Inteligência Artificial e pesquisa nos campos da Comunicação, informação e artes

Inteligência Artificial e pesquisa nos campos da Comunicação, informação e artes

Disciplina optativa do Departamento de Comunicação e Artes (CCA) da Escola de Comunicação e Artes (ECA) da Universidade de São Paulo (USP).

Professor Responsável: Leonardo Foletto - leonardo.foletto@usp.br

EMENTA

Disciplina teórico-prática configurada como laboratório de pesquisa e experimentação que explora o uso crítico de inteligência artificial em processos criativos, de pesquisa acadêmica e produção comunicacional nos campos da comunicação, informação e artes. Investiga técnica e criatividade em IA, epistemologias da técnica, processos de analogia, modelo e simulação. Aborda metodologias de pesquisa com IA para contextos acadêmicos e organizacionais, implicações éticas e marcos legais, propriedade intelectual e produção de conhecimento. Examina criticamente arquiteturas algorítmicas, dados de treinamento e vieses incorporados em sistemas generativos. Prioriza aprendizagem situada através de experimentações práticas com ferramentas de IA generativa para criação textual, visual, sonora e audiovisual, desenvolvendo capacidades técnicas e reflexivas para uso consciente dessas tecnologias em processos de pesquisa e criação.

OBJETIVOS

• Desenvolver capacidade crítica e técnica para uso de IA generativa em processos criativos e de pesquisa nos campos da comunicação,informação e artes;
• Compreenderas tecnologias cognitivas e as formas de criatividade a partir do desenvolvimento tecnológico recente;
• Promover compreensão das dimensões materiais, políticas e epistemológicas que estruturam tecnologias de comunicação contemporâneas;
• Experimentar metodologias de pesquisa acadêmica, organizacional e de tendências com ferramentas de IA generativa;
• Analisar criticamente arquiteturas algorítmicas, dados de treinamento e vieses incorporados em sistemas de IA;
• Investigar implicações éticas, marcos legais e questões de propriedade intelectual relacionadas à IA;
• Explorar processos de analogia, modelo e simulação e formas de produção de conhecimento com IA;
• Capacitar para uso reflexivo, ético e criativo de ferramentas de IA em contextos acadêmicos e profissionais;
• Desenvolver projetos de pesquisa e criação que articulem experimentação técnica com reflexão crítica

PERÍODO E CARGA HORÁRIA

Local: Escola de Comunicação e Artes (ECA), Universidade de São Paulo. Cidade Universitária, Butantã, São Paulo - SP

Quando: 1° semestre de 2026, 15 sessões às segundas-feiras, 8hs às 11:45hs.

Carga horária total: 60 horas, 4 créditos

Estudantes ouvintes podem participar das aulas (presenciais). Entretanto, a ECA não emite certificados de participação com carga horária, nem haverá avaliação do estudante. Para acompanhar e participar voluntariamente envie um email para leonardo.foletto@usp.br.

METODOLOGIA

Aulas expositivas dialogadas com apoio de textos e materiais audiovisuais;

Discussões orientadas: análise crítica de leituras, debates sobre casos, problematização de experiências;

Laboratório experimental: 30-50% do tempo de cada aula dedicado a experimentações práticas com ferramentas de IA generativa;

Produção de projetos: desenvolvimento de projeto de pesquisa ou criação com IA;

Documentação reflexiva: registro sistemático de prompts, processos, descobertas e frustrações;

AVALIAÇÃO

Participação e atividades em aula: 20% da nota final

Trabalho individual: Diário Etnográfico: 30% da nota final

Trabalho coletivo: projeto aplicado: 50% da nota final

*Frequência mínima : 75% de presença

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO E CRONOGRAMA

Aula 1 - Apresentação da disciplina (2/3)

Apresentação da disciplina como espaço de experimentação; metodologia de trabalho; programa e critérios de avaliação. Mapeamento coletivo de experiências prévias com IA.

