A incorporação da inteligência artificial à atividade científica já não constitui uma perspectiva futura. É uma transformação em curso, com capacidade de alterar profundamente a maneira como pesquisadores formulam hipóteses, analisam grandes volumes de dados, identificam padrões, constroem modelos, revisam a literatura e comunicam seus resultados.
Em recente artigo publicado pelo The Conversation Brasil, em parceria com a revista FCW Cultura Científica, da Fundação Conrado Wessel, o Prof. Dr. Marco Antonio Zago, presidente da FAPESP, apresenta uma reflexão particularmente relevante sobre esse processo. Seu ponto central merece atenção: os pesquisadores precisam dominar a inteligência artificial para preservar sua autonomia científica.
O IVEPESP considera que essa questão ultrapassa a discussão sobre uma nova ferramenta tecnológica. Estamos diante de uma transformação da própria infraestrutura intelectual e material da ciência. Os países que desenvolverem competências científicas, capacidade computacional, bases de dados, recursos humanos e mecanismos adequados de governança estarão mais preparados para determinar suas próprias prioridades de pesquisa. Aqueles que permanecerem apenas como usuários de tecnologias desenvolvidas no exterior poderão ampliar sua dependência científica e tecnológica.
A IA amplia a ciência, mas não substitui o cientista
Talvez uma das contribuições mais importantes da reflexão apresentada pelo Professor Zago seja distinguir claramente aquilo que muda daquilo que permanece.
A inteligência artificial pode realizar em minutos análises que anteriormente exigiriam meses ou anos. Pode trabalhar com volumes de informação inacessíveis à capacidade humana, reconhecer relações que dificilmente seriam percebidas por métodos tradicionais e aproximar diferentes campos do conhecimento.
Entretanto, o método científico continua fundamentado na formulação de problemas, construção de hipóteses, obtenção e análise de evidências e interpretação crítica dos resultados.
Nesse contexto, a pergunta científica torna-se ainda mais importante.
Uma inteligência artificial pode processar enormes quantidades de dados, mas continua dependendo da qualidade do problema que lhe é apresentado, dos dados utilizados, das hipóteses formuladas e dos critérios empregados para interpretar suas respostas.
Por isso, longe de tornar o pesquisador dispensável, a IA pode deslocar sua atuação para atividades intelectualmente ainda mais relevantes.
Se parte das tarefas repetitivas, operacionais e computacionais puder ser automatizada, o cientista poderá dedicar maior atenção àquilo que constitui a essência da atividade científica: formular boas perguntas, interpretar resultados, identificar limitações, estabelecer relações causais, contestar conclusões aparentemente evidentes e produzir novos conceitos.
A ciência continuará dependendo de criatividade, imaginação, conhecimento acumulado e pensamento crítico.
Uma transformação que alcançará praticamente todas as áreas
O impacto inicialmente será mais evidente nas áreas que trabalham intensivamente com grandes volumes de dados.
Na saúde, a IA já apresenta aplicações importantes na análise de imagens médicas, epidemiologia, descoberta de medicamentos, medicina de precisão e organização de grandes bases de informações clínicas.
Na genômica, a integração entre biologia e computação está transformando a capacidade de analisar sequências e compreender mecanismos moleculares.
Fenômeno semelhante deverá ocorrer em várias outras áreas:
- mudanças climáticas e modelagem ambiental;
- agricultura de precisão;
- descoberta de novos materiais;
- química computacional;
- física;
- astronomia;
- engenharia;
- biodiversidade;
- economia;
- ciências sociais;
- educação.
Mas provavelmente o impacto mais profundo surgirá da integração entre áreas tradicionalmente separadas.
A inteligência artificial facilita a análise simultânea de informações provenientes de diferentes fontes, possibilitando novas formas de pesquisa interdisciplinar.
Essa característica poderá ser particularmente importante para enfrentar problemas complexos como mudanças climáticas, transição energética, segurança alimentar, envelhecimento populacional, pandemias, urbanização e desenvolvimento sustentável.
