O papel da Inteligência Artificial (IA) no campo científico revolucionou a forma de fazer ciência. Graças a isso, o trabalho na investigação científica tem sido facilitado e otimizado, desde a automatização de processos, a análise de grandes quantidades de dados ou padrões, até novas formas de gerir, criar e examinar inúmeros recursos.
Os avanços na tecnologia facilitaram a interação homem-máquina com a implementação de comandos (Comandos), sem a necessidade de saber sobre programação avançada.
No entanto, existem preocupações sobre a utilização da IA na ciência (bem como em muitas áreas), por exemplo, integridade da investigação, utilização de dados e privacidade, entre outras. Portanto, a ética torna-se um imperativo para criar diretrizes sobre o uso honesto e responsável da inteligência artificial.
IA como potenciadora da investigação científica
Atualmente, a IA é considerada uma ferramenta essencial nos empreendimentos científicos. Dentro do conjunto de atividades que podem ser realizadas com esta tecnologia no campo da pesquisa, estão as seguintes:
- Escrita acadêmica.
- Gerenciamento, análise, modelagem e interpretação de dados.
- Preparação de tabelas e imagens.
- Edição de texto (tom, estilo, etc.), tradução e paráfrase.
- Simulações.
- Pesquisa e organização de recursos.
- Gerador de títulos e palavras-chave.
Para este fim, o Universidade Galileu criei o guia “Como usar o ChatGPT para pesquisas científicas: instruções eficazes.” Este manual prático, didático e robusto tem como foco a criação de Comandos especializado para aprimorar a pesquisa científica por meio de IA generativa.
Essas e outras ferramentas impulsionam o progresso na área de pesquisa, que com o passar do tempo são aprimoradas em design, desenvolvimento e implantação para garantir versões atualizadas e otimizadas para os usuários. usuários finais destes instrumentos tecnológicos.
Segundo Rocael Hernández-Rizzardini, Diretor do GES (Sistema Educacional Galileu) da Universidade Galileu:
“A diversidade de ferramentas de IA generativa fornece ao pesquisador atual uma tecnologia para acelerar vários processos científicos, muitos dos quais antes eram feitos com assistência computacional básica, mas agora são fornecidas capacidades para análise rápida e profunda do contexto, conectando informações que antes estavam dispersas e auxiliar os diversos processos de investigação com IA.”
Portanto, é fundamental que sejam propostas estratégias, que tenham base ética e legal, para que os processos e o próprio conhecimento científico não sejam afetados pelas implicações da IA, perpetuando o progresso da ciência e o bem-estar da humanidade.
Recomendações para implementação de IA na investigação
Estas são as recomendações feitas pelo Grupo de Pesquisa Interdisciplinar R4C-IRG: Pensamento complexo para todos e a Unidade de Tecnologia Educacional do Instituto para o Futuro da Educação (IFE) sobre o uso de IA generativa em trabalhos científicos:
- Garantir a integridade científica e ética ao usar IA em pesquisa: Deve ser considerada uma ferramenta auxiliar, mas não uma solução definitiva.
- Garantir a confidencialidade dos dados pessoais e cumprir as regulamentações globais para a sua proteção: Deve ser realizado durante todo o processo de utilização.
- Realize uma análise crítica dos dados gerados pela IA: através do reconhecimento de suas limitações técnicas e da influência da qualidade do Comandos nos resultados.
- Verificar e validar rigorosamente as informações obtidas: garantir a validade e relevância dos resultados e assumir a responsabilidade pela sua interpretação e aplicação.
- Documente detalhadamente os métodos e ferramentas utilizadas: especificar claramente a autoria e o grau de contribuição da IA para os resultados da investigação.
- Agir ativamente para identificar, reduzir e evitar preconceitos na investigação: promover o uso pleno e responsável desta tecnologia.
- Mantenha-se continuamente atualizado sobre os avanços em IA: diversificar a experimentação de ferramentas e incentivar a sua utilização criativa e eficaz na investigação.
- Realizar revisões e adaptações periódicas dos regulamentos de IA: deve ser assegurado o alinhamento contínuo dos princípios éticos com a integridade científica.
- Promova a colaboração interdisciplinar para enriquecer a troca de conhecimento: Aproveite a sinergia entre IA e conhecimento humano.
- Partilhar ativamente fontes de IA relevantes para a investigação e fornecer formação a outros investigadores sobre a sua aplicação eficaz.
É importante destacar que a própria inteligência artificial contém um ambiente flutuante, pelo que a sua concepção, desenvolvimento e implementação continuarão a crescer constantemente, bem como a adaptação das directrizes éticas. É inevitável pensar que esta tecnologia não penetra em todas as esferas que dizem respeito ao ser humano.
