A revista científica internacional Science and Public Policy, publicada pela Oxford University Press, divulgou em 21 de outubro de 2026 o artigo “Perspectives: Artificial Intelligence and Scientific Autonomy: A Policy Agenda for Emerging Research Systems”, de autoria do Prof. Dr. Hélio Dias, IVEPESP e USP, e de Hélio Henrique Villela Dias Lelllo Condomínios e UNIFESP.
O trabalho aborda uma questão central para o futuro da pesquisa científica: como países que possuem universidades, pesquisadores qualificados e produção científica relevante, mas não controlam as principais infraestruturas tecnológicas da inteligência artificial, poderão preservar sua autonomia científica?
A publicação propõe que a discussão sobre inteligência artificial na ciência ultrapasse a simples adoção de novas ferramentas e passe a considerar a capacidade efetiva de países e instituições de compreender, desenvolver, adaptar, avaliar e governar as tecnologias das quais dependem.
A inteligência artificial está transformando a própria infraestrutura da ciência
Durante décadas, os avanços científicos dependeram da construção e do compartilhamento de laboratórios, aceleradores de partículas, telescópios, equipamentos de alta precisão e grandes instalações de pesquisa.
A inteligência artificial está introduzindo uma nova dimensão nessa infraestrutura.
Sistemas computacionais avançados já participam da análise de publicações científicas, do processamento de grandes volumes de dados, da realização de simulações, da interpretação de imagens, do planejamento de experimentos e até da formulação de hipóteses.
Isso significa que a inteligência artificial não está apenas modificando a maneira como os pesquisadores trabalham. Ela também começa a influenciar quais problemas científicos podem ser investigados, em que escala e por quais instituições.
Entretanto, o acesso a essa nova infraestrutura permanece profundamente desigual.
Segundo o AI Index Report 2026, da Universidade Stanford, citado no artigo, 91,2% dos modelos de inteligência artificial considerados notáveis e desenvolvidos em 2025 tiveram origem na indústria.
Esse dado evidencia a crescente concentração das capacidades tecnológicas mais avançadas em organizações que dispõem de recursos computacionais, financeiros e humanos de grande escala.
Para países como o Brasil, essa transformação apresenta oportunidades importantes, mas também novos riscos de dependência tecnológica.
Autonomia científica não significa isolamento tecnológico
Um dos argumentos centrais da publicação é que autonomia científica não deve ser confundida com autossuficiência tecnológica.
Nenhum país precisa produzir integralmente todos os semicondutores, programas computacionais, equipamentos científicos, modelos de inteligência artificial e bancos de dados que utiliza.
A ciência moderna é internacional por natureza e depende de cooperação, especialização e intercâmbio de conhecimentos.
Entretanto, existe uma diferença fundamental entre participar de uma cooperação internacional com capacidade de decisão e depender de tecnologias externas que não se consegue compreender, adaptar ou avaliar adequadamente.
A autonomia científica, portanto, deve ser entendida como a capacidade de estabelecer prioridades próprias de pesquisa, selecionar tecnologias, reconhecer suas limitações, avaliar seus resultados e negociar parcerias a partir de competências científicas e tecnológicas consolidadas.
Os autores denominam essa condição de interdependência estratégica.
A questão não é eliminar a cooperação internacional, mas assegurar que ela fortaleça as capacidades nacionais em vez de aprofundar relações permanentes de dependência.
As quatro dimensões da autonomia científica
O artigo apresenta uma estrutura conceitual baseada em quatro dimensões complementares.
1. Autonomia epistêmica
Refere-se à capacidade de formular perguntas científicas, interpretar evidências e avaliar criticamente resultados produzidos por sistemas de inteligência artificial.
A utilização de ferramentas avançadas não pode substituir o julgamento científico.
Pesquisadores precisam compreender as limitações dos modelos, identificar possíveis vieses, analisar incertezas e verificar a validade das conclusões obtidas.
Quanto mais poderosa se torna a inteligência artificial, maior é a importância da formação científica crítica.
2. Autonomia infraestrutural
Envolve o acesso à computação de alto desempenho, redes de comunicação, armazenamento de dados, plataformas científicas e sistemas computacionais especializados.
Assim como equipamentos científicos de grande porte são compartilhados por diferentes instituições, a infraestrutura de inteligência artificial deve ser considerada um recurso estratégico para o conjunto da comunidade científica.
