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A inteligência artificial generativa entrou na pesquisa científica antes que muitas universidades concluíssem suas primeiras reuniões para decidir o que fazer com ela.
Hoje, pesquisadores utilizam sistemas de IA para organizar ideias, revisar textos, explorar perguntas, traduzir conteúdos, comparar documentos e sintetizar grandes volumes de informação. As mesmas ferramentas também podem produzir referências inexistentes, distorcer conceitos e apresentar respostas erradas com impressionante segurança gramatical.
Por isso, a discussão já não pode ser resumida à pergunta:
É permitido usar inteligência artificial na pesquisa científica?
A questão mais relevante é outra:
Como a inteligência artificial foi utilizada, em qual etapa, com qual finalidade, sob quais controles e sob a responsabilidade de quem?
Em março de 2026, o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) instituiu uma nova Política de Integridade na Atividade Científica.
A política foi estabelecida pela Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026 e inclui orientações diretamente relacionadas ao uso de inteligência artificial generativa na ciência.
O CNPq também publicou uma apresentação oficial da nova Política de Integridade e disponibilizou um vídeo institucional explicativo.
A principal mensagem é bastante clara: a inteligência artificial pode apoiar a atividade científica, mas autoria, verificação e responsabilidade continuam sendo humanas.
O que é a Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq?
A nova política não é apenas um regulamento sobre ChatGPT, Claude, Gemini ou sobre ferramentas generativas.
Ela institui uma estrutura mais ampla de:
- educação;
- prevenção;
- apuração;
- responsabilização;
- sanção de condutas incompatíveis com a integridade científica.
A finalidade é proteger a honestidade intelectual e a confiabilidade das atividades científicas apoiadas pelo CNPq, desde a formulação inicial do projeto até a publicação e a divulgação de seus resultados.
A política se aplica aos diferentes agentes vinculados às atividades do Conselho, incluindo:
- proponentes de projetos;
- pesquisadores beneficiários;
- bolsistas;
- usuários das plataformas do CNPq;
- consultores;
- integrantes de comitês de assessoramento;
- membros de comissões de julgamento;
- servidores e agentes institucionais;
- instituições que recebem apoio do órgão.
Portanto, as novas diretrizes não interessam somente a quem escreve artigos.
Elas alcançam também quem orienta estudantes, avalia projetos, participa de editais, analisa pedidos de bolsas e decide sobre o mérito científico de propostas.
A inteligência artificial foi proibida pelo CNPq?
Não.
A Política de Integridade do CNPq não estabelece uma proibição geral ao uso de inteligência artificial generativa na pesquisa científica.
Ela reconhece que essas ferramentas já fazem parte do trabalho de pesquisadores e estabelece condições para que sejam utilizadas de maneira responsável.
Esse posicionamento evita dois extremos pouco produtivos.
O primeiro é a proibição absoluta, que tende a deslocar o uso da IA para a clandestinidade.
O segundo é a liberação sem critérios, que pode transformar a pesquisa em uma terceirização automatizada de tarefas intelectuais.
O caminho adotado pelo CNPq está baseado em três princípios:
- transparência sobre o uso da IA;
- supervisão humana sobre os resultados;
- responsabilidade integral dos autores.
A novidade, portanto, não é a “oficialização” da IA como autora ou pesquisadora.
A novidade é que seu uso não deve permanecer escondido numa zona cinzenta.
O uso de IA na pesquisa científica precisa ser declarado
Uma das principais orientações da política é a necessidade de declarar o uso de inteligência artificial generativa.
A declaração deve indicar, de maneira proporcional ao uso realizado:
- qual ferramenta foi utilizada;
- em qual etapa da pesquisa;
- com qual finalidade;
- como os resultados foram revisados;
- quais procedimentos de verificação foram adotados.
Uma frase genérica como “foi utilizada inteligência artificial como apoio” pode ser insuficiente.
Ela não informa se a ferramenta foi empregada para:
- correção linguística;
- tradução;
- organização de ideias;
- busca exploratória;
- análise de dados;
- classificação de documentos;
- elaboração de argumentos;
- redação de seções do manuscrito.
Dizer apenas que houve “apoio de IA” esclarece quase tanto quanto informar que o texto foi produzido com a ajuda de um computador.
Exemplo de declaração de uso de inteligência artificial
Uma declaração possível seria:
“Durante a preparação deste manuscrito, os autores utilizaram o ChatGPT para apoio à revisão de clareza textual e à reorganização preliminar de parágrafos. Todas as afirmações, referências e interpretações foram verificadas e validadas pelos autores, que assumem integral responsabilidade pela versão final.”
Esse modelo deve ser adaptado ao uso real.
Não seria adequado declarar apenas “revisão gramatical” quando a ferramenta participou da construção da introdução, da análise, da discussão e das conclusões.
Transparência metodológica não é detalhe burocrático. É uma condição de confiança científica.
