Revisão por Pares Assistida por IA: Desafios, Riscos Éticos e Possibilidades Futuras

Revisão por Pares Assistida por IA: Desafios, Riscos Éticos e Possibilidades Futuras

Introdução

O processo de revisão por pares é uma pedra angular da publicação acadêmica. Antes que a pesquisa seja disseminada para a comunidade mais ampla, ela é examinada por especialistas que avaliam seu rigor, originalidade e relevância. Em teoria, a revisão por pares protege os leitores de afirmações imprecisas ou enganosas e garante que os resultados da pesquisa entrem no registro acadêmico somente após avaliação cuidadosa.

Na prática, entretanto, a revisão por pares tradicional enfrenta sérias dificuldades. O volume de submissões para periódicos continua a crescer, enquanto o grupo de revisores dispostos luta para acompanhar. Editores enfrentam atrasos, qualidade inconsistente das revisões, fadiga dos revisores e viés inconsciente. Alguns manuscritos recebem feedback detalhado e cuidadoso; outros são avaliados rapidamente, de forma desigual ou nem são avaliados. Isso levou periódicos e editoras a experimentarem novas ferramentas e fluxos de trabalho—particularmente aqueles baseados em inteligência artificial (IA).

Revisão por pares assistida por IA promete aliviar algumas dessas pressões. Sistemas de IA podem ajudar a verificar manuscritos quanto a plágio e questões éticas, checar formatação e referências, identificar revisores adequados e destacar potenciais preocupações metodológicas. Quando usados de forma responsável, essas ferramentas podem agilizar fluxos de trabalho e liberar os revisores humanos para focar no conteúdo científico de um artigo.

Ainda assim, a integração da IA na revisão por pares não está isenta de riscos. Modelos de IA refletem os dados nos quais são treinados; podem interpretar mal o contexto, classificar erroneamente trabalhos inovadores ou incorporar viéses sistêmicos preexistentes. Também levantam questões sobre privacidade de dados, transparência e responsabilidade. Este artigo explora os principais desafios, riscos éticos e possibilidades futuras da revisão por pares assistida por IA e oferece orientações práticas sobre como periódicos e pesquisadores podem aproveitar a IA sem comprometer a integridade da avaliação acadêmica.

O Que Queremos Dizer com Revisão por Pares Assistida por IA?

A revisão por pares assistida por IA não se refere a uma única tecnologia, mas sim a um amplo ecossistema de ferramentas que apoiam tarefas editoriais e de revisão. Estas podem incluir:

• Ferramentas de detecção de similaridade e plágio que comparam manuscritos contra grandes corpora de texto.
• Ferramentas de linguagem e legibilidade que sinalizam trechos pouco claros ou gramaticalmente problemáticos.
• Ferramentas de triagem automatizadas que verificam a conformidade com as diretrizes do periódico, limites de palavras e padrões básicos de relatório.
• Sistemas de correspondência de revisores que usam dados de publicação e citação para identificar especialistas adequados.
• Painéis de suporte à decisão que resumem indicadores-chave para editores (por exemplo, pontuações de similaridade, completude de relatórios ou anomalias estatísticas).

No extremo mais experimental do espectro, alguns desenvolvedores estão explorando ferramentas que oferecem crítica automatizada de métodos, novidade ou impacto. Esses sistemas ainda estão em estágios iniciais e levantam algumas das preocupações mais profundas sobre o papel da IA na avaliação científica.

Crucialmente, a revisão por pares assistida por IA é destinada a ser de apoio e não totalmente automatizada: o objetivo é ajudar revisores e editores humanos a trabalharem de forma mais eficiente e consistente, não substituir completamente seu julgamento especializado. As seções seguintes examinam onde essa promessa colide com limitações do mundo real.

Principais Desafios na Revisão por Pares Assistida por IA

Embora a IA traga vantagens claras em velocidade e escala, suas limitações tornam-se evidentes quando se pede para replicar ou substituir a compreensão detalhada de pesquisadores experientes.

1. Compreensão Contextual e Teórica Limitada

Modelos de IA são fundamentalmente sistemas de reconhecimento de padrões. Eles podem analisar estrutura, coerência superficial e similaridade lexical, mas têm dificuldade com compreensão conceitual profunda. Na revisão por pares, isso leva a vários riscos:

• A IA pode falhar em reconhecer ideias genuinamente inovadoras que não se assemelham aos padrões em seus dados de treinamento.
• Não pode avaliar de forma independente a contribuição teórica ou originalidade conceitual de um estudo.
• Mesmo modelos avançados carecem da intuição específica do domínio e do conhecimento tácito que pesquisadores seniores desenvolvem ao longo de muitos anos.

