O Futuro da Publicação STM: O Papel da IA na Integridade e Inovação da Pesquisa

O Futuro da Publicação STM: Como a IA Pode Apoiar a Integridade e Inovação na Pesquisa

Introdução

A publicação Científica, Técnica e Médica (STM) está em um ponto crítico de inflexão. O volume de pesquisa produzido continua a crescer, os editores estão sob pressão para tornar o conteúdo mais acessível e transparente, e a comunidade global de pesquisa espera processos editoriais mais rápidos e justos. Ao mesmo tempo, integridade da pesquisa, reprodutibilidade e confiança nunca foram tão importantes.

A inteligência artificial (IA) entrou nesse cenário como uma aliada poderosa e uma fonte potencial de risco. Sistemas de IA podem examinar manuscritos para plágio, ajudar a identificar revisores adequados, analisar redes de citação e até detectar imagens ou dados suspeitos. Também podem apoiar leitores e pesquisadores resumindo literatura complexa, prevendo tópicos emergentes e melhorando a busca e a descoberta em enormes bases de dados STM.

Ainda assim, a rápida adoção da IA levanta questões importantes. Como garantir que fluxos de trabalho suportados por IA permaneçam justos, imparciais e transparentes? Quais salvaguardas são necessárias para evitar que a IA amplifique desigualdades existentes na publicação ou possibilite novas formas de má conduta? Como os editores equilibram ganhos de eficiência com a necessidade de julgamento editorial cuidadoso e liderado por humanos?

Este artigo explora como a IA está remodelando a publicação STM, focando em seu papel crescente na triagem de manuscritos, revisão por pares, integridade da pesquisa e inovação. Também considera os desafios éticos associados a conteúdo gerado por IA, segurança de dados e viés algorítmico, e delineia uma visão híbrida para o futuro: um ecossistema de publicação habilitado por IA que continua fundamentalmente centrado no ser humano.

A Influência Crescente da IA na Publicação STM

A IA avançou muito além de ferramentas simples de automação que verificam contagem de palavras ou formatam referências. Sistemas modernos utilizam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para entender estrutura, linguagem e relações dentro de grandes coleções de documentos acadêmicos. Na publicação STM, isso está transformando várias funções centrais.

1. IA na Triagem de Manuscritos e Revisão por Pares

Uma das partes mais intensivas em recursos da publicação STM é a jornada editorial desde a submissão até a decisão final. Ferramentas com IA são cada vez mais usadas para apoiar editores em etapas-chave desse processo:

• Detecção de similaridade e plágio: Sistemas baseados em IA podem comparar um manuscrito com milhões de artigos publicados e preprints para sinalizar possível plágio, publicação redundante ou uso excessivo de texto.
• Análise de citação e similaridade de texto: Ferramentas podem identificar padrões suspeitos de citação, como círculos de autocitação ou listas de referências sistematicamente infladas, ajudando editores a detectar práticas manipulativas.
• Recomendação e correspondência de revisores: Algoritmos podem analisar redes de autores, tópicos e publicações anteriores para propor revisores adequados cuja expertise esteja alinhada de perto com o manuscrito.
• Análise de relatórios de revisores: Alguns editores usam IA para analisar os próprios relatórios de revisão, verificando comprimento, tom, completude e possíveis vieses nos comentários.

Essas ferramentas de IA podem reduzir significativamente a carga editorial, encurtar os prazos de resposta e distribuir manuscritos de forma mais justa entre a comunidade de revisores. No entanto, avaliações geradas por IA devem sempre ser interpretadas por editores humanos, que compreendem o contexto da pesquisa e as normas de seu campo.

2. IA na Integridade da Pesquisa e Detecção de Fraudes

Garantir a integridade da pesquisa é uma preocupação central dos editores STM. Nos últimos anos, casos de fabricação de dados, paper mills, manipulação de imagens e artigos ghost-written minaram a confiança no registro acadêmico. A IA oferece suporte poderoso na detecção precoce desses problemas.

• Perícia em imagens: Ferramentas de análise de imagens aprimoradas por IA podem detectar imagens duplicadas, rotacionadas ou sutilmente alteradas em múltiplos manuscritos, identificando reutilização suspeita de figuras e possível manipulação.
• Detecção estatística de anomalias: Modelos de aprendizado de máquina podem sinalizar padrões incomuns ou improváveis em conjuntos de dados, o que pode sugerir fabricação ou relato seletivo.
• Reconhecimento de padrões textuais: A IA pode detectar assinaturas estilísticas ou modelos associados a paper mills ou serviços de ghostwriting de baixa qualidade.
• Análise de padrões de submissão: No nível do portfólio, a IA pode destacar agrupamentos de submissões de certas redes que exibem irregularidades semelhantes.

Esses sistemas não substituem o julgamento ético, mas fornecem aos editores um conjunto de “sinais de alerta precoce” que podem desencadear uma análise mais detalhada, investigações formais ou consulta com oficiais de integridade da pesquisa.

