A inteligência artificial está inundando a revisão por pares com artigos cada vez mais convincentes e difíceis de filtrar. O alerta vem de pesquisadores e editores ouvidos pelo The Verge, que relatam aumento de submissões, citações suspeitas e pressão extra sobre um sistema já no limite.
Peter Degen, pesquisador pós-doutor na Universidade de Zurique, disse que um artigo de 2017 passou a ser citado em ritmo anormal por trabalhos que seguiam o mesmo molde. Ao investigar, ele encontrou uma sequência de papers que usavam bases públicas, como o Global Burden of Disease, para gerar previsões em série sobre doenças e riscos de saúde.
O problema não ficou restrito a um caso. Matt Spick, da Universidade de Surrey e editor associado da Scientific Reports, relatou ter recebido três artigos muito parecidos sobre a pesquisa NHANES, outro banco de dados público, com conclusões repetidas e fórmulas semelhantes. Segundo ele, o método virou uma fábrica de correlações frágeis, muitas vezes sem valor científico real.
O texto do The Verge mostra que a fraude também ficou mais difícil de detectar. Antes, muitos papers gerados por IA entregavam erros grotescos, citações falsas e imagens absurdas; agora, os modelos produzem textos mais limpos, o que obriga editores e revisores a gastar mais tempo para separar pesquisa séria de lixo acadêmico.
Marit Moe-Pryce, editora da revista Security Dialogue, afirmou que as submissões dobraram em um ano e que o material chegou mais coerente, o que torna a triagem mais lenta. David Resnik, da revista Accountability in Research, disse que a publicação teve alta de 60% nas submissões neste ano e que às vezes precisa enviar 20 convites para conseguir dois revisores.
Há um dado que resume a pressão: um estudo publicado na Nature neste ano apontou que cientistas que adotaram IA publicaram três vezes mais artigos, receberam quase cinco vezes mais citações e assumiram liderança de projetos 1,37 ano antes dos que não usaram a tecnologia. O ganho individual, porém, pode estar empurrando o sistema para mais volume, menos filtro e menos qualidade.
O risco é político e econômico também. Em um modelo em que universidades, agências de fomento e editoras premiam quantidade, a IA vira atalho para inflar currículo, acelerar promoção e vender mais submissões, enquanto revisores voluntários recebem uma enxurrada de textos para checar sem remuneração.
O próprio texto lembra que não há solução simples. A saída discutida por entidades do setor passa por provar autenticidade, ampliar o acesso aos dados brutos e criar mecanismos para rastrear imagens e citações, mas isso não resolve o principal: o sistema continua premiando produção em massa.
Se a ciência continuar medindo valor pelo número de papers, a IA vai explorar exatamente essa brecha. O resultado já aparece nas revistas, nos pareceres e na fila de revisores. Continue acompanhando os bastidores da política e do poder pelo Blog do Esmael.
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