1. EMENTA
Estudos críticos de inteligência artificial (IA) e suas articulações com o campo da comunicação, com ênfase na emergência da Comunicação Humano-Máquina (Human-Machine Communication, HMC) como área de investigação. A disciplina examina os fundamentos teóricos, epistemológicos e éticos da IA a partir de perspectivas críticas e investiga como humanos produzem sentido, constroem relações e negociam agência em suas interações comunicativas com máquinas. Abrange imaginários e discursos sobre IA, viés algorítmico, governança e regulação, dataficação e vigilância, automação do trabalho comunicacional e implicações para a democracia e a esfera pública. Articula perspectivas do Sul Global e da experiência latino-americana em relação à soberania digital, às plataformas alternativas e aos modelos abertos de desenvolvimento tecnológico.
2. OBJETIVOS
Objetivo geral:
Proporcionar aos/às estudantes de pós-graduação um quadro teórico-analítico para compreender, problematizar e pesquisar as dimensões comunicacionais, sociais, culturais e políticas da inteligência artificial, articulando estudos críticos de IA com o campo da Comunicação Humano-Máquina.
Objetivos específicos:
a) Situar a IA como objeto de estudo comunicacional, compreendendo a passagem da comunicação mediada por tecnologia para a comunicação com tecnologia.
b) Mapear e discutir as principais correntes dos estudos críticos de IA e suas contribuições para o campo da Comunicação.
c) Examinar o conceito e os marcos fundadores da Comunicação Humano-Máquina (HMC), incluindo suas implicações ontológicas, epistemológicas e metodológicas para a pesquisa em comunicação.
d) Analisar criticamente imaginários, discursos e representações midiáticas sobre IA, desnaturalizando narrativas de progresso, solucionismo e determinismo tecnológico.
e) Problematizar questões de viés algorítmico, discriminação, vigilância, dataficação e suas consequências para grupos subalternizados, com atenção especial ao contexto brasileiro e latino-americano.
f) Discutir modelos de governança, regulação e ética de IA, articulando debates sobre transparência, explicabilidade, direitos digitais e soberania tecnológica.
g) Desenvolver competências de leitura crítica e produção acadêmica na intersecção entre estudos críticos de IA e comunicação.
3. JUSTIFICATIVA
A inteligência artificial se consolidou como um dos fenômenos mais importantes do século XXI, reconfigurando profundamente as práticas comunicacionais, as relações sociais, os processos de trabalho e as dinâmicas de poder. No campo da Comunicação, essa transformação impõe um duplo desafio: de um lado, a necessidade de compreender criticamente os sistemas de IA que já permeiam a produção, circulação e consumo de informação e cultura; de outro, a de teorizar uma modalidade de comunicação em que a máquina deixa de ser mero canal e passa a operar como interlocutora, com capacidade de produzir linguagem, simular empatia e mediar decisões.
A presente disciplina nasce da confluência de dois campos emergentes e complementares. Os estudos críticos de inteligência artificial, tal como sistematizados no Handbook of Critical Studies of Artificial Intelligence (Lindgren, 2023), propõem interrogar as estruturas de poder, os imaginários e as desigualdades que constituem os sistemas de IA. A Comunicação Humano-Máquina (HMC), formalizada especialmente a partir do trabalho de Guzman, McEwen e Jones (2018), postula que a máquina não é apenas objeto, mas sujeito comunicante, provocando discussões sobre o que significa comunicar, criar sentido e construir relações com um interlocutor maquínico. Enquanto a HMC fornece os marcos teóricos e as questões de pesquisa mais comuns da Comunicação, os estudos críticos de IA oferecem as lentes analíticas necessárias para não naturalizar essas interações, interrogando quem produz essas máquinas, a serviço de que interesses, com que dados, segundo que valores e com que consequências para diferentes populações.
4. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
1. Introdução: da comunicação mediada à comunicação com máquinas;
2. HMC: Conceito, campo e agenda de pesquisa
3. Relações humano-máquina: presença, persuasão e afeto
4. Algoritmos como comunicadores: percepção, sentido e agência
5. IA generativa, jornalismo, criatividade e trabalho comunicacional
6. IA e teoria crítica;
7. Imaginários de IA e construção social da tecnologia;
8. Economia política da IA: datificação, plataformas e trabalho;
9. Viés e discriminação: colonialismo de dados e racismo algorítmico
10. Vigilância, rastreamento e infraestruturas de poder;
11. IA, comunicação e democracia na América Latina;
12. Decolonialidade, Sul Global e IA;
13. Ética e governança de IA: abordagens críticas;
14. Há alternativas? IAs de código aberto, plataformas cooperativas e redes federadas;
5. METODOLOGIA
A disciplina combina aulas expositivas dialogadas, seminários de leitura conduzidos pelos/as estudantes e discussões coletivas de textos. Os/as estudantes serão convidados/as a trazer casos empíricos e experimentações práticas (interação com chatbots, análise de sistemas de recomendação, exploração de plataformas alternativas) como material para debate.
