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Imagens feitas por IA na ciência: 4 perguntas antes de usar
Imagens feitas por IA podem parecer apenas um recurso visual. Na ciência, porém, o efeito de uma alteração depende do papel que a imagem exerce. Em abril de 2026, o New England Journal of Medicine publicou a retratação de um caso clínico depois que os autores usaram uma ferramenta de inteligência artificial para mover uma régua dentro da fotografia. À primeira vista, parece uma alteração banal de diagramação. Mas não era: tratava-se de uma imagem clínica, isto é, de um registro que funcionava como parte da evidência científica, e a intervenção não havia sido declarada.
Esse episódio ajuda a formular a pergunta certa. O problema não é simplesmente saber se “pode” ou “não pode” usar imagens feitas por IA na ciência. É preciso perguntar: que função essa imagem exerce? Ela apenas ilustra uma ideia? Explica um processo? Visualiza dados reais? Simula um cenário? Ou representa algo efetivamente observado no experimento, no campo ou na clínica?
Quanto mais uma imagem se aproxima da evidência do que realmente foi observado, maior deve ser o cuidado. Uma classificação recente chega à mesma conclusão: imagens que explicam, analisam, simulam ou registram uma observação não carregam o mesmo risco.
Nem toda imagem científica é a mesma coisa
Podemos organizar o problema em cinco níveis simples:
- Ilustração editorial — capa, post, material de divulgação ou imagem de apoio. Não pretende provar um resultado.
- Imagem explicativa — diagrama, fluxo, esquema conceitual ou representação de um processo.
- Visualização de dados — gráfico, mapa, heatmap ou outra representação diretamente derivada de dados reais.
- Imagem simulada ou sintética — representa um cenário, modelo ou situação construída, desde que isso esteja claramente identificado.
- Imagem evidenciária — fotografia clínica, microscopia, gel, histologia, radiologia, espécime ou qualquer imagem apresentada como registro do que foi observado.
A distinção é decisiva porque disclosure não corrige tudo. Se determinada política proíbe gerar ou alterar uma imagem evidenciária com IA, simplesmente escrever “esta imagem foi modificada com IA” não torna o procedimento aceitável.
O que dizem grandes editoras científicas
As políticas já não são iguais entre si. Há editoras bastante restritivas e outras que diferenciam explicitamente o uso conforme a função da imagem.
Editora | Ilustração / explicativa | Visualização de dados | Imagem evidenciária |
Springer Nature | Em geral, não; exceções limitadas | Gráficos/tabelas simples ficam fora da proibição geral; verificar política | Em regra, não |
Elsevier | Pode, com disclosure | Pode, se derivada de dados reais e método reproduzível | Não pode ser criada ou alterada por IA |
Wiley | Pode, se direitos e finalidade estiverem claros | Depende da finalidade e da política específica | Não para imagens factuais ou evidenciais |
Taylor & Francis | Pode, com registro e disclosure | Pode, com preservação de versões e prompts | Não para resultados ou imagens clínicas |
Sage | Pode, com disclosure | Pode como apoio à visualização | Não como imagem nova/única de pesquisa |
Fontes: Springer Nature, Elsevier, Wiley, Taylor & Francis e Sage.
Esse contraste é importante. A Springer Nature mantém uma posição geral bastante restritiva sobre imagens generativas. Já a Elsevier diferencia imagens explicativas, visualizações de dados e imagens primárias de pesquisa. A Taylor & Francis admite IA em visualizações e ilustrações conceituais, mas proíbe seu uso para criar ou manipular resultados de pesquisa e imagens clínicas. A Sage permite ilustrações representativas e visualizações com disclosure, mas considera inadequado apresentar imagens geradas como imagens únicas ou novas de pesquisa.
Portanto, uma regra prática é inevitável: antes de preparar a figura, consulte a política do periódico específico. A editora ajuda a orientar, mas a regra operacional final pode estar nas instruções do próprio journal.
E no Brasil?
O cenário brasileiro também está avançando e já oferece referências úteis.
Referência | Orientação principal | Uso no post |
CNPq | Declarar IAG; prêmio de fotografia veda imagem gerada por IA | Integridade e imagem científica |
ANPAD | Declarar ferramenta e forma de uso em seção específica | Modelo brasileiro de disclosure |
SciELO | Registrar uso, verificar e manter responsabilidade humana | Comunicação científica |
Unifesp | Usar arquivos e manual oficiais da marca | Exemplo universitário de governança da marca institucional |
PBCIB — Portal de Revistas USP | Declarar IA; não apresentar imagem artificial como evidência autêntica | Exemplo explícito de periódico brasileiro |
Fontes: CNPq, ANPAD, SciELO, Unifesp/DCI e PBCIB — Portal de Revistas USP
O exemplo mais direto vem do CNPq. Suas Diretrizes de Integridade atualizadas em 2026 exigem declarar o uso de IAG em qualquer fase da pesquisa, indicando ferramenta e finalidade. E o edital de 2026 do Prêmio de Fotografia – Ciência & Arte vai além: imagens geradas por IA são desclassificadas. Ao mesmo tempo, o edital diferencia a fotografia convencional de imagens obtidas por instrumentos científicos e admite tratamentos distintos. É exatamente o tipo de distinção por função e origem que precisamos fazer.
