É difícil falar sobre qualquer tópico em ciência ou educação hoje em dia sem que o assunto da inteligência artificial (IA) venha à tona — seja para permitir que grandes modelos de linguagem auxiliem na busca por artigos científicos ou até mesmo para escrever ou revisar o próprio artigo. Em algumas das especulações mais extravagantes, os humanos envolvidos na condução de estudos e experimentos científicos e na avaliação dos resultados para publicação serão gradualmente eliminados do processo. Mas quando essa retórica grandiosa começa a circular, nós da Science tentamos manter a calma e continuar contribuindo para uma literatura científica robusta, com curadoria humana, que resistirá ao teste do tempo.

As políticas mais recentes da Science permitem o uso de grandes modelos de linguagem para certos processos sem necessidade de divulgação, como a edição de textos em artigos científicos para melhorar a clareza e a legibilidade ou o auxílio na coleta de referências. No entanto, o uso de IA além disso — por exemplo, na redação do texto do manuscrito — deve ser declarado. E o uso de IA para criar figuras não é permitido. Todos os autores devem certificar e ser responsáveis ​​por todo o conteúdo, incluindo aquele gerado com o auxílio de IA. A Science também utiliza ferramentas de IA, como o iThenticate e o Proofig, para melhor identificar textos plagiados ou figuras alteradas. Ao longo do último ano, a Science colaborou com a DataSeer para avaliar a adesão à sua política que exige o compartilhamento dos dados e do código subjacentes de todos os artigos científicos publicados. Os resultados iniciais são encorajadores: de 2.680 artigos da Science publicados entre 2021 e 2024, 69% compartilharam dados. Para aumentar ainda mais a transparência, uma lista de verificação de reprodutibilidade do DataSeer, que a Science testou em um programa piloto em 2025, está sendo integrada aos protocolos da revista. A tecnologia de processamento de linguagem natural do DataSeer analisa o artigo e gera uma lista de verificação de reprodutibilidade preenchida previamente. Os autores são solicitados a confirmar as informações e fazer as revisões necessárias.

Embora a IA esteja ajudando a Science a detectar erros que podem ser corrigidos ou elementos ausentes em um artigo, mas que deveriam ser incluídos, como código de apoio ou dados brutos, seu uso e a avaliação dos resultados exigem mais esforço humano, e não menos. De fato, a IA está permitindo que a ciência identifique problemas com mais rigor do que antes, mas os relatórios gerados por essas ferramentas precisam ser avaliados por pessoas. Talvez o pânico em relação à IA substituir empregos se justifique a longo prazo, mas continuo cético. A maioria dos avanços tecnológicos não levou a perdas catastróficas de empregos.

Uma preocupação ainda maior em relação à IA é que seu uso na produção ou revisão de artigos científicos possa comprometer a confiabilidade da literatura científica. Ao contrário de algumas iniciativas recentes, a revista Science proíbe que os revisores utilizem qualquer parte de um artigo em um modelo de linguagem abrangente para gerar uma avaliação. No entanto, a Science permite que os revisores usem IA para refinar o texto, desde que o uso seja declarado.

A crescente vigilância da ciência contra a corrupção da literatura tornou-se mais um componente na busca incessante da verdade pela ciência e pela publicação científica. Publicar artigos cuidadosamente editados e submetidos ao julgamento de múltiplos seres humanos — e a retratação e correção de artigos quando os humanos envolvidos cometem erros — nunca foi tão importante. Como um pequeno grupo de periódicos que pode dedicar mais esforço humano a cada artigo, os periódicos da Science são menos suscetíveis — e contribuem menos — para o acúmulo de “erros de IA” na literatura, mas nenhum sistema, humano ou artificial, consegue detectar tudo. A potencial degradação da literatura pela tecnologia reforça o valor de um registro mantido com experiência e conhecimento científico humano.

Há 15 anos, o ensino superior parecia ameaçado pelas previsões de que os cursos online abertos e massivos (MOOCs) acabariam com as universidades. Isso não aconteceu, mas os cursos online se tornaram um elemento importante da educação e permitiram que as universidades crescessem, em vez de encolherem. A migração das revistas científicas para a publicação online provocou um resultado semelhante: aumentou o tamanho e a escala das publicações acadêmicas. A aceitação de afirmações bombásticas sobre os impactos da IA ​​na literatura científica deve aguardar verificação.

Assim como muitas ferramentas, a IA permitirá que a comunidade científica faça mais, desde que saiba utilizá-la corretamente. A comunidade precisa ter cautela e não se deixar levar pela euforia em torno de cada produto de IA.

Fonte: Science