Dívida Cognitiva e Neuroplasticidade na Era da Inteligência Articial: Consequências Neurais da Dependência de Modelos de Linguagem de Grande Escala, Fatores de Risco para Declínio Cognitivo e Estratégias para uma Integração Humano IA Saudável para o

A proliferação rápida e em grande parte não regulamentada das ferramentas de inteligência artificial baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) — notadamente agentes conversacionais como ChatGPT, Gemini, Grok e Claude — apresenta um conjunto de desafios neurocientíficos e de saúde pública que ainda não receberam atenção científica proporcional. Um estudo seminal pré-publicado pelo MIT Media Lab (Kosmyna et al., arXiv:2506.08872, 2025) demonstrou, por meio de medições eletroencefalográficas (EEG) de conectividade via Função de Transferência Direta Dinâmica (dDTF), que participantes que redigiram textos com auxílio de LLMs exibiram os perfis de conectividade neural mais fracos entre três grupos experimentais, enquanto redatores sem assistência externa apresentaram redes neurais mais amplas e ricamente interconectadas. O fenômeno da dívida cognitiva — a redução progressiva do engajamento cognitivo autogerado resultante do hábito de delegar tarefas mentais à IA — é aqui contextualizado em um referencial mais amplo que integra a neurociência estabelecida da consolidação mnemônica, da potenciação de longa duração, do princípio “use ou perca” da manutenção sináptica, da estratificação de risco de demência, dos efeitos farmacológicos dos inibidores seletivos da recaptação de serotonina (ISRSs) sobre a cognição, do neurodesenvolvimento adolescente e do vínculo parassocial com agentes de IA. Com base em perspectivas especializadas de neurociência clínica e computacional, sintetizamos a base de evidências, delineamos populações de risco crítico e propomos um referencial prático de doze recomendações fundamentadas em evidências para indivíduos, educadores e formuladores de políticas, visando preservar o capital cognitivo enquanto se aproveitam os genuínos benefícios produtivos das ferramentas de IA. Argumentamos que o momento atual constitui um ponto de inflexão de nível Sputnik para a política em neurociência: o fracasso em estudar, regulamentar e educar populações sobre os custos cognitivos da IA antes de sua adoção em massa repete os erros cometidos com as mídias sociais, os opioides e os alimentos ultraprocessados — todos amplamente difundidos antes que seus custos neurobiológicos fossem plenamente compreendidos.