Como resultado, a IA é mais confiável para tarefas superficiais — como verificações de formato e análise básica de texto — do que para os julgamentos científicos mais profundos que determinam se um manuscrito realmente avança um campo.

2. Falsos Positivos e Má Interpretação na Detecção de Plágio

Ferramentas de similaridade alimentadas por IA são agora padrão em muitos periódicos, mas seus resultados podem ser facilmente mal utilizados. Esses sistemas frequentemente sinalizam:

• Frases padronizadas, descrições de métodos e declarações éticas que aparecem em muitos artigos.
• Trechos corretamente citados que coincidem de perto com a redação original.
• Reutilização pelo autor de seu próprio texto previamente publicado, o que pode ser aceitável se reconhecido de forma transparente.

A dependência excessiva de pontuações brutas de similaridade pode levar a suspeitas injustificadas ou até rejeição de trabalhos legítimos. Além disso, a IA às vezes tem dificuldade em distinguir entre paráfrase aceitável e plágio intencional, especialmente em campos técnicos com poucas formas de descrever certos procedimentos. Autores que não são falantes nativos de inglês também podem enfrentar escrutínio desproporcional, pois as ferramentas de IA são mais sensíveis a pequenas sobreposições quando os escritores usam frases comuns.

3. Viés Algorítmico e Desigualdade

Sistemas de IA aprendem a partir de conjuntos de dados que refletem práticas existentes na publicação acadêmica. Esses conjuntos de dados podem já estar enviesados em relação a certos:

• Instituições (por exemplo, universidades altamente classificadas),
• Regiões ou países,
• Idiomas (mais frequentemente inglês), e
• Grupos demográficos dentro da comunidade de pesquisa.

Se esses vieses não forem identificados e corrigidos, as ferramentas de IA podem reproduzir e até amplificar a desigualdade. Por exemplo, algoritmos de correspondência de revisores podem favorecer consistentemente pesquisadores estabelecidos de instituições renomadas, reduzindo oportunidades para acadêmicos em início de carreira ou revisores de regiões sub-representadas. A previsão de impacto baseada em IA pode igualmente priorizar tópicos que já são altamente citados, dificultando a visibilidade de campos emergentes ou interdisciplinares.

4. Minando o Julgamento Humano e o Diálogo

Ferramentas de IA são destinadas a ajudar, mas há um perigo real de que revisores e editores confie excessivamente nos resultados automatizados. Quando a IA fornece pontuações numéricas ou indicadores “semáforo”, os humanos podem aceitá-los pelo valor nominal em vez de se envolverem profundamente com o manuscrito.

Isso pode levar a:

• Redução do engajamento crítico com métodos, dados e interpretação.
• Menos debate intelectual e menos discordâncias construtivas entre os revisores.
• Decisões que dependem excessivamente de métricas simplificadas em vez de um raciocínio cuidadoso baseado em texto.

A revisão por pares é mais do que uma verificação técnica; é uma forma de conversa acadêmica. A automação excessiva corre o risco de esvaziar essa conversa e transformar a revisão em um exercício mecânico de controle.

5. Riscos de Privacidade de Dados e Confidencialidade

A revisão por pares depende de confidencialidade rigorosa. Manuscritos compartilham dados não publicados, métodos inéditos e propriedade intelectual sensível. Integrar IA a esse ecossistema levanta questões urgentes:

• Onde os manuscritos são armazenados quando processados por ferramentas de IA?
• Textos ou relatórios de revisores estão sendo usados para treinar modelos externos de IA sem consentimento?
• Quais salvaguardas estão em vigor para prevenir vazamentos de dados ou acessos não autorizados?

Os periódicos devem garantir que quaisquer ferramentas de IA que utilizem estejam em conformidade com padrões robustos de proteção de dados e que autores e revisores compreendam como suas informações estão sendo tratadas.

6. Detectando Submissões Geradas ou Fortemente Produzidas por IA

À medida que as ferramentas de IA generativa se tornam mais capazes, alguns manuscritos podem ser em grande parte ou até inteiramente escritos por máquina. Esses textos podem passar por verificações de plágio porque não são copiados diretamente de fontes existentes. No entanto, podem conter:

• Referências fabricadas que não existem ou que deturpam a literatura.
• Explicações imprecisas ou simplificadas demais de conceitos teóricos.
• Linguagem artificialmente fluente que mascara raciocínio fraco ou dados ausentes.

