A inteligência artificial (IA) está revolucionando a ciência ao oferecer ferramentas para acelerar descobertas e reduzir custos em pesquisas. Os prêmios Nobel de 2024 destacaram o impacto dessa tecnologia, mostrando sua aplicação direta em trabalhos científicos de ponta. No entanto, esse progresso vem acompanhado de desafios significativos, como a confiança pública e a integridade das pesquisas. A ilusão de profundidade explicativa é um exemplo disso, onde modelos preditivos da IA podem parecer profundos, mas carecem de entendimento dos mecanismos subjacentes.
Outro ponto crítico é a produção de artigos científicos gerados por IA, que, embora acessíveis, pode inundar publicações com trabalhos de baixa qualidade. Isso compromete a credibilidade científica e sobrecarrega o sistema de revisão por pares. Além disso, a monocultura do saber, moldada pela predominância da IA, corre o risco de negligenciar a diversidade de perspectivas necessárias para responder aos problemas globais.
Para que a IA sirva como um aliado da ciência, cientistas e decisores devem repensar o contrato social da pesquisa. Discussões abertas sobre impacto ambiental, alinhamento com a sociedade e padrões éticos são essenciais. Somente por meio de uma colaboração transparente será possível aproveitar o potencial da IA sem comprometer os valores fundamentais da ciência.