{"id":26087,"date":"2026-07-21T08:00:00","date_gmt":"2026-07-21T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/bibliotecacentral\/?p=26087"},"modified":"2026-07-17T19:45:31","modified_gmt":"2026-07-17T22:45:31","slug":"a-ciencia-esta-mais-inteligente-ou-mais-artificial-com-a-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/bibliotecacentral\/a-ciencia-esta-mais-inteligente-ou-mais-artificial-com-a-ia\/","title":{"rendered":"A ci\u00eancia est\u00e1 mais inteligente ou mais artificial com a IA?"},"content":{"rendered":"\n

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Artigo originalmente publicado por Tiago Jokura em Revista FAPESP<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

O maior estudo j\u00e1 realizado sobre o impacto da intelig\u00eancia artificial na produ\u00e7\u00e3o cient\u00edfica revela um paradoxo: pesquisadores que usam IA publicam mais, s\u00e3o mais citados e chegam mais cedo \u00e0 lideran\u00e7a \u2013 mas a ci\u00eancia, como empreitada coletiva, est\u00e1 estreitando seus horizontes. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em janeiro de 2026, a\u00a0Nature<\/em>\u00a0publicou um\u00a0estudo<\/a>\u00a0dos mais abrangentes e robustos sobre a influ\u00eancia da intelig\u00eancia artificial (IA) na produ\u00e7\u00e3o de ci\u00eancia. Pesquisadores da Universidade de Tsinghua, na China, e da Universidade de Chicago, nos Estados Unidos, analisaram 41,3 milh\u00f5es de artigos cient\u00edficos publicados entre 1980 e 2025 em seis grandes \u00e1reas das ci\u00eancias naturais: biologia, ci\u00eancias dos materiais, f\u00edsica, geologia, medicina e qu\u00edmica.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados s\u00e3o positivos para quem adota IA em seus estudos: pesquisadores desse grupo publicam, em m\u00e9dia, 3 vezes mais artigos e recebem quase 5 vezes mais cita\u00e7\u00f5es do que os demais. A pr\u00e1tica tamb\u00e9m acelera a carreira dos cientistas, que assumem a lideran\u00e7a de projetos mais cedo. A conclus\u00e3o mais simpl\u00f3ria \u00e9 a de que a IA torna os cientistas mais produtivos, mais vis\u00edveis e mais influentes. <\/p>\n\n\n\n

No entanto, o estudo tamb\u00e9m mostra que a ci\u00eancia, como constru\u00e7\u00e3o coletiva, encolheu quase 5% em amplitude tem\u00e1tica desde a dissemina\u00e7\u00e3o da IA e gera 22% menos engajamento cruzado entre pesquisadores. Traduzindo: h\u00e1 mais cientistas publicando mais sobre menos assuntos, e esses trabalhos provocam menos conversas entre os pares.<\/p>\n\n\n\n

\u201cFiquei surpreso com a menor probabilidade da IA gerar novos engajamentos\u201d, afirma James Evans, professor de sociologia e ci\u00eancia de dados na Universidade de Chicago, diretor do Knowledge Lab e um dos autores do artigo. \u201cPensei que essa tend\u00eancia pudesse mudar ao longo do tempo que o estudo abrange, mas ela continua valendo para modelos recentes de IA.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Mais produ\u00e7\u00e3o, menos diversidade<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O estudo divide a hist\u00f3ria da IA em tr\u00eas eras: a do aprendizado de m\u00e1quina cl\u00e1ssico (machine learning), de 1980 a 2014; a do aprendizado profundo (deep learning), de 2015 a 2022; e a da IA generativa, de 2023 em diante. Em todas elas, o padr\u00e3o se repete: o cientista que adota IA ganha em produtividade individual, mas a ci\u00eancia como um todo perde em diversidade tem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Para medir essa perda, os autores desenvolveram o conceito de \u201cextens\u00e3o do conhecimento\u201d, uma medida da variedade de temas explorados por um conjunto de artigos. Quando comparados em amostras aleat\u00f3rias, os artigos que usam IA cobrem um espa\u00e7o tem\u00e1tico quase 5% menor do que os que n\u00e3o usam. E isso vale para mais de 70% das mais de 200 sub\u00e1reas do conhecimento analisadas no estudo.<\/p>\n\n\n\n