Distinguir entre escrita legitimamente assistida e conteúdo gerado por IA de forma enganosa requer novas ferramentas de detecção, políticas claras dos periódicos e uma análise mais cuidadosa por parte de revisores e editores. Isso também ressalta o valor da revisão humana de alta qualidade antes da submissão para garantir que a linguagem esteja polida, mas ainda reflita de forma transparente a pesquisa genuína.

Riscos Éticos na Revisão por Pares Assistida por IA

Além dos desafios técnicos, a revisão por pares assistida por IA levanta questões mais profundas sobre responsabilidade, transparência e justiça.

1. Tomada de Decisão Opaca e Explicabilidade

Muitos modelos de IA funcionam como “caixas-pretas”: seu processo interno de tomada de decisão não é facilmente interpretável. Quando a IA é usada para recomendar rejeição, destacar manuscritos “fracos” ou priorizar certas submissões, autores e revisores podem não ter uma explicação clara do motivo dessas decisões.

Essa falta de transparência ameaça valores centrais da publicação acadêmica:

• Autores podem perceber as decisões como arbitrárias ou injustas.
• Editores podem ter dificuldade em justificar os resultados se não conseguirem interpretar as saídas da IA.
• Viéses sistêmicos podem passar despercebidos se ninguém puder inspecionar a base das recomendações da IA.

O uso eticamente responsável da IA na revisão por pares requer ferramentas que forneçam resultados interpretáveis e auditáveis, e limites claros para como esses resultados são usados.

2. Responsabilidade por Revisões Geradas por IA

Alguns revisores podem ser tentados a usar ferramentas de IA para elaborar relatórios de revisão inteiros. Embora a IA possa ajudar a estruturar o feedback ou sugerir perguntas, há o risco de que os revisores enviem conteúdo gerado por IA com supervisão mínima.

Isso levanta questões como:

• Quem é responsável por erros ou críticas injustas em uma revisão escrita por IA?
• É ético fornecer feedback que não reflita o próprio julgamento especializado do revisor?
• As ferramentas de escrita com IA poderiam inadvertidamente introduzir texto plagiado ou genérico nas revisões?

As revistas devem exigir que os revisores divulguem o uso de IA e insistir que todo o feedback seja cuidadosamente verificado e endossado pelo revisor humano. A IA pode ajudar na formulação, mas não deve substituir o engajamento genuíno com o manuscrito.

3. Viés na Seleção de Revisores Baseada em IA

As ferramentas de IA são cada vez mais usadas para combinar manuscritos com revisores analisando históricos de publicação, palavras-chave e redes de citação. Sem um design cuidadoso, esses sistemas podem:

• Selecionar em excesso revisores de instituições de elite e redes estabelecidas.
• Sub-representar pesquisadores de países de baixa e média renda.
• Reforçar padrões existentes de desequilíbrio de gênero ou disciplinar na revisão por pares.

O uso ético da IA na seleção de revisores requer atenção explícita à diversidade, inclusão e equidade, bem como auditorias regulares para garantir que o comportamento do algoritmo esteja alinhado com esses objetivos.

Possibilidades Futuras para IA na Revisão por Pares

Apesar dos desafios, a IA também oferece oportunidades genuínas para melhorar a revisão por pares quando projetada e governada de forma cuidadosa.

1. Triagem Inteligente e Triagem Inicial

A IA é particularmente adequada para verificações em estágio inicial que ajudam os editores a decidir como lidar com novas submissões. Por exemplo, as ferramentas de IA podem:

• Realize triagem inicial de plágio e autoplagiarismo.
• Verificar a completude básica do relatório (por exemplo, registro de ensaio, aprovações éticas ou declarações de disponibilidade de dados).
• Verificar formatação, consistência de referências e conformidade com as diretrizes do periódico.

Isso permite que os editores identifiquem rapidamente manuscritos claramente inadequados ou incompletos e dediquem mais tempo a submissões com potencial genuíno.

2. Correspondência de Revisores Mais Inteligente e Justa

Usada com cuidado, a IA pode ajudar a identificar revisores bem alinhados ao tema, métodos e contexto de um manuscrito. Sistemas avançados podem:

• Mapear redes de publicação para encontrar expertise relevante.
• Sinalizar potenciais conflitos de interesse com base em coautoria ou sobreposição institucional.
• Incorporar metas de diversidade para garantir uma gama mais ampla de perspectivas.

