Publicação Científica na Era da Inteligência Artificial: Integridade e ResponsabilidadePalavras-chave
Inteligência Artificial; Comunicação e Divulgação Científica; Ética na Publicação Científica; Políticas Editoriais
Keywords
Artificial Intelligence; Scientific Communication and Diffusion; Scientific Publication Ethics; Editorial Policies
Palavras-chave
Inteligência Artificial; Comunicação e Divulgação Científica; Ética na Publicação Científica; Políticas Editoriais
Keywords
Artificial Intelligence; Scientific Communication and Diffusion; Scientific Publication Ethics; Editorial Policies
A inteligência artificial (IA) está transformando o processo científico em todos os seus estágios, tornando-se uma ferramenta inovadora, usada em âmbito global, que influencia a geração de pesquisa, o planejamento experimental, a análise de dados, a escrita e toda a complexa dinâmica de peer review e divulgação de resultados.
À medida que toda a comunidade científica incorpora a IA como parte do processo de pesquisa para aprimoramento da eficiência, o desenvolvimento de regulação e algoritmos adequados para monitorar a qualidade, a veracidade e a integridade da ciência de dados torna-se um tópico crítico de discussão no que se refere ao papel fundamental da comunicação científica.
O potencial das tecnologias assistidas por IA para auxiliar pesquisadores a trabalhar com eficiência, quando usadas de maneira responsável, oferece suporte personalizado para algumas tarefas, como a organização do conteúdo de manuscritos, a análise de dados, a geração de texto, o refinamento da linguagem e a legibilidade.1 A IA aprimora a linguagem e a análise de dados, mas seu uso levanta questões éticas quanto à confecção do texto à medida que a submissão de manuscritos com conteúdo gerado por IA aumenta.
Ampla adoção de ferramentas de IA é esperada. Portanto, as revistas científicas atualmente fornecem recomendações de melhores práticas para a utilização de IA e aplicam ferramentas de detecção para identificar seu uso excessivo na preparação de um manuscrito.2
Deve-se utilizar um fluxo de trabalho estruturado e automatizado como um teste exploratório inicial para conferir a adequação da formatação, além da falta de dados ou ficheiros. O próximo passo, mesmo antes da avaliação pelo editor, é a checagem de plágio, a duplicação de submissão (não tão incomum), a manipulação de imagem, as anomalias estatísticas e a clareza de linguagem. Essa triagem com IA auxilia os editores por meio da sinalização de riscos e preocupações. Além disso, a IA pode apoiar o trabalho dos editores através da sugestão de revisores com experiência em áreas específicas ou com artigos similares publicados.
Editoras como Elsevier, Wiley ou Taylor & Francis atualmente fornecem diretrizes para o uso da IA na preparação de manuscritos, mas solicitam a divulgação do nome da tecnologia assistida por IA utilizada além da extensão de sua aplicação.3
Aceita-se que ferramentas assistidas por IA ajudem os pesquisadores durante o longo caminho da ciência, além de poderem atuar como uma forte contribuição para auxiliar as empresas editoras e os editores na identificação de dependência excessiva, uso não declarado, plágio ou detecção de conteúdo impreciso durante o fluxo de trabalho de peer review. A expansão do uso de ferramentas de IA na publicação científica é acompanhada pelos riscos de ‘autoria através de IA’, manipulação de conteúdo, surgimento de 'fábricas de artigos científicos’ e comprometimento da credibilidade quanto à solidez da comunicação.
