2026/05/18 by Júlio Araújo · 1 voice
Social Sciences · Arts and Humanities · #Race, Identity, and Education in Brazil #Gender, Sexuality, and Education #Corporeality, Perception, and Education
paper · doi:10.25189/2675-4916.2026.v7.n4.id882
Neste ensaio, parto da pergunta sobre como os algoritmos de inteligência artificial afetam diferentes comunidades e em que medida esses efeitos, especialmente em termos de raça, gênero e sexualidade, inscrevem-se em lógicas de exclusão. O objetivo é demonstrar que tais exclusões não são falhas ocasionais, mas expressões ordinárias de um regime que denomino necroalgoritmização e, para isso, proponho e aplico o Triângulo Discursivo da Textualidade Algorítmica, que articula as instâncias texto-prompt, texto-algoritmo e texto-resposta. Apoio-me em uma perspectiva crítica da linguagem, em debates sobre interseccionalidade, necropolítica, neutralidade técnica, opacidade algorítmica, capitalismo de vigilância e colonialismo de dados, defendendo a leitura do algoritmo como texto performativo. Metodologicamente, adoto uma abordagem ensaística e crítica, articulada a estudos de caso, incluindo buscas racializadas, rotulações discriminatórias em sistemas de imagem, um episódio envolvendo a influenciadora Sah Oliveira, notícias sobre assistentes virtuais em contexto criminal e prisões injustas por reconhecimento facial no Brasil. Também realizei um teste empírico no Google Imagens com o termo “cabelo feio”, cujos resultados analiso à luz do modelo proposto. Os achados mostram que o texto-prompt já carrega matrizes excludentes, voluntárias ou involuntárias, o texto-algoritmo processa esses insumos reproduzindo hierarquias raciais e sexistas sob opacidade técnica, e o texto-resposta devolve respostas que racializam estéticas e naturalizam desigualdades. Concluo que o algoritmo, lido como texto, revela não erros, mas um funcionamento estruturante da exclusão.