Revisão de Artigos científicos na era da IA: ainda fazem sentido?

2

Se a escrita de artigos científicos está a mudar com a inteligência artificial, então a revisão por pares — esse pilar tantas vezes invisível — não pode ficar de fora da discussão. Durante décadas, o processo de peer review foi visto como um mecanismo essencial de validação: imperfeito, lento, por vezes frustrante, mas ainda assim uma das melhores ferramentas que a ciência encontrou para se autocorrigir.

Mas hoje, tal como na escrita, a pergunta impõe-se: faz sentido rever artigos da mesma forma num mundo onde a IA já participa, direta ou indiretamente, na sua produção?

Tradicionalmente, rever um artigo era um exercício profundamente humano. Implicava ler com atenção, interpretar argumentos, identificar falhas metodológicas, sugerir melhorias. Era também, em muitos casos, um trabalho pouco reconhecido — exigente, demorado e feito em paralelo com todas as outras responsabilidades académicas.

Com a chegada da IA, este equilíbrio começa a deslocar-se.

Por um lado, as mesmas ferramentas que ajudam a escrever podem agora ajudar a rever. É possível resumir artigos rapidamente, identificar inconsistências, verificar referências, até sugerir críticas estruturadas. Em teoria, isto pode tornar o processo de revisão mais eficiente e até mais consistente. Um revisor apoiado por IA pode cobrir mais aspetos, em menos tempo, com menos fadiga.

Mas há uma tensão evidente aqui.

Se os artigos começam a ser parcialmente gerados por IA e as revisões também, entramos num ciclo curioso — e potencialmente problemático — de mediação algorítmica. Quem está realmente a avaliar quem? E até que ponto este processo continua a cumprir a sua função de escrutínio crítico?

Há também um risco mais subtil: o da homogeneização. A revisão por pares, apesar de todas as suas falhas, beneficia da diversidade de perspetivas, estilos e sensibilidades. Diferentes revisores veem coisas diferentes, levantam questões inesperadas, trazem experiências próprias. Se começarmos a depender demasiado de sistemas de IA treinados em padrões dominantes, podemos acabar com revisões mais uniformes — e talvez menos criativas.

Ao mesmo tempo, não podemos ignorar os problemas já existentes. O sistema de peer review está sobrecarregado. Encontrar revisores disponíveis é cada vez mais difícil, os tempos de resposta são longos, e a qualidade das revisões é, por vezes, desigual. Neste contexto, a IA pode ser vista não como substituto, mas como apoio necessário para manter o sistema funcional.

Talvez a questão mais interessante não seja se a revisão por pares continua a fazer sentido, mas sim o que queremos preservar nesse processo.

Se a revisão for apenas um filtro técnico — verificar se tudo “parece correto” — então a IA poderá assumir um papel cada vez maior. Mas se a revisão for também um espaço de diálogo intelectual, de confronto de ideias, de construção coletiva de conhecimento, então há algo de essencialmente humano que dificilmente será substituído.

É possível imaginar um modelo híbrido. A IA pode tratar de tarefas mais mecânicas: verificar consistência, detetar possíveis problemas estatísticos, analisar similaridade com literatura existente. Libertaria assim os revisores humanos para aquilo que fazem melhor: questionar pressupostos, avaliar relevância, propor novas direções.

Mas isso exige transparência. Saber quando e como a IA foi usada, tanto na escrita como na revisão, torna-se crucial para manter a confiança no sistema. Sem essa clareza, arriscamo-nos a criar um processo opaco, onde decisões importantes são influenciadas por ferramentas que poucos compreendem plenamente.

No fundo, a revisão por pares está a atravessar o mesmo tipo de transformação que os próprios artigos científicos. Não está necessariamente a perder sentido — mas está a ser desafiada a justificar-se, a adaptar-se, a evoluir.

Talvez nunca tenha sido um sistema perfeito. Mas sempre foi, pelo menos em intenção, um espaço onde a ciência se olha ao espelho.

A questão agora é: quem segura esse espelho — e com que grau de consciência sobre o que está a refletir?