Discussão sobre experiências pessoais dos estudantes com sistemas de IA generativa (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Midjourney, etc.). Mapeamento colaborativo de experiências.

Texto-provocador: ASIMOV, Isaac. "Robbie". In: Eu, robô. Aleph, 2014.

Aula 2 - Fundamentos: técnica e tecnologia (9/3)

Fundamentos filosóficos e históricos das tecnologias de comunicação. Distinção entre técnica e tecnologia. Relações entre tecnologia, sociedade e cultura. Condições sociais de produção.

Texto-base: VIEIRA PINTO, Álvaro. O conceito de tecnologia. Vol. I (trechos dos cap. 3 e 4). Rio de Janeiro: Contraponto, 2005 (2013).

Texto complementar (apoio):

ALENCAR, Anderson F. A tecnologia na obra de Álvaro Vieira Pinto e Paulo Freire. In: Aguiar, Vicente. (Org.). Software livre, cultura hacker e o ecossistema da colaboração. São Paulo: Momento Editorial, 2009.

Laboratório: Definição da metodologia e primeiras experimentações com ferramentas de IA generativa para texto (ChatGPT, Claude, Gemini) e imagem (DALL-E, Midjourney, Leonardo.AI). Documentação do processo criativo: quantas tentativas? O que funcionou? O que teve frustração?

Aula 3 - Cibernética, as origens da IA e as máquinas que aprendem (16/3)

Origens históricas da inteligência artificial. Cibernética e teoria da informação. As máquinas aprendem? Redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo: conceitos-chave da “Inteligência Artificial”.

Textos-base: WIENER, Norbert. “Cybernetics”. Scientific American, v. 179, n. 5, pp. 14–19. 1948.

CESARINO, Letícia. O Mundo do Avesso: Verdade e Política na Era Digital. São Paulo; Ubu Editora, 2022. (Parte I, p.27-40)

TURING, A. "Computing Machinery and Intelligence". Mind, 1950. (trechos selecionados). Tradução disponível em: https://gist.github.com/hellmrf/695859dcadfd9394320f2920e3fc5548

Textos complementares (apoio): WIENER, Norbert. Cibernética: ou controle e comunicação no animal e na máquina. Tradução de José Paulo Paes. São Paulo: Perspectiva, 2020.

O JOGO DA IMITAÇÃO (The Imitation Game). Direção: Morten Tyldum. Produção de: Nora Grossman, Ido Ostrowsky, Teddy Schwarzman. Elenco: Benedict Cumberbatch, Keira Knightley, Matthew Goode. [S.l.]: Black Bear Pictures, Bristol Automotive, 2014. Filme disponível na Netflix e Amazon Prime, entre outros streamings

HAO, Karen. Empire of AI. Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI. Penguin Press; New York, 2025. (cap. 4 “Dreams of Modernity”, p.88-116).

Laboratório: Procurando definições na IA: aprendizado de máquina (machine learning); aprendizado profundo (deep learning); Processamento de Linguagem Natural (PLN); Grandes modelos de linguagem (LLMs); Arquiteturas algorítmicas: Transformers, GANs, modelos de difusão e multimodais.

Aula 4 - Criatividade e Tecnologias Cognitivas (23/3)

Da mente à máquina; psicologia cognitiva e interação humano-máquina. Tipos de criatividade e aparatos técnicos. Inteligência Artificial e as transformações do processo criativo. Estética algorítmica e novos paradigmas de expressão. Analogia, modelo e simulação. Sistemas generativos como modelos probabilísticos. Limitações e potências da simulação algorítmica

Textos-base: BODEN, Margaret A. The creative mind: myths and mechanisms. 2. ed. London: Routledge, 2004. (trechos selecionados)

MANOVICH, Lev; ARIELLI, Emanuele. Artificial aesthetics. 2024. Disponível em: https://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics (Cap.4, “AI & Myths of Creativity”, p.59-75)

Textos complementares (apoio): BODEN, Margaret. Inteligência Artificial: Uma brevíssima introdução. São Paulo; Editora Unesp, 2020.

