A inteligência artificial acelera a ciência, mas pode limitar seu alcance

    Evidências de milhares de artigos científicos sugerem que a Inteligência Artificial aumenta a produtividade individual ao concentrar a pesquisa em áreas ricas em dados.

    Os resultados apontam para um papel que as políticas públicas devem desempenhar no apoio a novos processos de coleta de dados e usos da IA que expandam a exploração científica, particularmente em áreas menos populares da ciência.
    Os resultados apontam para um papel que as políticas públicas devem desempenhar no apoio a novos processos de coleta de dados e usos da IA que expandam a exploração científica, particularmente em áreas menos populares da ciência.

    As ferramentas de inteligência artificial (IA) estão ajudando cientistas a publicar mais artigos, obter mais citações e progredir mais rapidamente em suas carreiras. Ao mesmo tempo, a ciência como um todo pode estar explorando um espectro de ideias mais restrito.

    Essas conclusões, publicadas na revista Nature, baseiam-se na análise de mais de 40 milhões de artigos científicos publicados ao longo de várias décadas. O estudo relaciona o uso crescente de ferramentas de IA com um aumento significativo na produtividade individual, juntamente com uma diminuição mensurável na diversidade de temas de pesquisa.

    Medindo a pegada da IA na ciência

    O estudo, liderado por cientistas da Universidade de Tsinghua e da Universidade de Chicago, treinou um modelo de linguagem para identificar artigos que apresentavam indícios de auxílio de IA, incluindo padrões estilísticos e marcadores metodológicos associados à aprendizagem de máquina e à geração automática de texto.

    Os autores compararam padrões de publicação, taxas de citação e redes de colaboração entre cientistas cujos trabalhos apresentavam evidências de uso de IA e aqueles cujos trabalhos não apresentavam essas evidências.

    Benefícios profissionais para cientistas individuais

    Os cientistas identificados como 'usuários de IA' publicaram significativamente mais artigos do que seus colegas e receberam, em média, muito mais citações. Eles também alcançaram posições de autoria sênior mais cedo, um marco frequentemente associado à liderança e ao avanço na carreira em pesquisa acadêmica.

    Essas diferenças se mantiveram em diversas áreas científicas, sugerindo que as ferramentas de IA estão reforçando as medidas existentes de sucesso acadêmico, em vez de alterar o funcionamento dessas medidas.

    Um cenário de pesquisa em declínio

    Quando a análise se expandiu das carreiras individuais para o panorama mais amplo da pesquisa, o padrão mudou. Com o aumento do uso da IA, o número de tópicos de pesquisa distintos diminuiu ligeiramente. Ao mesmo tempo, a colaboração e as citações cruzadas entre cientistas caíram drasticamente, indicando menor sobreposição entre aqueles que se baseiam no trabalho uns dos outros.

    O uso da IA pode contribuir para a formação de "multidões solitárias": áreas de pesquisa de grande visibilidade com interação reduzida entre estudos relacionados.
    O uso da IA pode contribuir para a formação de "multidões solitárias": áreas de pesquisa de grande visibilidade com interação reduzida entre estudos relacionados.

    Os autores atribuem essas mudanças às condições em que as ferramentas de IA são mais eficazes. Os sistemas de aprendizado de máquina tendem a ter melhor desempenho em áreas com grandes conjuntos de dados e processos analíticos bem estabelecidos.

    Pesquisadores que trabalham nessas áreas têm maior probabilidade de adotar ferramentas de IA e convergir para problemas semelhantes com dados abundantes. Pesquisas baseadas em questões menos populares, com dados escassos, observação exploratória ou métodos não convencionais parecem ter menor probabilidade de se beneficiar na mesma medida.

    O futuro da IA na pesquisa

    Os pesquisadores alertam que o estudo identifica correlações, não causas diretas. Permanece incerto se as ferramentas de IA estão ativamente direcionando os cientistas para questões mais específicas ou se os pesquisadores em áreas já focadas estão sendo pioneiros em sua adoção. A análise também não avalia se as publicações relacionadas à IA diferem em qualidade científica.

    Pesquisas sugerem que a IA acelera a produtividade dos cientistas, ao mesmo tempo que reduz o escopo da pesquisa científica.
    Pesquisas sugerem que a IA acelera a produtividade dos cientistas, ao mesmo tempo que reduz o escopo da pesquisa científica.

    Dentro desses limites, as descobertas mostram que a adoção da IA já está influenciando a forma como o esforço científico é distribuído entre os campos de pesquisa, levantando questões sobre como essas ferramentas são implementadas em sistemas que frequentemente recompensam velocidade, escala e número de citações em detrimento do trabalho exploratório.