A IA já escreve, traduz, resume e organiza artigos científicos. Mas ela deveria avaliar a qualidade de uma pesquisa? 🤖🔬 A PePsic reuniu especialistas em Brasília para encarar essa pergunta — e o alerta foi direto: velocidade não é sinônimo de confiabilidade. 🧵

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Nos dias 3 e 4 de setembro, o seminário “Uso e Impacto da Inteligência Artificial no Contexto Editorial Científico” lotou a transmissão: foram mais de 1.200 inscrições de estudantes, docentes, editoras/es e bibliotecárias/os de toda a América Latina.

A conversa partiu de uma realidade incontornável: a IA já atravessa quase toda a cadeia científica. Ela pode apoiar da escrita e tradução à criação de metadados, editoração e divulgação de estudos.

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O ponto não é simplesmente proibir ou liberar. Para Miriam Alves, do CFP, o desafio é usar essas ferramentas com responsabilidade e transparência, protegendo qualidade, ética e integridade científica — especialmente em redes de conhecimento aberto como a PePsic.

Rafael Cardoso Sampaio, da UFPE, resumiu o risco: sistemas de IA não garantem transparência, validação ou reprodutibilidade. Eles podem “alucinar”, errar com convicção e até criar uma ilusão de competência.

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Na prática, isso significa que uma referência inventada, um dado mal interpretado ou uma conclusão enviesada pode ganhar aparência acadêmica em segundos. A checagem humana não é uma etapa burocrática: é o que separa assistência tecnológica de desinformação sofisticada.

Átila Alexandre Trapé destacou uma contradição: a IA pode ajudar a tornar estudos mais reproduzíveis, mas seu uso ainda costuma ocorrer sem rastreabilidade. Por isso, pareceres e decisões editoriais precisam continuar sob responsabilidade de pessoas.

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A promessa mais interessante não é uma ciência automatizada, e sim uma ciência mais acessível sem abrir mão do rigor. IA pode acelerar tarefas; confiança, contexto e responsabilidade ainda exigem gente disposta a verificar cada passo.