Uma das explica\u00e7\u00f5es para esse resultado \u00e9 a disponibilidade de dados. A IA funciona melhor onde h\u00e1 mais dados estruturados para treinar modelos e validar previs\u00f5es. Isso pode atrair pesquisadores para campos j\u00e1 maduros, com padr\u00f5es e refer\u00eancias consolidados, em detrimento de quest\u00f5es menos estabelecidas e, portanto, \u201carriscadas\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAcelerar a atividade cient\u00edfica sob a luz lan\u00e7ada por fen\u00f4menos de alta visibilidade e ricos em dados afasta a ci\u00eancia de muitas quest\u00f5es fundamentais e a empurra em dire\u00e7\u00e3o a quest\u00f5es operacionais\u201d, pontuam os autores no artigo. \u201cA IA parece impulsionar a solu\u00e7\u00e3o de problemas em vez de ger\u00e1-los\u201d, completam.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados apresentam a seguinte l\u00f3gica: se publicar com IA garante mais cita\u00e7\u00f5es e mais visibilidade, o incentivo para adotar a tecnologia cresce. E quando mais pesquisadores se voltam para os mesmos campos \u2013 os mais ricos em dados e aqueles em que o uso da IA j\u00e1 \u00e9 mais consagrado \u2013 a concentra\u00e7\u00e3o aumenta. O estudo revela um \u00edndice de Gini de 0,75 na distribui\u00e7\u00e3o de cita\u00e7\u00f5es para artigos que usam IA, contra 0,69 para os demais \u2013 neste \u00edndice, que compara desigualdades, quanto mais perto de 1, mais homog\u00eanea \u00e9 a amostragem. Ou seja, os n\u00fameros indicam que poucos trabalhos \u2013 aqueles que usam IA \u2013 concentram uma fatia desproporcional da aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Evans chama isso de \u201cmultid\u00e3o solit\u00e1ria\u201d: artigos que se voltam para os mesmos t\u00f3picos populares, mas que interagem menos entre si. \u201cA ado\u00e7\u00e3o de IA na ci\u00eancia apresenta o que parece ser um paradoxo: uma expans\u00e3o do impacto dos cientistas como indiv\u00edduos, mas uma contra\u00e7\u00e3o no alcance da ci\u00eancia coletiva\u201d, opina.<\/p>\n\n\n\n

Fabio Cozman, diretor do Centro de Intelig\u00eancia Artificial da USP (C4AI), apoiado pela FAPESP<\/a>, por outro lado, considera outras possibilidades. \u201cA IA \u00e9 uma ferramenta \u00fatil e poderosa. Se ela for usada para ficar repetindo solu\u00e7\u00f5es, ela vai, sim, aumentar o overlapping\u201d, afirma. \u201cMas cabe a n\u00f3s, \u00e0 comunidade acad\u00eamica e tamb\u00e9m aos \u00f3rg\u00e3os de financiamento, ter uma pol\u00edtica agressiva que valorize a originalidade. Se voc\u00ea valoriza a originalidade, isso vai for\u00e7ar os pesquisadores a usar as ferramentas de IA como suporte para a busca de novas ideias.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Dilemas para jovens cientistas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

H\u00e1 outra dimens\u00e3o da ado\u00e7\u00e3o de IA na produ\u00e7\u00e3o acad\u00eamica que levanta um questionamento entre pesquisadores ouvidos pela reportagem: o que acontece com os jovens cientistas que deveriam aprender realizando tarefas que agora a IA executa?<\/p>\n\n\n\n

O estudo revela que equipes de pesquisa que usam IA tendem a ter menos pesquisadores \u2013 sobretudo em in\u00edcio de carreira. O n\u00famero m\u00e9dio de cientistas j\u00faniores em equipes que n\u00e3o trabalham com IA \u00e9 de 2,89. J\u00e1 em equipes que aplicam IA na pesquisa, a quantidade \u00e9 de 1,99 (31% a menos). Considerando pesquisadores s\u00eanior, a discrep\u00e2ncia \u00e9 menor: m\u00e9dia de 4,01 em times que adotam IA e de 3,58 em times que n\u00e3o adotam. Em outras palavras: proporcionalmente, a IA substitui mais iniciantes do que veteranos.<\/p>\n\n\n\n

Ao mesmo tempo, cientistas iniciantes que trabalham com IA t\u00eam 45% de chance de se estabelecer na carreira; uma taxa 13,64% superior \u00e0 dos pares que n\u00e3o usam a tecnologia. \u201cMeu medo n\u00e3o \u00e9 que os jovens dependam da IA para executar a parte t\u00e9cnica, mas que ela cause uma dessensibiliza\u00e7\u00e3o neles\u201d, comenta Helder Nakaya, pesquisador s\u00eanior do Einstein Hospital Israelita e professor da Faculdade de Ci\u00eancias Farmac\u00eauticas da USP. <\/p>\n\n\n\n

