Workshop em parceria com Júlio Colabardini no seminário IA em debate: Comunicação, Educação e Artes, na ECA-USP, dias 26 e 27 de novembro de 2027.

1. WORKSHOP: IAS GENERATIVAS NA
COMUNICAÇÃO E NAS ARTES
ABERTURA DE PROCESSO
LEONARDO FOLETTO - ECA/USP
Leo leonardo.foletto@usp.br -

2. O que iremos ver
● 1. Alguns conceitos introdutórios
● 2. Princípios gerais de uso
● 3. Usos na pesquisa e em vídeo;
● 3. IAs do Sul Global;
● 4. Usos na criação de personagens
● 5. Usos na criação musical

3. IAs são
máquinas
cibernéticas
Prompt: Ilustração de redes
sociais como máquinas
cibernéticas no estilo dos
desenhos animados japoneses
produzidos pelo estúdio Gibli.
Deve conter pessoas em uma
cidade. Stable Diffusion

4. Plataformas
de redes
sociais são
máquinas
cibernéticas
Asaf Hanuka, 2018

6. REDES NEURAIS - APRENDIZADO DE
MÁQUINA - APRENDIZADO PROFUNDO
Redes Neurais: surgem de uma pergunta (McCulloch & Pitts, 1943): podemos
criar sistemas artificiais similares ao cérebro? Computador pode imitar a razão
humana reduzindo a lógica humana a lógica booleana: AND, OR and NOT;
Aprendizado de máquina (machine learning): Desenvolvimento de sistemas
capazes de aprender: alguém (humanos) determinam um conjunto de recursos
(INPUT) para que as máquinas (“algoritmos”) possam aprender e retornar algo
(OUTPUT) (1949-1959);
Aprendizado profundo (deep learning): aprendizado de máquina “escalável”;
maior número de camadas de nós (neurônios) (1986);

7. AI SIMBÓLICA X AI CONEXIONISTA

8. IAG - NLP - LLM
IA generativa: Sistemas de inteligência artificial capaz de gerar
texto, imagens ou outros meios de respostas a solicitações em
linguagem comum
Processamento de Linguagem Natural (em inglês NLP): método computacional
que usa aprendizado de máquina para revelar estruturas e linguagens do texto;
Grandes Modelos de Linguagem (em inglês LLM): modelo de aprendizagem de
máquina para aprender a partir de bases de dados;

9. ARQUITETURAS
Transformer: arquitetura de um LLM que permite ao modelo processar todas as
palavras de uma frase (em vez de palavra por palavra) criando um “mapa de
atenção” que identifica o que é mais relevante para entender o contexto. IAs
compreendem mais contexto. “Attention Is All You Need” (VASWANI, A. et al,
2017)
_ Ler frase palavra por palavra com uma lupa (modelo sequencial)
X
Frase inteira e entender as relações entre as palavras, “fotografar” (Transformer);
_ Modelo de BERT (Google, 2018), GPT (OpenAI, 2018-). ChatGPT, DeepSeek,
Gemini, Claude

10. Outras arquiteturas
_ GANs (Redes Adversárias Generativas): Duas redes "competindo" - uma cria,
outra critica, resultando em conteúdo cada vez mais realista. EX: StyleGAN
(Nvidia), thispersondoesnotexist.com
_ Modelos de difusão: Começam com ruído aleatório e gradualmente "limpam"
até formar imagem coerente, “esculpindo”; EXs: DALL-E 3, Midjourney,
StableDiffusion, Adobe Friefly, Leonardo.AI (mais “artista”, menos conversacional;
_ Multimodais: Sistemas que "entendem" e geram diferentes tipos de mídia
simultaneamente (texto vira imagem, imagem vira texto). EXs: GPT-4 Vision,
LLama 3.2 Vision (Meta), DeepSeek Janus Pro

11. 2. PRINCÍPIOS GERAIS DE USO

12. 1. Responsabilidade e autoria humana
2.Originalidade e direitos autorais
3. Transparência
4. Privacidade e proteção de dados
5. Integridade
6. Letramento para pesquisadores e professores
Pi

13. 1. RESPONSABILIDADE E AUTORIA
_Os autores são responsáveis pelo conteúdo, acurácia, integridade e
originalidade de seu trabalho, incluindo a responsabilidade pelas partes
produzidas por IA;
_ Nenhuma ferramenta de IA pode ser qualificada como autora. O autor é capaz
de assumir responsabilidade pelo conteúdo que produz, podendo, inclusive,
corrigi-lo ou retratar-se, quando necessário;