A criação de instalações computacionais compartilhadas pode permitir que universidades e centros de pesquisa tenham acesso a recursos que dificilmente conseguiriam financiar individualmente.
3. Autonomia de capacitação humana
A aquisição de computadores avançados não é suficiente para garantir independência científica.
É necessário formar pesquisadores, engenheiros, especialistas em dados e profissionais capazes de desenvolver, compreender, adaptar e avaliar sistemas de inteligência artificial.
Essa formação deve alcançar diferentes áreas do conhecimento, incluindo medicina, biologia, agricultura, engenharia, física, ciências ambientais e ciências sociais.
Também será fundamental ampliar a formação continuada dos pesquisadores já em atividade, promovendo a integração entre conhecimento científico especializado e competências computacionais.
4. Autonomia de governança
A incorporação da inteligência artificial à pesquisa exige regras claras sobre responsabilidade científica, transparência, proteção de dados, propriedade intelectual, integridade acadêmica e reprodutibilidade dos resultados.
Universidades, agências de fomento e instituições de pesquisa precisam desenvolver condições para decidir quando e como sistemas externos de inteligência artificial poderão ser utilizados.
A governança deve preservar princípios fundamentais, mas também possuir flexibilidade suficiente para acompanhar a rápida evolução tecnológica.
O Brasil diante de uma oportunidade estratégica
O artigo utiliza o Brasil como exemplo de um sistema científico com capacidades importantes, mas com acesso desigual aos recursos necessários para participar da fronteira internacional da inteligência artificial.
O país dispõe de universidades consolidadas, instituições de pesquisa reconhecidas, pesquisadores qualificados e agências de fomento federais e estaduais.
Entretanto, a escala de investimento, a disponibilidade de infraestrutura computacional e o acesso a modelos avançados ainda apresentam diferenças significativas em relação aos principais centros internacionais de desenvolvimento tecnológico.
Iniciativas recentes demonstram que essa questão começa a receber atenção nas políticas públicas.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024–2028 prevê investimentos de até R$ 23 bilhões, contemplando infraestrutura, pesquisa, desenvolvimento tecnológico e formação de recursos humanos.
No Estado de São Paulo, a FAPESP estabeleceu a transformação digital e a inteligência artificial entre seus eixos estratégicos de pesquisa para 2026–2028 e lançou o programa ProCiêncIA, voltado à formação de redes colaborativas de pesquisa.
Essas iniciativas representam pontos de partida importantes.
Entretanto, os autores argumentam que a verdadeira transformação dependerá da construção de um ecossistema científico capaz de utilizar a inteligência artificial com competência, autonomia e continuidade.
Seis propostas para uma política científica de inteligência artificial
A publicação apresenta uma agenda composta por seis diretrizes.
Primeira — Construir infraestrutura computacional científica compartilhada.
Desenvolver instalações nacionais e regionais que ofereçam acesso à computação de alto desempenho, ambientes científicos em nuvem e recursos especializados de inteligência artificial.
O compartilhamento deve permitir que pesquisadores de diferentes instituições participem de projetos avançados, evitando a concentração excessiva de recursos.
Segunda — Tratar os dados científicos como infraestrutura estratégica.
Criar e fortalecer repositórios interoperáveis, mecanismos seguros de acesso e padrões de organização e documentação dos dados.
A política deve conciliar ciência aberta, privacidade, segurança, propriedade intelectual e interesses nacionais legítimos.
Terceira — Estabelecer uma estratégia nacional de formação em inteligência artificial para pesquisadores.
Incorporar progressivamente estatística, ciência de dados, métodos computacionais e utilização crítica de inteligência artificial à formação científica.
Essa estratégia não pode se limitar ao treinamento para operar plataformas comerciais. Deve incluir fundamentos metodológicos, avaliação de modelos, identificação de vieses, incertezas e reprodutibilidade.
Quarta — Financiar redes interdisciplinares de pesquisa.
Estimular a colaboração entre especialistas em inteligência artificial e pesquisadores das diferentes áreas científicas.
Muitos dos avanços mais significativos poderão surgir justamente da integração entre competências computacionais e conhecimento aprofundado de problemas científicos específicos.
Quinta — Desenvolver mecanismos adaptativos de governança.
Estabelecer princípios institucionais comuns para o uso responsável da inteligência artificial, preservando transparência, responsabilidade humana, proteção de dados e integridade científica.
