Piter Salvatore

Com o objetivo de auxiliar pesquisadores e gestores de universidades e instituições de pesquisa a integrar a Inteligência Artificial (IA) de forma adequada no processo científico, foi lançado o livro "Diretrizes para o uso ético e responsável da Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores".

Disponível para download gratuito, o e-book foi produzido de forma colaborativa pelo professor do Programa de Pós-Graduação em Administração da Universidade Federal de Goiás (UFG), Ricardo Limongi, e pelos professores Rafael Cardoso, da Universidade Federal do Paraná (UFPR), e Marcelo Sabbatini, da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

De acordo com o professor da UFG, a proximidade com a temática discutida no e-book surgiu após a experiência de uma disciplina doutoral, ministrada por ele, de pesquisa científica com uso de IA para todos os programas de pós-graduação da UFG. Em duas ofertas, a disciplina envolveu mais de 500 estudantes, professores e técnicos.

Desde então, Ricardo Limongi, especialista em marketing e inteligência artificial, se aprofundou nesse universo, tendo conduzido palestras e oficinas, e integrado a criação de produtos científicos como autor e editor-chefe.

Durante uma palestra, o professor comentou sobre um artigo publicado pelo colega da UFPR, Rafael Cardoso, e então se conectaram pelos interesses em explorar a IA na educação em diferentes dimensões. Dentre as discussões, abordaram que não havia um documento norteador a respeito da prática científica em consonância com essa tecnologia.

"Começamos a perceber que instituições, principalmente internacionais, começaram a montar guias listando as principais boas práticas, como forma de contribuir para professores e alunos, porém, a realidade brasileira tem características específicas, como até mesmo a acessibilidade às ferramentas de Inteligência Artificial", detalha.

 

Professor Ricardo Limongi, da UFG, é um dos coautores do livro (Foto: Arquivo Pessoal)

 

Automatização

Segundo Ricardo Limongi, as IAs generativas são "geradores de respostas que precisam de supervisão". O especialista comenta que as soluções oferecidas vêm de uma base de dados "aprendida". Ou seja, a "inteligência" da máquina é retirada de algum local, de alguma origem ou conhecimento disponibilizado para o sistema.

Um dos exemplos mais conhecidos dessa funcionalidade é o ChatGPT, que "aprende" com informações validadas por desenvolvedores e interações com os próprios usuários. Logo, é fundamental que o pesquisador use essas ferramentas como assistentes e não no comando das decisões do método científico.

No entanto, concentrar todo o trabalho científico nas respostas geradas pelas IAs pode ser um problema. Afinal, de acordo com o professor, esse tipo de ferramenta "não está preocupada em dar a resposta certa", mas sim em atender à demanda de ofertar uma resposta.

Se o conteúdo possui veracidade ou não, "somos nós, enquanto usuários, que precisamos, de fato, saber", afirma. Um ponto adicional é que o foco deve estar na contribuição da pesquisa e não na ferramenta usada, o que infelizmente tem sido mais comum.

Ética

A transparência, na opinião do pesquisador, consiste no primeiro passo para cultivarmos um uso mais ético das IAs Generativas. Em sua experiência, por ter coordenado um grupo de trabalho que reviu o Manual de Boas Práticas de Publicação Científica e enquanto editor de uma revista científica vinculada à Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (Anpad), ele acredita que as políticas educativas não devem ser excludentes.

"Os professores e alunos vão usar, e o que nós defendemos é que seja declarado como e qual ferramenta foi usada. Precisamos criar uma cultura de transparência para aprendermos juntos".

Sendo assim, a perspectiva dos autores do e-book é a de que, em termos metodológicos, o que se espera dos pesquisadores e da comunidade científica não é a proibição das ferramentas, mas a descrição da forma pela qual elas foram utilizadas. Usar IA na pesquisa é um facilitador de tempo para seleção de referências, por exemplo.

Em casos de IAs geradoras de resultados textuais por comando (prompt), o professor ressalta a importância de se compartilhar as instruções dadas no processo de escrita do texto científico. Com isso, a interação entre a máquina e o humano se torna evidente. Eventualmente, outros usos podem vir a fazer parte da metodologia, desde que estejam explícitos para o público e contribuam para a replicabilidade.

Uso generalizado

Segundo Ricardo Limongi, o grande volume de artigos acadêmicos produzidos nos últimos anos evidencia o uso generalizado de inteligências artificiais. "Apenas em 2023, mais de 5 milhões de trabalhos científicos foram indexados", observa o professor, que ressalta a preocupação da dicotomia volume versus quantidade.

A produção em larga escala nem sempre garante qualidade e rigor científico, o que tem alimentado debates sobre o tema, principalmente com a geração automática de textos e, às vezes, de trabalhos inteiros pelas IAs.

Essa preocupação é ainda maior para a área da computação e da informática. Um estudo recente identificou que cerca de 65% dos artigos apresentados em congressos foram escritos e avaliados por máquinas. "Será que eu vou deixar a IA ser protagonista? Será que eu vou deixar ela escrever e avaliar o trabalho?", questiona o autor.

De acordo com o professor, para se conseguir a ajuda efetiva das IAs no contexto da produção nas ciências, é necessário "investirmos no letramento de inteligência artificial para alunos, professores e gestores para estabelecimento do uso de IA da melhor forma".

Para ele, a liberação total ou a proibição absoluta não são os caminhos mais sugeridos, mas sim o engendramento de uma cultura comportamental.