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Como a inteligência artificial está sendo utilizada para fazer ciência?

A inteligência artificial (IA) está sendo amplamente utilizada na ciência em diversas áreas, como na biologia, química, física e matemática. Além disso, a inteligência artificial pode ser usada na análise de dados, descoberta de novos materiais, no desenvolvimento de medicamentos, simulações computacionais, entre outras aplicações.


Veja algumas das principais aplicações da IA que já estão em uso na ciência:


- Análise de dados: A IA é muito útil para analisar grandes quantidades de dados e encontrar padrões e tendências que seriam difíceis de detectar manualmente. Isso é especialmente útil em áreas como a astronomia e a biologia, onde existem grandes quantidades de dados para analisar.

Exemplo:

"Big Data and Artificial Intelligence Modeling for Drug Discovery" (2019) - Este artigo discute como a inteligência artificial pode ser usada na análise de grandes conjuntos de dados para descobrir novos medicamentos.


- Modelagem e simulação: A IA é usada para criar modelos e simulações que ajudam os cientistas a entender e prever fenômenos complexos, como o clima, o comportamento das moléculas ou a evolução biológica.

Exemplo:

"Artificial Intelligence for Drug Discovery, Biomarker Development, and Generation of Novel Chemistry" (2018) - Este artigo discute o uso de aprendizado profundo na descoberta de novos medicamentos e biomarcadores.


- Diagnóstico e tratamento médico: A IA é usada em muitos aspectos da medicina, desde o diagnóstico de doenças até o desenvolvimento de tratamentos personalizados. Algoritmos de IA podem ser treinados para analisar imagens médicas, como radiografias e tomografias, para identificar anomalias e doenças, além de ajudar a selecionar os melhores tratamentos para cada paciente.

Exemplo:

"Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present and Future" (2019) - Este artigo fornece uma visão geral da história e do estado atual da utilização da inteligência artificial na área da saúde, incluindo diagnóstico e tratamento médico.


- Descoberta de novos compostos e materiais: A IA é usada para prever as propriedades de novos compostos químicos e materiais, o que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de novas drogas e materiais mais eficientes.

Exemplo:

"Machine Learning for Materials Design and Discovery" (2021) - Este artigo discute como a inteligência artificial pode ser usada na descoberta de novos materiais.


- Previsão e monitoramento de desastres naturais: A IA é usada para prever e monitorar desastres naturais, como terremotos e tsunamis, com base em dados coletados de sensores e outras fontes.

Exemplo:

"Artificial Intelligence for Natural Disaster Management" (2021) - Este artigo discute como a inteligência artificial pode ser usada na previsão e gerenciamento de desastres naturais, incluindo furacões, terremotos e incêndios florestais.


Essas são apenas algumas das muitas maneiras pelas quais a IA está sendo usada na ciência. A tecnologia está desempenhando um papel cada vez mais importante na pesquisa científica, ajudando os cientistas a resolver problemas complexos e a fazer descobertas importantes.


É possível utilizar a inteligência artificial na ciência sem romper com os padrões éticos?


Sim, é possível utilizar a inteligência artificial para fazer ciência sem quebrar os padrões éticos. Para isso, é importante seguir alguns princípios éticos fundamentais na utilização da inteligência artificial na pesquisa científica.


Um dos princípios éticos mais importantes é garantir a privacidade e a segurança dos dados pessoais utilizados nos experimentos. Para isso, é necessário obter o consentimento informado dos indivíduos envolvidos na coleta e análise de dados e garantir que esses dados sejam armazenados e utilizados de maneira segura e ética.


Além disso, é importante que a inteligência artificial seja usada de maneira transparente e responsável, de modo que os resultados e conclusões obtidos sejam compreensíveis e verificáveis pelos demais cientistas e pelo público em geral.


Outro aspecto ético relevante é evitar o viés algorítmico, que pode surgir devido à falta de diversidade nos dados utilizados para treinar a inteligência artificial. É fundamental garantir que os dados utilizados sejam representativos da diversidade da população e que a inteligência artificial seja capaz de lidar com possíveis limitações ou tendências dos dados.


Vale destacar que a inteligência artificial não pode substituir o julgamento humano e o conhecimento especializado dos cientistas. É necessário que os pesquisadores mantenham um papel crítico e reflexivo na análise e interpretação dos resultados obtidos por meio de inteligência artificial.


Quais medidas já estão sendo tomadas para que o mau uso da inteligência artificial não contamine o ambiente científico?


A comunidade científica, as organizações governamentais e a sociedade em geral estão tomando medidas para garantir que o mau uso da inteligência artificial não contamine a ciência. Algumas das medidas mais relevantes são:

  1. Códigos de ética: muitas organizações científicas, empresas e governos têm elaborado códigos de ética que estabelecem as melhores práticas para a utilização da inteligência artificial na ciência. Esses códigos têm como objetivo garantir que a inteligência artificial seja usada de maneira transparente, justa e responsável.

  2. Investimento em pesquisa: muitos governos e empresas estão investindo em pesquisa sobre ética e inteligência artificial, para garantir que a tecnologia seja usada de maneira justa e responsável na ciência.

  3. Regulamentações: governos em todo o mundo têm criado regulamentações para garantir a proteção dos dados pessoais e a transparência na utilização da inteligência artificial na ciência. Alguns países, como a União Europeia e a China, têm liderado esforços para regular o uso da inteligência artificial na ciência.

