A inteligência artificial generativa deixou de ocupar apenas o imaginário tecnológico para entrar, de maneira concreta, na rotina acadêmica. Sistemas capazes de resumir manuscritos, reorganizar argumentos, sugerir referências, traduzir conteúdos e redigir versões preliminares já fazem parte do cotidiano de pesquisadores em diferentes áreas do conhecimento.

A velocidade dessa transformação, no entanto, impõe um desafio inevitável aos periódicos científicos: como revisar trabalhos elaborados com auxílio dessas plataformas sem comprometer a integridade da comunicação científica?

O debate cresce justamente porque a questão ultrapassa a dimensão técnica. Não se trata apenas de ferramentas que automatizam tarefas operacionais, mas de recursos capazes de interferir diretamente na construção textual, na organização das ideias e até na formulação de análises. Isso altera práticas históricas da publicação acadêmica e pressiona editores e publishers a revisarem políticas que, até pouco tempo atrás, pareciam suficientemente sólidas.

Ao contrário do que parte do debate sugere, o problema não está necessariamente na utilização dessas tecnologias. A produção científica sempre incorporou novos instrumentos para ampliar eficiência e alcance. Softwares estatísticos, plataformas de tradução e sistemas automatizados de indexação também despertaram resistência antes de se tornarem comuns. A diferença atual está no fato de que a IA participa de etapas tradicionalmente associadas à autoria intelectual.

É nesse ponto que surgem as discussões mais delicadas. Afinal, quando um artigo recebe apoio significativo de ferramentas generativas, como definir os limites entre assistência tecnológica e produção intelectual humana? A resposta passa, inevitavelmente, pela responsabilidade acadêmica. Algoritmos podem organizar frases ou estruturar parágrafos, mas não assumem compromisso ético, não respondem por inconsistências metodológicas e tampouco podem ser responsabilizados por manipulação de resultados ou conflitos de interesse.

Por essa razão, cresce internacionalmente o entendimento de que sistemas de IA não devem ser reconhecidos como autores de trabalhos científicos. Autoria envolve responsabilidade, capacidade crítica e prestação de contas, ou seja, elementos inseparáveis da ação humana.

Eixo regulador

A transparência passou a ocupar o principal eixo regulador desse novo ambiente editorial. Em vez de proibir indiscriminadamente o uso dessas ferramentas, muitas revistas começaram a exigir que pesquisadores informem de forma clara como e em quais etapas elas foram utilizadas. Em alguns casos, a orientação inclui a descrição do uso em tradução, revisão textual ou apoio na organização do manuscrito.

Esse movimento busca preservar um princípio essencial da ciência: a rastreabilidade dos processos. Quando não há clareza sobre a participação da IA, aumenta a dificuldade de compreender como determinado conteúdo foi produzido, revisado ou validado. Diante de preocupações já estabelecidas em torno da integridade científica e da reprodutibilidade, a ausência de transparência pode aprofundar fragilidades existentes.

Outro ponto que mobiliza o setor editorial é a tentativa de detectar conteúdo sintético. Diversos periódicos passaram a recorrer a plataformas que prometem identificar textos produzidos artificialmente. O problema é que esses mecanismos ainda apresentam limitações importantes. Pesquisadores que escrevem em inglês como segunda língua, por exemplo, frequentemente recebem classificações equivocadas, o que levanta preocupações sobre vieses linguísticos e desigualdades acadêmicas.

Existe ainda o risco de transformar a avaliação editorial em uma espécie de vigilância automatizada, baseada em sistemas que nem sempre oferecem resultados confiáveis. Em vez de fortalecer a qualidade científica, essa lógica pode estimular desconfiança excessiva e ampliar distorções no processo de revisão.

Talvez a questão mais relevante não seja descobrir se determinado trecho recebeu apoio de IA, mas verificar se o trabalho mantém coerência metodológica, consistência analítica, referências verificáveis e clareza na apresentação dos resultados. Em outras palavras, o foco editorial continua sendo a confiabilidade do conhecimento produzido.

O cálculo ético do uso da IA muda radicalmente conforme a etapa:

• Tradução e revisão de linguagem → risco baixo, amplamente aceito (com disclosure).
• Ideação, análise, formulação de conclusões → é onde a autoria intelectual humana está de fato em jogo.
• Geração de imagens/figuras → risco de fabricação, categoria à parte.
• IA no próprio parecer → quebra de confidencialidade, categoria à parte e a mais grave.

Novas políticas

Ao mesmo tempo, novas políticas começam a surgir em diferentes partes do mundo. Algumas revistas passaram a exigir declarações formais sobre o uso dessas tecnologias no momento da submissão. Outras restringem a utilização de plataformas generativas durante a elaboração de pareceres, principalmente devido aos riscos envolvendo confidencialidade e compartilhamento indevido de manuscritos inéditos.

Ainda não existe consenso absoluto sobre quais serão os melhores caminhos. O sistema de publicação científica atravessa um período de adaptação acelerada, no qual regras e limites continuam em construção. Justamente por isso, respostas simplistas tendem a ser insuficientes.

Mas as organizações estão se mexendo para melhorar o panorama. O ecossistema editorial caminha para um modelo mais justo. Exemplo disso foi a atualização das recomendações do Comitê Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE), publicada em janeiro de 2026, que trouxe mudanças significativas voltadas ao fortalecimento da integridade científica e da transparência na pesquisa.

Entre as principais novidades estão as orientações para a declaração do uso de ferramentas de inteligência artificial na produção de manuscritos, critérios mais rigorosos para garantir o acesso dos autores aos dados da pesquisa, medidas de proteção à liberdade acadêmica e novas restrições a cláusulas contratuais que possam limitar a independência dos pesquisadores em relação aos patrocinadores dos estudos.

Igualmente, a posição do Committee on Publication Ethics (Cope) em relação à inteligência artificial generativa e à autoria é inequívoca: ferramentas de IA não podem ser reconhecidas ou listadas como autoras de trabalhos científicos. A mudança de enfoque, da simples detecção para a exigência de transparência na divulgação de seu uso (disclosure), reflete o entendimento de que essas tecnologias já fazem parte do ambiente acadêmico. Assim, a integridade científica passa a depender cada vez mais da transparência sobre o uso dessas ferramentas e da responsabilidade humana sobre todo o conteúdo produzido e publicado.

Na mesma esteira, a World Association of Medical Editors (Wame) definiu orientações específicas para a utilização da inteligência artificial nas publicações científicas. Entre seus principais posicionamentos, destaca-se a impossibilidade de atribuir autoria a sistemas de IA, como chatbots, uma vez que essas ferramentas não possuem capacidade legal para assumir responsabilidade pelo conteúdo produzido, nem podem aprovar a versão final de um manuscrito ou responder por eventuais questões éticas e científicas decorrentes da publicação.

No fim, o debate sobre inteligência artificial na ciência não diz respeito exclusivamente à tecnologia. Trata-se, sobretudo, de uma discussão sobre confiança, responsabilidade e legitimidade. Porque revistas científicas não publicam somente resultados de pesquisa: publicam evidências que sustentam decisões acadêmicas, políticas públicas e avanços sociais. Preservar essa confiança talvez seja uma das tarefas mais urgentes da comunicação científica contemporânea.

_____

(*) Fundada em 2000, a Zeppelini Publishers atua no segmento editorial técnico e científico, atendendo empresas e organizações e desenvolvendo estratégias para todas as áreas da produção de publicações impressas e online.

Imagem: olivier-le-moal / Magnific