O uso de inteligências artificiais na escrita científica está transformando a forma como pesquisadores produzem e revisam seus trabalhos. 

Desde o seu surgimento, a Inteligência Artificial tem desempenhado diversas funções nas mais diferentes áreas da sociedade, destacando-se pela sua aplicação no cotidiano acadêmico, auxiliando estudantes na realização de trabalhos e pesquisadores no desenvolvimento de artigos científicos. Essa transformação tornou-se mais evidente com o lançamento 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 milhões de resumos científicos e estimou que pelo menos 13,5% dos artigos publicados em 2024 foram redigidos com auxílio de inteligência artificial, proporção que chega a 40% em algumas áreas do conhecimento, evidenciando a crescente incorporação de ferramentas baseadas em IA nas diferentes etapas da escrita científica. Entretanto, ao mesmo tempo em que a inteligência artificial amplia as possibilidades da escrita científica, ela também levanta debates sobre integridade acadêmica, autoria e confiabilidade dos resultados produzidos.  

Os modelos de linguagem transformaram de maneira significativa a forma como pesquisadores redigem e refinam seus textos científicos. No campo da escrita acadêmica, os recursos de inteligência artificial passaram a auxiliar na revisão gramatical, na melhoria da coesão textual e na adequação do vocabulário ao contexto científico. Além disso, representam um avanço importante para pesquisadores não familiarizados com a língua inglesa, idioma predominante nas publicações científicas internacionais, ao facilitar a tradução e a adaptação linguística dos textos. 

Outro impacto relevante aparece na etapa de revisão da literatura, com o auxílio de ferramentas de IA, esse processo tornou-se significativamente mais ágil: os modelos conseguem identificar trabalhos relevantes, resumir seus principais achados, permitindo que o pesquisador direcione sua atenção para a análise crítica em vez de apenas para o levantamento de informações. 

Entre as ferramentas para auxílio na construção dos textos , destacam-se o Elicit e o Consensus, voltados para a busca e síntese de literatura científica; Para revisões gramaticais e estilísticas, o Grammarly aparece como o mais recomendado nas pesquisas. Além desses, o ChatGPT, pode ser utilizado em diversas  etapas da escrita, como estruturação de ideias e revisão de rascunhos.

No entanto, a crescente adoção de ferramentas de IA na escrita científica, não ocorre sem riscos. Um dos problemas mais preocupantes é o fenômeno das alucinações, situações em que modelos de linguagem geram informações incorretas ou referências bibliográficas inexistentes aparentemente confiáveis. Esse comportamento ocorre por duas razões principais: imprecisões nos dados utilizados no treinamento do modelo, que levam o sistema a internalizar e propagar erros, e limitações na forma como os modelos memorizam e processam as informações. Em outras palavras, o modelo não sabe que está errado, ele gera texto estatisticamente plausível, não necessariamente verdadeiro. Essas ocorrências são particularmente preocupantes no contexto científico, onde a precisão das fontes é indispensável, por esses motivos, o uso de IA é considerado uma ameaça  à integridade dos trabalhos produzidos. 

Outro desafio está relacionado à autoria e plágio. Com a facilidade de geração de texto usando modelos de linguagem, surge o questionamento: quem é o autor de um trabalho científico produzido com auxílio significativo de IA? Uma vez que a autoria científica carrega responsabilidades éticas e legais sobre o conteúdo publicado. Pesquisas indicam que uma parcela significativa de pesquisadores utiliza LLMs para redigir, editar e resumir manuscritos, mas muitos não declaram esse uso, levantando preocupações sobre transparência. Além disso, a geração automática de texto aumenta o risco de plágio, visto que ocorre o aproveitamento de trechos gerados pelo modelo sem a devida verificação de originalidade.

Diante desse cenário, a comunidade científica tem avançado na criação de boas práticas. Organizações como o Comitê de Ética em Publicações (COPE) e iniciativas institucionais como a Resolução Unesp nº 13 de 2025 estabeleceram que o uso de IA deve ser declarado de forma transparente nos manuscritos, e que o descumprimento pode resultar na rejeição ou retratação do artigo. Trata-se de um consenso ainda em construção, mas que já aponta para uma direção clara, a IA pode auxiliar, mas a autoria e a responsabilidade científica permanecem intransferíveis. 

A inteligência artificial chegou à escrita científica para ficar. Suas contribuições são inegáveis – pelo fato de acelerar processos , reduzir barreiras linguísticas e ampliar o acesso à produção do conhecimento. Ao mesmo tempo, os desafios que ela impõe, como alucinações, questões de autoria e riscos de plágio, revelam que a tecnologia, por mais sofisticada que seja, não substitui o julgamento crítico do pesquisador. Muito pelo contrário, quanto mais poderosa a ferramenta, maior a responsabilidade de quem a utiliza. Nesse novo cenário, o papel do cientista não diminui, ele se transforma, sendo sua responsabilidade avaliar, questionar e assumir integralmente autoria pelo conhecimento que produz, independentemente de quais ferramentas utilizou no caminho.

Autor: Guilherme Thomasi Ribas

Redação desenvolvida na atividade Petiano por um dia.

Referências

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