SANTAELLA, Lúcia. Ética e criatividade na inteligência artificial. São Paulo: Estação das Letras e Cores, 2022.

BODEN, Margaret. Creativity and artificial intelligence. TED Conferences, 2016. Vídeo (TED Talk). Disponível em: https://www.ted.com/talks/margaret_boden_creativity_and_artificial_intelligence

Laboratório: Criando "no estilo de". Experimentação com diferentes modos de criatividade usando IA generativa; criatividade combinatória (combinar elementos existentes), exploratória (explorar espaços conceituais estabelecidos) / Debate em grupos a partir de “Um Frankenstein no Jabuti”: autoria humana, agência maquínica;

**[30/3 a 4/4 - Semana Santa - não haverá aulas na USP]**

Aula 5 - Comunicação Humano-Máquina (6/4). Indicação dos grupos/duplas

IAs como parceiros comunicativos dotados de agência. Comunicação humano-máquina (Human-Machine Communication). Negociação de significados em interações humano-IA. Atribuição de agência ("ela não entendeu", "ele sugeriu bem").

Texto-base: 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.

Texto-complementar (de apoio): GUZMAN, Andrea L.; MCEWAN, Rhonda; JONES, Steve (eds.). The SAGE Handbook of Human-Machine Communication. London: Sage, 2023.

Laboratório: Como humanos e máquinas co-criam significados? Quando atribuímos intencionalidade à IA? Como pessoas atribuem agência a máquinas ("ela entendeu", "ele sugeriu"). Alexa/Siri - por que são "femininas"? Que papel social performam? ChatGPT - que papel ele assume? (professor? assistente? amigo?).

Aula 6 - IA, pesquisa e produção de conhecimento (13/4)

Como IA transforma processos de produção de conhecimento; novos métodos de análise de dados, síntese de informação, geração de hipóteses; riscos epistêmicos. IA na pesquisa acadêmica: melhores práticas. Revisão de literatura assistida, análise de dados qualitativos e quantitativos, geração de insights.

Texto-base:

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 (“Princípios Gerais” e “Princípios práticos”)

Textos complementares (apoio): 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

FÄRBER, Michael; TAMPAKIS, Lazaros. "Analyzing the impact of companies on AI research based on publications". Scientometrics, 2024, 129:31–63. https://doi.org/10.1007/s11192-023-04867-3

Laboratório: Desenvolvimento de projeto de pesquisa usando IA: definição de pergunta, revisão bibliográfica assistida, planejamento metodológico. Discussão sobre validação de resultados e transparência metodológica.

Aula 7 - Ética na Inteligência Artificial I: Responsabilidade, transparência e propriedade intelectual (27/4)

Responsabilidade moral e agência em sistemas automatizados. Transparência, explicabilidade e auditabilidade. Opacidade algorítmica e "caixas-pretas". Direito à explicação: entender decisões que nos afetam. Propriedade intelectual e criação na era da IA generativa. Uso de obras protegidas para treinamento sem autorização. Tensões entre cultura livre e apropriação corporativa.

Textos-base: COECKELBERGH, Mark. Ética na inteligência artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2023. (trechos selecionados)

Textos complementares (apoio): INSTITUTO BRASILEIRO DE DIREITOS AUTORAIS (IBDA). Inteligência Artificial e Direitos Autorais: contribuições ao debate regulatório no Brasil. São Paulo: IBDA, 2024.

