Uma nova ferramenta de inteligência artificial foi desenvolvida para identificar relatórios de revisão por pares duplicados ou excessivamente semelhantes em periódicos científicos. O sistema foi criado pelo Institute of Physics Publishing (IOPP) com o objetivo de auxiliar editoras acadêmicas na detecção de possíveis casos de plágio, reutilização indevida de pareceres e manipulação do processo de peer review.

Batizada de Duplicate Review Checker, a tecnologia combina modelos de IA e análise textual para examinar pareceres submetidos por revisores. O sistema é capaz de detectar padrões considerados suspeitos, como reutilização recorrente de trechos, avaliações praticamente idênticas em artigos distintos, linguagem excessivamente genérica e indícios associados a redes organizadas de revisão fraudulenta. A proposta não é substituir a atuação dos editores, mas fornecer alertas automáticos que possam acelerar investigações internas e fortalecer os mecanismos de controle editorial.

O desenvolvimento da ferramenta responde a um problema crescente no ecossistema científico: o aumento de fraudes relacionadas ao peer review. Nos últimos anos, publishers e periódicos enfrentaram diversos casos de manipulação envolvendo revisores falsos, identidades fictícias, conflitos de interesse ocultos e até “paper mills” — estruturas organizadas que produzem pesquisas fraudulentas em larga escala para inflar currículos acadêmicos e métricas de publicação.

Outro ponto de preocupação é o uso crescente de inteligência artificial generativa na elaboração de pareceres. Embora essas ferramentas possam auxiliar revisores legítimos em tarefas operacionais, editores demonstram preocupação com o avanço de avaliações automatizadas, superficiais ou produzidas em massa, o que pode comprometer a qualidade e a credibilidade da revisão científica. Segundo especialistas ouvidos pela Nature, o desafio atual não é apenas identificar textos gerados por IA, mas reconhecer padrões de comportamento incompatíveis com uma revisão científica autêntica, crítica e criteriosa.

Nesse contexto, a ferramenta desenvolvida pelo IOPP surge como uma estratégia de apoio à integridade científica. O sistema funciona como um mecanismo de triagem capaz de sinalizar padrões incomuns que poderiam passar despercebidos em análises convencionais. Para especialistas da área, soluções desse tipo tendem a ganhar relevância à medida que aumentam o volume de submissões científicas e a presença de ferramentas de IA nos fluxos de comunicação acadêmica.

Atualmente, a ferramenta ainda não possui aplicação comercial e permanece em fase de testes nas revistas do IOPP, funcionando como um sistema experimental de apoio às equipes editoriais.

Fonte: Nature
Texto produzido com auxílio de Inteligência Artificial e revisado pelo autor.
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