Marcos Buckeridge, professor do Instituto de Bioci\u00eancias e vice-diretor do Instituto de Estudos Avan\u00e7ados da USP, compartilha a preocupa\u00e7\u00e3o e vai al\u00e9m. Para ele, o artigo da Nature<\/em> carrega um risco adicional: ser mal interpretado pelos pesquisadores em forma\u00e7\u00e3o. \u201cEle \u00e9 instrutivo e ao mesmo tempo perigoso. Pode induzir a uma utiliza\u00e7\u00e3o da IA a qualquer custo\u201d, comenta. Afinal, se publicar com IA garante mais cita\u00e7\u00f5es e uma carreira mais r\u00e1pida, jovens cientistas pressionados pelo sistema de avalia\u00e7\u00e3o acad\u00eamica t\u00eam todos os incentivos errados para adotar a tecnologia de forma irrefletida, independentemente da pertin\u00eancia cient\u00edfica. <\/p>\n\n\n\n

A quest\u00e3o da forma\u00e7\u00e3o tem um aspecto ainda mais concreto. An\u00e1lise de dados, revis\u00e3o de literatura e planejamento de experimentos s\u00e3o habilidades aprendidas na pr\u00e1tica \u2013 errando, corrigindo e refazendo. \u00c9 nesse processo que surgem perguntas novas, insights inesperados e uma intui\u00e7\u00e3o que a IA ainda n\u00e3o oferece.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUma coisa \u00e9 usar a IA para aumentar a produtividade em tarefas que o pesquisador j\u00e1 domina. Outra \u00e9 aprender a fazer ci\u00eancia usando IA desde o in\u00edcio\u201d, afirma Nakaya. \u201cH\u00e1 estudos que indicam que o aprendizado com IA n\u00e3o ativa as mesmas \u00e1reas do c\u00e9rebro que s\u00e3o estimuladas pelo aprendizado sem esse apoio\u201d, diz. O estudo deixa em aberto justamente o que acontece quando a tecnologia encurta \u2013 ou substitui \u2013  essas etapas fundamentais da forma\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO papel do orientador ser\u00e1 cada vez mais estimular reflex\u00e3o, em vez de focar na t\u00e9cnica, que ser\u00e1 automatizada\u201d, diz Nakaya. \u201cO que sobra para mim, como cientista, \u00e9 a parte da curiosidade, que \u00e9 o que fez a gente entrar nesse caminho.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Buckeridge v\u00ea benef\u00edcios mais concretos. Desde 2023, os manuscritos de seus alunos passaram a chegar com o ingl\u00eas mais polido gra\u00e7as \u00e0 IA generativa. O bi\u00f3logo v\u00ea vantagem na mudan\u00e7a, especialmente para pesquisadores de pa\u00edses que n\u00e3o t\u00eam o ingl\u00eas como l\u00edngua nativa. \u201cIsso pode liberar o foco do pesquisador para as ideias, para os dados, para tornar a ci\u00eancia melhor.\u201d Entretanto, ele estabelece limites: \u201cMas a aprendizagem pelo fazer continua sendo insubstitu\u00edvel.\u201d<\/p>\n\n\n\n

A ci\u00eancia que a IA n\u00e3o alcan\u00e7a<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Evans, que al\u00e9m de pesquisador na Universidade de Chicago, \u00e9 tamb\u00e9m pesquisador visitante no Google, acredita em uma mudan\u00e7a no foco de aplica\u00e7\u00e3o da IA na ci\u00eancia. Em vez de priorizar dados existentes, o objetivo deveria ser usar a tecnologia para coletar dados novos, em territ\u00f3rios ainda n\u00e3o mapeados.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUsar IA para impulsionar a coleta de novos dados representaria uma mudan\u00e7a crucial em dire\u00e7\u00e3o a problemas que somente ela pode ajudar a resolver\u201d, afirma Evans. \u201cO processamento de dados j\u00e1 existentes demonstra que a IA tem bom desempenho com esse tipo de informa\u00e7\u00e3o. Contudo, \u00e9 poss\u00edvel estimular a coleta de dados in\u00e9ditos que conectem sistemas biol\u00f3gicos conhecidos ou que relacionem informa\u00e7\u00f5es de escala astron\u00f4mica com \u00e1reas da f\u00edsica que buscam pistas valiosas pelo Universo, como quem procura uma agulha no palheiro.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Evans tamb\u00e9m trabalha em uma dire\u00e7\u00e3o menos explorada: abrir novas dimens\u00f5es nos modelos de linguagem, em vez de apenas comprimir informa\u00e7\u00e3o existente. \u201cEstamos desenvolvendo modelos para reconhecer dados, afirma\u00e7\u00f5es ou artigos surpreendentes e, em seguida, avaliar, a partir de uma surpresa identificada, que outras ideias improv\u00e1veis at\u00e9 ent\u00e3o podem ser mais prov\u00e1veis agora?\u201d A l\u00f3gica \u00e9 a da descoberta: encontrar o que era invis\u00edvel em vez de otimizar o que j\u00e1 se conhece.<\/p>\n\n\n\n