  4. Educação: a educação sobre ética e inteligência artificial é uma das principais formas de evitar o mau uso da tecnologia na ciência. Universidades, escolas e organizações têm elaborado cursos e programas para ensinar os estudantes sobre as melhores práticas na utilização da inteligência artificial.

  5. Participação pública: a participação da sociedade civil é fundamental para garantir que a inteligência artificial seja usada de maneira ética na ciência. Muitas organizações têm promovido debates públicos para discutir os desafios éticos da tecnologia e buscar soluções em conjunto.

Para mais informações sobre a regulação da Inteligência Artificial clique aqui.


uso da inteligência artificial na ciência

O que as editoras e as revistas científicas estão fazendo a respeito da utilização de inteligência artificial na produção de artigos científicos?


A revista "Nature", uma das mais importantes e conceituadas no meio científico, impôs regras para o uso de sistemas de inteligência artificial (IA) na construção de materiais científicos, como pesquisas e artigos.

Num editorial publicado recentemente a "Nature" estabeleceu que:

- Nenhum sistema de inteligência será aceito como autor de um trabalho de pesquisa e caso alguma IA seja utilizada em trabalhos de pesquisa, isso precisa estar documentado.

Essa medida foi tomada após a divulgação e popularização do chatGPT, inteligência artificial que interage com humanos e fornece soluções em formato de texto para diversos tipos de questionamentos.


Além disso, existem várias ferramentas de inteligência artificial que as editoras podem utilizar para ajudar na produção e revisão de artigos científicos, tais como:


- Algoritmos de inteligência artificial para ajudar na revisão por pares dos artigos científicos. Esses algoritmos podem analisar o conteúdo dos artigos e fornecer feedback aos revisores, ajudando a garantir a qualidade e a precisão dos trabalhos.


- Algoritmos de inteligência artificial para detectar plágio em artigos submetidos para publicação. Esses algoritmos podem analisar os trabalhos e compará-los com uma base de dados de textos já publicados para verificar a originalidade do conteúdo.


- Sistemas de inteligência artificial para gerenciar o processo de revisão de artigos científicos. Esses sistemas podem automatizar tarefas como a seleção de revisores, o envio de lembretes e o monitoramento do progresso da revisão.


Um pouco mais sobre Inteligência artificial e o futuro da ciência você pode ler aqui.


Como ficam as revistas predatórias nesse cenário de grande aumento na quantidade de ferramentas de inteligência artificial disponível?


Revistas predatórias são conhecidas por não serem tão rigorosas em relação a qualidade do que é publicado. Nesse sentido, há um risco de que o uso da inteligência artificial por revistas predatórias possa piorar a qualidade dos artigos científicos publicados. Essas revistas muitas vezes cobram dos autores uma taxa para publicação de seus artigos, geralmente sem fornecer serviços de revisão adequados, com o objetivo principal de gerar lucro, em vez de contribuir para o avanço da ciência.


Se essas revistas predatórias começarem a usar a inteligência artificial de forma inadequada, podem ocorrer problemas como:

  1. Aceitação automática de artigos: algumas revistas predatórias podem usar algoritmos de inteligência artificial para avaliar os artigos submetidos, sem a devida revisão por pares. Isso pode levar à aceitação de trabalhos de baixa qualidade ou até mesmo falsos.

  2. Plágio e reutilização de artigos: os algoritmos de inteligência artificial podem ajudar a identificar plágio em artigos submetidos, mas as revistas predatórias podem usar essa tecnologia de forma inadequada para rejeitar artigos ou para identificar trabalhos semelhantes e republicá-los em outra revista.

  3. Falta de avaliação humana: se as revistas predatórias usarem a inteligência artificial como uma maneira de economizar tempo e dinheiro, isso pode resultar na falta de avaliação humana adequada dos artigos científicos. Isso pode levar à publicação de trabalhos com erros ou dados imprecisos.

Para evitar esses problemas, é importante que as revistas científicas e editoras estabeleçam padrões claros para o uso da inteligência artificial e garantam que os algoritmos sejam treinados adequadamente para reconhecer a qualidade dos artigos científicos. Além disso, é importante que os revisores humanos continuem a desempenhar um papel importante na revisão por pares dos trabalhos submetidos, garantindo que a qualidade e a precisão dos artigos sejam mantidas.


Por fim, é importante lembrar que a inteligência artificial não é uma solução mágica para todos os problemas científicos e ainda existem limitações e desafios associados ao uso dessa tecnologia na ciência. É preciso ter cuidado para garantir que os resultados gerados pela IA sejam precisos, confiáveis e éticos e que os dados utilizados na análise sejam de alta qualidade e relevantes para a pesquisa. É preciso, ainda, ter atenção aos possíveis vieses e limitações dos algoritmos utilizados e garantir que as decisões tomadas com base nos resultados da IA sejam cuidadosamente avaliadas e interpretadas por cientistas experientes e qualificados.


Sugestões de livros sobre esse tema:


ATENÇÃO: Tudo que está em azul ao longo deste texto está "linkado" com artigos, textos ou livros externos ao nosso blog.


Fontes:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31518513/

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.molpharmaceut.8b00930

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29507784/

https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0043300

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10044583

https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/7419/1/2022.12.08%20-%20Regula%C3%A7%C3%A3o%20da%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial.pdf

https://www.nature.com/articles/d41586-023-00191-1

https://oecd.ai/en/wonk/ai-future-of-science


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