Neste sentido, Nacho Despujol, da Universidade Politécnica de Valência, menciona o seguinte:
“A evolução das ferramentas de inteligência artificial entrou numa fase de crescimento exponencial, o que significa que quem não estiver preparado para incorporá-las estará em desvantagem significativa num período muito curto de tempo, mas, como qualquer nova ferramenta poderosa, a sua utilização inadequada acarreta riscos significativos, por isso é essencial estabelecer bases adequadas para começar corretamente o mais rápido possível.”
Portanto, a forma de conduzir a investigação foi reformulada graças à IA, pelo que é necessário refletir e agir sobre as implicações éticas que isso acarreta.
Compreender o campo da ética e da inteligência artificial (Ética da IA) você deve compreender um conceito que forneceu as bases para esta nova disciplina: ética da máquina (ética da máquina ou moralidade da máquina).
Esta noção refere-se à criação e adesão de máquinas a princípios éticos durante os processos de tomada de decisão. Aborda questões sobre o estatuto moral das máquinas, isto é, se devem ser-lhes atribuídos direitos legais e morais. A sua essência é interdisciplinar e multidisciplinar, estando isto no domínio da ética da tecnologia (ética tecnológica).
Por que a ética é importante na ciência?
Os esforços para incorporar a ética no campo tecnológico, e ainda mais numa era em que os sistemas se tornam mais pragmáticos, automáticos e inteligentes, devem-se ao facto de haver necessidade de regulação e ação face a uma grande variedade de novos desafios. , incluindo os seguintes:
- Privacidade e vigilância
- Manipulação de comportamento
- Opacidade e falta de transparência
- Vieses (sistemáticos, de modelagem, de exclusão, de interpretação, etc.)
- Interações homem-máquina
- Impacto no campo de trabalho
- Ética da máquina
- Status moral de máquinas/sistemas inteligentes
- Singularidade tecnológica
Integrações éticas
Em geral
Existem múltiplos modelos que buscam a integração da ética no domínio das máquinas e sistemas inteligentes:
Na pesquisa científica
Como resultado da integração da inteligência artificial na investigação científica, surgem novos dilemas éticos e de integridade que devem ser estudados em profundidade. Da mesma forma, deve ser analisado o impacto que os vieses nos algoritmos podem ter no conhecimento científico.
Miguel Morales, Diretor da área de Educação Digital da Universidade Galileo, explica que:
“A implementação da IA na investigação deve ser orientada por princípios éticos sólidos, que garantam integridade, justiça e responsabilidade em todas as fases do processo investigativo. Só então poderemos confiar plenamente nas descobertas geradas e na sua capacidade de contribuir positivamente para a sociedade.”
Portanto, para responder a estes desafios éticos (preconceito, integridade, responsabilidade, etc.), os sistemas inteligentes devem priorizar que o seu desenvolvimento e design se concentrem na transparência, bem como na sua capacidade de serem explicáveis (IA explicável) e auditável.
Além disso, o termo governança ética da IA deve ser considerado (Governança ética de IA), uma vez que são necessárias diretrizes e regras que possam ser flexíveis e adaptáveis para orientar o desenvolvimento e a implementação responsável e bem-sucedida da tecnologia, garantindo o progresso e o conhecimento.
A integração da ética na investigação científica é um processo que requer colaboração em diversas áreas. Portanto, exige uma abordagem com educação, transparência, responsabilidade e participação proativa.
O impacto da IA nas publicações científicas
As instituições e equipes de pesquisa devem levar em consideração os novos padrões e diretrizes editoriais sobre o uso de IA em pesquisas, uma vez que cada editora possui diferentes graus de aceitação e utilização em suas publicações. Isto é para promover a legalidade, ética e integridade do trabalho científico.
É imprescindível atualizar e compreender essas novas modificações para que os pesquisadores conheçam o alcance e as limitações do uso da IA por determinadas editoras científicas.
O objetivo destes regulamentos demarca a preocupação da comunidade científica na busca de marcos legais, éticos e de integridade na pesquisa em IA.
A integração da IA com a ciência é um campo amplo que deve ser explorado e utilizado para fins benéficos para a humanidade. Responsabilidade, transparência, bem como princípios éticos e acadêmicos são necessários para seu desdobramento em prol da pesquisa, alinhados ao marco da legalidade.
Também não devemos esquecer que, graças ao seu crescimento exponencial, é necessário ter uma mente flexível que possa acompanhar o seu progresso e as mudanças que este pode trazer ao campo científico.
