Um estudo publicado no arXiv investigou como autores de artigos científicos percebem e utilizam revisões geradas por inteligência artificial durante o processo de avaliação acadêmica. A pesquisa analisou dois estudos-piloto realizados em eventos da área de Ciência da Computação, nos quais os participantes receberam, além das revisões tradicionais feitas por especialistas, uma revisão complementar produzida por modelos de linguagem da OpenAI.

Os resultados indicam que 83,9% dos autores consideraram o feedback gerado por IA útil, enquanto 80,4% afirmaram que a ferramenta identificou problemas não apontados pelos revisores humanos. O impacto prático também chamou atenção: 82,1% dos respondentes relataram ter incorporado ao menos parte das sugestões da IA na versão final de seus trabalhos.

Apesar da avaliação positiva, os pesquisadores não enxergam a IA como substituta da revisão por pares. Os participantes relataram confiar mais nas avaliações humanas e consideraram os comentários dos revisores especialistas mais claros e confiáveis. Entre os problemas identificados nas revisões automatizadas, 51,8% citaram pequenas imprecisões e 16,1% apontaram comentários incorretos, irrelevantes ou potencialmente enganosos.

O estudo também mostrou forte apoio ao uso da IA como ferramenta complementar e supervisionada. Quase todos os participantes afirmaram que utilizariam sistemas semelhantes para revisar seus manuscritos antes da submissão, desde que existam transparência sobre o uso da tecnologia, supervisão humana e consentimento explícito dos autores.

Os autores concluem que a inteligência artificial pode atuar como uma fonte adicional de feedback para aprimorar artigos científicos, mas ainda está longe de substituir o julgamento especializado exercido pelos revisores humanos no processo de avaliação científica.

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