{"id":3702,"date":"2026-06-08T12:01:22","date_gmt":"2026-06-08T15:01:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/?p=3702"},"modified":"2026-06-08T12:52:56","modified_gmt":"2026-06-08T15:52:56","slug":"impactos-da-ia-na-escrita-cientifica-avancos-desafios-e-o-futuro-da-pesquisa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/2026\/06\/08\/impactos-da-ia-na-escrita-cientifica-avancos-desafios-e-o-futuro-da-pesquisa","title":{"rendered":"Impactos da IA na Escrita Cient\u00edfica: avan\u00e7os, desafios e o futuro da pesquisa"},"content":{"rendered":"\n

O uso de intelig\u00eancias artificiais na escrita cient\u00edfica est\u00e1 transformando a forma como pesquisadores produzem e revisam seus trabalhos.\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n

Desde o seu surgimento, a Intelig\u00eancia Artificial tem desempenhado diversas fun\u00e7\u00f5es nas mais diferentes \u00e1reas da sociedade, destacando-se pela sua aplica\u00e7\u00e3o no cotidiano acad\u00eamico, auxiliando estudantes na realiza\u00e7\u00e3o de trabalhos e pesquisadores no desenvolvimento de artigos cient\u00edficos. Essa transforma\u00e7\u00e3o tornou-se mais evidente com o lan\u00e7amento do ChatGPT, em novembro de 2022, que popularizou o uso de modelos de linguagem de grande escala (LLM) ao redor do mundo. Um estudo publicado na revista Science Advances em 2025 analisou mais de 15 milh\u00f5es de resumos cient\u00edficos e estimou que pelo menos 13,5% dos artigos publicados em 2024 foram redigidos com aux\u00edlio de intelig\u00eancia artificial, propor\u00e7\u00e3o que chega a 40% em algumas \u00e1reas do conhecimento, evidenciando a crescente incorpora\u00e7\u00e3o de ferramentas baseadas em IA nas diferentes etapas da escrita cient\u00edfica. Entretanto, ao mesmo tempo em que a intelig\u00eancia artificial amplia as possibilidades da escrita cient\u00edfica, ela tamb\u00e9m levanta debates sobre integridade acad\u00eamica, autoria e confiabilidade dos resultados produzidos.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Os modelos de linguagem transformaram de maneira significativa a forma como pesquisadores redigem e refinam seus textos cient\u00edficos. No campo da escrita acad\u00eamica, os <\/span>recursos de intelig\u00eancia artificial<\/span> passaram a auxiliar na revis\u00e3o gramatical, na melhoria da coes\u00e3o textual e na adequa\u00e7\u00e3o do vocabul\u00e1rio ao contexto cient\u00edfico. Al\u00e9m disso, representam um avan\u00e7o importante para pesquisadores n\u00e3o familiarizados com a l\u00edngua inglesa, idioma predominante nas publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas internacionais, ao facilitar a tradu\u00e7\u00e3o e a adapta\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica dos textos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outro impacto relevante aparece na etapa de revis\u00e3o da literatura, com o aux\u00edlio de ferramentas de IA, esse processo tornou-se significativamente mais \u00e1gil: os modelos conseguem identificar trabalhos relevantes, resumir seus principais achados, permitindo que o pesquisador direcione sua aten\u00e7\u00e3o para a an\u00e1lise cr\u00edtica em vez de apenas para o levantamento de informa\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Entre as ferramentas para aux\u00edlio na constru\u00e7\u00e3o dos textos , destacam-se o Elicit e o Consensus, voltados para a busca e s\u00edntese de literatura cient\u00edfica; Para revis\u00f5es gramaticais e estil\u00edsticas, o Grammarly aparece como o mais recomendado nas pesquisas. Al\u00e9m desses, o ChatGPT, pode ser utilizado em diversas\u00a0 etapas da escrita, como estrutura\u00e7\u00e3o de ideias e revis\u00e3o de rascunhos.<\/span><\/p>\n

No entanto, a crescente ado\u00e7\u00e3o de ferramentas de IA na escrita cient\u00edfica, n\u00e3o ocorre sem riscos. Um dos problemas mais preocupantes \u00e9 o fen\u00f4meno das alucina\u00e7\u00f5es, situa\u00e7\u00f5es em que modelos de linguagem geram informa\u00e7\u00f5es incorretas ou refer\u00eancias bibliogr\u00e1ficas inexistentes aparentemente confi\u00e1veis. Esse comportamento ocorre por duas raz\u00f5es principais: imprecis\u00f5es nos dados utilizados no treinamento do modelo, que levam o sistema a internalizar e propagar erros, e limita\u00e7\u00f5es na forma como os modelos memorizam e processam as informa\u00e7\u00f5es. Em outras palavras, o modelo n\u00e3o sabe que est\u00e1 errado, ele gera texto estatisticamente plaus\u00edvel, n\u00e3o necessariamente verdadeiro. Essas ocorr\u00eancias s\u00e3o particularmente preocupantes no contexto cient\u00edfico, onde a precis\u00e3o das fontes \u00e9 indispens\u00e1vel, por esses motivos, o uso de IA \u00e9 considerado uma amea\u00e7a\u00a0 \u00e0 integridade dos trabalhos produzidos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outro desafio est\u00e1 relacionado \u00e0 autoria e pl\u00e1gio. Com a facilidade de gera\u00e7\u00e3o de texto usando modelos de linguagem, surge o questionamento: <\/span>quem \u00e9 o autor de um trabalho cient\u00edfico produzido com aux\u00edlio significativo de IA?<\/b> Uma vez que a autoria cient\u00edfica carrega responsabilidades \u00e9ticas e legais sobre o conte\u00fado publicado. Pesquisas indicam que uma parcela significativa de pesquisadores utiliza LLMs para redigir, editar e resumir manuscritos, mas muitos n\u00e3o declaram esse uso, levantando preocupa\u00e7\u00f5es sobre transpar\u00eancia. Al\u00e9m disso, a gera\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de texto aumenta o risco de pl\u00e1gio, visto que ocorre o aproveitamento de trechos gerados pelo modelo sem a devida verifica\u00e7\u00e3o de originalidade.<\/span><\/p>\n

