As tecnologias de inteligência artificial (IA) são desenvolvidas e aplicadas em diferentes campos científicos, como biologia, física, matemática e ciências sociais, tendo o potencial de elevar a qualidade da pesquisa científica. Contudo, embora se reconheçam aspectos positivos no uso de IA na pesquisa científica, são também identificadas preocupações, que incluem principalmente a opacidade das ferramentas de IA, consideradas por muitos “caixas-pretas”, que não permitem entender as razões subjacentes aos resultados gerados por IA.
Virgílio Almeida e Elen Nas. Desafios da IA responsável na pesquisa científica.
In: Revista USP, São Paulo, n.º 141, 2024 (com adaptações).
A introdução da IA no meio científico mudou o cenário da redação, da criação e da produção de trabalhos de pesquisa. Trata-se de uma revolução irreversível no mundo editorial acadêmico. Devemos aprender a conviver com um novo ambiente que gerará rupturas em nossos velhos paradigmas. Alguns temas críticos a serem discutidos envolvem questões como a autoria de textos produzidos com uso de IA; a validade de ferramentas de IA na publicação científica original; o papel dos editores científicos e pareceristas no processo de avaliação de um texto; o significado de plágio nesse cenário.
Ernesto Spinak. Inteligência Artificial e a comunicação da pesquisa.
In: SciELO em Perspectiva. 30 ago. 2023. Internet: <blog.scielo.org> (com adaptações).
Embora algumas instituições já estejam criando regras para o uso de IA nas pesquisas acadêmicas, elas estão mais centradas em questões como proteção de dados, autoria, manipulações intencionais ou até fabricação de resultados. No entanto, essas ferramentas também podem ser empregadas em outras fases da produção científica, que, em princípio, podem parecer menos problemáticas, ou nem tanto: vão desde a revisão bibliográfica até a tradução de artigos, influenciando também a escolha de metodologias e a análise de dados.
Clarisse Sieckenius de Souza. Avanço da inteligência artificial revoluciona
pesquisas acadêmicas, mas gera imenso desafio ético para cientistas.
Internet: <www.terra.com.br> (com adaptações).
Considerando que os textos precedentes tenham caráter unicamente motivador, redija um texto dissertativo-argumentativo a respeito do uso de inteligência artificial em pesquisas científicas e seus desdobramentos éticos
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Texto 1
A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que busca reproduzir a inteligência humana em computadores. Por meio da análise de milhões de dados, as máquinas são capazes de perceber variáveis, tomar decisões e resolver problemas. São softwares e robôs que operam em uma lógica semelhante ao raciocínio humano. Essa ideia ainda pode parecer um tanto futurista, mas já está bem presente e provocando verdadeiras transformações nas mais diversas áreas.
“Quando você escolhe um filme em uma plataforma de streaming, é a Inteligência Artificial que está sugerindo os títulos dos quais provavelmente você vai gostar. O aplicativo de trânsito também usa essa tecnologia para definir a melhor traj…
Considere as ponderações do seguinte texto:
Costuma-se afirmar que “contra fatos não há argumento”.
O problema está, no entanto, na consideração do que seja realmente um fato indiscutível, sobretudo numa época de fake news. Há quem propague inverdades como fatos justamente para não serem discutidos.
Antes de aceitar mecanicamente a ocorrência de fatos amplamente propagados, convém avaliar as condições em que teriam ocorrido e os interesses envolvidos em sua propagação.
Redija um texto dissertativo-argumentativo no qual você se posicionará criticamente diante das ponderações do texto acima.
As tecnologias de inteligência artificial (IA) são desenvolvidas e aplicadas em diferentes campos científicos, como biologia, física, matemática e ciências sociais, tendo o potencial de elevar a qualidade da pesquisa científica. Contudo, embora se reconheçam aspectos positivos no uso de IA na pesquisa científica, são também identificadas preocupações, que incluem principalmente a opacidade das ferramentas de IA, consideradas por muitos “caixas-pretas”, que não permitem entender as razões subjacentes aos resultados gerados por IA.
Virgílio Almeida e Elen Nas. Desafios da IA responsável na pesquisa científica.
In: Revista USP, São Paulo, n.º 141, 2024 (com adaptações).
A introdução da IA no me…



