- Um estudo publicado na revista Science, conduzido por pesquisadores da Universidade de Cornell, analisou mais de dois milhões de preprints em física, biologia e ciências sociais e mostrou que grandes modelos de linguagem baseados em IA aceleram a produção de manuscritos, dificultam menos para falantes não nativos de inglês e ampliam a diversidade de referências.
- Cientistas que usam modelos como ChatGPT, Gemini e Claude passam a acessar uma base de conhecimento mais diversa, o que pode favorecer a geração de ideias criativas, segundo um dos autores.
- A IA pode tornar o processo de explorar áreas desconhecidas mais interativo, permitindo navegar entre campos em tempo real, sem exigir leitura dispersa de meses.
- Não elimina a necessidade de expertise, mas muda a forma de construí-la: especialistas podem testar modelos e calibrar parâmetros em áreas novas sem domínio completo de matemática ou programação.
- O estudo aponta que, embora a IA aumente a produtividade e o acesso a literatura recente, artigos com apoio de IA tendem a ter menor aprovação em revisões por pares, levantando dúvidas sobre profundidade versus velocidade.
O estudo publicado na revista Science, conduzido por pesquisadores da Universidade Cornell, analisou mais de 2 milhões de preprints em física, biologia e ciências sociais. O uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) acelera a produção de manuscritos e amplia a diversidade de fontes citadas.
A pesquisa aponta que as LLMs reduzem barreiras para falantes não nativos de inglês, ampliando o acesso a literatura prévia. Além disso, as ferramentas permitem citar uma base de conhecimento mais diversa e ampla, facilitando a iniciação de projetos.
Os autores analisaram como a IA pode influenciar a colaboração entre áreas. Segundo Keigo Kusumegi, a IA pode favorecer ideias criativas e permitir explorar novos campos com menos dependência de domínio técnico profundo.
A experiência com IA não elimina a necessidade de especialistas, mas transforma a forma de construir expertise. O primeiro contato com um tema pode virar uma experimentação prática, ao calibrar modelos sem dominar toda a matemática ou programação.
Essa mudança também levanta perguntas sobre qualidade da produção. Embora a produtividade aumente, estudos apontam que artigos com IA podem enfrentar maiores dificuldades na revisão por pares, mantendo o debate sobre profundidade versus velocidade.
A pesquisa sugere que a interdisciplinaridade pode ganhar novos instrumentos. Navegar entre áreas, antes demorado, passa a ocorrer em tempo real, abrindo possibilidade de novas ligações entre saberes. O caminho pode redefinir práticas científicas.
O Serra (Serrapilheira) acompanha as discussões sobre ciência integrada no Brasil. O instituto apoia pesquisas e a divulgação de iniciativas que aproximem disciplinas, com foco na qualidade e na cidadania científica.
Entre na conversa da comunidade