1. Uma transformação no modo de produzir conhecimento
A inteligência artificial está ingressando em uma nova etapa de desenvolvimento, com consequências potencialmente profundas para a ciência, as universidades e os sistemas nacionais de pesquisa e inovação.
Até recentemente, sua utilização na atividade científica estava concentrada no apoio à revisão bibliográfica, análise de dados, programação, elaboração de textos e identificação de padrões. Agora, sistemas de agentes de inteligência artificial começam a integrar essas tarefas em processos de investigação parcialmente ou amplamente autônomos.
Um exemplo é o estudo ScientistTwo: Pioneering the Human Knowledge Frontier with Autonomous AI, divulgado em setembro de 2026 por pesquisadores vinculados ao Google Cloud AI Research e à Universidade de Waterloo.
O trabalho apresenta uma arquitetura multiagente concebida para receber um problema científico, identificar limitações das abordagens existentes, formular hipóteses, desenvolver experimentos computacionais, comparar resultados, aperfeiçoar metodologias e produzir documentação científica.
Trata-se de uma mudança significativa: a inteligência artificial deixa de atuar exclusivamente como ferramenta de apoio e passa a participar diretamente da organização e execução do processo de investigação.
2. O que os resultados científicos indicam
Segundo os autores, o ScientistTwo apresenta desempenho competitivo em problemas de pesquisa em inteligência artificial, com melhorias em relação a métodos de referência e capacidade de produzir artigos acompanhados de códigos computacionais.
O sistema também incorpora mecanismos de avaliação automatizada, incluindo simulações de revisão por pares e contestação de críticas metodológicas.
Esses resultados são promissores, mas precisam ser interpretados com rigor.
A capacidade de gerar um artigo científico não comprova, isoladamente, a existência de uma descoberta original. Da mesma forma, avaliações favoráveis realizadas por agentes de IA não substituem necessariamente a análise de especialistas independentes.
A validação científica continua exigindo originalidade, consistência teórica, evidências empíricas, reprodutibilidade e possibilidade de contestação.
O ScientistTwo deve, portanto, ser compreendido como um avanço importante na automação da pesquisa computacional, e não como demonstração definitiva da substituição do pesquisador humano.
3. O diálogo com a literatura internacional
O ScientistTwo integra uma trajetória mais ampla de desenvolvimento de sistemas autônomos de investigação científica.
O trabalho The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery, de Lu e colaboradores, apresentado em 2024, já havia demonstrado a possibilidade de integrar geração de ideias, experimentação computacional, redação científica e avaliação automatizada.
O ScientistTwo amplia essa abordagem ao enfatizar processos iterativos de aperfeiçoamento metodológico, estudos de ablação e mecanismos de revisão e contestação.
A evolução desses sistemas indica que a automação científica não será necessariamente limitada à produção de textos ou ao processamento de dados. Ela poderá alcançar parcelas crescentes do próprio ciclo de investigação.
Entretanto, permanece uma questão fundamental: como distinguir avanços científicos genuínos de resultados computacionalmente interessantes, mas metodologicamente frágeis?
4. O papel do pesquisador humano
A expansão da inteligência artificial autônoma não elimina a importância da formação científica. Ao contrário, pode aumentar a necessidade de pesquisadores capazes de exercer julgamento crítico sobre sistemas cada vez mais sofisticados.
A formulação de perguntas relevantes, a identificação de problemas socialmente importantes, a interpretação dos resultados e a avaliação das consequências éticas e científicas permanecem responsabilidades essenciais da comunidade acadêmica.
Nesse cenário, a experiência acumulada por pesquisadores seniores pode adquirir especial relevância.
Pesquisadores formados antes da disseminação das ferramentas digitais e da inteligência artificial desenvolveram suas atividades científicas utilizando intensivamente leitura crítica, raciocínio teórico, elaboração independente de hipóteses e avaliação direta de evidências.
Essa experiência pode representar uma contribuição valiosa para a supervisão crítica de sistemas autônomos, especialmente quando combinada com as competências computacionais das novas gerações.
Não se trata de afirmar uma superioridade automática de determinada geração, mas de reconhecer o valor da complementaridade entre experiência científica, domínio tecnológico e capacidade de julgamento.
5. Consequências para as universidades brasileiras
A disseminação de sistemas autônomos de pesquisa poderá alterar profundamente a organização da pós-graduação, os critérios de avaliação acadêmica e a distribuição internacional da capacidade científica.
O IVEPESP considera prioritárias cinco linhas de atuação:
- Formação científica: incorporar aos programas de graduação e pós-graduação competências relacionadas à IA, metodologia científica, reprodutibilidade e avaliação crítica de resultados automatizados.
- Infraestrutura de pesquisa: ampliar o acesso das instituições brasileiras a recursos computacionais, bases de dados qualificadas e plataformas de inteligência artificial.
