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Já se passaram quase 30 anos desde que publiquei meu primeiro artigo científico. Durante meu tempo como estudante de doutorado na Alemanha, tive o privilégio de aprender esse algoritmo de um mentor excepcional, meu caro Herr Professor, e de um colega de doutorado experiente da Sauerland, que se tornou um querido amigo e até mesmo me transformou em um fã do Eintracht Frankfurt. Ele pacientemente me orientou pelas intricadas técnicas e humor das máquinas, da caligrafia e das nuances das expectativas de nosso “Boss”, enquanto me transmitia um profundo entendimento da física subjacente por trás de nossas teorias. Como meus amigos alemães costumam dizer, “Alle Anfang ist schwer” (Todo começo é difícil). E de fato, o processo de produzir aquele primeiro artigo científico foi tudo menos fácil.
Hoje, com quase 100 artigos e capítulos de livros publicados em meu nome (incluindo um para a Springer), não me encaixo no estereótipo de um cientista prolixo. Em vez disso, dou prioridade à elaboração de artigos bem escritos e coesos, colaborando de perto com um grupo seleto de colegas para explorar minuciosamente um assunto, ou pelo menos tento. Muito desse método é devido à orientação e aos ensinamentos de meus mentores alemães incluindo o exemplo de um outro coelag e amigo alemão com o qual hoje divido o laboratório. Em vez de produzir inúmeros artigos preliminares fragmentados para conferências e diversos periódicos científicos, acompanhados por uma multiplicidade de coautores que mal conheço, tudo em busca de números impressionantes para agências de financiamento, eu há muito tempo me libertei desse processo escravizante. Tudo o que faço agora é impulsionado pela paixão e pelo prazer.
Permita-me compartilhar um exemplo que destaca essa mudança. Durante minha segunda passagem como pós-doutor na Alemanha, escrevi um artigo teórico e experimental de 14 páginas. Em vez de dividi-lo em vários artigos menores apenas para aumentar a quantidade, mantive-o intacto como uma obra abrangente. Sou imensamente grato ao pequeno número de colaboradores envolvidos (um casal maravilhoso de teóricos) e ao meu supervisor talentoso e apoiador na época, que hoje também é um mais um querido amigo.
O processo de produzir uma publicação científica é indiscutivelmente desafiador, como mencionei anteriormente. As etapas iniciais são particularmente árduas, e as dificuldades são ampliadas para falantes não nativos de inglês vindos de países como o Brasil. Além disso, se você se encontra fora dos domínios limitados de conhecimento das universidades públicas de renome, os obstáculos se tornam formidáveis os greenhorns. O envolvimento de agências de financiamento e burocracias universitárias com suas métricas falhas e as ideologias políticas em constante mudança podem transformar o início da carreira de um cientista aspirante em um pesadelo. Testemunhei diversos indivíduos excepcionalmente talentosos partirem para os Estados Unidos e a Europa devido a bolsas insuficientes que não cobriam nem mesmo suas despesas básicas, garantindo assim que eles nunca voltariam. Eles têm plena consciência de que os concorridos cargos de professor em universidades conceituadas em nosso país também são inadequadamente remunerados. Além dos desafios associados à conquista de tais cargos, sobreviver à burocracia, à política e a vários outros obstáculos se mostra incrivelmente exigente. Se alguém neste meio tem a sorte de obter a oportunidade de ministrar cursos prestigiados, muitas vezes anseia por um ambiente onde possa se aprofundar em seus estudos, prosperar e se tornar uma fonte de sabedoria e conhecimento para beneficiar as gerações futuras. Não há nada melhor do que dar uma boa aula para jovens alunos interessados!
