Em anos recentes, o uso de inteligência artificial (IA) na escrita acadêmica tornou-se cada vez mais comum, especialmente no campo da biomedicina. De acordo com um estudo recentemente publicado pela revista Nature, entre os 1,5 milhões de resumos de pesquisas biomédicas publicados no PubMed em 2024, mais de 200 mil artigos apresentavam características de textos gerados por IA. Essas palavras-chave eram geralmente verbos e adjetivos elaborados, que não afetavam o conteúdo central do artigo, mas eram suficientes para revelar a "ajuda" do assistente de IA dos autores.
O estudo mostrou que a proporção de uso de escrita com auxílio de IA varia significativamente entre países e disciplinas. