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| Bellacosa Mainframe e o case do um milhão de chimpanzes e a ia generativa |
☕ Um Café no Bellacosa Mainframe
O Milhão de Chimpanzés, Gutenberg e a Máquina do Juízo Final: quando o Homem Médio Ganhou Inteligência Artificial
🐒 IA generativa, teoria dos jogos, incentivo econômico, eleições, fraude, economia da atenção e a perturbadora hipótese de que talvez não precisemos de uma superinteligência para criar um desastre — basta entregar ferramentas suficientemente boas a gente suficiente durante tempo suficiente
Há uma velha experiência mental que diz que, se colocarmos um número infinito de chimpanzés diante de máquinas de escrever durante tempo infinito, eventualmente um deles produzirá as obras completas de Shakespeare.
É uma ideia simpática.
Matemática.
Elegante.
Praticamente poética.
Mas possui uma falha fundamental.
Ela pressupõe que os chimpanzés estejam interessados em usar a máquina de escrever.
Quem já observou seres humanos durante tempo suficiente sabe que essa é uma suposição perigosíssima.
Alguns chimpanzés provavelmente bateriam nas teclas.
Outros dormiriam.
Alguns brigariam.
Outros roubariam a banana do vizinho.
Uma quantidade respeitável descobriria alguma forma obscena de utilizar o equipamento.
Um provavelmente urinaria no teclado.
E inevitavelmente algum deles passaria a mão na bunda do pesquisador encarregado de observar o experimento.
A humanidade, afinal, nunca teve grande respeito pelos modelos elegantes.
Mas estamos em 2026.
E cometemos um pequeno erro experimental.
Entregamos Inteligência Artificial aos chimpanzés.
Agora eles não precisam mais escrever Shakespeare.
Podem simplesmente pedir.
🎹 Senhores, parem de bater aleatoriamente nas teclas
Imagine a sala de guerra.
Homens engravatados.
Cinzeiros.
Mapas gigantes.
Telefones vermelhos.
Um general aponta solenemente para uma tela.
— Senhores, temos um problema.
— Os russos?
— Não.
— Os chineses?
— Também não.
— Terroristas?
— Pior.
Silêncio.
— O cidadão comum descobriu Inteligência Artificial.
É aproximadamente aqui que nosso hipotético Dr. Lovestrange deixa cair o café.
Porque durante boa parte da história humana existiu uma proteção invisível para inúmeros sistemas:
a dificuldade.
Fazer determinadas coisas era difícil.
Escrever um livro era difícil.
Produzir um jornal era caro.
Montar uma campanha publicitária exigia equipe.
Editar vídeo exigia conhecimento.
Programar computadores exigia estudo.
Produzir um relatório técnico exigia competência.
Interpretar determinadas regras exigia especialistas.
Fraudar certos processos também exigia competência.
Atacar sistemas computacionais exigia conhecimento.
Produzir propaganda convincente exigia gente talentosa.
Criar música exigia músicos.
Ilustração exigia ilustradores.
Tudo possuía uma barreira de entrada.
E então começamos, lentamente, a derrubar essas barreiras.
O primeiro grande suspeito atende pelo nome de Johannes Gutenberg.
📚 Gutenberg aperta o primeiro botão vermelho
Por volta do século XV, Gutenberg ajudou a transformar radicalmente o custo da reprodução de textos.
Antes, copiar conhecimento era caro.
Depois, ficou muito mais barato.
E aqui aparece uma verdade desconfortável que acompanha toda democratização tecnológica:
quando você democratiza a produção de coisas boas, também democratiza a produção de porcaria.
A prensa não imprimiu apenas ciência.
Imprimiu propaganda.
Não imprimiu apenas literatura.
Imprimiu mentira.
Não imprimiu apenas filosofia.
Imprimiu panfletos, insultos, pornografia, superstições, ataques políticos, bobagens e todo o maravilhoso zoológico intelectual que acompanha nossa espécie.
Gutenberg não democratizou a verdade.
Democratizou a cópia.
Séculos depois, telégrafo, rádio e televisão atacaram outro gargalo:
a distância.
A Internet atacou:
a distribuição.
Blogs e redes sociais atacaram:
a publicação.
Smartphones colocaram câmera, gráfica, estúdio, rádio e emissora no bolso.
Algoritmos de recomendação começaram a industrializar:
a atenção.
E então chegou a Inteligência Artificial generativa atacando um gargalo diferente.
Talvez o último grande gargalo.
A competência produtiva.
🤖 O homem médio recebe uma promoção que ninguém aprovou
A grande transformação talvez não seja tornar gênios ainda mais geniais.
Os melhores profissionais sempre tiveram capacidade extraordinária.
O melhor advogado já sabia escrever.
O melhor programador já sabia programar.
O melhor fraudador já conhecia o sistema.
O melhor publicitário sabia capturar atenção.
Eles constituem a ponta da distribuição.
Mas a sociedade não é feita apenas das pontas.
Ela é feita principalmente da imensa barriga da curva.
O homem médio.
A mulher média.
O profissional razoável.
O estudante comum.
O cidadão curioso.
O sujeito que sabe um pouco.
O sujeito que não sabe quase nada.
O famoso:
“deixa que eu tento.”
A IA não precisa transformar esse indivíduo em especialista.
Basta transformá-lo de:
“não consigo fazer”
em:
“consigo fazer algo suficientemente plausível.”
Essa palavra — suficientemente — pode causar estragos monumentais.
Porque não estamos falando de um indivíduo.
Estamos falando de milhões.
🐒 O Teorema do Milhão de Chimpanzés
Vamos abandonar por um momento o infinito.
Não precisamos dele.
Vamos trabalhar com apenas:
1.000.000 de chimpanzés.
Cada um recebe:
um computador,
acesso à Internet,
IA generativa,
imagem,
áudio,
vídeo,
programação,
tradução,
automação,
redes sociais,
métricas,
algoritmos de recomendação,
e tempo.
Agora acrescente motivações humanas.
Alguns querem dinheiro.
Alguns querem poder.
Alguns querem passar em concurso.
Alguns querem economizar tempo.
Alguns querem produzir relatórios.
Alguns querem promover candidatos.
Alguns querem atacar candidatos.
Alguns querem fraudar seguradoras.
Alguns querem defender seguradoras.
Alguns querem escrever petições.
Alguns querem contestar petições.
Alguns querem estudar.
Alguns querem colar.
Alguns querem cometer crimes.
Alguns querem combater crimes.
Alguns querem pornografia.
Alguns querem fama.
Alguns só querem assistir jovens dançando com pouca roupa no TikTok e no Instagram.
Outros preferem plataformas mais explícitas.
Uma grande quantidade só quer matar o tédio.
E inevitavelmente alguns continuarão urinando no teclado.
Esse detalhe é importante.
Não estamos modelando agentes racionais perfeitos.
Estamos modelando seres humanos.
🎲 E então entra a teoria dos jogos
Agora nosso experimento fica interessante.
Imagine um concurso.
Um candidato usa determinadas ferramentas para obter vantagem indevida.
Outro percebe.
Ele pode seguir as regras e aceitar uma possível desvantagem.
Ou pode imitar.
Se acredita que muitos estão fazendo o mesmo, surge uma pressão:
“Se eu não fizer, perco.”
Esse pensamento aparece em inúmeras áreas.
No trabalho acadêmico:
“Todo mundo está usando.”
No marketing:
“Meu concorrente produz cinquenta vídeos por semana.”
No escritório jurídico:
“O outro escritório já usa IA.”
No relatório técnico:
“Precisamos entregar amanhã.”
Na eleição:
“O adversário domina as redes.”
Na fraude:
“Esse método está funcionando.”
O comportamento pode espalhar-se mesmo entre pessoas que inicialmente não desejavam participar.
Essa é uma das perversidades da teoria dos jogos.
Não precisamos que todos gostem do equilíbrio final.
Basta que cada agente considere irracional permanecer sozinho fora dele.
💰 E então alguém oferece dinheiro ao chimpanzé
Nesse momento a sala de guerra inteira deveria pedir café duplo.
Porque capacidade tecnológica é uma coisa.
Incentivo econômico é outra.
O chimpanzé pode desistir depois de dez tentativas fracassadas.
Mas e se a décima primeira pagar R$ 5.000?
Agora existe motivação para continuar.
Se determinada atividade apresenta retorno esperado positivo, o fracasso deixa de ser obstáculo.
Vira custo operacional.
Mil tentativas.
Novecentas e noventa e nove falham.
Uma funciona.
Se aquela única tentativa pagar o suficiente, o modelo sobrevive.
E então algo quase darwiniano começa.
tentativa
↓
resultado
↓
recompensa
↓
imitação
↓
melhoria
↓
nova tentativa
As estratégias ruins morrem.
As boas sobrevivem.
O dinheiro funciona como função de fitness.
E estratégias lucrativas possuem uma característica desagradável:
financiam a próxima geração.
Lucro compra:
mais máquinas,
melhores modelos,
mais dados,
mais automação,
mais tentativas.
Então surge um loop:
capital → capacidade → experimentação → sucesso → capital maior.
Não precisamos de Skynet.
Temos contabilidade.
🛡️ A seguradora entra na sala
Considere seguros.
Durante décadas seguradoras construíram processos assumindo determinado custo para produzir documentação, contestar decisões, compreender contratos e executar fraudes.
Agora ambos os lados recebem IA.
O cliente legítimo passa a compreender melhor sua apólice.
Excelente.
O fraudador também.
Menos excelente.
A seguradora coloca IA para detectar padrões.
O adversário aprende como os detectores funcionam.
A seguradora melhora.
O adversário adapta.
Ataque.
Defesa.
Adaptação.
Contra-adaptação.
Estamos diante de uma corrida armamentista.
E ela não precisa ser liderada por grandes organizações criminosas.
Milhares de pequenas tentativas podem produzir conhecimento coletivo sobre o que funciona.
Depois aparecem fóruns.
Vídeos.
Tutoriais.
Ferramentas.
Serviços.
Mercados.
Especialização.
Aquilo que inicialmente exigia um especialista acaba empacotado.
Fraud-as-a-Service.
O chimpanzé agora assina mensalmente.
🎓 A universidade recebe Shakespeare demais
Agora coloque nossos chimpanzés na academia.
Milhões de estudantes recebem máquinas capazes de gerar textos plausíveis.
O problema óbvio é cola.
O problema interessante é outro.
Imagine uma alucinação.
Uma referência inexistente.
Um conceito errado.
A IA produz.
Um estudante publica.
Outro copia.
Um site indexa.
Outra IA recupera.
Outro estudante utiliza.
Uma terceira IA encontra vários textos repetindo a mesma informação.
Pronto.
Criamos uma porcaria com genealogia.
A mentira agora possui avós.
Depois de algumas gerações, ninguém sabe exatamente onde nasceu.
E temos outro problema.
A universidade coloca IA para identificar textos produzidos por IA.
O aluno coloca IA para modificar o texto.
A universidade melhora o detector.
O aluno melhora a transformação.
Outra corrida armamentista.
Senhores, alguém poderia verificar se ainda há café?
⚖️ Advogados, peritos e a aparência de competência
O problema ganha outra dimensão quando os documentos possuem autoridade institucional.
Petição.
Laudo.
Parecer.
Relatório.
Memorando.
Auditoria.
Análise técnica.
Todos possuem uma característica psicológica poderosa:
formato profissional gera percepção de competência.
Um documento de cinquenta páginas, bem diagramado, cheio de tabelas, gráficos e referências parece importante.
Mesmo quando é lixo.
Historicamente, produzir lixo sofisticado dava trabalho.
Agora talvez dê um prompt.
Temos então uma nova equação:
aparência de competência ≠ competência real.
Isso é especialmente perigoso quando o receptor também utiliza IA para analisar o documento.
Uma máquina escreve.
Outra resume.
Uma terceira classifica.
Um humano lê três parágrafos.
E todos seguem felizes.
Até alguma coisa explodir.
💻 O cybercriminoso mediano ganha estagiários sintéticos
Segurança cibernética oferece talvez o exemplo mais intuitivo.
Sempre existiram especialistas extremamente capazes.
Mas especialistas são raros.
O perigo interessante é reduzir parcialmente a barreira para quem está abaixo deles.
Pesquisa.
Tradução.
Automação.
Explicação de código.
Reconhecimento de padrões.
Adaptação.
A IA pode tornar determinadas tarefas mais acessíveis.
Do lado defensivo isso é maravilhoso.
Do lado ofensivo também existe aumento de capacidade.
Mais uma vez:
a tecnologia não escolhe o lado.
Ela reduz custo.
E incentivos escolhem como aquela capacidade será utilizada.
🗳️ Itatiba entra discretamente na sala de guerra
Agora chegamos às eleições.
E aqui tenho uma lembrança particularmente interessante.
Em 2016, em Itatiba, cidade do interior paulista, acompanhei de perto um candidato chamado Du Pedroso.
Não havia grande agência.
Não havia escritório de marketing.
Não havia exército de especialistas.
Era praticamente:
um homem contra o sistema eleitoral.
Ele produzia vídeos, jingles, fotomontagens e outras peças digitais utilizando as ferramentas disponíveis naquele período, distribuindo material por WhatsApp e redes sociais.
Independentemente da avaliação jurídica específica de cada peça, aquilo mostrava algo importante:
um indivíduo tecnologicamente habilidoso já conseguia multiplicar sua capacidade comunicacional sem possuir a infraestrutura tradicional de uma campanha profissional.
Agora retire Du Pedroso da eleição de 2016.
Coloque-o em 2026.
Entregue:
LLM,
geração de imagem,
geração de vídeo,
voz sintética,
música,
edição,
automação,
analytics,
agentes.
Um homem pode carregar uma pequena agência publicitária dentro do computador.
Agora não faça isso com um.
Faça com:
1.000.000.
Chegamos novamente aos chimpanzés.
🗳️ Um milhão de microcampanhas
Quando falamos em interferência eleitoral, nossa imaginação costuma procurar grandes estruturas.
Partidos.
Estados.
Agências.
Empresas.
Organizações.
Mas talvez o desafio mais estranho esteja em outro lugar.
E se tivermos milhões de microprodutores?
Um simpatizante cria um meme.
Outro melhora.
Outro transforma em vídeo.
Outro coloca música.
Outro traduz.
Outro exagera.
Outro distorce.
Outro corrige.
Outro transforma a correção em piada.
Outro produz uma sátira.
Outro cria uma montagem.
Outro cria resposta.
Todos parcialmente independentes.
Agora cada um possui ferramentas de produção industrial.
Temos:
geração
↓
distribuição
↓
feedback
↓
seleção
↓
mutação
↓
nova distribuição
Isso parece menos uma campanha tradicional e mais um organismo cultural.
Não precisa haver comandante.
Não precisa haver sala secreta.
Não precisa haver plano mestre.
O sistema pode produzir comportamento emergente.
📱 Mas metade dos chimpanzés está vendo dancinha
E aqui aparece a grande piada cósmica.
Temos acesso a uma quantidade de informação jamais vista.
Bibliotecas.
Cursos.
Ciência.
História.
Literatura.
Documentos.
Universidades.
Inteligência Artificial.
Praticamente toda a memória da humanidade disponível dentro de um pequeno retângulo de vidro.
E o cidadão usa o retângulo para assistir uma dancinha.
Ou vídeo de gato.
Ou celebridade.
Ou conteúdo sensual.
Ou pornografia.
Isso não é necessariamente estupidez.
É economia da atenção.
Porque Gutenberg resolveu a escassez de cópias.
A Internet resolveu a escassez de distribuição.
IA começa a resolver a escassez de produção.
Mas ninguém resolveu:
a escassez de atenção humana.
Continuamos com dois olhos.
Um cérebro.
Vinte e quatro horas.
E sono.
Quanto mais conteúdo produzimos, mais valiosa fica a atenção.
Consequentemente, milhões de produtores começam a competir não necessariamente pela verdade.
Competem pelo clique.
Pela retenção.
Pelo compartilhamento.
Pelo choque.
Pela indignação.
Pelo tesão.
Pelo medo.
Pela risada.
Pela curiosidade.
E aqui surge uma questão terrível:
o conteúdo mais correto não é necessariamente o conteúdo mais competitivo.
📢 O algoritmo também ganhou direito a voto
Nosso milhão de chimpanzés não distribui conteúdo diretamente.
Existe um intermediário.
O algoritmo.
Ele observa.
Mede.
Classifica.
Recomenda.
Amplifica.
Oculta.
E possui sua própria função objetivo.
Assim passamos de:
chimpanzé → chimpanzé
para:
chimpanzé → algoritmo → chimpanzé.
O algoritmo também participa da seleção cultural.
Uma mensagem recebe atenção.
Outra morre.
Uma imagem viraliza.
Outra desaparece.
A seleção acontece em velocidade industrial.
Então nossos agentes recebem feedback.
“Isso funcionou.”
Produzem mais.
Outra rodada.
Mais dados.
Mais seleção.
Estamos novamente em território evolucionário.
🕵️ O burocrata de 1964 pede transferência
Agora tragam para nossa sala de guerra um burocrata brasileiro de 1964.
Ele está acostumado com outro universo.
Jornais.
Editoras.
Gráficas.
Rádio.
Televisão.
Livros.
Filmes.
Pontos físicos de produção.
Ele consegue imaginar censura porque consegue imaginar gargalos.
Então mostramos 2026.
— Quantas publicações existem?
— Muitas.
— Quantas editoras?
— Não importa.
— Onde estão as gráficas?
— No bolso das pessoas.
— Quantos jornalistas?
— Também não importa.
— Quem produziu este vídeo?
— Talvez uma pessoa.
— Qual estúdio?
— Um notebook.
— Quanto tempo levou?
— Dois minutos.
— Proíba esta imagem.
— Já existem quinze mil variantes.
— Recolha as cópias.
— Não existem originais.
— Então bloqueie tudo.
— Enquanto conversávamos surgiram mais vinte mil.
Nosso burocrata olha lentamente para o teto.
Pede um Xanax.
Depois pergunta se pode misturar com Rivotril.
O médico militar responde que talvez seja melhor apenas pedir aposentadoria.
Mas a piada possui uma conclusão séria.
Muitos mecanismos de governança foram construídos supondo pontos de concentração.
Poucos emissores.
Poucas instituições.
Poucos produtores.
Agora podemos ter milhões.
🌊 Você não precisa derrotar o fiscal. Basta afogá-lo
Essa talvez seja uma das maiores assimetrias do mundo generativo.
Produzir pode levar segundos.
Verificar pode levar minutos.
Horas.
Dias.
Gerar uma alegação é barato.
Investigar exige contexto.
Gerar uma imagem é barato.
Autenticar exige trabalho.
Gerar cinquenta páginas é barato.
Revisar cinquenta páginas continua caro.
Portanto:
custo de produção ↓↓↓
enquanto
custo de verificação ↓ lentamente.
Isso aparece em:
universidades,
tribunais,
seguradoras,
bancos,
auditorias,
moderação,
eleições,
cybersecurity,
jornalismo,
compliance.
Talvez não seja necessário quebrar o sistema.
Basta fornecer mais entradas do que ele consegue verificar.
Não invadimos a fortaleza.
Enviamos formulários.
Milhões deles.
Dr. Lovestrange sorri discretamente.
🐒 Mas o chimpanzé ainda pode urinar no teclado
Existe, porém, outro erro que devemos evitar.
Não podemos imaginar um milhão de agentes perfeitamente racionais usando IA da maneira mais eficiente possível.
Isso seria reconfortante demais.
Humanos são muito mais interessantes.
Alguns procurarão lucro.
Outros cometerão erros.
Outros experimentarão coisas absurdas.
E justamente nesses comportamentos absurdos podem surgir descobertas inesperadas.
Um agente encontra uma estratégia por conhecimento.
Outro por análise.
Outro por tentativa.
Outro porque entendeu errado.
Outro porque estava brincando.
Outro porque apertou o botão errado.
Se o resultado funcionar, alguém observa.
Copia.
Melhora.
Automatiza.
Monetiza.
Portanto, nossa civilização possui uma capacidade curiosa:
transformar acidentes em modelos de negócio.
O chimpanzé que urinou no teclado talvez apenas tenha destruído um computador.
Mas se por alguma coincidência isso revelar uma falha do laboratório...
os outros imediatamente perguntarão:
“Como automatizamos a urina?”
☢️ Senhores, construímos uma máquina do juízo final sem perceber?
A velha ficção sobre Inteligência Artificial imagina uma máquina extraordinariamente inteligente tomando uma decisão extraordinariamente perigosa.
Talvez estejamos olhando para o lado errado.
Talvez o risco sistêmico mais interessante não seja:
uma superinteligência fazendo uma coisa terrível.
Talvez seja:
milhões de inteligências humanas medianas fazendo pequenas coisas suficientemente eficientes, simultaneamente, usando ferramentas suficientemente poderosas.
Não precisamos de HAL.
Não precisamos de Skynet.
Não precisamos de um supervilão.
Podemos precisar apenas de:
N — muitos agentes
IA — capacidade suficiente
T — tempo suficiente
I — incentivo suficiente
A — automação suficiente
F — feedback suficiente
R — conectividade suficiente
B — barreira de entrada baixa
e aquela velha característica humana:
“Se está dando dinheiro, continua.”
Então eventos improváveis deixam de ser necessariamente impossíveis.
Eles podem virar:
questões de tempo.
🎰 O improvável encontra o número grande
Suponha que alguma estratégia possua uma probabilidade minúscula de funcionar.
Para um indivíduo realizando poucas tentativas, ela é irrelevante.
Mas multiplique por milhões de agentes.
Depois multiplique por milhares de tentativas.
Depois dê anos.
Depois permita compartilhamento.
Depois preserve os sucessos.
Agora aquilo que era improvável pode eventualmente ocorrer.
E, uma vez descoberto, não volta necessariamente ao estado anterior.
O conhecimento fica.
É copiado.
Melhorado.
Industrializado.
O tempo não fornece apenas mais tentativas.
Fornece:
memória.
🧠 O verdadeiro problema talvez seja a democratização da competência
Durante muito tempo discutimos democratização da informação como algo predominantemente positivo.
E, em grande parte, é.
Acesso a conhecimento é extraordinário.
IA pode ensinar.
Traduzir.
Programar.
Explicar.
Auxiliar deficientes.
Ajudar pequenos empresários.
Dar capacidade criativa a quem nunca teve acesso a especialistas.
Reduzir desigualdades de conhecimento.
Isso é maravilhoso.
Mas toda democratização possui um gêmeo desagradável.
A mesma ferramenta que ajuda alguém a compreender uma apólice pode ajudar outro a explorar o sistema.
A ferramenta que auxilia o aluno pode ajudar a fraudar uma avaliação.
A ferramenta que ajuda um advogado pode industrializar documentos ruins.
A ferramenta que protege redes pode ensinar conceitos utilizados ofensivamente.
A ferramenta que permite participação política pode industrializar propaganda.
O mesmo motor.
Duas direções.
A tecnologia não precisa ser má.
Basta ser poderosa.
📜 Gutenberg observa tudo e lentamente se afasta
Talvez exista uma linha histórica simples demais para ser ignorada.
Gutenberg democratizou a reprodução.
A Internet democratizou a distribuição.
As redes sociais democratizaram a publicação.
Os algoritmos industrializaram a atenção.
A IA generativa democratiza parte da competência.
Cada revolução remove um gargalo.
Até chegarmos ao gargalo mais curioso.
Nós.
O cérebro humano.
Nossa atenção.
Nossa ética.
Nossa capacidade de verificar.
Nossa propensão a copiar.
Nossa atração por recompensa.
Nosso desejo de vencer.
Nossa capacidade espetacular de racionalizar aquilo que queremos fazer.
☕ O programador COBOL finalmente desliga o terminal
Talvez por isso a pergunta errada seja:
“O que acontecerá quando a Inteligência Artificial ficar inteligente demais?”
Existe uma pergunta anterior.
Mais simples.
Mais feia.
Mais humana.
O que acontece quando milhões de pessoas comuns ficam suficientemente capazes de tentar coisas que anteriormente exigiam especialistas?
E depois:
O que acontece quando algumas dessas tentativas dão dinheiro?
E depois:
O que acontece quando os vencedores ensinam os outros?
E depois:
O que acontece quando algoritmos selecionam aquilo que merece atenção?
E finalmente:
O que acontece quando produzir uma nova tentativa custa quase nada, mas verificar cada tentativa continua caro?
Talvez não aconteça nada catastrófico.
Talvez nossas instituições se adaptem.
Talvez novas defesas apareçam.
Talvez o próprio mercado desenvolva mecanismos de confiança.
Talvez aprendamos a conviver com um mundo onde imagem, áudio, vídeo, texto e autoridade documental precisam ser constantemente verificados.
Ou talvez estejamos fazendo um experimento social em escala planetária sem grupo de controle.
Um milhão de chimpanzés.
Um milhão de teclados.
Um milhão de copilotos.
Um milhão de incentivos diferentes.
Alguns escrevendo Shakespeare.
Alguns fraudando seguro.
Alguns tentando passar no concurso.
Alguns criando propaganda eleitoral.
Alguns protegendo sistemas.
Alguns atacando sistemas.
Alguns vendendo curso sobre como fazer tudo isso.
Alguns vendo TikTok.
Alguns entrando no OnlyFans.
E um, inevitavelmente...
urinando no teclado.
No fundo da sala, Dr. Lovestrange olha para o painel onde uma luz vermelha começou a piscar.
Perguntam:
— Doutor, devemos desligar a máquina?
Ele olha para Gutenberg.
Olha para o smartphone.
Olha para o milhão de chimpanzés.
E responde:
— Desligar qual delas?
☕🐒💣
