O The Conversation Brasil publica regularmente artigos em parceria com a revista FCW Cultura Científica, da Fundação Conrado Wessel, instituição de fomento à divulgação científica brasileira. A edição atual explora as possibilidades e limites da inteligência artificial na ciência. Neste artigo, o professor Marco Antonio Zago, presidente da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), discute o impacto da IA em vários campos da ciência e alerta que os pesquisadores precisam dominar essa tecnologia para garantir sua autonomia.
A Inteligência Artificial (IA) está promovendo uma profunda transformação no modo de produzir conhecimento. Ela deixou de ser apenas uma ferramenta para automatizar tarefas, viabilizando análises em escala inédita, a identificação de padrões de reconhecimento muito difícil ou impossível, e a aproximação entre disciplinas que tradicionalmente trabalhavam separadas. Essa redefinição, porém, não muda os fundamentos da ciência. Continuamos falando de identificar um problema, formular uma pergunta, obter respostas por meio de um método e interpretá-las à luz do conhecimento já existente.
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O que muda, essencialmente, é a maneira de executar esse processo. Ao ampliar enormemente a capacidade de analisar dados, a IA realiza em minutos análises que, de outro modo, levariam anos. Ao examinar um volume de informações milhares de vezes maior, podemos chegar a respostas completamente diferentes. Os recursos de IA também permitem identificar padrões que seriam extremamente difíceis de perceber por métodos tradicionais, tornam mais rápida e eficiente a aplicação de modelos para testar hipóteses e favorecem a integração interdisciplinar ao combinar informações de origens distintas.
Nos próximos anos, a IA deverá alcançar todas as áreas do conhecimento. Aquelas que trabalham com grandes volumes de dados serão as mais impactadas. A saúde talvez seja o exemplo mais evidente. Isso vale para estudos populacionais, de saúde pública, para a busca de evidências científicas e para a análise de imagens, um componente central da medicina contemporânea. Outro campo que deverá passar por transformações ainda maiores é a genômica, cuja evolução já foi acelerada pela incorporação de ferramentas computacionais. Algo similar provavelmente ocorrerá com as pesquisas sobre clima, agricultura, novos materiais e astronomia.
Diante desse cenário, há quem acredite que a IA acabará dominando o processo científico e transformando os especialistas em meros operadores das máquinas. Penso diferente: a ferramenta somente oferece respostas úteis quando recebe perguntas adequadas, e essas respostas continuam exigindo interpretação, avaliação crítica e contextualização. É esse julgamento científico que continuará distinguindo a atuação dos pesquisadores e definindo a qualidade da produção de conhecimento.
Ao assumir uma parte significativa das tarefas operacionais, a IA permite que o pesquisador dedique mais tempo à formulação das perguntas corretas, o aspecto mais nobre da atividade científica. Em toda pesquisa, a etapa mais importante continua sendo elaborar a pergunta certa. Depois vêm o teste das hipóteses, a análise das respostas e a interpretação dos resultados. A tecnologia pode contribuir enormemente nessas etapas, mas não substitui o papel intelectual do cientista nem elimina a necessidade de pensamento crítico. A responsabilidade pela interpretação dos resultados continua sendo humana.
Toda essa transformação certamente exigirá ajustes na formação científica. Precisaremos formar pesquisadores capazes de utilizar as ferramentas de inteligência artificial com competência, senso crítico e autonomia. O pesquisador do futuro precisará dominar essas tecnologias, mas sem se tornar dependente delas.
Desafios a curto, médio e longo prazo
O desenvolvimento da IA exige infraestrutura computacional robusta, acesso a grandes bases de dados e capacidade energética. O Brasil está parcialmente preparado para esse desafio. O problema não é a qualidade de nossos pesquisadores, mas a insuficiência da infraestrutura disponível, da capacidade computacional instalada e do acesso aos instrumentos necessários para realizar pesquisas de ponta.
O país já enfrenta uma desvantagem em relação aos grandes centros internacionais e convive com desigualdades regionais que não serão superadas no curto prazo. Mesmo em São Paulo, estado que reúne a maior capacidade científica e computacional do país, ainda há um esforço importante a ser feito. Por isso, ampliar a infraestrutura voltada à inteligência artificial tornou-se uma das grandes prioridades das agências de fomento, com investimentos concentrados em áreas estratégicas.
