As IAs vão acabar com a revisão por pares?

Introdução

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas uma ferramenta auxiliar e passou a ocupar um papel central em várias áreas da ciência. Dos softwares de escrita que corrigem gramática até plataformas capazes de avaliar coerência metodológica, o debate agora é ousado: será que a IA pode substituir a revisão por pares nas revistas científicas?

Essa pergunta assusta editores, revisores e até mesmo pesquisadores, porque envolve não apenas a qualidade das publicações, mas também o futuro do emprego acadêmico. Neste artigo, vamos analisar os impactos da IA sobre o sistema de revisão, discutir se haverá cargos extintos e refletir sobre o papel do famoso “peer review” (revisão por pares).

O que é a revisão por pares e por que é tão importante?

A revisão por pares é o processo em que especialistas avaliam um artigo científico antes da publicação. É como um filtro de qualidade: garante que o estudo tenha metodologia sólida, dados confiáveis e conclusões bem fundamentadas.

Sem esse filtro, o risco de cair em revistas predatórias ou em trabalhos com erros graves aumenta drasticamente.

Como a IA já está sendo usada na revisão científica

A IA já faz parte do processo editorial em muitas revistas. Alguns exemplos:

• Verificação de plágio: softwares como Turnitin e iThenticate usam IA para identificar trechos copiados de aplicativos generativos de texto.

• Correção linguística: ferramentas como Grammarly e Paperpal revisam a gramática e o estilo acadêmico.

• Checagem de referências: algoritmos organizam e padronizam citações conforme as normas (APA, ABNT, Vancouver).

• Detecção de manipulação de imagens e dados: IAs treinadas em bioinformática conseguem identificar padrões suspeitos em gráficos e figuras.

Ou seja, a IA já atua como primeiro filtro, poupando tempo dos revisores humanos.

A IA pode substituir o revisor humano?

Aqui está o ponto mais polêmico. Muitos acreditam que sim, pois a IA pode:

• Ler milhares de artigos em segundos para verificar se os dados fazem sentido.

• Detectar inconsistências metodológicas usando aprendizado de máquina.

• Identificar padrões estatísticos fora da curva.

Por outro lado, a revisão científica não é apenas técnica, é também interpretativa e ética. Questões como:

• O estudo é realmente original?

• O tema é relevante para a comunidade científica?

• Há conflitos de interesse não declarados?

Essas perguntas ainda exigem a sensibilidade humana.

Quais empregos podem desaparecer com a IA?

Se a IA assumir parte da revisão, é possível que:

• Revisores ad hoc (pesquisadores convidados) tenham menos demanda.

• Editores assistentes percam funções burocráticas, já que a IA organiza grande parte do fluxo editorial.

• Profissionais de revisão de inglês sejam substituídos por IAs multilíngues.

Mas atenção: novos cargos podem surgir, como:

• Curadores de IA editorial, responsáveis por treinar e supervisionar os algoritmos.

• Auditores de revisão automática, que verificam se as máquinas não erraram.

Ou seja, talvez não seja o fim dos empregos, mas uma transformação radical das funções.

O futuro do “peer review” com a IA

O período view (ou “early view”) é quando os artigos são publicados online rapidamente, antes da revisão final, para dar mais agilidade à ciência.

Com a IA, esse modelo pode ser acelerado:

• Artigos podem ser publicados em poucas horas após submissão, com uma triagem automática feita por IA.

• A revisão por pares pode acontecer depois da publicação, de forma colaborativa e aberta, com comentários públicos da comunidade científica.

• Isso pode reduzir os atrasos, mas também aumentar o risco de disseminação de estudos com falhas.

Vai acabar a revisão por pares?

Provavelmente não. Mas ela deve ser reinventada:

• Mais rápida, com IA filtrando problemas básicos.

• Mais aberta, com a comunidade comentando em tempo real.

• Mais barata, reduzindo custos editoriais.

A revisão por pares não será extinta, mas passará por um processo de hibridização, no qual humanos e máquinas atuam juntos.

Conclusão

A pergunta “as IAs vão acabar com a revisão por pares?” não tem resposta definitiva, mas a tendência é clara: a IA vai mudar completamente esse processo.

Se antes um artigo levava meses para ser revisado, agora pode ser analisado em questão de horas. Os revisores humanos não vão desaparecer, mas precisarão se reinventar como supervisores críticos das máquinas.

A grande questão não é “se a IA pode substituir os pares”, mas se a comunidade científica está pronta para confiar na IA como árbitra do conhecimento.

👉 E você, acha que a revisão científica feita por IA será mais justa e eficiente, ou teme que ela abra espaço para erros invisíveis?

Referências

• Elsevier. Artificial intelligence in publishing: Opportunities and challenges. Elsevier Connect, 2023. Disponível em: https://www.elsevier.com

• Springer Nature. AI in peer review: what editors and authors need to know. Springer Open, 2023.

• Nature Editorial. Tools and ethics of artificial intelligence in peer review. Nature, 2022. DOI: 10.1038/d41586-022-01772-1

• COPE (Committee on Publication Ethics). Discussion document: Artificial intelligence in research integrity and publication ethics. COPE, 2023.

• Tennant, J. P., et al. The future of peer review in the era of AI. F1000Research, 2021. DOI: 10.12688/f1000research.27450.1

• Resnik, D. B., & Elmore, S. A. Ensuring the quality, fairness, and integrity of journal peer review: a possible role of AI. Accountability in Research, 2022.

• Science Editorial. AI and the peer-review process: promise and peril. Science, 2023. DOI: 10.1126/science.adf5329

• Nature Human Behaviour. The potential and limits of AI in scientific publishing. Nature Human Behaviour, 2023.

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Perguntas Frequentes (FAQ)

1. A revisão por pares vai acabar?
Não, mas deve se tornar híbrida, com IA filtrando artigos e humanos supervisionando.

2. A IA já revisa artigos?
Sim, mas de forma limitada: detecta plágio, erros gramaticais e estatísticos.

3. Revisores podem perder o emprego?
Algumas funções podem desaparecer, mas novas funções relacionadas à gestão da IA devem surgir.

4. O que muda no período view com a IA?
Os artigos poderão ser publicados mais rápido, mas a revisão pós-publicação pode se intensificar.

5. A IA é confiável para avaliar ciência?
Ela é boa para detectar problemas técnicos, mas ainda não substitui o julgamento humano em originalidade e relevância.