O Papel da IA na Promoção da Inovação na Publicação STM

Além da otimização de processos e detecção de fraudes, a IA está mudando a forma como a pesquisa é descoberta, conectada e avaliada. Isso abre novas possibilidades tanto para leitores quanto para editores.

1. Descoberta e Resumo de Conhecimento com IA

A literatura STM é vasta e está em constante expansão. A IA pode ajudar pesquisadores a compreender essa complexidade por meio de:

• Mapeamento automatizado da literatura: Sistemas de PLN podem identificar conceitos-chave em milhares de artigos, agrupá-los em temas e gerar resumos de alto nível de um campo.
• Grafos de conhecimento: Grafos de conhecimento impulsionados por IA representam autores, tópicos, métodos e descobertas como nós interconectados, revelando relações que podem não ser óbvias em buscas tradicionais por palavras-chave.
• Busca contextual: Motores de busca inteligentes podem interpretar a intenção por trás de uma consulta e retornar resultados que são conceitualmente relacionados, não apenas aqueles que compartilham palavras-chave exatas.

Essas ferramentas permitem que pesquisadores realizem revisões de literatura mais direcionadas e atualizadas, identifiquem lacunas e explorem conexões interdisciplinares de forma mais rápida e sistemática.

2. IA em Ecossistemas de Acesso Aberto e Preprints

Plataformas de acesso aberto e preprints estão remodelando a comunicação acadêmica ao tornar a pesquisa mais amplamente e rapidamente disponível. A IA apoia essa transição de várias maneiras:

• Metadados e indexação aprimorados: A IA pode classificar automaticamente artigos por assunto, método e fonte de financiamento, melhorando a descobribilidade em repositórios abertos.
• Suporte multilíngue automatizado: Ferramentas de tradução automática ajudam a quebrar barreiras linguísticas, permitindo que leitores acessem pesquisas produzidas em diferentes regiões e idiomas.
• Detecção de periódicos predatórios: Algoritmos podem avaliar editores com base em práticas editoriais, transparência da revisão por pares e status de indexação, ajudando autores a evitar veículos antiéticos ou enganosos.

Ao tornar o conteúdo de acesso aberto mais fácil de encontrar e confiar, a IA ajuda a avançar o objetivo mais amplo de acesso equitativo ao conhecimento científico.

3. Métricas Aprimoradas por IA e Previsão de Impacto

Métricas tradicionais baseadas em citações capturam apenas parte da influência de uma publicação. Bibliometria e altmetria com IA podem:

• Analisar trajetórias de citação para identificar “tópicos quentes” emergentes e artigos influentes antes das métricas convencionais.
• Rastrear menções em documentos de políticas, diretrizes clínicas, mídia de notícias e plataformas sociais, fornecendo uma visão mais holística do impacto social.
• Apoiar financiadores e instituições na tomada de decisões baseadas em dados sobre onde investir recursos e quais áreas da pesquisa STM provavelmente crescerão.

Usadas com cuidado, essas ferramentas podem complementar—não substituir—avaliações qualitativas da qualidade e relevância da pesquisa.

Desafios Éticos da IA na Publicação STM

Apesar de seus benefícios, a IA também introduz novos riscos éticos. Sem governança cuidadosa, sistemas de IA podem incorporar viés, reduzir a transparência e corroer a responsabilidade humana nas decisões editoriais.

1. Viés Algorítmico em Fluxos de Trabalho Editorial e de Avaliação

Modelos de IA aprendem com dados históricos, que podem refletir desigualdades antigas na publicação científica. Como resultado, decisões impulsionadas por IA podem favorecer involuntariamente:

• Autores de instituições bem financiadas e países de alta renda.
• Artigos escritos em English ou publicados em periódicos de alto impacto.
• Tópicos frequentemente citados, enquanto negligenciam áreas de investigação de nicho ou emergentes.

Para combater isso, os editores devem treinar a IA com conjuntos de dados diversos e representativos, auditar regularmente os resultados algorítmicos e garantir que editores humanos possam anular recomendações da IA quando parecerem injustas ou tendenciosas.

2. Conteúdo de Pesquisa Gerado por IA e Ética na Autoria

À medida que as ferramentas de IA se tornam capazes de redigir textos, resumir resultados e até propor conclusões, editoras STM enfrentam questões difíceis:

• O texto gerado por IA deve alguma vez ser considerado uma contribuição científica original?
• Como os periódicos podem detectar e gerenciar manuscritos que são em grande parte escritos por IA?
• Qual grau de assistência da IA é aceitável e como deve ser reportado?

A maioria das diretrizes líderes concorda agora que a IA não pode ser listada como autora porque não pode assumir responsabilidade pelo trabalho. No entanto, os autores continuam responsáveis por divulgar como a IA foi usada na preparação do manuscrito e garantir que qualquer linguagem ou figura gerada por IA seja precisa, devidamente referenciada e eticamente correta. Muitas universidades e editoras alertam explicitamente que a reescrita por IA pode inflar os índices de similaridade ou introduzir referências fabricadas, e recomendam cada vez mais a revisão e edição humana como forma mais segura de aprimorar a linguagem.