6. AVALIAÇÃO
A avaliação será composta por:
– Participação ativa nos seminários e discussões (20%)
– Resenha crítica de um capítulo dos handbooks de referência (20%)
– Apresentação de seminário temático em dupla ou trio (20%)
– Artigo final (formato artigo científico) (40%)
7. PERÍODO E CARGA HORÁRIA
Local: Escola de Comunicação e Artes (ECA), Universidade de São Paulo. Cidade Universitária, Butantã, São Paulo – SP. Quando: 2° semestre de 2026, 15 sessões às quartas-feiras, 18hs às 21hs. Carga horária total: 105 horas, 7 créditos.
8. BIBLIOGRAFIA
7.1 Bibliografia básica (handbooks de referência)
GUZMAN, Andrea L; MCEWEN, Rhonda; JONES, Steve (eds.). The SAGE Handbook of Human-Machine Communication. London: Sage, 2023.
LINDGREN, Simon (Ed.). Handbook of Critical Studies of Artificial Intelligence. Cheltenham: Edward Elgar, 2023.
7.2 Bibliografia complementar
BENJAMIN, Ruha. Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code. Cambridge: Polity Press, 2019.
BUOLAMWINI, Joy; GEBRU, Timnit. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research, v. 81, p. 1-15, 2018.
CASSIOLATO, José Eduardo; DANTAS, Marcos. LASTRES, Helena Maria Martins (org.). Economia política de dados e soberania digital. Editora Contracorrente, 2025.
COECKELBERGH, Mark. Ética na inteligência artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2023.
COULDRY, Nick; MEJIAS, Ulises A. The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford: Stanford University Press, 2019.
CRAWFORD, Kate. Atlas da IA: poder, política e os custos planetários da inteligência artificial. São Paulo: Edições Sesc São Paulo, 1. ed., 2025.
D’IGNAZIO, Catherine; KLEIN, Lauren F. Data Feminism. Cambridge: MIT Press, 2020.
EUBANKS, Virginia. Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York: St. Martin’s Press, 2018.
FAUSTINO, Deivison; LIPPOLD, Walter. Colonialismo digital: por uma crítica hacker-fanoniana. São Paulo: Boitempo, 2023.
FOLETTO, Leonardo. A Cultura é Livre: uma história da resistência antipropriedade. São Paulo: Autonomia Literária, 2021.
FOLETTO, Leonardo. SANTINI, Daniel. Foletto L, Santini D. Beyond platform capitalism: Digital solidarity economy and free culture networks in Argentina and Brazil. Internet Policy Review. 2026;15(1).
GEHL, R. W.; ZULLI, D. The Digital Covenant: Non-Centralized Platform Governance on the Mastodon Social Network. Information, Communication & Society, v. 26, n. 16, p. 3275-3291, 2023.
GUNKEL, David J. An Introduction to Communication and Artificial Intelligence. Cambridge: Polity Press, 2020.
GUZMAN, Andrea L.; LEWIS, Seth C. Artificial intelligence and communication: A Human-Machine Communication research agenda. New Media & Society, v. 22, n. 1, p. 70-86, 2020.
GUZMAN, Andrea L. (Ed.). Human-Machine Communication: Rethinking Communication, Technology, and Ourselves. New York: Peter Lang, 2018.
HAO, Karen. Empire of AI. Dreams and Nightmares in San Altman ‘s OpenAI. Penguin Press; New York, 2025
MOROZOV, Evgeny. Big Tech: A Ascensão dos Dados e A Morte da Política. São Paulo: Ubu Editora, 2018.
NATALE, Simone. Deceitful Media: Artificial Intelligence and Social Life after the Turing Test. Oxford: Oxford University Press, 2021.
NOBLE, Safiya Umoja. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: NYU Press, 2018.
O’NEIL, Cathy. Algoritmos de Destruição em Massa. Rua do Sabão, 2020.
PASQUALE, Frank. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Cambridge: Harvard University Press, 2015.
PASQUINELLI, Matteo. The Eye of the Master – A Social History of Artificial Intelligence. Londres; Verso Books, 2023.
RICAURTE, Paola. Ethics for the Majority World: AI and the Question of Violence at Scale. Media, Culture & Society, v. 44, n. 4, p. 726-745, 2022.
SCHOLZ, Trebor. Platform Cooperativism: Challenging the Corporate Sharing Economy. New York: Rosa Luxemburg Foundation, 2016.
SILVA, Tarcízio. Racismo Algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. Edições Sesc, 2022.
SILVEIRA, Sérgio Amadeu da. Democracia e os códigos invisíveis: como os algoritmos estão modulando comportamentos e escolhas políticas. São Paulo: Edições SESC/Edições 70, 2019.
SRNICEK, Nick. Platform Capitalism. Cambridge: Polity Press, 2017.
ZUBOFF, Shoshana. A Era do Capitalismo de Vigilância. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2021.