A nova alfabetização científica
A expansão da inteligência artificial também exige uma revisão da formação de pesquisadores.
Durante décadas, determinados conhecimentos estatísticos e computacionais eram concentrados em algumas áreas específicas. Essa separação torna-se progressivamente menos sustentável.
O pesquisador do século XXI não precisa necessariamente transformar-se em especialista em ciência da computação, mas precisará compreender suficientemente as ferramentas utilizadas para:
avaliar seus resultados;
identificar suas limitações;
reconhecer vieses;
compreender como os dados foram tratados;
garantir a reprodutibilidade dos experimentos;
preservar sua autonomia intelectual.
Esse último aspecto é particularmente importante.
Existe diferença substancial entre utilizar inteligência artificial e depender intelectualmente dela.
O pesquisador precisa estar capacitado para questionar uma resposta produzida pela máquina, reconhecer quando determinado resultado não faz sentido e verificar independentemente as conclusões apresentadas.
A formação científica, portanto, deverá combinar cada vez mais conhecimento disciplinar profundo com competências computacionais, estatísticas e de inteligência artificial.
A questão estratégica da infraestrutura
Há, entretanto, uma dimensão frequentemente subestimada nesse debate.
Inteligência artificial não depende apenas de algoritmos.
Depende de infraestrutura computacional, armazenamento de dados, redes de alta velocidade, acesso a grandes bases de dados, capacidade energética e profissionais altamente qualificados.
Nesse aspecto, o alerta feito pelo Professor Zago é particularmente relevante para o Brasil.
Nosso problema não está fundamentalmente na qualidade dos pesquisadores brasileiros. O país dispõe de universidades, institutos de pesquisa e grupos científicos capazes de competir internacionalmente.
O desafio encontra-se na escala dos recursos disponíveis.
Quando pesquisadores brasileiros precisam competir com instituições internacionais que dispõem de capacidade computacional muito superior, bancos de dados gigantescos e investimentos bilionários em inteligência artificial, estabelece-se uma assimetria que pode comprometer nossa competitividade científica.
Essa diferença tende a aumentar caso não sejam feitos investimentos consistentes nos próximos anos.
Infraestrutura científica precisa ser compartilhada
O IVEPESP entende que o Brasil deverá progressivamente adotar uma visão de infraestrutura científica nacional compartilhada.
Seria economicamente inviável imaginar que cada universidade brasileira pudesse desenvolver isoladamente grandes estruturas computacionais.
O caminho mais racional envolve redes cooperativas.
Centros nacionais e regionais de computação de alto desempenho, infraestrutura em nuvem científica, grandes repositórios de dados e plataformas de inteligência artificial poderiam ser compartilhados por universidades, institutos de pesquisa e centros tecnológicos.
Nesse sentido, iniciativas mencionadas pelo Professor Zago, como os Centros de Pesquisa em Inteligência Artificial apoiados pela FAPESP, representam experiências importantes de articulação entre instituições e compartilhamento de competências.
O desenvolvimento do programa ProCiêncIA – Programa Estratégico em Ciência da Computação com Inteligência Artificial, assim como iniciativas nacionais articuladas pelas fundações estaduais de amparo à pesquisa, aponta para uma direção que deveria ser ampliada.
O desafio brasileiro, entretanto, exigirá escala nacional.
Ciência, soberania e dependência tecnológica
Há ainda uma dimensão estratégica que precisa integrar esse debate.
Grande parte dos modelos avançados de inteligência artificial, das plataformas computacionais e da infraestrutura de processamento atualmente disponíveis encontra-se concentrada em poucas empresas e países.
Isso cria uma nova forma de dependência tecnológica.
Se universidades e centros de pesquisa brasileiros utilizarem predominantemente plataformas estrangeiras sem desenvolver competências próprias, poderemos encontrar uma situação paradoxal: produzir ciência avançada utilizando tecnologias cuja arquitetura, funcionamento e evolução não controlamos.