14. 2. ORIGINALIDADE E DIREITOS AUTORAIS
_ Todos os modelos de linguagem alimentaram “engoliram” a internet inteira
sem respeitar direitos autorais: isso é fato.
_ Há um consenso que os resultados (outputs) de IAGs não são resguardados
por direitos autorais;
_ Mas não sobre os inputs (as bases de dados): há vários processos de
detentores de copyright conta os modelos de IA generativa (OpenIA, Anthropic)
em andamento;
_ Mimetismo de ideias: cria a partir do já existente. E o “novo”? Está no “erro”?
_ Cuidado: dados de prompt e resultados também alimentam IAs;

15. 3. TRANSPARÊNCIA
_O uso da IAGen para a pesquisa e educação deve ser explicitado por docentes,
pesquisadores e discentes no desenvolvimento de seus trabalhos e avaliações;
_ Os autores participantes do processo acadêmico devem explicitar o tipo de uso e
as contribuições específicas de ferramentas e tecnologias de IA para a criação e
elaboração dos diversos tipos de produtos intelectuais, sejam eles tecnológicos,
artísticos ou bibliográficos;
Exermplo: Declaração de uso de IA : “ “A ferramenta [nome], baseada em
Inteligência Artificial, foi utilizada neste trabalho para [finalidade de uso]. O
conteúdo final foi produzido de maneira autoral, com curadoria crítica, sendo o
resultado final de inteira responsabilidade dos autores

16. 4. PRIVACIDADE E PROTEÇÃO DE DADOS
_Os dados destinados aos sistemas de IA sejam coletados, utilizados,
compartilhados, arquivados e apagados de modo compatível com o
ordenamento jurídico brasileiro - LGPD, 2018;
_ Evitar fornecer dados confidenciais, proprietários, inéditos ou sensíveis (como
entrevistas em profundidade, grupos focais, ou estudos em desenvolvimento) a
sistemas de IA online, a menos que haja garantia de que as informações não
serão retidas ou usadas para treinamento;
_Riscos de monopólios, exploração comercial, colonialismo de dados: O
aproveitamento das interações humanas com as IAs para o treinamento dos
modelos significa que os dados (incluindo pesquisas de ponta e dados inéditos)
se tornam parte do sistema

17. 5. INTEGRIDADE
_ As IAGs podem replicar, e possivelmente, perpetuar vieses presentes em seus
dados de treinamento, o que pode influenciar os resultados da pesquisa de
maneiras sutis e difíceis de detectar;
_ As IAGs não tem compromisso pela verdade ou pelo fato tal qual conhecemos,
mas pela plausabilidade. Ou seja: seu objetivo é PRODUZIR UM TEXTO (OU
UMA IMAGEM) QUE FAÇA SENTIDO PARA O LEITOR HUMANO;
_ As IAGs são como um “agente inteligente”, que comete erros - muitas vezes só
percebidos quando conhecemos solidamente um tópico em questão;
_ Incosistência: a mesma análise pode produzir resultados diferentes em
momentos distintos;
_ Portanto, todos os resultados das IAGs devem ser avaliados criticamente!

18. Fonte: Guia para uso de IA Generativa, UFF
(2025)

19. 6. LETRAMENTO
_ Conhecer e compreender; compreensão dos princípios básicos de IA, incluindo
seus algoritmos e arquiteturas;
_ Usar e aplicar; permitem a aplicação efetiva dessas ferramentas em pesquisas
concretas; conhecer para também detectar os problemas;
_ Avaliar e criar, sob princípios éticos: limitações, vieses, implicações sociais,
políticas, ambientais das tecnologias;

20. TUDO BEM ATÉ AQUI?

21. 3. USO NA PESQUISA
_ Exploração inicial de ideias;
ATENÇÃO: é um diálogo; tenha repertório crítico; desconfie; pergunte;
_ Leituras e resumos de materiais acadêmicos;
ATENÇÃO: evite inéditos e materiais sensíveis; vieses; cheque tudo;
_ Escrita;
ATENÇÃO: revise; partes em vez do todo; superficialidade; explicação; invenções;
_ Análise e apresentação de resultados;
ATENÇÃO: seja cético; diferentes prompts; priorize o replicável; cheque, revise;

