Inteligência Artificial na Ciência

por Camille Leal, Ph.D. (BALSA Science & Innovation)

Apesar do crescente impacto e do rápido avanço da inteligência artificial (IA) nos últimos anos, a IA vem sendo desenvolvida e utilizada na ciência desde os anos 80, com o surgimento dos primeiros modelos de machine learning. Porém, apenas em 2023, com a popularização dos large language models (LLMs), a preocupação com o impacto da IA na ciência ganhou espaço em revistas e jornais, científicos ou não. Assim como no lançamento do personal computer e da internet, a inteligência artificial divide opiniões. Enquanto muitos veem a IA como um grande avanço tecnológico que pode mudar positivamente a maneira como vivemos e trabalhamos, outros a interpretam como um regresso no desenvolvimento intelectual ou até mesmo uma ameaça às suas posições de trabalho.

Uma pesquisa recente, publicada na Nature, identificou que usuários de IA publicaram três vezes mais artigos, receberam cinco vezes mais citações, atingiram posições de liderança um ano e meio antes e, ainda, pesquisadores que usaram IA em estágios iniciais de carreira abandonam menos a carreira acadêmica do que os que não usavam IA (Hao et al., 2026). Por outro lado, os autores também identificaram uma redução da diversidade de tópicos, territórios e citações nos artigos. Isso pode levar ao empobrecimento da ciência, uma vez que apenas poucos artigos populares serão citados, mascarando uma variedade de questões tratadas em outros artigos menores. Mas o que de fato importa é que a IA não é uma trend passageira; ela chegou para ficar e, a cada dia, está sendo integrada ao dia a dia das pessoas. Dito isso, a IA ainda não tem potencial para substituir cientistas, porém é muito provável que cientistas que não lançam mão da IA no seu dia a dia sejam mais facilmente substituídos pelos que usam. Todavia, precisamos nos adaptar a esse avanço tecnológico e aprender a usá-lo de forma eficiente e ética.

Alguns pontos relevantes a serem considerados quando usamos IA no pesquisa são:

1. Responsabilidade Intelectual - não delegue o pensamento científico

A IA não deve assumir papel de autoria pois não assume responsabilidade por erros, vieses, plágio, alucinações (fabricação de conteúdos não-reais) ou mesmo interpretações incorretas.

2. Supervisão Humana qualificada - nunca confie em afirmações e citações

Como mencionado anteriormente, IA frequentemente alucinam e fabricam conteúdos, citações, imagens. Por isso, é necessário buscar para além da IA, a conferência de citações e informações trazidas pela IA.

3. Proteja dados sensíveis e não publicados

A IA frequentemente usa dados inseridos para a própria aprendizagem, então não é seguro inserir dados sensíveis como de pacientes por exemplo ou mesmo dados ainda não publicados.

4. Considere possíveis vieses

A IA pode analisar informações de forma enviesada de acordo com o seu treinamento, por tanto tenha sempre em mente que aquela informação pode não representar um contexto mais amplo.

5. Declaração de uso

Sempre que a IA for usada assegure que isso seja declarado e especificado de que forma ela foi usada. Sempre verifique as regras de uso de IA da sua instituição, das revistas e jornais científicos e das agências de fomento da sua pesquisa.

IA não substitui o pensamento científico. Mas reduz muito o tempo desperdiçado.

O jogo é usar essas ferramentas para acelerar triagem, síntese e organização, e reservar seu cérebro para o que só você consegue fazer: perguntar bem, desenhar e executar o experimento, interpretar o resultado e perceber o que ninguém percebeu ainda.

A BALSA é patrocinada pela Consensus, um mecanismo de busca acadêmica com inteligência artificial que ajuda você a encontrar, sintetizar e organizar evidências de mais de 200 milhões de artigos de pesquisa, permitindo que você pesquise com mais rapidez e em maior escala. Como parte dessa parceria, todos os membros da BALSA têm acesso gratuito à versão premium da plataforma, ampliando suas possibilidades de pesquisa e tornando o processo de encontrar evidências científicas mais rápido, prático e eficiente.

Referencia:

Hao, Q., Xu, F., Li, Y. et al. Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus. Nature 649, 1237–1243 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09922-y