Não significa que o Brasil deva buscar isolamento tecnológico.
A ciência é internacional por natureza.
Mas cooperação internacional não deve significar dependência absoluta.
Por isso, o país precisa desenvolver capacidade nacional em inteligência artificial, infraestrutura computacional, formação de pesquisadores e tecnologias estratégicas.
Autonomia científica não significa produzir tudo internamente. Significa possuir conhecimento suficiente para escolher, desenvolver, adaptar e avaliar criticamente as tecnologias utilizadas.
IA na produção de artigos científicos
Outro aspecto particularmente atual refere-se ao emprego da inteligência artificial na própria redação científica.
Ferramentas de IA já são utilizadas para:
organização de literatura;
síntese preliminar de informações;
análise de dados;
revisão de linguagem;
programação;
construção de tabelas e gráficos;
preparação de versões preliminares de textos.
A tendência é que sua utilização cresça rapidamente.
O problema central, portanto, não é determinar simplesmente se pesquisadores podem ou não utilizar inteligência artificial.
A questão correta é:
como utilizá-la preservando a integridade científica?
Nesse ponto, alguns princípios devem permanecer inegociáveis:
transparência;
rastreabilidade;
reprodutibilidade;
responsabilidade autoral;
verificação das informações;
disponibilidade dos dados quando aplicável;
responsabilidade humana pelas conclusões.
Uma inteligência artificial não pode ser responsabilizada por um artigo científico.
A responsabilidade permanece pertencendo aos autores.
Inteligência artificial e revisão por pares
A IA também poderá transformar profundamente a revisão científica.
Sistemas computacionais poderão auxiliar na detecção de inconsistências estatísticas, referências incorretas, problemas metodológicos, manipulação de imagens ou possíveis conflitos entre resultados.
Isso pode tornar a avaliação científica mais eficiente.
Entretanto, concordamos com a posição apresentada pelo Professor Zago de que a inteligência artificial não deve substituir a revisão por pares.
O mérito científico não pode ser reduzido a um processo automatizado.
Originalidade, relevância, coerência teórica, contribuição para determinado campo e importância de uma descoberta exigem avaliação intelectual e contextual.
IA pode auxiliar o revisor.
Não deve substituí-lo.
Governança sem engessamento
Outro ponto fundamental refere-se à regulamentação.
Governança científica será indispensável.
Universidades, periódicos, agências de financiamento e instituições de pesquisa precisarão estabelecer regras para a utilização responsável da inteligência artificial.
Entretanto, existe um risco igualmente importante: tentar regular detalhadamente uma tecnologia cuja evolução ocorre em velocidade extraordinária.
Normas excessivamente rígidas podem tornar-se obsoletas rapidamente e impedir experimentação científica legítima.
O melhor caminho parece estar baseado em princípios permanentes e regras adaptáveis.
Entre esses princípios deveriam estar:
- responsabilidade humana;
- transparência sobre o uso da IA;
- proteção de dados;
- integridade científica;
- rastreabilidade dos procedimentos;
- prevenção de conflitos de interesse;
- possibilidade de auditoria;
- preservação da autonomia acadêmica.
A regulamentação deve proteger a ciência sem bloquear a inovação.
Uma agenda brasileira para a ciência na era da IA
A partir dessa reflexão, o IVEPESP considera importante que o Brasil desenvolva uma estratégia nacional articulada de inteligência artificial aplicada à ciência.
Essa estratégia deveria contemplar pelo menos sete prioridades.
1. Infraestrutura computacional científica
Ampliação significativa da capacidade nacional de processamento, armazenamento e computação de alto desempenho disponível à comunidade científica.
2. Formação de pesquisadores
Inserção progressiva de ciência de dados, programação, estatística e inteligência artificial na formação de novos pesquisadores.
3. Capacitação dos pesquisadores atualmente em atividade
Programas nacionais de atualização para docentes e pesquisadores, evitando que a transformação tecnológica produza uma divisão entre gerações científicas.