FOLETTO, Leonardo. Criação e cultura livre na era da inteligência artificial generativa. Aurora: revista de arte, mídia e política, São Paulo, v.16, n.48, p. 76-92, setembro-dezembro 2023

Documentário: Coded Bias (2020)

Laboratório: Análise integrada de um dilema ético: (1) o caso dos carros autônomos e o "dilema do bonde" algorítmico - quem deve ser responsabilizado em acidentes? / Estudando datasets de treinamento: de onde vieram as imagens/dados? Pessoas consentiram? Que empresas/sistemas usam esses dados?

Aula 8 - Ética na Inteligência Artificial II: Colonialismo digital, vieses e vigilância (4/5)

Colonialismo digital e de dados. Extração de recursos informacionais do Sul para acumulação no Norte. Como preconceitos de raça, gênero e classe são codificados algoritmicamente. Vieses em sistemas de reconhecimento facial, processamento de linguagem e geração de imagens. Discriminação automatizada.

Textos-base: FAUSTINO, Deivison; LIPPOLD, Walter. Colonialismo digital: por uma crítica hacker-fanoniana. São Paulo: Boitempo, 2023. (Parte II)

SILVA, Tarcízio. Racismo Algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. Edições Sesc, 2022. (cap. 2 e 3).

Textos complementares (apoio): 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

SILVEIRA, Sergio Amadeu da; A hipótese do Colonialismo de Dados e o Neoliberalismo. p.33 - 51. IN: SILVEIRA, S. A; SOUZA, J; CASSINO, J. F. Colonialismo de dados. São Paulo; Autonomia Literária, 2021.

NOBLE, Safiya U. Algoritmos da opressão: Como os mecanismos de busca reforçam o racismo. Editora Rua do Sabão, 2022.

LAVITS (Rede Latino-Americana de Estudos em Vigilância, Tecnologia e Sociedade). Diversos artigos disponíveis em: https://lavits.org/

Laboratório: Caçando vieses: experimentação crítica com IA Generativa. Testar mesmos prompts em diferentes sistemas. Análise de outputs: que representações são privilegiadas? Quais são marginalizadas?

Aula 9 - Ética na Inteligência Artificial III: Poder, trabalho e meio ambiente (11/5)

Infraestrutura, poder e a Indústria da IA. Quem lucra com IA? Trabalho invisível e microtrabalho em IA. Impactos ambientais da IA: consumo energético, pegada de carbono, escassez hídrica e infraestrutura material dos data centers. Ética ambiental e sustentabilidade tecnológica.

Texto-base: CRAWFORD, Kate. Atlas da IA: poder, política e os custos planetários da inteligência artificial. São Paulo: Edições Sesc São Paulo, 1. ed., 2025. (Introdução, “Terra” e “Trabalho”, p.11-108)

Textos complementares (apoio): BRAZ VIANA, Matheus; TUBARO, Paola; CASILLI, Antonio. Microtrabalho no Brasil: quem são os trabalhadores por trás da Inteligência Artificial. Relatório Diplab & Latraps, 2023.

CASSIOLATO, José Eduardo; DANTAS, Marcos. LASTRES, Helena Maria Martins (org.). Economia política de dados e soberania digital. Editora Contracorrente, 2025. (cap. 1)

Laboratório: Cálculo da pegada ambiental de uma consulta ao ChatGPT vs. uma busca no Google (ou outro buscador): quantificação de custos ocultos e invisibilizados das tecnologias aparentemente "limpas" e "desmaterializadas".

Aula 10 - Ética na Inteligência Artificial IV: Breve panorama dos principais marcos regulatórios. Entrega parcial e discussão do trabalho final (18/5)

Marcos legais brasileiros: Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD - Lei 13.709/2018); Projeto de Lei 2338/2023 (regulação de IA no Brasil); PL 4675/2025 - Mercados Digitais;

Outros marcos legais: AI Act (União Europeia, 2024); China, Reino Unido, Japão e Estados Unidos.

Laboratório: Entrega parcial do trabalho final da disciplina. Breve apresentação e discussão.

