A Ciência Virou Commodity, e o LUCRO Agora é a Regra.

Resumo: a ciência virou commodity, e agora a inteligência artificial está sendo apresentada como solução para o peer review científico. Mas a quem ela realmente servirá? Grandes editoras, como a Frontiers, disfarçadamente querem usar a IA para acelerar a mercantilização da ciência, reforçando o mainstream científico e aumentando muito seus lucros. O peer review humano hoje funciona como gargalo econômico para as mega corporações, e driblar isso é o caminho para avacalhar de vez a ciência. Uma reflexão essencial para quem produz e consome ciência.

Prof. Dr. Wellington Lunz - Universidade Federal do Espírito Santo 

Apareceu agora para mim uma propaganda patrocinada pela Frontiers, que é uma megacorporação com muitas revistas científicas, e que cobra uma fortuna dos autores para publicar um artigo científico.

Certa vez recebi um artigo deles para revisar, mas desisti depois que identifiquei que cobrava 12 mil reais dos autores para publicar. Mas já me disseram que há revistas desse grupo, que não é o único, que cobram mais de 20 mil reais. Não à toa que a Elsevier, outra mega-editora, tem lucro similar ao Google e Apple.

Mas o assunto da propaganda me assustou de cara: trata-se do uso da inteligência artificial (IA) para elaborar o processo ‘peer review’. Baixei o documento (clique aqui para acessar).

E o que temos é um documento de inocência disfarçada (eficiência, velocidade, padronização, redução de erros), que esconde os tentáculos do capitalismo, prendendo de vez a ciência, que, convenhamos, já virou commodity há tempos. 

Hoje, gratuitamente, pesquisadores produzem conhecimento e editores/revisores avaliam artigos. As universidades financiam a infraestrutura e formação, enquanto os publishers (mega corporações) se apropriam da propriedade intelectual, estabelecem os fluxos editoriais e os indicadores de impacto e, sobretudo, LUCRAM muito.

O peer review humano, pilar da validação científica, tornou-se o principal gargalo desse modelo, porque é lento, voluntário e, principalmente, cada vez mais escasso. Com isso, ele não escala na mesma velocidade que o crescimento das submissões e a ganância dos publishers.

A introdução de IA não é inocente. Surge como resposta a esse gargalo econômico, de ampliar a rentabilidade do sistema editorial sem depender do trabalho humano gratuito, que começa a dar sinais de rebeldia.

O documento fala da importância do peer review humano. Mas se é importante, por que não pagam por ele? Por que só querem explorar? Cobram 20 mil reais e não querem pagar um centavo para o avaliador?

E a automatização de processos deve aumentar aquilo que Thomas Kuhn tanto denunciou: produção de conhecimentos paradigmáticos e dificuldade de conhecimentos disruptivos e antiparadigmáticos.

Certamente favorecerá a regularidade, a previsibilidade e a aderência ao mainstream, penalizando abordagens inovadoras e heterodoxas. Além disso, é muita inocência acreditar que uma AI será usada para julgar artigos, e que cientistas não usarão IAs para driblar seu algoritmo.

Reconheço e reclamo muito do modelo humano do peer review. Mas o uso da IA não pretende melhorá-lo. Pretende suplantá-lo de vez. Abrir as porteiras para o capital.

Sem resolver isso, a IA tende menos a complementar o peer review humano e mais a substituí-lo progressivamente, disfarçadamente, mantendo intacta a lógica de extração de valor.

A questão decisiva, portanto, não é se a IA deve ou não ser usada na ciência, mas a serviço de quem?

O que a Frontiers pretende é usar a IA para acelerar a mercantilização da ciência, e não para fortalecer sua integridade epistemológica.

E aproveito para divulgar meu livro Tomada de Decisão Baseada em Evidência: como julgar o nível de confiança e o grau de recomendação de artigos científicos na área das ciências da saúde.

Em tempos de desinformação massiva e de tantos falsos experts, distinguir evidências reais das falsas é tanto emancipador quanto vital. Esse livro ensina a julgar a qualidade da evidência e a força da recomendação de qualquer artigo científico da área da saúde.

O livro oferece um sistema estruturado e didático, com:

Modelo de Julgamento: um sistema quantitativo de notas (0 a 100%) em paralelo a um sistema qualitativo (muito baixo, baixo, moderado, alto e muito alto).

Separação Estruturada: um framework claro para avaliar o nível de evidência com base em 13 quesitos metodológicos, e o grau de recomendação com base em 9 quesitos formais.

Ferramenta Prática (Checklist/Planilha): O conteúdo está associado a uma planilha gratuita que orienta no julgamento da qualidade da evidência e na força da recomendação (e ainda serve como checklist).

Script para Inteligência Artificial: fiz um script para a IA ChatGPT poder julgar o nível de evidência e o grau de recomendação. Embora a IA não deva substituir o julgamento humano final, ela facilita a compreensão e diminui a chance de erro humano, pois o script foi projetada para que a IA explique a razão das notas dadas a cada quesito.

E se você quiser ver o uso prático, passo a passo, da aplicação do meu livro, acesse o post: Polilaminina: NÃO há Evidência de Cura de Paraplégicos ou Tetraplégicos.

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 Até o próximo post!

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Autor: Wellington Lunz é o proprietário desse Blog e do site www.wellingtonlunz.com.br. É bacharel e licenciado em Educação Física, Mestre em Ciência da Nutrição e Doutor em Ciências Fisiológicas. É Professor da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) desde 2009.