Este tema já havia sido discutido por mim no post Inteligência Artificial na Publicação Científica: Ética, Autoria e Boas Práticas. A política do CNPq acrescenta agora uma referência institucional brasileira muito importante a esse debate.
A inteligência artificial pode ser autora de artigo científico?
Não.
A inteligência artificial não deve ser indicada como autora ou coautora de um artigo, projeto ou relatório científico.
Autoria científica não significa apenas produzir frases.
Ela envolve:
- contribuição intelectual;
- domínio do conteúdo;
- capacidade de justificar escolhas;
- aprovação da versão final;
- responsabilidade pelas informações apresentadas;
- resposta a questionamentos acadêmicos e editoriais;
- declaração de conflitos de interesse.
Uma ferramenta de IA não reúne essas condições.
Ela não responde pelos erros que produz, não participa de processos de apuração, não assume compromisso ético e não pode explicar por que determinada escolha teórica ou metodológica foi realizada.
Por isso, a autoria continua sendo exclusivamente humana.
Uma pergunta simples pode ajudar professores e orientadores a identificar problemas de autoria:
O autor consegue explicar, justificar e defender aquilo que está assinando?
Quando a resposta é negativa, já não estamos diante de mera assistência tecnológica.
Estamos diante de terceirização intelectual, ainda que muito bem formatada.
Quem responde pelos erros produzidos pela IA?
Os pesquisadores e autores.
A utilização de inteligência artificial não transfere para a ferramenta a responsabilidade por:
- referências falsas;
- citações inexistentes;
- dados incorretos;
- plágio;
- interpretações equivocadas;
- conclusões sem sustentação;
- vieses;
- violações de confidencialidade.
Modelos generativos podem produzir informações plausíveis que não correspondem aos fatos.
Esses erros são frequentemente chamados de “alucinações”, embora a expressão seja um pouco generosa. A máquina não está delirando no sentido humano: está apenas calculando uma sequência de palavras sem necessariamente verificar sua correspondência com a realidade.
Por isso, toda afirmação factual, citação ou referência sugerida por IA precisa ser conferida na fonte original.
A ferramenta pode produzir o erro.
Mas será o autor quem responderá ao periódico, à universidade, ao programa de pós-graduação ou ao órgão de fomento. E à sociedade.
A IA também não corrigirá o Currículo Lattes, não responderá ao editor e, ao que consta, ainda não se ofereceu para devolver bolsa.
IA pode escolher o método de pesquisa?
A inteligência artificial pode auxiliar na exploração de possibilidades metodológicas, mas não deve substituir a decisão intelectual do pesquisador.
A escolha do método depende de:
- problema de pesquisa;
- objetivos;
- referencial teórico;
- natureza dos dados;
- contexto investigado;
- critérios de validade;
- limitações do estudo.
Uma ferramenta pode apresentar alternativas, comparar procedimentos e ajudar na organização de etapas.
Mas não pode assumir legitimamente a responsabilidade de decidir por que determinado método é o mais adequado para uma investigação.
Como discuti no post Métodos de pesquisa: saiba quais as alternativas iniciais para se fazer Ciência, a decisão metodológica precisa ser coerente com o problema, justificada teoricamente e documentada pelo pesquisador.
A IA pode ampliar o repertório.
O julgamento metodológico continua sendo humano.
A IA pode formular a pergunta de pesquisa?
Ferramentas generativas podem contribuir para explorar temas, identificar combinações conceituais e sugerir perguntas preliminares.
No entanto, uma pergunta de pesquisa não é apenas uma frase interrogativa bem escrita.
Ela expressa:
- uma lacuna de conhecimento;
- uma escolha teórica;
- uma delimitação;
- uma perspectiva epistemológica;
- um compromisso com determinado objeto de estudo.
Por isso, a formulação final do problema continua sendo responsabilidade do pesquisador.
No texto As 6 Perguntas que Estruturam o Pensamento Científico, mostro como as perguntas “quem, o quê, quando, onde, por quê e como” ajudam a organizar o pensamento científico.
A IA pode acelerar respostas.
A ciência, porém, continua dependendo da qualidade das perguntas.
O uso de IA em pareceres científicos é recomendado?
A Política de Integridade do CNPq recomenda cautela especial e não recomenda o uso de inteligência artificial na elaboração de pareceres científicos.
O parecer pode envolver:
- projetos ainda inéditos;
- hipóteses não publicadas;
- dados confidenciais;
- estratégias metodológicas;
- informações institucionais;
- propriedade intelectual;
- dados pessoais.
Inserir esses conteúdos em plataformas externas pode violar o sigilo da avaliação.
Além disso, emitir um parecer não é simplesmente resumir um manuscrito.
Um avaliador precisa:
- compreender o argumento;
- avaliar a consistência metodológica;
- identificar limitações;
- reconhecer contribuições;
- analisar a adequação teórica;
- assumir responsabilidade pela recomendação.