Aula 11 - Pesquisa com IA nas artes e na comunicação (25/5)

IA como instrumento de pesquisa em comunicação: reconhecimento e classificação de padrões visuais; mapeamento de tendências estéticas e estilos; análise de obras artísticas: composição, cor, referências; genealogias visuais e influências entre artistas; análise de discurso, análise de imagens, reconhecimento de padrões; aplicações específicas de IA em pesquisa comunicacional e artística.

Texto-base: MANOVICH, Lev; ARIELLI, Emanuele. Artificial aesthetics. 2024. Disponível em: https://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics (trechos selecionados)

Textos complementares (de apoio): GUNKEL, David J. Comunicação e inteligência artificial: novos desafios e oportunidades para a pesquisa em comunicação. Galáxia. Revista Interdisciplinar de Comunicação e Cultura, São Paulo, n. 34, 30 mar. 2017.

CHIANG, Ted. "Why A.I. Isn't Going to Make Art." The New Yorker, 31 ago. 2024. Disponível em: https://www.newyorker.com/culture/the-weekend-essay/why-ai-isnt-going-to-make-art Acesso em: 8 jan. 2026

Laboratório: Análise de corpus jornalísticos com IA: analisar grandes volumes de textos jornalísticos, identificar padrões discursivos, enquadramentos e tendências. Mapeamento de tendências estéticas com IA: análise visual de obras artísticas; identificar padrões estéticos, tendências e influências.

Aula 12 - IA e pesquisa de tendências e consumo (1/6). Atendimento trabalho final

IA na identificação de tendências criativas e de consumo; previsão de comportamentos. Automação de processos criativos para criação publicitária; tensões entre criatividade e dataficação. Previsão de tendências em moda, design e cultura pop.

Textos de apoio: BRAND, James; ISRAELI, Ayelet; NGWE, Donald. "Using Gen AI for Early-Stage Market Research." Harvard Business Review, 18 jul. 2025. Disponível em: https://hbr.org/2025/07/using-gen-ai-for-early-stage-market-research Acesso em: 12 fev. 2026

SANTAELLA, Lucia; ALZAMORA, Geane; RIBEIRO, Daniel Melo. Pensar a inteligência artificial, cultura de plataforma e desafios à criatividade. Belo Horizonte; Fafich/ Selo Editorial PPGCOM UFMG, 2023. Disponível em: https://seloppgcomufmg.com.br/colecoes/pensar-a-inteligencia-artificial/ Acesso em: 10 dez. 2025

DE FARIA NOGUEIRA, M. A.; LUCIANO OLIVIERI SOARES, L. A dicotomia entre criatividade humana e inteligência artificial no contexto da publicidade dirigida por dados: uma pesquisa exploratória. Esferas, n. 30, 14 ago. 2024.

Laboratório: Análise de campanhas publicitárias criadas com IA; uso de IA para previsão de tendências em moda, design, cultura pop. Simulação de pesquisa de mercado com LLM. Previsão de tendências: máquina vs. humano

Aula 13 - Democracia, desinformação e verdade (8/6).

Bolhas algorítmicas, câmaras de eco e radicalização: sistemas de recomendação e fragmentação epistêmica. IA na produção e amplificação de desinformação: geração automatizada de conteúdo falso (texto, imagem, vídeo, áudio). Resistências: verificação, literacia e regulação.

Texto-base: CESARINO, Letícia. O mundo do avesso: verdade e política na era digital. São Paulo: Ubu Editora, 2023 (cap.4, Verdade, Conspiracionismo e Alt-Sciences)

Texto complementar (de apoio): KAUFMANN, Dora. Desmistificando a inteligência artificial. 2. ed. rev. e ampl. São Paulo: Autêntica Editora, 2022 (Seção “IA e Democracia”, p.335-352)

Laboratório: Verificação de Conteúdo com IA: casos. Entender por dentro como funciona a produção de desinformação com IA para desenvolver capacidade crítica de detecção e resistência. Mapeando Câmaras de Eco e polarização algorítmica.

