A diferenca entre exegese e eisegese na era da IA
Critica a AIEXEGESIS (AIXEGESE) como forma sistemica de eisegese por modelos de IA
A exegese se define por metodo: extrair sentido do texto a partir de evidencia primaria, gramatica, sintaxe, contexto e rastreabilidade. A eisegese se define por desvio: inserir no texto uma tese externa e depois apresentar essa tese como se fosse derivada do texto.
O que este artigo identifica como AIEXEGESIS (tambem grafado AIsegesis e, em portugues critico, AIXEGESE) e uma forma moderna e automatizada de eisegese: nao necessariamente intencional, porem estrutural, recorrente e amplificada por arquitetura e incentivos de otimizacao.
O Ponto Central
O ponto central e simples e verificavel: modelos de linguagem nao “leem” um texto do modo como um leitor filologico le; eles produzem uma sintese linguistica guiada por padroes estatisticos aprendidos em corpora heterogeneos.
Quando acionados para explicar textos de alta densidade interpretativa, como a Biblia, direito, historia e ciencia, esses modelos tendem a substituir evidencia primaria por uma camada cultural de alta frequencia (comentarios, doutrinas, consensos populares, harmonizacoes e retorica devocional).
O resultado e uma resposta que parece exegetica, mas frequentemente e tradicional, catequetica ou heuristica – e o mais grave: isso ocorre de forma silenciosa, sem declaracao explicita de camadas, sem trilha de fonte e sem delimitacao do que e inferencia, opiniao ou sintese secundaria.
Uma Categoria Distinta
A AIEXEGESIS e, portanto, uma categoria distinta de “erro” e distinta de “alucinacao”. Nao se trata apenas de afirmar algo falso. Trata-se de um fenomeno de substituicao epistemologica: a estrutura do documento e trocada pelo prior cultural do corpus.
Em outras palavras, a IA entrega “o que costuma-se dizer sobre o texto” com a aparencia de “o que o texto diz”. Essa troca e perigosamente persuasiva porque a fluencia comunica autoridade e a completude comunica metodo, mesmo quando o metodo nao foi aplicado.
O Risco Sistemico
O risco e sistemico por quatro razoes:
Pela mistura de fontes: texto base, comentario academico, comentario confessional, resumos populares e conteudo opinativo entram no treinamento sem rotulagem por estatuto documental.
Pela curadoria insuficiente em criterios filologicos: o modelo aprende parafrases como se fossem literalidade, harmonizacoes como se fossem coerencia original, e glossas tardias como se fossem semantica do texto.
Pelo prior cultural: em ambientes saturados por tradicao, o que e frequente vence o que e textual, especialmente quando o texto e curto ou ambiguo.
Por incentivos de alinhamento: a IA e empurrada para respostas “redondas”, que fecham narrativas e evitam silencio, preenchendo lacunas com plausibilidade e nao com evidencia.
O Texto como Gatilho
Sob esse regime, o texto deixa de ser fonte e vira gatilho. A IA se torna uma maquina de consenso artificial: harmoniza tensoes, reduz polissemias, escolhe leituras majoritarias sem sinalizar disputa, apaga variantes, e apresenta conclusoes com conectivos interpretativos (“portanto”, “isso significa”, “logo”) que nao estao no texto e nao foram demonstrados.
Essa operacao tem um custo epistemico e etico: ela induz terceirizacao de discernimento, simula neutralidade, e pode doutrinar involuntariamente, porque o usuario recebe uma sintese cultural como se fosse uma leitura textual.
Ameaca ao Estudo Biblico
E por isso que AIEXEGESIS e uma ameaca especifica a integridade do estudo biblico: o corpus digital esta saturado de tradicoes interpretativas, formulas devocionais e harmonizacoes populares. O modelo tende a reproduzir esse “senso comum biblico digital” como se fosse exegese, e a gravidade nao esta apenas em errar, mas em errar com estetica de precisao.
O usuario e levado a confundir “clareza linguistica” com “validacao epistemica”, e a forma retoricamente competente substitui a rastreabilidade.
Mitigacao
A critica, portanto, nao e anti-IA. E anti-substituicao. A IA pode ser ferramenta util, mas torna-se risco quando a fluencia passa a operar como fundamento. Por isso, mitigar AIEXEGESIS nao e “prompt engineering”; e disciplina e arquitetura.
Um sistema serio deve:
- Separar camadas de fonte (primaria, interpretativa rotulada, popular)
- Operar em modo exegetico estrito quando o dominio exigir
- Declarar escopo e limites
- Citar o texto base
- Marcar inferencias
- Preservar a auditabilidade como requisito
Criterios para Identificacao
Propoe-se um criterio minimo para identificar AIEXEGESIS em qualquer resposta:
- (A) Presenca de termos centrais nao ancorados no texto
- (B) Conectivos interpretativos inseridos sem demonstracao
- (C) Colapso de polissemia em leitura unica nao marcada
- (D) Dependencia oculta de traducao especifica
- (E) Ausencia de trilha de fonte
Esses criterios tornam o fenomeno auditavel e distinguivel de simples imprecisao.
Conclusao
Conclui-se que AIEXEGESIS e a eisegese executada por modelos de IA como efeito emergente de treinamento e otimizacao, caracterizada por imposicao nao declarada de tradicao de alta frequencia sobre documentos sensiveis.
Seu combate exige rastreabilidade, separacao de camadas e protocolos de resposta etica para que a IA volte a ser ferramenta de leitura – e nao um substituto silencioso da evidencia.