4. Centros interdisciplinares de inteligência artificial
Ampliação de redes que integrem ciência da computação com medicina, agricultura, engenharia, biologia, física, ciências sociais e outras áreas.
5. Grandes bases científicas de dados
Construção e organização de bases nacionais interoperáveis, respeitando segurança, ética, privacidade e legislação.
6. Governança científica
Definição de princípios transparentes para utilização da IA em pesquisa, publicação, avaliação de projetos e revisão por pares.
7. Cooperação internacional com preservação da autonomia nacional
Participação ativa do Brasil nas grandes redes internacionais de pesquisa em inteligência artificial, combinada ao desenvolvimento de competências tecnológicas nacionais.
O papel das agências de fomento
FAPESP, CNPq, CAPES, FINEP, fundações estaduais de amparo à pesquisa e demais instituições de financiamento terão papel decisivo nessa transformação.
Não basta apenas financiar projetos que utilizem inteligência artificial.
Será necessário criar um ecossistema científico capaz de sustentar essa transformação.
Isso significa investir simultaneamente em:
infraestrutura;
recursos humanos;
projetos científicos;
redes colaborativas;
bases de dados;
cooperação internacional;
ambientes de inovação;
interação entre universidades, empresas e governo.
A inteligência artificial torna ainda mais evidente que ciência moderna depende de ecossistemas, não apenas de pesquisadores isolados.
A questão fundamental: quem fará as perguntas?
Talvez a melhor síntese do debate esteja justamente na questão colocada pelo Professor Zago sobre a importância da formulação das perguntas científicas.
Máquinas poderão analisar bilhões de informações.
Poderão sugerir hipóteses.
Poderão executar simulações.
Poderão identificar correlações desconhecidas.
Mas continuará existindo uma pergunta anterior a todas essas atividades:
qual problema queremos resolver?
Essa decisão não é apenas computacional.
Ela envolve prioridades científicas, sociais, econômicas e humanas.
É nesse espaço que continuará residindo uma das principais responsabilidades do pesquisador.
Considerações finais
A inteligência artificial representa uma das maiores oportunidades das últimas décadas para ampliar a capacidade da ciência.
Pode acelerar descobertas, reduzir custos, integrar áreas do conhecimento e permitir enfrentar problemas anteriormente considerados computacionalmente insolúveis.
Mas os benefícios dessa transformação não ocorrerão automaticamente.
Dependem das decisões que forem tomadas hoje.
O Brasil possui uma comunidade científica qualificada e instituições de excelência capazes de participar dessa transformação.
Entretanto, precisará enfrentar rapidamente seus déficits de infraestrutura, ampliar a formação de pesquisadores e desenvolver políticas públicas capazes de transformar inteligência artificial em instrumento de desenvolvimento científico e tecnológico.
A reflexão apresentada pelo Prof. Dr. Marco Antonio Zago é, portanto, particularmente oportuna.
O maior risco talvez não seja a inteligência artificial substituir o pesquisador.
O maior risco é termos pesquisadores e instituições científicas que não disponham das condições necessárias para compreender, dominar e utilizar plenamente essas tecnologias.
Na ciência do futuro, autonomia intelectual e autonomia tecnológica estarão cada vez mais relacionadas.
A inteligência artificial deve ser incorporada não como substituta do pensamento científico, mas como instrumento para ampliá-lo.
Porque, mesmo diante das máquinas mais poderosas, continuará pertencendo ao ser humano aquilo que está na origem de toda grande descoberta científica:
a capacidade de fazer a pergunta certa.
Nota inspirada no artigo do Prof. Dr. Marco Antonio Zago, presidente da FAPESP, publicado pelo The Conversation Brasil em parceria com a revista FCW Cultura Científica, da Fundação Conrado Wessel.
Prof. Dr. Helio Dias
Presidente do IVEPESP – Instituto para a Valorização da Educação e da Pesquisa do Estado de São Paulo