Diante desse cen\u00e1rio, a comunidade cient\u00edfica tem avan\u00e7ado na cria\u00e7\u00e3o de boas pr\u00e1ticas. Organiza\u00e7\u00f5es como o Comit\u00ea de \u00c9tica em Publica\u00e7\u00f5es (COPE) e iniciativas institucionais como a Resolu\u00e7\u00e3o Unesp n\u00ba 13 de 2025 estabeleceram que o uso de IA deve ser declarado de forma transparente nos manuscritos, e que o descumprimento pode resultar na rejei\u00e7\u00e3o ou retrata\u00e7\u00e3o do artigo. Trata-se de um consenso ainda em constru\u00e7\u00e3o, mas que j\u00e1 aponta para uma dire\u00e7\u00e3o clara, a IA pode auxiliar, mas a autoria e a responsabilidade cient\u00edfica permanecem intransfer\u00edveis.\u00a0<\/span><\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial chegou \u00e0 escrita cient\u00edfica para ficar. Suas contribui\u00e7\u00f5es s\u00e3o ineg\u00e1veis – pelo fato de acelerar processos , reduzir barreiras lingu\u00edsticas e ampliar o acesso \u00e0 produ\u00e7\u00e3o do conhecimento. Ao mesmo tempo, os desafios que ela imp\u00f5e, como alucina\u00e7\u00f5es, quest\u00f5es de autoria e riscos de pl\u00e1gio, revelam que a tecnologia, por mais sofisticada que seja, n\u00e3o substitui o julgamento cr\u00edtico do pesquisador. Muito pelo contr\u00e1rio, quanto mais poderosa a ferramenta, maior a responsabilidade de quem a utiliza. Nesse novo cen\u00e1rio, o papel do cientista n\u00e3o diminui, ele se transforma, sendo sua responsabilidade avaliar, questionar e assumir integralmente autoria pelo conhecimento que produz, independentemente de quais ferramentas utilizou no caminho.<\/span><\/p>\n

Autor: Guilherme Thomasi Ribas<\/strong><\/p>\n

Reda\u00e7\u00e3o desenvolvida na atividade Petiano por um dia.<\/em><\/p>\n

Refer\u00eancias<\/b><\/h2>\n

GRANJEIRO, J. M. et al. The future of scientific writing: AI tools, benefits, and ethical implications. Brazilian Dental Journal, 2025. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC11981593\/<\/span><\/a> . Acesso em: 25 mai. 2025\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

KOBAK, D. et al. Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Science Advances, 2025. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813<\/span><\/a> .Acesso em: 25 mai. 2025\u00a0<\/span><\/p>\n

KLEIDERMACHER, H.; ZOU, J. Science across languages: assessing LLM multilingual translation of scientific papers, 2025. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/journals.plos.org\/plosbiology\/article?id=10.1371\/journal.pbio.3003215<\/span><\/a> .Acesso em: 25 mai. 2025<\/span><\/p>\n

ZHANG, Y. et al. Siren’s song in the AI ocean: a survey on hallucination in large language models, 2023. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/arxiv.org\/html\/2309.01219v3<\/span><\/a> .Acesso em: 25 mai. 2025<\/span><\/p>\n

WALTERS, W. H.; WILDER, E. I. Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. <\/span>Scientific Reports<\/b>, 2023.Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-023-41032-5<\/span><\/a> .Acesso em: 25 mai. 2025<\/span><\/p>\n

PORTAL DE PERI\u00d3DICOS ELETR\u00d4NICOS DA FFC\/UNESP. Pol\u00edticas e condi\u00e7\u00f5es de uso da intelig\u00eancia artificial. Resolu\u00e7\u00e3o Unesp n\u00ba 13, 22 abr. 2025. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/revistas.marilia.unesp.br\/index.php\/bjir\/Politica_Uso_IA<\/span><\/a>.Acesso em: 25 mai. 2025<\/span><\/p>\n

SCIENCE\/AAAS. One-fifth of computer science papers may include AI content. <\/span>Science<\/b>, 2025. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/www.science.org\/content\/article\/one-fifth-computer-science-papers-may-include-ai-content<\/span><\/a>.Acesso em: 25 mai. 2025<\/span><\/p>\n

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