3. Privacidade e Segurança de Dados em Plataformas com IA

Sistemas de IA frequentemente dependem de grandes volumes de dados de manuscritos, incluindo pesquisas não publicadas, revisões confidenciais por pares e métodos proprietários. Isso levanta várias preocupações:

• Manuscritos podem ser expostos por meio de vazamentos de dados ou APIs inseguras.
• Documentos confidenciais podem ser usados, sem consentimento, para treinar modelos externos de IA.
• A propriedade intelectual pode ser comprometida se detalhes sensíveis forem armazenados ou processados de forma inadequada.

Portanto, editoras STM devem implementar robustos quadros de governança de IA e cibersegurança, esclarecendo onde os dados são armazenados, como são usados e quem tem acesso. Autores e revisores devem ser informados sobre essas práticas para que possam tomar uma decisão informada sobre a participação.

O Futuro da Publicação STM: Rumo a um Modelo Híbrido IA–Humano

Olhando para o futuro, a IA provavelmente se tornará parte integrante da publicação STM. A visão mais promissora não é a de automação total, mas de um ecossistema híbrido no qual IA e humanos desempenham papéis complementares.

Principais Características de um Futuro Híbrido

1. IA como assistente padrão de revisão: A IA lidará rotineiramente com verificações iniciais — triagem de plágio, completude metodológica básica e recomendação de revisores — enquanto editores e revisores se concentram no rigor científico, originalidade e implicações éticas.
2. Regulamentações claras e aplicadas para IA: Editoras, financiadores e organizações profissionais publicarão políticas detalhadas descrevendo o uso aceitável da IA, regras obrigatórias de divulgação e consequências para uso indevido (como dados ou referências fabricadas por IA).
3. Colaboração interdisciplinar apoiada por IA: Grafos de conhecimento e plataformas impulsionados por IA ajudarão pesquisadores a encontrar colaboradores em campos adjacentes, conectando métodos, conjuntos de dados e questões complementares.
4. Fluxos editoriais mais rápidos e transparentes: Tarefas rotineiras serão altamente automatizadas, reduzindo os tempos de revisão. Ao mesmo tempo, os periódicos serão mais abertos sobre como a IA é usada na tomada de decisões e documentarão os controles e equilíbrios projetados para prevenir vieses.
5. Confiança construída na transparência: Leitores, autores e revisores passarão a confiar na publicação assistida por IA somente quando puderem ver onde, quando e como a IA foi aplicada, e quando a responsabilidade humana pelas decisões finais for claramente mantida.

Passos Práticos para Stakeholders STM

Para avançar rumo a esse futuro, diferentes grupos dentro do ecossistema STM podem tomar ações específicas:

• Editores e periódicos podem implementar requisitos de divulgação da IA, treinar editores para interpretar criticamente as saídas da IA e investir em dados de treinamento diversos para minimizar vieses.
• Editores e revisores podem tratar a IA como uma ferramenta de apoio à decisão, não como autoridade, e permanecer vigilantes quanto a casos extremos onde a IA pode falhar — como métodos novos ou tópicos controversos.
• Autores podem usar a IA com cautela para assistência, e não para geração de conteúdo, verificar todas as saídas da IA (especialmente citações e resumos) e buscar suporte editorial humano para garantir a qualidade da linguagem sem arriscar problemas de integridade relacionados à IA.
• Instituições e financiadores podem oferecer treinamento em alfabetização e ética em IA, incentivar práticas de ciência aberta e alinhar critérios de avaliação ao uso responsável da IA tanto na pesquisa quanto na publicação.

Conclusão

A inteligência artificial está remodelando o cenário da publicação STM. Ela oferece ferramentas poderosas para triagem de manuscritos, detecção de fraudes, mapeamento do conhecimento e previsão de tendências de pesquisa. Se implementada de forma cuidadosa, a IA pode ajudar os editores a manter a integridade da pesquisa, apoiar o acesso aberto e acelerar a comunicação acadêmica.

Ao mesmo tempo, o uso acrítico ou opaco da IA corre o risco de consolidar vieses, confundir os limites de autoria e comprometer a confidencialidade. O futuro da publicação STM dependerá, portanto, do desenvolvimento de diretrizes éticas claras, governança robusta da IA e uma cultura de transparência. Em um modelo híbrido bem projetado, a IA lida com tarefas repetitivas e intensas em dados, enquanto editores, revisores e autores humanos permanecem responsáveis pelo núcleo intelectual e ético da comunicação científica.

Ao adotar a IA de forma responsável — e ao combinar suas capacidades com uma supervisão humana cuidadosa e revisão humana de alta qualidade human proofreading na fase do manuscrito — a publicação STM pode aprimorar a qualidade, acessibilidade e impacto da pesquisa, mantendo a confiança da qual a ciência depende em última instância.