Bem, depois de três parágrafos discutindo os desafios da academia, você pode estar curioso sobre o papel da IA. A resposta é bastante simples. Assim como nossas carreiras acadêmicas são impactadas por burocracias externas que existem além dos limites de laboratórios e salas de aula, bem como por políticas internas (e ideologias desagradáveis) dentro das salas de café (que agora estão vazias devido à pandemia de COVID-19, substituídas por ininterruptas trocas de e-mails em listas de discussão oficiais), nossas vidas científicas são ainda mais sobrecarregadas por tarefas improdutivas. Ok estou sendo repetitivo. No entanto, o surgimento da revolução da Inteligência Artificial oferece uma solução promissora para esses desafios.
Os mesmos algoritmos de aprendizado de máquina que avaliarão, entrevistarão e classificarão estudantes de pós-graduação, adaptando até mesmo seus critérios de avaliação (chamados de “barema” em português, uma palavra um tanto ridícula, mas um conceito incrível) em pesos e viés simples dentro de redes neurais, e alocarão bolsas de estudo entre eles, também servirão como ferramentas poderosas de revisores para publicações científicas. É surpreendente a quantidade de tempo que isso poupará, quantos empregos desnecessários podem ser eliminados e o quanto nosso próprio salário poderia aumentar com esses cortes (ok, estou provocando, não pude me conter com isso). Ainda devo criar uma RN para, por exemplo, a seleção de alunos para pós-graduação, apenas por diversão, e disponibilizar o código Python gratuitamente aqui. Que tal um artigo futuro sobre “baremates” de IA para escolher os melhores estudantes de pós-graduação usando correlações de dados ocultas para avaliadores humanos?
Embora essa nova tecnologia ainda não possua a capacidade cognitiva para interpretar gráficos, tabelas e equações (já existam excelentes ferramentas de IA Co-pilot disponíveis para ajudar nisso), ela pode ser valiosa para auxiliar na correção de linguagem em artigos, o que muitas vezes é uma tarefa tediosa. Os referees, que podem não compreender completamente o trabalho meticuloso apresentado no artigo, muitas vezes por orgulho, enfatizam o aspecto da linguagem e sentem-se obrigados a fornecer feedback aos editores em vez de recusar simplesmente afirmando humildemente: “Falta-me o conhecimento necessário para revisá-lo, desculpe…”.
Além disso, o processamento de linguagem natural pode realizar feitos notáveis e economizar uma quantidade significativa de tempo. Vamos considerar o ChatGPT, por exemplo. Ao visitar o site da OpenAI.com, você pode se cadastrar e fazer login usando qualquer conta do Gmail. E voilà! Você pode utilizar o GPT-3, a poderosa e gratuita alternativa ao sofisticado GPT-4 (ou a versão gratuita mais lenta do Bing). Com o impressionante GPT-3 e seu modo noturno cinza, você pode simplesmente copiar o título do artigo, o resumo e a sequência extensa usando ‘Ctrl+C’ e ‘Ctrl+V’ de um documento em PDF ou Word para o prompt (embora esse processo ainda possa ser tedioso se você ainda não o automatizou com um Co-pilot de IA). Claro, você precisa incluir os prompts antes do texto. O que torna verdadeiramente maravilhoso é trabalhar com os prompts – os GPTs podem até adaptá-los às suas necessidades. Quanto melhor a engenharia do prompt, mais precisas são as respostas. Abaixo está uma pequena lista de dez prompts que você pode usar para revisar seu próximo artigo.
Prompt> Por favor, forneça 10 prompts para um editor e revisor que conduzirá uma revisão de linguagem, gramática, clareza e organização de um artigo científico.
Resposta> Certamente! Aqui estão 10 prompts para um editor e revisor de um artigo científico em relação à linguagem, gramática, clareza, organização e muito mais:
- Avalie a clareza geral e a coerência do artigo. As ideias são apresentadas de maneira lógica e organizada? O fluxo de informações é suave e fácil de acompanhar?
- Revise o resumo e a introdução. Eles resumem efetivamente o objetivo, os objetivos e as principais descobertas do artigo? São envolventes e concisos?
- Verifique o idioma e a gramática ao longo do artigo. Existem problemas de estrutura de frases, construções estranhas ou erros gramaticais que precisam ser corrigidos?
