IA: artigos científicos falsos dão dor de cabeça a periódicos
Periódicos e revisores estão perdendo a cabeça com artigos falsos criados por IA, cujos erros estão mais sutis e difíceis de detectar
Ronaldo Gogoni 15/05/2026 às 16:30
A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta como qualquer outra; ela é tão boa ou má quanto quem a usa. Embora haja diversos casos de uso benéfico (ainda que muitos questionem o custo dos algoritmos generativos ao meio ambiente, empregos e afins), sempre haverão as mentes do crime que aplicarão suas vantagens para... bem, tirar vantagem.
Um dos usos envolve encarregar algoritmos de escrever e submeter artigos científicos completos, visto que uma pesquisa real envolve muito trabalho por parte do ou dos pesquisadores, logo, por que não deixar que a IA faça tudo?
Cientistas e periódicos estão até a tampa com artigos gerados por IA, que estão se tornando cada vez mais difíceis de serem identificados como tal (Crédito: Grok/xAI/Ronaldo Gogoni/Meio Bit)
Óbvio que, dada a tendência das IAs a alucinar, o resultado final muitas vezes sai uma bela porcaria, mas institutos, periódicos e revisores estão sendo soterrados por toneladas de lixo que, para piorar as coisas, estão apresentando erros cada vez mais sutis e difíceis de serem identificados.
IA pesquisadora, só que não
O Dr. Peter Degen, pós-doutorando no Centro de Ciências Reprodutivas da Universidade de Zurique, na Suíça, relatou ao site The Verge um caso trazido a ele por seu orientador: um de seus artigos, publicado em 2017 sobre a precisão de um tipo específico de análise estatística em dados epidemiológicos, estava recebendo referências demais, muito acima da média de dezenas em pouco mais de oito anos, atingindo uma marca de centenas de citações em dias.
Ordenado a investigar, Degen descobriu que os dados públicos, compartilhados por meio do Estudo da Carga Global de Doenças, gerenciado pelo Instituto de Métricas e Avaliação de Saúde da Universidade de Washington (e do qual faculdades de Medicina do Brasil obviamente fazem parte), estavam sendo usados para realizar as mais diversas probabilidades, como de AVC em adultos com mais de 20 anos, de câncer nos testículos em adultos jovens e até de quedas de idosos na China (atenção nessa parte).
Uso de dados cruzados para a criação em massa de artigos científicos pelas chamadas "fábricas de artigos" não é nenhuma novidade, mas é fato que a IA facilitou em muito o processo; Degen rastreou códigos-fonte compartilhados no GitHub e chegou a uma fábrica específica localizada na cidade chinesa de Cantão, que anuncia seus serviços no Bilibili, uma espécie de rede social "tudo-em-um" com recursos análogos ao X, Facebook, Instagram, YouTube e mensageiros instantâneos.
A companhia em questão vende tutoriais que prometem ensinar "como produzir artigos científicos em menos de duas horas", usando LLMs e outros softwares baseados em IAs generativas. Com uma entrada básica de dados, o serviço provê todo o trabalho pesado e referencia estudos já conhecidos, como o de Degen, para validar a pesquisa e dificultar a identificação.
O pós-doutorando diz que periódicos e institutos correm o risco de chegar a um "ponto crítico", devido à inundação de artigos gerados por IA que chegam para revisão, em uma quantidade em que não há revisores suficientes para realizar o processo de verificação por pares e identificar erros. Claro que uma análise mais minuciosa pega a maioria deles, alguns dos dados são alucinações descaradas (constatadas, por exemplo, em pesquisas focadas em dores de cabeça), mas os erros estão se tornando menos óbvios, como este aqui (NSFW, acho).
Embora continuem alucinando e escrevendo muita besteira, IAs estão aos poucos aprendendo a redigir artigos melhores (Crédito: Shutterstock)
Algumas das técnicas usadas por algoritmos para evitar a detecção por plágio (o que é crime, vale lembrar) envolvem o que pesquisadores chamam de "tortura de frases", passar o texto por um gerador de sinônimos para trocar sentenças por outras de mesmo sentido, o que muitas vezes leva ao uso pesado de gerundismo e outros vícios de linguagem, que hoje são vistos como carimbos de uso de IA.
Ao mesmo tempo, LLMs estão melhorando no processo de se tornarem cada vez melhores em redigir artigos científicos, quer por malícia intencional ou não, como a OpenAI ao introduzir o Prism, uma plataforma voltada para pesquisadores integrada ao GPT-5.2 que, entre outras coisas, é capaz de revisar prosa e fazer buscas por artigos relacionados. E sim, ele já consegue escrever um artigo sem erros.
O Dr. Matt Spick, professor de Biomedicina na Universidade de Surrey, no Reino Unido, e um dos pesquisadores que submeteu dados para o Prism que resultaram na pesquisa escrita por algoritmos, diz temer um futuro não muito distante em que revisores não mais serão capazes de identificar o que foi escrito por um humano e o que é inteiramente trabalho de uma IA, posta para mastigar dados enquanto o "pesquisador" fica com o crédito sem fazer nada.
Hoje, revisores estão sendo esmagados pela quantidade astronômica de artigos, que vencem a disponibilidade de gente para verificá-los, no que muitos erros acabam passando, por exemplo, o caso inacreditável de uma proposta de lei na África do Sul para regular IAs, escrita inteiramente por um algoritmo (e com muitas alucinações), que quase ninguém percebeu, nem mesmo o gabinete do presidente Cyril Ramaphosa, até o documento cair na internet e passar pelo escrutínio (e ridicularização) da geral.
Marit Moe-Pryce, editora-chefe do periódico de Relações Internacionais Security Dialogue, diz que o número de submissões dobrou no último ano, e que publicações criadas por algoritmos estão ficando cada vez melhores e mais difíceis de identificar; ela cita um caso em que um artigo em particular passou pelas mãos de 10 editores em duas rodadas de revisões por pares, até ser classificado como gerado por IA.
E as coisas só vão piorar daqui por diante.
Fonte: The Verge