Segundo Cozman, da USP, \u201ccabe a n\u00f3s valorizar menos a repeti\u00e7\u00e3o e o n\u00famero de publica\u00e7\u00f5es e valorizar aquilo que \u00e9 novo, mesmo quando n\u00e3o deu certo, porque isso \u00e9 o que \u00e9 dif\u00edcil na an\u00e1lise e no suporte \u00e0 pesquisa.\u201d<\/p>\n\n\n\n

O lugar humano na pesquisa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nakaya, que aplica aprendizado de m\u00e1quina em suas pesquisas h\u00e1 mais de duas d\u00e9cadas, desde seu doutorado, analisa que o impacto da IA na ci\u00eancia seguir\u00e1 tr\u00eas est\u00e1gios. No primeiro, o atual, a tecnologia aumenta a produtividade individual. No segundo, j\u00e1 em curso, a IA passa a executar tarefas melhor do que os humanos, e ao cientista caber\u00e1 fazer as perguntas certas e entender os gargalos. No terceiro, mais distante, a IA tamb\u00e9m formular\u00e1 as perguntas, e o que sobrar\u00e1 para os pesquisadores ser\u00e1, ironicamente, aquilo que os levou \u00e0 ci\u00eancia em primeiro lugar: o gosto pela curiosidade. \u201cNo futuro, a meu ver, vai sobrar fazer pesquisa n\u00e3o utilitarista, por prazer\u201d, diz Nakaya. <\/p>\n\n\n\n

Ele tamb\u00e9m tra\u00e7a um paralelo com o xadrez. Em 1997, Garry Kasparov perdeu para o supercomputador Deep Blue e muita gente achou que o jogo acabaria. \u201cHoje, mais pessoas jogam xadrez do que antes. Temos que perder um pouco desse ego de achar que vamos ser sempre melhores do que as m\u00e1quinas. Em alguns aspectos seremos piores. Tudo bem. Vamos usar as m\u00e1quinas para melhorar a nossa pesquisa\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Buckeridge evoca uma analogia com outro jogo ainda mais popular: o futebol. \u201cEm rela\u00e7\u00e3o \u00e0 IA, assim como no esporte, a gente tem que antever a jogada e se mover para onde a bola vai estar e n\u00e3o se aglomerar onde ela est\u00e1\u201d. O perigo, para ele, \u00e9 a ci\u00eancia correndo atr\u00e1s \u201cda bola\u201d da IA e abandonando campos com menos dados, mas com quest\u00f5es igualmente importantes. \u201cVai se repetir o que aconteceu com a biologia molecular. Chegou um momento em que todo mundo foi atr\u00e1s e faltou gente em bioqu\u00edmica. Isso \u00e9 ruim para a ci\u00eancia, ruim para a produ\u00e7\u00e3o do conhecimento, mas \u00e9 assim que o jogo \u00e9 jogado\u201d, conclui.<\/p>\n\n\n\n

Conhecimento n\u00e3o \u00e9 entendimento<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

H\u00e1 uma anedota do f\u00edsico americano Richard Feynman: voc\u00ea pode saber o nome de um p\u00e1ssaro em todas as l\u00ednguas do mundo e continuar\u00e1 sem saber nada sobre o p\u00e1ssaro. Em outras palavras, o conhecimento n\u00e3o \u00e9 a mesma coisa que o entendimento. Ter acesso a toda a literatura cient\u00edfica via um modelo de linguagem n\u00e3o faz de ningu\u00e9m um cientista, mas somente algu\u00e9m bem informado.<\/p>\n\n\n\n

O estudo de Evans e colaboradores aponta, nesse sentido, para um horizonte que vai al\u00e9m das m\u00e9tricas de produtividade. Ao final, a pergunta n\u00e3o \u00e9 apenas quantos artigos a IA ajuda a publicar, mas o que esses artigos est\u00e3o descobrindo e, mais importante, o que est\u00e3o deixando de perguntar.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsses achados iluminam um caminho cr\u00edtico e amplo para o desenvolvimento da IA na ci\u00eancia\u201d, escrevem os autores no artigo da Nature<\/em>. \u201cPara preservar a explora\u00e7\u00e3o coletiva numa era de uso de intelig\u00eancia artificial, precisaremos reimaginar sistemas de IA que expandam n\u00e3o apenas a capacidade cognitiva, mas tamb\u00e9m a capacidade sensorial e experimental, permitindo e incentivando os cientistas a buscar, selecionar e coletar novos tipos de dados de dom\u00ednios anteriormente inacess\u00edveis, em vez de meramente otimizar a an\u00e1lise de dados existentes\u201d, completam.<\/p>\n\n\n\n

A hist\u00f3ria das grandes descobertas cient\u00edficas, argumentam, est\u00e1 mais ligada a novas formas de ver a natureza do que \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o das formas j\u00e1 existentes de olhar para ela. O desafio \u00e9 ensinar \u00e0 m\u00e1quina, e aos jovens pesquisadores, o caminho da curiosidade.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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