A IA pode auxiliar na revisão da clareza de uma frase produzida pelo próprio avaliador, desde que as regras institucionais permitam e que nenhum conteúdo confidencial seja exposto.
Mas ela não deve ocupar o lugar do julgamento especializado.
Parecer científico não é tarefa para piloto automático.
O que muda para professores e orientadores?
A política do CNPq amplia a responsabilidade formativa de professores e orientadores.
Perguntar apenas “você usou IA?” provavelmente produzirá respostas pouco esclarecedoras, como “não” ou “só um pouco”.
É mais útil perguntar:
- Qual ferramenta foi utilizada?
- Em quais etapas?
- Com qual finalidade?
- Quais resultados foram aproveitados?
- As fontes foram conferidas?
- Algum documento confidencial foi inserido?
- O estudante compreende o texto produzido?
- O uso foi registrado?
- A declaração corresponde ao uso real?
- As normas do periódico e da instituição foram consultadas?
O orientador não precisa se transformar em detetive de estilo textual.
Além de falíveis, detectores automáticos de IA podem gerar acusações injustas.
A função do orientador é formar pesquisadores capazes de:
- usar ferramentas criticamente;
- reconhecer limitações;
- documentar procedimentos;
- conferir fontes;
- preservar dados;
- assumir autoria;
- agir com transparência.
A meta não deve ser ensinar estudantes a esconder melhor o uso da tecnologia.
Deve ser ensiná-los a utilizá-la sem abdicar do pensamento.
O que muda para universidades e instituições científicas?
A integridade científica não depende somente da conduta individual de cada pesquisador.
Universidades, programas de pós-graduação, periódicos e centros de pesquisa também precisam desenvolver orientações institucionais.
Isso envolve:
- formar docentes e estudantes;
- definir procedimentos de declaração;
- criar regras para proteção de dados;
- esclarecer limites de confidencialidade;
- revisar modelos de avaliação;
- estabelecer procedimentos para apuração de desvios;
- atualizar políticas editoriais.
A simples publicação de uma norma não garante sua aplicação.
Políticas de integridade precisam ser acompanhadas por formação, orientação e debate.
Caso contrário, corremos o risco de criar um regulamento impecável que ninguém sabe exatamente como cumprir: uma modalidade administrativa bastante conhecida.
Um protocolo prático para o uso ético da IA: método CLARO
Para traduzir os princípios de integridade em uma rotina simples, proponho cinco perguntas organizadas pelo acrônimo CLARO.
C — Contextualizar
Qual é a finalidade do uso da IA nesta etapa da pesquisa?
A ferramenta será utilizada para revisão linguística, organização, análise exploratória ou outra finalidade?
L — Limitar
Quais tarefas podem ser apoiadas pela IA e quais decisões precisam permanecer exclusivamente humanas?
Nem tudo que pode ser automatizado deve ser terceirizado.
A — Apurar
Todas as referências, informações, interpretações e resultados foram conferidos?
Uma resposta fluente não é necessariamente uma resposta correta.
R — Registrar
Foram registrados a ferramenta utilizada, a etapa, a finalidade e os procedimentos de validação?
O registro facilita a declaração e aumenta a transparência.
O — Observar as normas
Foram consultadas as regras do CNPq, da universidade, do programa de pós-graduação, do periódico e do comitê responsável?
As exigências podem variar conforme a instituição e o tipo de trabalho.
O protocolo CLARO não resolve todos os dilemas éticos (a academia já possui siglas suficientes prometendo isso), mas oferece um ponto de partida para pesquisadores, estudantes e orientadores.
Integridade científica antes de eficiência tecnológica
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de trabalho dos pesquisadores.
Ela pode:
- organizar materiais;
- apoiar buscas exploratórias;
- comparar documentos;
- melhorar a clareza do texto;
- auxiliar na tradução;
- colaborar na estruturação preliminar de informações.
Mas eficiência não substitui integridade.
Uma pesquisa concluída mais rapidamente não é necessariamente uma pesquisa melhor.
Quando o uso da IA elimina a compreensão, oculta procedimentos ou transfere decisões intelectuais para a máquina, o ganho de produtividade cobra um preço alto: a perda da responsabilidade científica.
O ponto central da Política de Integridade do CNPq é justamente este:
A IA pode participar do processo científico, mas não pode assumir sua autoria nem sua responsabilidade.
O futuro da pesquisa não será definido apenas pela capacidade dos modelos de gerar textos, dados ou análises.
Será definido pela capacidade humana de:
- formular boas perguntas;
- verificar informações;
- reconhecer incertezas;
- proteger dados;
- justificar decisões;
- declarar procedimentos;
- responder pelas consequências.
A inteligência artificial não diminui nossa responsabilidade.
Ela a torna mais visível.
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