão abertas, sendo continuamente modificadas pelas ações dos agentes envolvidos.
Essa distinção ajuda inclusive a compreender por que criatividade narrativa aparece com tanta frequência em atividades como pesquisa científica, empreendedorismo, design ou formulação de políticas públicas. Em todas elas, o problema raramente consiste em escolher a melhor resposta entre alternativas claramente definidas. Muito mais frequentemente, o verdadeiro desafio está em perceber que o próprio problema precisa ser reorganizado. Hipóteses surgem, desaparecem, são reformuladas, ganham novos elementos, incorporam acontecimentos inesperados e modificam continuamente a compreensão inicial da situação. Pensar narrativamente significa justamente acompanhar essa reorganização dinâmica.
É interessante observar que essa descrição aproxima criatividade de algo bastante diferente da imagem tradicional do “insight” repentino. O livro não trata criatividade como um momento mágico em que uma ideia surge inexplicavelmente na mente de alguém. Ela aparece como um processo contínuo de modelagem causal, no qual diferentes possibilidades são exploradas, abandonadas, retomadas e reorganizadas até que um determinado encadeamento de ações passe a oferecer uma explicação suficientemente robusta para orientar novas decisões.
Essa formulação também ajuda a recolocar a relação entre humanos e inteligência artificial em outro patamar. Se aceitarmos a hipótese apresentada pelos autores, o avanço das LLMs não reduz a importância da criatividade narrativa. Ele a torna ainda mais visível. Quanto mais eficientes essas tecnologias se tornam na exploração de espaços simbólicos já disponíveis, mais relevante passa a ser nossa capacidade de reorganizar os próprios processos através dos quais novos problemas, novas hipóteses e novos caminhos passam a existir.
Essa talvez seja uma das consequências mais interessantes da leitura. Em vez de enxergar a inteligência artificial como concorrente da inteligência humana, começamos a percebê-la como uma ampliação extraordinária de determinadas capacidades cognitivas, ao mesmo tempo em que ela torna mais evidente outras dimensões da inteligência que até então permaneciam relativamente invisíveis justamente porque nunca haviam sido colocadas à prova.
IV. Uma leitura possível: criatividade narrativa, inteligência social e democracia.
Até aqui procurei acompanhar, com relativa fidelidade, o argumento desenvolvido por Fletcher e Benveniste. A reflexão que segue já não pertence propriamente ao livro. Ela nasce das perguntas que sua leitura passou a provocar em mim e dialoga com outras investigações que venho desenvolvendo nos últimos anos sobre criatividade, inovação, inteligência coletiva e democracia.
Se a narrativa constitui uma forma de raciocínio capaz de organizar processos causais ainda abertos, parece natural perguntar o que acontece quando esse mecanismo deixa de operar apenas na escala individual e passa a funcionar entre pessoas. Afinal, grande parte da experiência humana acontece justamente nesse espaço compartilhado, onde hipóteses são discutidas, interpretações disputam legitimidade, novas leituras da realidade ganham força e, aos poucos, alteram a maneira como grupos inteiros coordenam suas ações.
Sob essa perspectiva, a criatividade narrativa ultrapassa o campo da literatura ou da cognição individual e passa a dialogar com fenômenos muito mais amplos. Uma descoberta científica, por exemplo, dificilmente nasce apenas da acumulação de dados. Ela depende de um novo enquadramento capaz de reorganizar observações dispersas em um processo inteligível. Algo semelhante acontece no empreendedorismo, quando um fundador deixa de perguntar como melhorar uma solução existente e passa a enxergar um problema que até então permanecia invisível. Também acontece na inovação institucional, quando uma sociedade encontra formas inéditas de coordenar conflitos sem recorrer às respostas herdadas do passado.
É justamente aqui que a leitura do livro conversa, na minha percepção, com um tema que venho explorando em artigos recentes: a formação de mundos sociais. Toda coletividade organiza sua experiência a partir de determinados processos compartilhados de interpretação. Esses processos não são estáticos. Evoluem, incorporam acontecimentos inesperados, reorganizam prioridades e permitem que novas formas de coordenação surjam ao longo do tempo. Se Fletcher e Benveniste ajudam a compreender como a narrativa opera sobre processos causais em aberto, talvez possamos imaginar que essa mesma arquitetura cognitiva desempenhe um papel importante na maneira como sociedades imaginam futuros, constroem instituições e transformam sua própria realidade.
Essa hipótese também lança uma luz interessante sobre a democracia. Costumamos descrevê-la principalmente como um conjunto de instituições, regras eleitorais ou mecanismos jurídicos. Tudo isso é indispensável. Mas democracias também dependem de uma capacidade permanente de produzir novos enquadramentos para problemas que nunca aparecem completamente resolvidos. Conflitos sociais raramente admitem respostas definitivas. Eles exigem interpretações, experimentações, revisões e aprendizado contínuo. Em alguma medida, uma sociedade democrática vive justamente da possibilidade de manter aberto esse processo narrativo, permitindo que diferentes hipóteses sobre o futuro convivam, sejam testadas e, eventualmente, reorganizem a forma como a própria sociedade compreende seus desafios.
Foi essa conexão que mais permaneceu comigo depois da leitura. Narrative Creativity não oferece uma teoria da democracia nem pretende explicar a inteligência coletiva. Seu mérito está em algo anterior: mostrar que existe uma forma de inteligência dedicada a compreender processos cuja causalidade ainda permanece aberta. Talvez seja justamente nesse espaço que continuem nascendo algumas das características mais propriamente humanas da criatividade, não porque sejamos incapazes de construir máquinas extraordinariamente inteligentes, mas porque seguimos vivendo em um mundo cuja história continua sendo escrita enquanto caminhamos por ela. É nesse terreno, onde causas ainda se formam, hipóteses disputam espaço e futuros permanecem em aberto, que a criatividade narrativa continua exercendo um papel insubstituível. E, se essa leitura estiver correta, compreender essa forma de inteligência talvez seja uma das tarefas intelectuais mais importantes deste início de século.
[1] FLETCHER, Angus; BENVENISTE, Mike. Narrative Creativity: An Introduction to how and why. Cambridge University Press, 2025.
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