A comunidade científica deve tomar medidas proativas para definir limites éticos, com políticas claras quanto à qualidade das fontes de dados, a autoria, a divulgação e a transparência.4 A utilização de algoritmos complexos de IA levanta questões quanto a vieses, transparência e responsabilidade, requerendo o desenvolvimento de novas normas éticas para proteger a integridade científica. Entretanto, o desenvolvimento e a redação de códigos de ética não conseguem acompanhar a velocidade da evolução e da implementação da tecnologia.5
O editorial da PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), de autoria de um grupo interdisciplinar de especialistas, enfatiza que a IA generativa (e.g., ferramentas como o ChatGPT) deve respeitar as normas centrais da ciência. Tem por base as recomendações das National Academies of Sciences para a priorização da supervisão humana, instando à criação de um Conselho Estratégico para a contínua orientação quanto ao uso da IA. São cinco princípios que garantem transparência, verificação e ética no contexto da rápida integração da IA. Tais princípios devem ser aplicados em todos os estágios da pesquisa (escrita, análise de dados, revisão por pares) e estar alinhados às políticas de publicação, como as da Elsevier, que não baniu a autoria através de IA, mas requer divulgação do uso de conteúdo gerado pela ferramenta. Esses princípios contrapõem-se a riscos, como a amplificação de vieses e a erosão da confiança, com propostas de incentivo a educação e supervisão institucional.6
O uso apropriado da IA não deve substituir a expertise humana, a supervisão ética e a responsabilidade. Ao contrário, a IA deve ser usada como uma poderosa ferramenta que contribui para melhorar a qualidade da ciência de dados e, por fim, como um auxílio tecnológico inovador para manter a confiança nos periódicos, nos editores e nas instituições.7,8
A hora é essa e é nossa responsabilidade disseminar um forte compromisso coletivo com os padrões de integridade da publicação científica. Políticas para regulamentar o uso da IA em universidades e grupos editoriais requerem amplo debate, aplicabilidade e validação. Recomendações claras para apoiar editoras científicas, seus editores e peer reviwers na condução dessa desafiadora tarefa são necessárias.
A IA deve apoiar – e não substituir – a expertise humana, a supervisão ética e a responsabilidade (Figura 1).
Referências
-
1 Helmy M, Jin L, Alhossary A, Mansour T, Pellagrina D, Selvarajoo K. Ten Simple Rules for Optimal and Careful Use of Generative AI in Science. PLoS Comput Biol. 2025;21(10):e1013588. doi: 10.1371/journal.pcbi.1013588.
» https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013588 -
2 International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals [Internet]. Philadelphia: ICMJE; 2025 [cited 2026 Apr 28]. Available from: https://www.icmje.org/icmje-recommendations.pdf
» https://www.icmje.org/icmje-recommendations.pdf -
3 International Open University Libraries. Publisher Policies on AI: Elsevier, Wiley, Taylor & Francis [Internet]. Banjul: International Open University Libraries; 2026 [cited 2026 Apr 28]. Available from: https://libguides.iou.edu.gm/Publisher_Policies_on_AI/Elsevier
» https://libguides.iou.edu.gm/Publisher_Policies_on_AI/Elsevier -
4 Arzilli G, Di Maggio E, De Angelis L, Baglivo F, Savoia E, Privitera GP, et al. A Surge of AI-Driven Publications: The Impact on Health Professionals and Potential Mitigating Solutions. Front Public Health. 2025;13:1680630. doi: 10.3389/fpubh.2025.1680630.
» https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1680630 -
5 Kocak Z. Publication Ethics in the Era of Artificial Intelligence. J Korean Med Sci. 2024;39(33):e249. doi: 10.3346/jkms.2024.39.e249.
» https://doi.org/10.3346/jkms.2024.39.e249 -
6 Blau W, Cerf VG, Enriquez J, Francisco JS, Gasser U, Gray ML, et al. Protecting Scientific Integrity in an Age of Generative AI. Proc Natl Acad Sci U S A. 2024;121(22):e2407886121. doi: 10.1073/pnas.2407886121.
» https://doi.org/10.1073/pnas.2407886121 -
7 Artificial intelligence is Not a Substitute for Human Intelligence. Nat Rev Psychol. 2025;4:753-4. doi: 10.1038/s44159-025-00517-y.
» https://doi.org/10.1038/s44159-025-00517-y -
8 Pellegrina D, Helmy M. AI for Scientific Integrity: Detecting Ethical Breaches, Errors, and Misconduct in Manuscripts. Front Artif Intell. 2025;8:1644098. doi: 10.3389/frai.2025.1644098.
» https://doi.org/10.3389/frai.2025.1644098