A ANPAD é especialmente útil para outro ponto: transparência. Suas Recomendações Especiais aos Autores orientam que o trabalho contenha uma seção “Uso de IAG nesta Pesquisa”, informando as ferramentas utilizadas e a forma de apoio à investigação. A SciELO segue a mesma lógica geral de registro do uso, responsabilidade humana e verificação.
Um exemplo editorial brasileiro bastante explícito é a PBCIB, no Portal de Revistas USP: a política exige declaração do uso de IA em imagens e proíbe apresentar imagens artificiais como fotografias, documentos ou evidências empíricas autênticas. Quando a finalidade é meramente ilustrativa, a natureza artificial deve ser indicada.
Exemplo institucional: Unifesp
A Unifesp oferece um exemplo claro de governança de marca universitária em materiais produzidos com IA: a ferramenta pode criar ilustrações, fundos e composições, mas não deve recriar o logotipo. A marca oficial deve ser inserida depois, a partir do arquivo institucional correto e respeitando as regras de aplicação.
Arquivos oficiais da marca e Manual de Uso da Marca
Exemplos de prompts para criar peças com IA sem gerar o logotipo (acesso somente com @unifesp.br)
O exemplo da Unifesp mostra uma regra útil: em materiais institucionais, é preciso consultar as orientações da própria instituição e utilizar os arquivos oficiais de sua identidade visual.
Como declarar o uso de IA em imagens
Se a política permitir o uso, a declaração precisa ser curta, concreta e verificável. Vale informar pelo menos ferramenta, finalidade, tipo de intervenção e responsabilidade humana.
Legenda de figura — português
“Figura criada com apoio de [ferramenta/versão] para representação conceitual de [finalidade]. O conteúdo foi revisado e validado pelos autores, que assumem responsabilidade integral pela versão final.”
Figure caption — English
“Figure created with assistance from [tool/version] to provide a conceptual representation of [purpose]. The content was reviewed and validated by the authors, who take full responsibility for the final version.”
Métodos — português
“Utilizou-se [ferramenta/versão] na etapa de [visualização/análise], exclusivamente para [finalidade]. A saída foi derivada dos dados originais e conferida pelos autores. Nenhum dado foi criado, removido ou alterado pela ferramenta.”
Methods — English
“[Tool/version] was used during the [visualization/analysis] stage solely for [purpose]. The output was derived from the original data and verified by the authors. No data were created, removed, or altered by the tool.”
Para materiais institucionais, uma formulação ainda mais simples pode bastar: “Elementos visuais produzidos com apoio de IA generativa; marca institucional inserida a partir do arquivo oficial.”
A política específica do periódico, evento ou instituição sempre prevalece sobre esses modelos.
Quatro perguntas antes de usar
Antes de gerar, editar ou publicar uma imagem com IA, faça quatro perguntas:
- Esta imagem é apenas ilustrativa ou funciona como evidência/dado?
- Ela foi gerada ou modificada por IA?
- A política do periódico, evento ou instituição permite esse uso?
- O uso foi declarado e verificado por uma pessoa responsável?
Se a resposta à terceira pergunta for “não”, o processo termina ali. Se for “sim, com condições”, documentação e rastreabilidade passam a fazer parte do método.
Matriz prática: pode, pode com condições ou não deve?
Tipo de imagem | Avaliação | Condições principais | Observação |
Ilustração editorial | Pode com condições | Declarar quando exigido; verificar direitos e política | Não apresentar como registro factual |
Imagem explicativa | Pode com condições | Revisão humana, precisão e disclosure | Fluxos, esquemas e conceitos |
Visualização de dados | Pode com condições | Derivada de dados reais; método reproduzível | IA não pode inventar ou alterar dados |
Imagem simulada/sintética | Pode com condições | Identificar claramente como sintética | Não confundir com observação real |
Imagem evidenciária | Não deve para gerar ou alterar evidência | Preservar original e seguir a política específica | IA pode ser usada como método de análise ou processamento quando fizer parte do método científico e for documentada, verificável e permitida pela política aplicável. |
Capa/arte institucional | Pode com condições | Direitos, transparência e regras institucionais | Aprovação pode ser necessária |
Logotipo/marca institucional | Não deve ser gerado por IA | Usar arquivo oficial | Inserir a marca após a composição |
O que muda, portanto, não é apenas a ferramenta. Muda o papel que a imagem exerce no trabalho científico.
Uma imagem pode simplesmente ilustrar uma ideia ou pode ser tratada pelo leitor como evidência de algo que realmente aconteceu
É aí que muda tudo.
Minha regra final é simples: antes de usar IA em uma imagem científica, verifique a função da imagem, a política aplicável, a transparência necessária e quem assume responsabilidade pela versão final. A tecnologia pode acelerar a produção visual, mas ela não transfere a responsabilidade científica.
Para continuar a leitura
Este texto complementa três discussões que já venho desenvolvendo:
