E se a Inteligência Artificial não estiver apenas ajudando cientistas a escrever, mas fazendo ciência sozinha?

O mundo dos trabalhos acadêmicos está para ser sacudido e, quem sabe, revirado do avesso.

Uma publicação científica geralmente segue o seguinte caminho: primeiro, o pesquisador decide o que pesquisar, definindo um objetivo; com o objetivo definido, ele planeja como essa pesquisa deve ser feita (é onde entra a metodologia); depois, diante dos resultados encontrados, o pesquisador precisa analisá-los e então entender o que eles dizem em relação ao objetivo da pesquisa estabelecido no início; por fim, ele escreve o trabalho e o submete para publicação em uma revista científica, que vai avaliar (na chamada revisão por pares) se existe mérito científico que justifique sua publicação.

E é claro que, na parte da escrita do trabalho, o pesquisador pede a uma IA ajuda para organizar os argumentos, melhorar a redação e revisar o inglês, etc. Normal.

Mas o uso da IA na produção acadêmica virou motivo de preocupação para universidades e revistas científicas, com discussões sobre autoria, transparência, plágio, confiabilidade das referências e responsabilidade pelos resultados. Algumas revistas adotaram regras específicas para declarar o uso de IA, outras passaram a investigar textos suspeitos recorrendo a ferramentas de detecção. A preocupação legítima é evitar que a facilidade de produzir textos bem escritos seja confundida com pesquisa original e rigorosa.

Seria injusto concluir que as revistas científicas estão erradas por estabelecer regras para o uso de IA. Há razões sérias para exigir transparência, verificar referências, preservar a integridade dos dados e responsabilizar os autores pelo conteúdo publicado.

Mas será que a comunidade acadêmica não está se apegando a um passado que não volta mais?

Primeiro porque detectar se um texto foi produzido por IA não é uma tarefa infalível. Há muitos casos tanto de falsos positivos quanto de falsos negativos. Portanto, um detector não deveria funcionar como um polígrafo acadêmico capaz de determinar, sozinho, se alguém merece ou não publicar.

Mas a questão principal que levanto nesse texto é outra: a comunidade acadêmica deveria avaliar a ferramenta usada para escrever ou a qualidade da pesquisa?

Se um pesquisador descobrir a cura do câncer mas, por ter pouco talento de escrita, resolver escrever todo o seu trabalho com IA, a sua pesquisa não vale?

Se um pesquisador usa IA para aprimorar a redação de uma análise original, documenta esse uso e assume responsabilidade pelo resultado, o simples fato de ter recorrido à ferramenta não deveria ser confundido automaticamente com fraude acadêmica.

O critério mais importante deveria continuar sendo a qualidade do trabalho, avaliado por método científico adequado, dados confiáveis, referências verificáveis, conclusões justificadas e resultados passíveis de escrutínio e repetição independentes.

E se eu lhe disser que um pesquisador humano usar a IA apenas para ajudar na escrita já é coisa do passado?

Imagine o seguinte: uma IA recebe milhares de problemas matemáticos, desenvolve demonstrações originais e produz centenas de manuscritos científicos sem precisar de um pesquisador humano acompanhando cada parágrafo, cada equação ou cada conclusão. Isso já é realidade.

Esse mês, a OpenAI divulgou 722 artigos matemáticos, produzidos por um modelo de IA não disponível ao público, a partir de aproximadamente 4 mil problemas apresentados ao sistema por pesquisadores humanos.

Não foi um humano que pesquisou e usou a IA para escrever. Foi a IA que pesquisou e escreveu!

A participação humana foi decidir o que pesquisar e depois avaliar a pesquisa e o texto já prontos para ver o que tinha relevância para publicar.

Além disso, até para publicar houve uma provocação direta ao modelo tradicional de ciência: em vez de submeter os trabalhos ao fluxo formal de revisão por pares, publicaram os artigos no repositório da OpenAI no GitHub. É como se um pesquisador humano publicasse seus trabalhos no seu próprio Google Drive e dissesse "quem quiser ver, que venha aqui".

Nesse momento, a comunidade científica da área da matemática está debruçada sobre esses 722 artigos para ver o que é joio e o que é trigo.

Vai ter joio? Vai. Mas será que na mesma proporção que tem nos Lattes dos pesquisadores por aí afora?