A inteligência artificial já faz parte da rotina de laboratórios e universidades em todo o mundo. Além de analisar dados, ela também cria ilustrações, diagramas e imagens que ajudam a explicar descobertas científicas. Mas essa praticidade trouxe um novo desafio: como garantir que esses recursos sejam confiáveis? Casos recentes mostram que imagens produzidas por IA podem escapar da revisão científica e até comprometer a credibilidade de estudos publicados em revistas de prestígio.
Um rato impossível revelou uma falha na revisão científica
Em 2024, uma imagem chamou atenção da comunidade científica e viralizou nas redes sociais.
Publicada em um artigo revisado por pares, ela mostrava um rato com erros anatômicos evidentes.
O animal aparecia com quatro testículos, proporções incompatíveis com a anatomia real e ainda exibia textos escritos de forma incorreta.
A ilustração havia sido criada com o Midjourney, uma ferramenta de geração de imagens por inteligência artificial.
O episódio revelou que conteúdos produzidos por IA podem passar pelos mecanismos tradicionais de revisão sem que suas falhas sejam identificadas.
O caso foi analisado por Elisabeth Bik, consultora especializada em integridade científica.
Segundo ela, as ferramentas evoluíram rapidamente e hoje é cada vez mais difícil distinguir uma imagem autêntica de uma produzida por inteligência artificial.
Ainda assim, erros continuam existindo e podem afetar tanto a reputação dos pesquisadores quanto a credibilidade dos trabalhos publicados.
Diante desse cenário, especialistas defendem que o uso da IA seja acompanhado de cuidados rigorosos.
A inteligência artificial pode ajudar, mas exige responsabilidade
As ferramentas de IA democratizaram a criação de conteúdo visual.
Pesquisadores que não possuem experiência em design agora conseguem produzir ilustrações complexas, gráficos e esquemas em poucos minutos utilizando plataformas como Midjourney e DALL·E.
Além de reduzir custos, esses recursos tornam os estudos mais acessíveis e facilitam a comunicação de conceitos científicos.
Um levantamento baseado em aproximadamente oito milhões de gráficos científicos identificou uma relação entre o impacto dos artigos e a quantidade de diagramas utilizados.
Em outras palavras, boas representações visuais podem aumentar a compreensão e a divulgação das pesquisas.
Entretanto, especialistas lembram que essas ferramentas ainda estão em constante evolução.
Erros aparentemente discretos, como estruturas anatômicas impossíveis, proporções incorretas ou textos ilegíveis, podem passar despercebidos até mesmo em avaliações rigorosas.
As regras mudam de uma revista científica para outra
Outro cuidado fundamental é conhecer as políticas editoriais antes de utilizar imagens criadas por inteligência artificial.
Ainda não existe um consenso entre as principais editoras científicas.
Algumas aceitam esse tipo de conteúdo, desde que os autores informem claramente quais ferramentas utilizaram e como as imagens foram produzidas.
Outras adotam uma postura muito mais restritiva.
A editora PLOS, por exemplo, permite o uso de imagens geradas por IA, mas exige transparência sobre o processo de criação, incluindo o software empregado, a forma de utilização e os trechos do artigo em que a tecnologia foi aplicada.
Já a Cell Reports proíbe o uso de IA em resumos gráficos e limita sua utilização em determinadas visualizações de dados.
A Springer Nature também restringe esse tipo de recurso.
A editora só admite imagens produzidas por IA em circunstâncias específicas, como pesquisas cujo foco seja justamente a inteligência artificial, e ainda assim mediante avaliação individual, além do cumprimento das normas de ética, direitos autorais e transparência.
Nunca altere imagens que representam dados científicos
Entre todos os riscos, o mais grave é utilizar inteligência artificial para modificar dados originais de uma pesquisa.
Em abril, um estudo publicado no New England Journal of Medicine foi retratado após a identificação de uma figura manipulada.
Uma fita métrica presente na imagem havia sido alterada por uma ferramenta de IA, que modificou incorretamente sua numeração.
Os próprios autores explicaram que recorreram à tecnologia durante uma situação de emergência para ajustar a posição da fita, mas a inteligência artificial introduziu alterações inesperadas que acabaram comprometendo a figura.
Outro exemplo citado por especialistas veio da biotecnóloga Mikael Elias.
Utilizando apenas um comando no ChatGPT, ela conseguiu gerar imagens falsas de exames laboratoriais conhecidos como western blots, frequentemente usados como evidência em pesquisas biomédicas.
Embora existam técnicas capazes de identificar algumas falsificações, Elisabeth Bik alerta que muitas delas já apresentam um nível de realismo suficiente para escapar das verificações tradicionais.
Por isso, pesquisadores e editores reforçam que a inteligência artificial deve servir como ferramenta de apoio para ilustrar e comunicar resultados, jamais para modificar evidências científicas.
À medida que esses sistemas se tornam mais sofisticados, cresce também a necessidade de estabelecer regras claras, ampliar os mecanismos de verificação e garantir transparência no uso da tecnologia, preservando a confiança que sustenta a produção científica.
[Fonte: Infobae]