- Avalie o uso de terminologia científica. A terminologia é precisa e usada adequadamente? Existem casos em que termos técnicos precisam ser definidos ou esclarecidos para os leitores?
- Examine a consistência da formatação e estilo. Verifique se os títulos, subtítulos, citações e referências estão de acordo com o guia de estilo exigido (por exemplo, APA, MLA, Chicago).
- Verifique a precisão das citações e referências. Faça uma verificação cruzada das citações no texto com a lista de referências para garantir o formato e a precisão corretos das citações.
- Analise a clareza de figuras, tabelas e gráficos. Eles possuem rótulos, títulos e legendas claras? São fáceis de interpretar? Verifique se os dados apresentados são precisos e sustentam os principais pontos (Aqui você precisará de um Co-Pilot…).
- Avalie o uso de transições entre parágrafos e seções. Existem transições suaves que guiam o leitor pelo artigo? Elas conectam efetivamente as ideias e mantêm a coerência?
- Considere a escolha geral de palavras e o tom do artigo. A linguagem é precisa, concisa e adequada para um público científico? Existem casos em que o tom precisa ser ajustado?
- Avalie a seção de conclusão. Ela resume efetivamente as principais descobertas e suas implicações? A conclusão é suportada pelas evidências apresentadas no artigo?
Estes prompts podem servir como um guia valioso para o editor e revisor, garantindo que o artigo científico atenda aos altos padrões de linguagem, gramática, clareza, organização e legibilidade geral.
Como revisor de várias revistas científicas, implementei alguns desses prompts na minha última revisão com grande sucesso. Embora seja verdade que os autores possam ter trabalho adicional para melhorar a linguagem, a qualidade geral do artigo é significativamente aprimorada graças à IA. Fica aqui também a dica para os autores. É importante observar que o trabalho de revisão de linguagem é apenas metade da tarefa. Os editores também podem realizar correções iniciais e/ou finais de linguagem com a ajuda da IA antes de enviar o artigo para revisão e publicação. Isso nos permite focar em fornecer sugestões e correções que realmente importam, especificamente o conteúdo científico.
Espero ter transmitido com sucesso a importância da IA em revolucionar o cenário de algumas tarefas acadêmicas específicas e trabalhos científicos tediosos. A integração das tecnologias de IA traz oportunidades transformadoras, abrindo novas possibilidades e agilizando vários aspectos do processo científico. Apesar de seu tremendo potencial, é natural que algumas pessoas demonstrem hesitação em adotar essa mudança. Ah, esses luditas! As rotinas familiares e práticas estabelecidas que caracterizaram a comunidade científica por anos podem criar resistência à adoção de abordagens inovadoras.
É importante reconhecer que a mudança pode ser perturbadora e pode levar tempo para que as pessoas compreendam e apreciem plenamente os benefícios que a IA pode oferecer. Além disso, as complexidades e nuances da pesquisa científica, e do mundo acadêmico em geral, requerem um equilíbrio delicado entre a experiência humana e as capacidades da IA. Embora a IA, sem dúvida, possa aprimorar a eficiência e a precisão em determinadas áreas, é essencial manter o pensamento crítico e a criatividade que os cientistas humanos trazem para a mesa.
Conforme avançamos, será fascinante testemunhar como a comunidade científica evolui e se adapta à integração da IA. Somente o tempo revelará até que ponto a IA transforma as práticas de pesquisa acadêmica e científica e se minha perspectiva sobre seu impacto potencial se mantém verdadeira. Talvez eu tenha caído nas teias da Lei de Amara, vai saber… Com os avanços contínuos e a exploração contínua das capacidades da IA, vivemos uma era emocionante de descoberta científica, que promete acelerar o progresso e expandir os limites do conhecimento.
Agora, se me derem licença, tenho um artigo para revisar. É um dia ensolarado agradável lá fora neste feriado, mas minha piscina e minha cerveja terão que esperar.
Saudações cordiais,
Maurício Pinheiro
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