Revisão por pares à beira da rutura na era da IA

A história de Jason Semprini é banal demais para o conforto de quem ainda acredita que a revisão por pares funciona como filtro fiável. Um estudo sobre políticas de vacinação contra o HPV foi chumbado porque o único revisor confundiu a pergunta de investigação. Não era sobre se a vacina funciona, era sobre se a obrigação legal aumenta mesmo a vacinação. Um erro básico de leitura, mas com consequência real: o artigo morreu na praia.

O detalhe mais preocupante não é o equívoco. É o facto de ter havido só um revisor. Em muitas revistas, dois ou três olhos treinados funcionavam como rede de segurança. Agora, com editores a disparar trinta convites para conseguir uma resposta positiva, a prioridade deixou de ser o melhor especialista e passou a ser simplesmente alguém que diga “sim”. A pressão para publicar mantém-se, o tempo livre dos investigadores não. Resultado: uma estrutura que depende de trabalho voluntário está a ceder.

Os números ajudam a tirar a ilusão. Bases de dados como a Scopus e a Web of Science registam um crescimento exponencial de artigos, cerca de 5,6 por cento ao ano. Uma estimativa recente fala em 15.000 anos de trabalho de revisão concentrados num único ano, à escala global. Se isto fosse pago, só a fatia dos EUA custaria 1,5 mil milhões de dólares, cerca de 1.380 milhões de euros. É um sistema que assenta numa espécie de auto-exploração organizada e que agora acusa os limites óbvios.

A entrada em cena da IA não resolve, complica. Ferramentas generativas permitem produzir manuscritos com uma fluidez que mascara fragilidades reais. Multiplicam-se pré-prints e artigos semi-automatizados, que entram na fila de espera para revisão. Ao mesmo tempo, surgem propostas de usar IA para ajudar revisores, a filtrar estatísticas, a detetar fraude ou a resumir secções. Na prática, isto cria um triângulo estranho: IA a gerar textos, IA a tentar avaliá-los e humanos no meio, com menos tempo, mas mais responsabilidade. O risco de aceitarmos “ciência de copiar-colar bem escrita” não é teórico.

Algumas áreas já estão a desviar-se do circuito clássico. Na investigação em IA é cada vez mais normal ver trabalhos marcantes surgirem em blogs pessoais, repositórios abertos ou relatórios internos, fora da liturgia das revistas indexadas. Isto acelera a circulação de ideias, mas também contorna qualquer escrutínio estruturado. A tentação é forte: por que esperar meses por uma decisão opaca, se um post bem referenciado pode chegar à comunidade em horas? Ao mesmo tempo, a própria velocidade de publicação é combustível para modelos como os da Google ou da Nvidia, que treinam em cima desta avalanche de texto técnico, como discutimos quando falámos de atalhos para gerar texto mais rápido em IA.

O que a história da revisão por pares lembra é que isto nunca foi um monumento imutável. Durante grande parte da história da ciência, publicar era um exercício entre pares literalmente reunidos numa sala, sem carreira académica pendurada no “publish or perish”. O modelo universal só se cristalizou há cerca de 50 anos, em resposta a pressões políticas e de financiamento, não por alguma verdade intemporal sobre como se faz boa ciência. Nesse contexto, tratar a revisão por pares como “cama de Procusto” intocável faz pouco sentido. O problema não é usar IA, é continuar a despejar mais volume num processo concebido para outra escala. Se a comunidade científica não redefinir para que serve exatamente a revisão, outros, com interesses menos transparentes, tratarão de o fazer por ela.

Fonte: Ars Technica