Uma das principais iniciativas nessa direção é a criação de Centros de Pesquisa em Inteligência Artificial. Esses centros reúnem competências, compartilham infraestrutura e articulam projetos entre diferentes instituições. Atualmente, dez centros desse tipo estão em funcionamento no país com apoio da FAPESP — cinco em São Paulo e cinco em outros estados —, constituindo uma base importante para o desenvolvimento da área. Em complemento a essa estrutura, foram implantados mais dois centros voltados à aplicação da inteligência artificial em saúde.
No longo prazo, será fundamental ampliar a capacidade científica do país em uma área que tende a ser cada vez mais estratégica. Isso exigirá atrair pesquisadores e talentos, estimular colaborações entre instituições e assegurar mecanismos estáveis de financiamento para a pesquisa. Iniciativas específicas, como o Programa Estratégico em Ciência da Computação com Inteligência Artificial (ProCiêncIA), concebido para formar essa massa crítica, procuram estruturar esse esforço por meio de diferentes modalidades de apoio, incluindo projetos regulares, temáticos, chamadas específicas e outras linhas de fomento.
Na mesma linha, o Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa (CONFAP) está organizando um programa nacional, nos moldes de Amazonia+10, denominado Brasil IA+.
Equilíbrio e governança
Na redação científica, a IA já está presente nas diferentes etapas da produção de artigos, da organização de informações à elaboração de versões preliminares e do texto final. Mas ainda que tenha transformado o modo de trabalhar, essa tecnologia não elimina os fundamentos que garantem a confiabilidade do conhecimento científico, como a transparência, a reprodutibilidade, a rastreabilidade e a disponibilidade de dados. Esses elementos precisam ser preservados mesmo quando novas tecnologias passam a fazer parte do processo de pesquisa.
O desafio não é decidir se a inteligência artificial deve ou não ser utilizada, mas como incorporá-la de maneira adequada. Ela pode contribuir para tornar a análise de manuscritos mais rápida, abrangente e precisa, ajudando os revisores a identificar problemas, inconsistências ou aspectos relevantes de um trabalho. No entanto, precisa ficar claro que não pode substituir a revisão por pares. O julgamento científico centrado no mérito continuará sendo realizado por pesquisadores qualificados.
Essa transformação trouxe para o centro da discussão a governança da inteligência artificial na pesquisa científica. Universidades, agências de fomento e periódicos passaram a estabelecer orientações para disciplinar o uso dessas ferramentas na pesquisa, procurando conciliar inovação, transparência e integridade científica.
Regulamentar em excesso carrega o risco de engessamento de um campo em rápida transformação. Devemos garantir que os pesquisadores tenham liberdade para explorar e utilizar as ferramentas da IA de maneira criativa. Ao mesmo tempo, é necessário assegurar padrões éticos adequados e prevenir usos inadequados. A questão é justamente encontrar esse equilíbrio. Não podemos permitir abusos, mas também não devemos criar barreiras que limitem o desenvolvimento de uma tecnologia com enorme potencial para ampliar a capacidade da pesquisa.
Esse equilíbrio depende, antes de tudo, de transparência e confiabilidade. Sempre que a inteligência artificial for utilizada, isso deve ser informado. O pesquisador precisa explicar como a utilizou, quais parâmetros adotou e qual foi o seu papel no desenvolvimento do trabalho. A transparência permite que outros pesquisadores avaliem adequadamente os resultados obtidos e fortalece a confiança no processo científico. Essa abordagem é mais produtiva, a meu ver, do que estabelecer regras excessivamente rígidas que acabem restringindo o uso de uma ferramenta capaz de trazer benefícios para a ciência.
O papel de agências de fomento, como a Fapesp, é criar as condições para que a comunidade científica utilize a IA da melhor forma possível. Isso significa investir em infraestrutura, formar pesquisadores, estimular colaborações e construir ambientes capazes de integrar competências. Afinal, a nova tecnologia representa uma oportunidade extraordinária para a ciência, mas, como qualquer ferramenta poderosa, precisa ser incorporada com responsabilidade para que seus benefícios alcancem a sociedade.
Marco Antonio Zago não presta consultoria, trabalha, possui ações ou recebe financiamento de qualquer empresa ou organização que poderia se beneficiar com a publicação deste artigo e não revelou nenhum vínculo relevante além de seu cargo acadêmico.
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