Inteligência artificial na pesquisa: ferramenta ou ameaça?

Na edição de 21 de maio de 2026, a revista Nature publicou um editorial com um título direto: Why AI cannot do good science without humans (Por que a IA não consegue fazer boa ciência sem humanos). O texto parte de dois estudos recentes em que sistemas autônomos de inteligência artificial foram usados na busca por novos fármacos, com resultados impressionantes em velocidade e escala. E, ainda assim, o editorial conclui com algo que vale repetir: a presença humana no processo não é um defeito do sistema. É uma característica fundamental. Removê-la não seria fácil, nem desejável.

Esse ponto merece atenção. Não porque a IA seja uma ameaça a ser contida, mas porque o debate que cerca essa tecnologia oscila com frequência entre o entusiasmo sem reservas e o completo ceticismo. A realidade, como quase sempre, deve estar mais na justa medida entre esses dois pontos.

Inteligência artificial é uma ferramenta. Uma ferramenta de extrema sofisticação, capaz de processar volumes de informação que nenhum ser humano processaria em tempo útil, de identificar padrões onde olhos treinados não os enxergariam, de redigir, resumir, traduzir e sugerir com uma fluência que ainda surpreende. Entretanto, continua sendo uma ferramenta e, dessa forma, seu valor depende de quem a usa, para quê, e com que grau de compreensão.

Há um argumento simples que ilustra bem o que está em jogo na formação de quem pesquisa. Aprender a fazer contas de cabeça não serve para dispensar a calculadora ou computadores, serve para saber quando os resultados estão errados. Quem nunca somou números por si só não tem o filtro interno ou desconfiança que diz “esse resultado não pode estar certo”. O mesmo vale, em escala muito maior, para a prática científica. A IA pode otimizar etapas, sugerir hipóteses, acelerar análises e, de fato, até propor perguntas. O que ela não deve substituir, entretanto, é a capacidade de reconhecer uma boa pergunta, e de formular quais perguntas novas precisam ser respondidas.

É exatamente aí que a ciência vive. Não nas respostas, mas no movimento contínuo entre pergunta, resposta e nova pergunta. Delegar esse movimento inteiramente a um sistema automatizado não é ganho de eficiência. É perda de essência.

Por isso, a questão não é se a IA deve ou não ser usada na pesquisa. Deve, e já é. A questão é como garantir que quem a usa, especialmente quem ainda está se formando como pesquisador, mantenha a compreensão ativa do processo, e não apenas do resultado.

A USP já está nessa discussão, e isso é relevante. O Grupo de Pesquisa em Governança de Agentes de Inteligência Artificial (GPGAIA), ligado à Cátedra Oscar Sala do Instituto de Estudos Avançados, trabalha desde 2025 com grupos temáticos sobre riscos éticos, governança e responsabilização. O Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (CIAAM) consolidou-se como polo estratégico da Reitoria, reunindo grupos de pesquisa de diversas unidades. E a Cátedra IA Responsável, lançada em parceria com o Google em dezembro de 2025, coloca a Universidade como protagonista no debate nacional sobre o tema. Não faltam competência nem iniciativa dentro de casa.

O que ainda merece atenção é a dimensão prática do acesso. Hoje, boa parte da comunidade USP usa ferramentas de IA de terceiros, não por descuido, mas porque são as que estão ao alcance. O problema é que essas plataformas, em geral, não são controladas pela instituição, e nem sempre oferecem clareza sobre o que acontece com os dados inseridos. Um pesquisador que usa uma dessas ferramentas para redigir um relatório com dados ainda não publicados pode, sem perceber, estar fornecendo informação sensível a sistemas de treinamento externos. Entretanto, conforme discutido no evento USP Talks – Research Security, realizado em 28 de abril de 2026, a segurança em pesquisa não é barreira à ciência, mas condição para uma atuação sustentável e globalmente confiável.

O cenário não é catastrófico, mas sim um risco real e evitável cuja resposta não é proibição. É acesso qualificado. O que faria diferença concreta é possuirmos, como comunidade, acesso a plataformas reconhecidas, com políticas claras sobre uso e proteção de dados, acompanhadas de orientação mínima sobre boas práticas. Não como burocracia adicional, mas como o suporte que qualquer profissional precisa para usar bem uma ferramenta nova. E que esse acesso chegasse de verdade a toda a comunidade: estudantes, técnicos, pesquisadores e docentes, em todas as unidades.

O editorial da Nature se encerra com uma frase que resume bem o argumento: a IA pode comprimir o tempo necessário para certas descobertas, mas a sabedoria acumulada por equipes que trabalham um problema por décadas, a curiosidade que leva a uma pergunta inesperada, a responsabilidade ética que guia o que se faz são atividades humanas, e não por acidente. Preservá-las não é resistência ao progresso, é a condição para que o progresso valha alguma coisa.