IA triplica produção de cientistas, mas reduz escopo das pesquisas, aponta estudo.
A inteligência artificial criou um paradoxo na ciência: ferramentas que turbinaram pesquisadores individuais estão simultaneamente reduzindo o escopo coletivo da exploração científica, de acordo com um importante estudo publicado na Nature.
A pesquisa, conduzida por James Evans da Universidade de Chicago e colegas, analisou mais de 41 milhões de artigos de pesquisa abrangendo biologia, medicina, química, física, ciência dos materiais e geologia de 1980 a 2025. As descobertas revelam que cientistas que adotam IA publicam 3,02 vezes mais artigos e recebem quase cinco vezes mais citações do que seus pares que não usam IA. Eles também alcançam posições de liderança cerca de 1,5 anos mais cedo.
No entanto, esse sucesso individual tem um custo para o empreendimento científico mais amplo. Pesquisas conduzidas com IA cobrem 4,6% menos território temático do que estudos convencionais e geram 22% menos engajamento entre artigos.
O Problema das “Multidões Solitárias”
O estudo descreve um fenômeno que os autores chamam de “multidões solitárias” — tópicos de pesquisa populares que atraem atenção concentrada, mas com interação reduzida entre os cientistas. Em vez de construir sobre o trabalho uns dos outros, os pesquisadores que usam IA tendem a orbitar um pequeno número de artigos de alto impacto, com menos de um quarto dos artigos recebendo 80% das citações.
“Quando sua atenção é atraída por artigos estrelares como o AlphaFold, tudo o que você pensa é como pode construir em cima do AlphaFold e superar as outras pessoas para fazer isso”, disse o coautor Fengli Xu, da Universidade Tsinghua. “Mas se todos nós escalarmos as mesmas montanhas, então há muitos campos que não estamos explorando”.
O efeito de agrupamento decorre de um ciclo de retroalimentação: problemas populares geram conjuntos de dados massivos, esses conjuntos de dados tornam as ferramentas de IA atraentes, e os avanços habilitados por IA atraem mais cientistas para os mesmos problemas. “Somos como animais de matilha”, disse Evans.
Especialistas externos ao estudo manifestaram preocupação com as conclusões. “É preciso fazer uma reflexão profunda sobre o que fazemos com uma ferramenta que beneficia indivíduos, mas destrói a ciência”, disse Lisa Messeri, antropóloga sociocultural da Universidade de Yale.
Yian Yin, cientista social computacional da Universidade Cornell, elogiou a análise como sendo de escopo sem precedentes, observando que quantificar o impacto da IA em diversos métodos de pesquisa tem sido “algo que as pessoas têm tentado descobrir há anos, se não há décadas”.
Os pesquisadores argumentam que é necessária uma intervenção política para incentivar a exploração em áreas com poucos dados e para desenvolver sistemas de IA projetados para a descoberta, em vez de otimização. “Não acho que seja assim que a IA tem que moldar a ciência”, disse Evans. “Queremos um mundo no qual o trabalho aprimorado por IA esteja gerando novos campos—em vez de apenas apertar os parafusos de velhas questões”.
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