O papel da Inteligência Artificial na pesquisa científica: revolução ou risco?

1 Introdução

A Inteligência Artificial tem transformado profundamente a forma como o conhecimento é produzido. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot estão mudando o processo de busca, escrita e análise de dados científicos. Mas até que ponto isso é uma ajuda, e quando passa a ser um risco para a integridade da pesquisa?

2 A IA como aliada do pesquisador

Como aliada, a IA pode auxiliar o cotidiano do pesquisador das mais diversas formas, como revisão da literatura, extração de dados, tradução, escrita e revisão, e na geração de hipóteses e simulações.

• Na revisão de literatura, a IA consegue produzir modelos de linguagem que ajudam a resumir grandes volumes de artigos;
• Já na extração de dados, algoritmos de NLP (Processamento de Linguagem Natural), a Inteligência Artificial identifica padrões e informações relevantes em bases científicas, sobretudo para revisões sistemáticas e surveys;
• Ademais, há a tradução de texto para diferentes idiomas, facilitando a pesquisa de profissionais das mais diversas localidades, evitando barreiras linguísticas;
• Por conseguinte, na escrita e revisão, ferramentas de IA generativas auxiliam no aprimoramento da clareza, gramática e coerência textual das produções acadêmicas;
• Enfim, na geração de hipóteses, a IA pode ser utilizada na predição de resultados experimentais e sugerir correlações entre variáveis.

Com isso, esta tem um grande impacto nos textos científicos, como a agilidade na publicação, democratização do acesso a produções por diferentes seguimentos da sociedade e o surgimento de pesquisas interdisciplinares em áreas como biomedicina, engenharia e humanidades.

Entretanto, é fundamental analisar as questões éticas e desafios ao adotar essa tecnologia no escopo científico.

3 Questões éticas e desafios

Assim, faz-se necessário a atenção para pontos que garantem o rigor científico de periódicos ou quaisquer textos de cunho técnico ou metódico. Dessa forma, questões como autoria e originalidade devem ser verificadas durante a escrita, evitando copiar e colar trechos diretamente, pois as IAs generativas já são treinadas com bases de outros autores, o que previne plágios e manchar a reputação de quem está escrevendo. Além disso, levam-se em consideração tópicos como vieses, isto é, reprodução de estereótipos por exemplo, e alucinações, informações falsas que são geradas pela IA para suprir lacunas solicitadas pelo usuário. Portanto, é imprescindível fazer revisões constantes dos dados fornecidos pela ferramenta para não prejudicar o trabalho e a reputação do pesquisador.

Assim, utilize a IA como um "assistente", e não uma fonte de pesquisa. Também opte pela transparência sobre o uso de ferramentas generativas nas seções de metodologia. Por fim, consulte políticas acadêmicas fornecidas pela sua universidade ou revista, se houver, e atente-se a cursos e palestras de alfabetização em IA para manter o uso ético e técnico adequados.

4 Conclusão

Em síntese, a IA generativa não é uma ameaça à ciência, mas um novo instrumento útil a qualquer área profissional, desde que seja utilizada com responsabilidade e senso crítico.