Aula 14 - Apresentação dos trabalhos (15/6)

Apresentações dos trabalhos, seguidas de debate coletivo.

Aula 15 - Apresentação dos trabalhos e encerramento da disciplina (22/6)

Apresentações dos trabalhos, seguidas de debate coletivo. Entrega e discussão sobre os diários. Avaliação crítica da disciplina.

BIBLIOGRAFIA BÁSICA

ASIMOV, Isaac. Eu, robô. São Paulo: Aleph, 2014.

BODEN, Margaret A. The creative mind: myths and mechanisms. 2. ed. London: Routledge, 2004. (trechos selecionados)

CESARINO, Letícia. O mundo do avesso: verdade e política na era digital. São Paulo: Ubu Editora, 2023.

COECKELBERGH, Mark. Ética na inteligência artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2023.

CRAWFORD, Kate. Atlas da IA: poder, política e os custos planetários da inteligência artificial. São Paulo: Edições Sesc São Paulo, 1. ed., 2025.

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.

MANOVICH, Lev. "Separar e Remontar: IA generativa através das lentes das histórias da arte e da mídia". MATRIZes, v. 18, n. 2, 2024.

MANOVICH, Lev; ARIELLI, Emanuele. Artificial aesthetics. 2024. Disponível em: https://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics

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. Disponível em: https://prpg.unicamp.br/wp-content/uploads/sites/10/2025/01/livro-diretrizes-ia-1.pdf Acesso em: 19 jan. 2026

VIEIRA PINTO, Álvaro. O conceito de tecnologia. Vol. I e Vol. II. Rio de Janeiro: Contraponto, 2005 (2013).

TURING, A. "Computing Machinery and Intelligence". Mind, 1950. (trechos selecionados). Tradução disponível em: https://gist.github.com/hellmrf/695859dcadfd9394320f2920e3fc5548

WIENER, Norbert. “Cybernetics”. Scientific American, v. 179, n. 5, pp. 14–19. 1948.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

ALENCAR, Anderson F. A tecnologia na obra de Álvaro Vieira Pinto e Paulo Freire. In: Aguiar, Vicente. (Org.). Software livre, cultura hacker e o ecossistema da colaboração. São Paulo: Momento Editorial, 2009

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm

BRASIL. Projeto de Lei n° 2338, de 2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. https://www12.senado.leg.br/

BRAND, James; ISRAELI, Ayelet; NGWE, Donald. Using Gen AI for Early-Stage Market Research. Harvard Business Review, 18 jul. 2025. Disponível em: https://hbr.org/2025/07/using-gen-ai-for-early-stage-market-research Acesso em: 12 fev. 2026

BRAZ VIANA, Matheus; TUBARO, Paola; CASILLI, Antonio. Microtrabalho no Brasil: quem são os trabalhadores por trás da Inteligência Artificial. Relatório Diplab & Latraps, 2023.

BODEN, Margaret A. AI: its nature and future. Oxford: Oxford University Press, 2016.

BODEN, Margaret. Inteligência Artificial: Uma brevíssima introdução. São Paulo; Editora Unesp, 2020.

BODEN, Margaret. Creativity and artificial intelligence. TED Conferences, 2016. Vídeo (TED Talk). Disponível em: https://www.ted.com/talks/margaret_boden_creativity_and_artificial_intelligence

CASSIOLATO, José Eduardo; DANTAS, Marcos. LASTRES, Helena Maria Martins (org.). Economia política de dados e soberania digital. Editora Contracorrente, 2025.

CHIANG, Ted. "Why A.I. Isn't Going to Make Art." The New Yorker, 31 ago. 2024. Disponível em: https://www.newyorker.com/culture/the-weekend-essay/why-ai-isnt-going-to-make-art Acesso em: 8 jan. 2026

COULDRY, Nick; MEJIAS, Ulises A. The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life. Stanford University Press, 2019.