22. 3. USO NA PESQUISA
_ Transcrição
ATENÇÃO: privacidade e consenso; não associar a uma pessoa; revise; valide;
_ Programar: “vibe coding”;
ATENÇÃO: vieses; depuração: reescrita de funções; plágio; vazamentos;
_ Tradução;
ATENÇÃO: prompts específicos; trechos, não todo; revise MESMO;
_ “Bullshit jobs”;
ATENÇÃO: cuidado dados sensíveis e originais; revise;

23. EXEMPLO: NOTEBOOK LM
_ Ex

24. IA EM VÍDEO
1. Prompt; ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini…
2. Refinamento do Prompt; JSON;
3. Testar elementos, variações.
4. Criar imagem: Midjourney, Nano Banana; Leonardo.Ai;
OU
5. Criar vídeo: Sora (OpenAI); Veo-3 (Google); Runaway Aleph; Kling;
Kling; MoonValley;
Agregadores: Higgsfield; LTX Studio; Freepik;
Dica: melhor animar imagem [image to video] do que criar imagem direto de texto
[texto to video)

25. Um teste (com Rafael Grohmann)

26. Prompt
Scene: a Brazilian TV talk show, a popular variety program, with an audience (Most of the audience consists of
depressed people, very realistically downcast, crying a lot), blue lighting, and colorful confetti scattered across
the stage. The show is called “IAzinha de merda”, with several large screens displaying the program’s name.
The show’s logo is a robot pooping, with visible feces. In the background, there are advertising posters with
the expression "Regulacao JA!"
There are two armchairs in the studio, printed with poop, talk show style.
Characters: The host, “IAzinha de merda”, is wearing a long dress printed with robots and poop. She is white,
blonde, and has brown-painted nails.
In the other armchair is the show’s guest. She is a white woman with curly hair, large round glasses with thick
black frames, gold earrings (one says “I” and the other “A”), a colorful hippie skirt, and a gray blazer, styled like
a sociologist or intellectual academic.
Dialogue, in Brazilian Portuguese:
IAzinha de merda: "Estamos aqui com uma socióloga. Anita, vocês são pessimistIAs, né?"
Guest, who is nervous, in Brazilian Portuguese from Sao Paulo: "Não é seu emprego que está sendo afetado,
sua arrombada!!"

27. Um fluxo de trabalhos possível
_ Roteiro no Google Docs ou NextCloud;
_ Cenário virtual: Usar imagens de fundo de estúdio (disponíveis em
Unsplash/Pexels) + chromakey verde improvisado;
_ Gravação: OBS Studio com múltiplas cenas (apresentador,
reportagens externas, entrevistas via Zoom)
_ Edição: DaVinci Resolve (versão gratuita) ou Kdenlive (código aberto)
Gráficos: Canva (versão gratuita) para vinhetas e GCs (geradores de
caracteres);

28. 4. IAs do sul global

34. REFERÊNCIAS
GONSALES, Priscila et al. IA e Ensino Público Superior no Brasil: Recomendações para políticas
institucionais de governança. Brasília: Cátedra UNESCO em Educação Aberta e Tecnologias para o Bem
Comum, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5281/zenodo.15106980.
UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. França: UNESCO, 2024. Disponível em:
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390241
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA. Guia para uso ético e responsável da inteligência artificial generativa
na Universidade Federal da Bahia. Salvador: UFBA, 2025. Disponível em:
https://www.ufba.br/sites/por�tal.ufba.br/files/guia_para_uso_etico_e_responsa�vel_da_inteligencia_artifi
cial_generativa_na_univer�sidade_federal_da_bahia.pdf
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE. Guia para o Uso de IA Generativa na Pós-Graduação em
Linguística da UFF. Niterói, 2025. Disponível em:
https://gtia.uff.br/wp-content/uploads/sites/112/2025/11/Guia-para-o-uso-de-IA-Generativa.pdf
SAMPAIO, Rafael C.; SABBATINI, Marcelo.; LIMONGI, Ricardo. Diretrizes para o uso ético e responsável da
Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores. São Paulo: Editora Intercom, 2024.

35. GRACIAS!
leonardo.foletto@usp.br
Redes: @leofoletto / @baixacultura
Site: leofoletto.info