Quando combinada com supervisão editorial humana e critérios éticos claros, a correspondência assistida por IA pode reduzir a carga dos revisores e melhorar a qualidade das avaliações.

3. Monitoramento de Vieses e Análise Pós-Revisão

A IA também pode ser usada para analisar padrões de revisão por pares em todo o portfólio de um periódico ou editor, ajudando a identificar:

• Diferenças sistemáticas nas taxas de aceitação por região, gênero ou tipo de instituição.
• Revisores que consistentemente fornecem relatórios extremamente curtos ou de baixa qualidade.
• Padrões de linguagem em revisões que podem indicar tratamento injusto ou hostil a certos autores.

Munidos de tais insights, os periódicos podem ajustar suas políticas, oferecer treinamentos direcionados e intervir quando comportamentos problemáticos ou vieses estruturais forem detectados.

4. Monitoramento de Qualidade Pós-Publicação

A revisão por pares não precisa terminar no momento da publicação. Ferramentas de IA podem apoiar a supervisão pós-publicação por meio de:

• Analisando artigos publicados em busca de preocupações emergentes como duplicação de imagens ou anomalias estatísticas.
• Acompanhando correções, retratações e comentários críticos pós-publicação.
• Ajudando editores a decidir quando um artigo pode justificar uma expressão de preocupação ou investigação adicional.

Este modelo contínuo de verificação de qualidade reconhece que a revisão por pares é um processo, não um evento único.

Melhores Práticas para Uso Responsável de IA na Revisão por Pares

Para aproveitar os benefícios da IA enquanto mitiga riscos, periódicos e editoras podem adotar vários princípios orientadores.

• Design com intervenção humana: A IA deve auxiliar, não substituir, editores e revisores humanos. Todas as decisões finais devem permanecer nas mãos humanas.
• Transparência e divulgação: Os periódicos devem declarar claramente quais ferramentas de IA são usadas, como e por quê. Revisores e autores devem divulgar o uso de IA em seus próprios trabalhos.
• Detecção e mitigação de viés: Sistemas de IA devem ser auditados regularmente quanto a viés, e seus dados de treinamento e pressupostos de design devem ser revisados sempre que possível.
• Proteção de dados: Manuscritos e revisões devem ser processados sob protocolos estritos de confidencialidade e segurança, com regras claras sobre armazenamento e reutilização de dados.
• Treinamento e orientação: Editores e revisores precisam de suporte para interpretar criticamente os resultados da IA, em vez de tratá-los como autoridade incontestável.

Os autores, por sua vez, podem se preparar para a triagem assistida por IA garantindo que seus manuscritos estejam claros, bem estruturados e com referências precisas antes da submissão. Muitos optam por trabalhar com serviços profissionais de revisão acadêmica para minimizar problemas relacionados à linguagem e reduzir o risco de mal-entendidos durante a revisão.

Conclusão

A revisão por pares assistida por IA ocupa um espaço delicado entre promessa e perigo. Por um lado, a IA pode ajudar os periódicos a lidar com volumes crescentes de submissões, melhorar a consistência das verificações rotineiras e gerar novos insights sobre a justiça e eficácia da revisão. Por outro lado, ela introduz desafios relacionados à compreensão contextual, viés, transparência, privacidade e responsabilidade.

O caminho a seguir não é a automação total, mas um modelo híbrido cuidadosamente projetado no qual IA e humanos trabalham juntos. A IA se destaca em tarefas repetitivas, de alto volume e reconhecimento de padrões; os revisores humanos se destacam no julgamento conceitual, reflexão ética e insight criativo. Quando essas forças são combinadas sob diretrizes éticas claras e governança robusta, o resultado pode ser um sistema de revisão por pares mais eficiente, equitativo e confiável do que humanos ou algoritmos trabalhando isoladamente.

Para os pesquisadores, as implicações são claras: escreva com transparência, cite com cuidado e prepare manuscritos com alto padrão antes da submissão. Para periódicos e editoras, o desafio é adotar ferramentas de IA de forma consciente, com salvaguardas explícitas e avaliação constante. Feito corretamente, a revisão por pares assistida por IA pode apoiar — e não substituir — os valores que há muito sustentam a publicação acadêmica: rigor, integridade e respeito pela comunidade científica.