As regras deverão acompanhar a evolução das tecnologias sem comprometer os fundamentos da atividade científica.
Sexta — Transformar a cooperação internacional em instrumento de desenvolvimento de capacidades.
Acordos internacionais devem contemplar não apenas o acesso a sistemas tecnológicos, mas também formação de pesquisadores, transferência de conhecimentos, desenvolvimento de infraestrutura e fortalecimento institucional duradouro.
O objetivo é ampliar a capacidade de participação do Brasil na ciência internacional, evitando que a colaboração se transforme em dependência permanente.
O papel das universidades e das agências de fomento
As propostas apresentadas possuem implicações diretas para as universidades públicas e privadas, instituições científicas e agências de financiamento.
O artigo destaca que financiar projetos individuais que utilizam inteligência artificial não equivale necessariamente a criar um sistema científico com autonomia tecnológica.
São objetivos diferentes.
Enquanto projetos específicos podem produzir resultados relevantes, a construção de autonomia exige políticas articuladas envolvendo infraestrutura, formação de pesquisadores, redes de colaboração, governança e continuidade institucional.
Essa distinção é particularmente importante para a formulação de políticas científicas no Brasil.
O desafio não consiste apenas em ampliar o número de pesquisas que utilizam inteligência artificial, mas em assegurar que o sistema nacional de ciência e tecnologia possua condições próprias de avaliar, adaptar e governar essas ferramentas.
A inteligência artificial não substitui a responsabilidade científica
Outro aspecto central do trabalho é a preservação do julgamento humano na atividade científica.
A inteligência artificial poderá acelerar análises, experimentos e descobertas, mas a definição dos problemas que merecem ser investigados continuará dependendo de decisões humanas, prioridades sociais, valores públicos e escolhas éticas.
Que doenças precisam receber maior atenção?
Quais problemas educacionais exigem investigação prioritária?
Como utilizar a ciência para enfrentar desafios ambientais, ampliar a produtividade e reduzir desigualdades?
Essas decisões não podem ser simplesmente transferidas para sistemas computacionais.
A responsabilidade pela formulação das perguntas, interpretação das evidências e utilização social do conhecimento permanece vinculada aos pesquisadores, às instituições e à sociedade.
Considerações finais: o futuro da ciência exige autonomia
A publicação chama a atenção para um risco que merece especial consideração nas políticas científicas contemporâneas.
A inteligência artificial poderá acelerar significativamente o desenvolvimento do conhecimento, mas também ampliar as desigualdades entre países e instituições que controlam essas tecnologias e aqueles que dependem quase exclusivamente de seu fornecimento externo.
Para sistemas científicos como o brasileiro, a resposta não deve ser o isolamento tecnológico.
Deve ser a construção de capacidades científicas nacionais que permitam participar da cooperação internacional com competência, liberdade de escolha e capacidade de decisão.
O país não precisa reproduzir integralmente todos os componentes da infraestrutura tecnológica mundial.
Precisa, entretanto, assegurar que seus pesquisadores possam compreender as tecnologias utilizadas, avaliar seus resultados, desenvolver aplicações relevantes, proteger dados estratégicos e definir suas próprias prioridades científicas.
A principal mensagem do artigo é que a inteligência artificial deve contribuir para ampliar a capacidade científica das nações, e não aprofundar as desigualdades que já caracterizam o sistema internacional de pesquisa.
O IVEPESP considera que essa reflexão pode contribuir para o aperfeiçoamento das políticas públicas brasileiras de educação superior, ciência, tecnologia e inovação, especialmente em um momento no qual a inteligência artificial assume importância crescente para o desenvolvimento econômico e social.
Referência da publicação
DIAS, Hélio; DIAS, Hélio Henrique Villela. Perspectives: Artificial Intelligence and Scientific Autonomy: A Policy Agenda for Emerging Research Systems. Science and Public Policy, Oxford University Press, publicado em 21 de outubro de 2026.
DOI: https://doi.org/10.1093/scipol/scag088
Autores
Prof. Dr. Hélio Dias
Presidente do IVEPESP
Instituto para a Valorização da Educação e da Pesquisa do Estado de São Paulo
Hélio Henrique Villela Dias
Lello Condomínios
Doutorando em Ciência da Computação — Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
IVEPESP — Instituto para a Valorização da Educação e da Pesquisa do Estado de São Paulo
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