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Ciência

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O sistema de pesquisa e publicação de artigos acadêmicos sobre IA está completamente falido... por causa do uso da IA

Em 2023, o ICML recebeu 6.538 artigos e, em 2024, nada menos que 9.653 artigos, representando um aumento de 48%; Em março, o ICML rejeitou 497 artigos científicos de uma só vez após detectar que 506 revisores haviam usado IA

10 mai 2026 - 14h15
(atualizado em 11/5/2026 às 14h27)
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Imagem de capa | Charlesdeluvio (Unsplash)
Imagem de capa | Charlesdeluvio (Unsplash)
Foto: Imagem de capa | Charlesdeluvio (Unsplash) / Xataka

Em março passado, a ICML, a conferência acadêmica mais antiga do mundo dedicada ao aprendizado de máquina, rejeitou 497 artigos científicos após descobrir que 506 revisores haviam usado inteligência artificial (IA) para escrever suas avaliações. Eles violaram uma regra que eles mesmos haviam concordado em cumprir.

Esta conferência é organizada pela Sociedade Internacional de Aprendizado de Máquina (IMLS), uma organização sem fins lucrativos, e é realizada anualmente desde 1980. A cada ano, pesquisadores que trabalham na área de IA submetem seus artigos científicos à ICML no final de janeiro ou início de fevereiro.

Esses artigos são revisados por um comitê de outros pesquisadores da área, que os avaliam e decidem se serão publicados caso passem por um rigoroso processo de revisão que normalmente dura vários meses.

As decisões de aceitação ou rejeição geralmente são comunicadas aos autores em maio, e a conferência ICML normalmente ocorre em julho. Publicar na ICML, na NeurIPS (Conferência e Workshop sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural) ou na ICLR (Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizado) é equivalente a publicar em periódicos científicos como Nature ou Science em outras disciplinas.

Mas o ICML tem um problema sério: sua autoridade está sendo questionada no r/MachineLearning, uma comunidade do Reddit especializada em aprendizado de máquina com mais de 2,5 milhões de inscritos.

Uma perversão onde os revisores não têm tempo para revisar

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