- Integridade científica: desenvolver orientações transparentes sobre autoria, responsabilidade, documentação e validação de pesquisas realizadas com agentes autônomos.
- Avaliação acadêmica: atualizar critérios de avaliação de projetos, dissertações, teses e artigos, distinguindo produtividade automatizada de contribuição científica efetiva.
- Cooperação interinstitucional: promover redes entre universidades, institutos de pesquisa, empresas e instituições científicas e tecnológicas para desenvolver e avaliar sistemas de IA aplicados à ciência.
Sem políticas coordenadas, existe o risco de aprofundamento das desigualdades entre instituições que dispõem de infraestrutura avançada e aquelas que enfrentam restrições de financiamento.
6. Proposta do IVEPESP: projeto brasileiro de avaliação da pesquisa científica autônoma
Como contribuição concreta a esse debate, o IVEPESP propõe a estruturação de um projeto de pesquisa denominado:
Autonomous AI in Scientific Research: Reliability, Reproducibility and the Changing Role of Human Researchers
Inteligência artificial autônoma na pesquisa científica: confiabilidade, reprodutibilidade e transformação do papel dos pesquisadores.
O objetivo será investigar, de forma comparativa e metodologicamente controlada, a qualidade científica de pesquisas desenvolvidas com diferentes níveis de participação humana e de inteligência artificial.
A proposta prevê três modalidades de investigação:
- Grupo A — Pesquisa convencional: pesquisadores desenvolvem problemas científicos utilizando ferramentas computacionais tradicionais, sem agentes de IA generativa.
- Grupo B — Pesquisa assistida por IA: pesquisadores utilizam ferramentas de inteligência artificial na formulação, execução e interpretação dos estudos.
- Grupo C — Pesquisa predominantemente autônoma: sistemas de agentes de IA conduzem o ciclo computacional de investigação, submetendo os resultados à validação humana independente.
As modalidades serão comparadas utilizando problemas equivalentes e critérios previamente definidos.
Entre os indicadores propostos estão originalidade, correção científica, rigor metodológico, reprodutibilidade, tempo de execução, recursos computacionais e qualidade das conclusões.
O projeto deverá contemplar avaliações independentes e, sempre que viável, procedimentos cegos para reduzir vieses associados à identificação da modalidade utilizada.
A investigação poderá começar com problemas de inteligência artificial e ciência de dados, avançando posteriormente para outras áreas do conhecimento.
7. Possibilidades de cooperação e financiamento
O IVEPESP, reconhecido como Instituição Científica, Tecnológica e de Inovação (ICT), poderá articular a proposta com universidades, pesquisadores e instituições parceiras.
A iniciativa poderá envolver competências em inteligência artificial, estatística, metodologia científica, avaliação da pesquisa e políticas públicas de ciência e tecnologia.
Entre as possibilidades de financiamento a serem examinadas estão chamadas da FAPESP, CNPq, FINEP e programas de cooperação internacional, observadas as condições de elegibilidade e os objetivos de cada edital.
O projeto também poderá integrar as atividades do Observatório de Inteligência Artificial do IVEPESP, contribuindo para a produção de evidências científicas e recomendações institucionais.
Os resultados poderão fundamentar artigos internacionais, relatórios técnicos, seminários e propostas de orientação para universidades e agências de fomento.
8. Considerações finais
O surgimento de sistemas como o ScientistTwo sinaliza uma transformação potencialmente profunda na maneira como a ciência será desenvolvida nas próximas décadas.
A questão central já não é apenas saber se a inteligência artificial consegue produzir textos científicos ou executar experimentos computacionais.
O desafio passa a ser determinar em que condições esses sistemas conseguem produzir conhecimento original, confiável, reproduzível e socialmente relevante.
Para o Brasil, acompanhar essa transformação exige investimentos em infraestrutura, formação científica, cooperação institucional e mecanismos rigorosos de avaliação.
A inteligência artificial poderá ampliar extraordinariamente a capacidade humana de produzir conhecimento. Entretanto, a velocidade de geração de resultados não pode substituir o rigor necessário à sua validação.
O IVEPESP defende que o futuro da pesquisa científica deverá combinar a capacidade computacional dos sistemas autônomos com a criatividade, a experiência, o pensamento crítico e a responsabilidade dos pesquisadores humanos.
Mais do que substituir o cientista, o desafio é construir uma nova forma de colaboração entre inteligência humana e inteligência artificial, preservando os princípios que sustentam a credibilidade da ciência.
Prof. Dr. Hélio Dias
Presidente do IVEPESP
IVEPESP — Instituto para a Valorização da Educação e da Pesquisa do Estado de São Paulo
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E-mail: [email protected]
Referências
NAM, J. et al. ScientistTwo: Pioneering the Human Knowledge Frontier with Autonomous AI. arXiv:2609.19644, 2026. https://arxiv.org/abs/2609.19644
LU, C. et al. The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery. arXiv:2408.06292, 2024. https://arxiv.org/abs/2408.06292