CRARY, Jonathan. Terra arrasada: Além da era digital, rumo ao mundo pós-capitalista. São Paulo: Ubu Editora, 2023.

DE FARIA NOGUEIRA, M. A.; LUCIANO OLIVIERI SOARES, L. A dicotomia entre criatividade humana e inteligência artificial no contexto da publicidade dirigida por dados: uma pesquisa exploratória. Esferas, n. 30, 14 ago. 2024.

FÄRBER, Michael; TAMPAKIS, Lazaros. "Analyzing the impact of companies on AI research based on publications". Scientometrics, 2024, 129:31–63. https://doi.org/10.1007/s11192-023-04867-3

FAUSTINO, Deivison; LIPPOLD, Walter. Colonialismo digital: por uma crítica hacker-fanoniana. São Paulo: Boitempo, 2023.

FOLETTO, Leonardo. Criação e cultura livre na era da inteligência artificial generativa. Aurora: revista de arte, mídia e política, São Paulo, v.16, n.48, p. 76-92, setembro-dezembro 2023

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 Acesso em: 19 jan. 2026

GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep Learning. MIT Press, 2016. https://www.deeplearningbook.org/

GUNKEL, David J. Comunicação e inteligência artificial: novos desafios e oportunidades para a pesquisa em comunicação. GALÁxIA. Revista Interdisciplinar de Comunicação e Cultura, São Paulo, n. 34, 30 mar. 2017.

HARVEY, Adam; LAPLACE, Jules. Exposing AI. Disponível em: https://exposing.ai/

INSTITUTO BRASILEIRO DE DIREITOS AUTORAIS (IBDA). Inteligência Artificial e Direitos Autorais: contribuições ao debate regulatório no Brasil. São Paulo: IBDA, 2024.

KAUFMANN, Dora. Desmistificando a inteligência artificial. 2. ed. rev. e ampl. São Paulo: Autêntica Editora, 2022.

LINDGREN, Simon (ed.). The Handbook of Critical Studies of Artificial Intelligence. Edward Elgar, 2023.

KORST, Jeremy; PUNTONI, Stefano; TOUBIA, Olivier. How Gen AI Is Transforming Market Research. Harvard Business Review, maio–jun. 2025. Disponível em: https://hbr.org/2025/05/how-gen-ai-is-transforming-market-research Acesso em: 12 fev. 2026

MOROZOV, Evgeny. Big Tech: a ascensão dos dados e a morte da política. São Paulo: Ubu Editora, 2018.

PASQUALE, Frank. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press, 2015.

NOBLE, Safiya Umoja. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press, 2018.

O’NEIL, Cathy. Algoritmos de destruição em massa: como o Big Data aumenta a desigualdade e ameaça a democracia. Tradução de Rafael Abraham. 1. ed. Santo André, SP: Editora Rua do Sabão, 2020.

PASQUINELLI, Matteo. The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence. Verso Books, 2023.

RICAURTE, Paola; ZASSO, Mariel (ed.). Inteligencia artificial feminista: hacia una agenda de investigación en América Latina y Caribe. Cartago, Costa Rica: Editorial Tecnológica de Costa Rica, 2022.

SANTAELLA, Lúcia. Ética e criatividade na inteligência artificial. São Paulo: Estação das Letras e Cores, 2022.

SILVA, Tarcízio. Racismo Algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. Edições Sesc São Paulo, 2022.

SRNICEK, Nick. Platform Capitalism. Polity Press, 2017.

TERRANOVA, Tiziana. After the Internet: Digital Networks between Capital and the Common. Semiotext(e), 2022.

UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. França: UNESCO, 2024. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390241 Acesso em: 19 jan. 2026

VAN DIJCK, J.; POELL, T.; DE WAAL, M. The Platform Society: Public values in a connective world. Oxford University Press, 2018.