O cientista da computação James Zou, da Universidade de Stanford, investigou recentemente o uso de grandes modelos de linguagem na revisão por pares científica, explorando como a inteligência artificial pode acelerar o processo de pesquisa. Este tópico tem gerado discussão na comunidade científica, e o seu papel tem recebido atenção crescente com o avanço da tecnologia de IA.
Num grande experimento aleatório publicado na *Nature Machine Intelligence*, a equipa de Zou forneceu assistência de IA a revisores humanos, envolvendo cerca de 20.000 revisões, para avaliar o seu impacto na qualidade da revisão. Zou também ajudou a organizar a conferência "Agentes Científicos", uma plataforma experimental para estudar o duplo papel da IA como autor e revisor científico. Zou observou: "O valor da IA está em encontrar erros ou lacunas na pesquisa, dados e análise, mas ela tem limitações em tarefas humanas, como julgar a importância relativa de um estudo."
O interesse em usar IA, especialmente modelos de linguagem, para apoiar a pesquisa e a revisão por pares cresceu significativamente. A IA pode atuar como um crítico rápido e sempre disponível durante um processo de pré-revisão antes da submissão formal de um artigo, ajudando a identificar falhas e limitações em rascunhos, melhorando assim a qualidade inicial e reduzindo revisões posteriores. Com o aumento do volume de submissões, a carga sobre os revisores humanos aumenta, potencialmente levando a uma queda na qualidade das revisões e a frustrações para os autores.
Áreas onde a IA se sai melhor na revisão incluem conteúdo objetivo e verificável, como detectar incompatibilidades em números ou equações. Zou afirmou: "A IA é forte em inconsistências objetivas e verificáveis e em questões técnicas, mas mais fraca em julgamentos subjetivos sobre a novidade ou importância de uma pesquisa." A IA deve apoiar, e não substituir totalmente, a decisão humana; as equipas humanas devem tomar a decisão editorial final, e os cientistas são responsáveis pelo seu trabalho.
Na conferência "Agentes Científicos", as submissões e revisões feitas por IA foram tornadas públicas, criando um corpus para a comunidade científica. Um laureado com o Prémio Nobel de Economia avaliou independentemente um artigo liderado por IA e escreveu na sua revisão: "Isto está tecnicamente muito bem feito, na verdade." Os cientistas precisam de declarar claramente o envolvimento da IA na pesquisa, escrita e revisão, garantindo uma cadeia clara de responsabilidade e deveres.
O interesse em melhorar a revisão por pares com IA continua a crescer. A International Conference on Learning Representations experimentou mostrar que o feedback de IA melhorou a qualidade e o envolvimento nas revisões. A conferência "Agentes Científicos" recebeu mais de 300 submissões de pesquisas lideradas por IA de 28 países, e muitas conferências e revistas estão a explorar o uso de grandes modelos de linguagem para auxiliar na revisão. Zou disse: "A IA ajuda a escrever código e é usada para pré-revisões de submissões, identificando falhas e sugerindo melhorias."
Mais conferências com agentes de IA serão realizadas no futuro, visando construir evidências e normas para moldar a forma como a IA é usada na ciência. À medida que a IA se torna um colaborador científico regular, a comunidade científica precisa de refinar a atribuição de papéis entre máquinas e humanos, garantindo que a relação seja útil e confiável. Espera-se que o papel da IA na ciência cresça, e a comunidade científica deve colaborar para moldar o futuro.
Detalhes da publicação: Autor: Andrew Myers, Universidade de Stanford; Título: "Exploring AI's growing role in scientific peer review"; Publicado em: *Nature Machine Intelligence* (2026).
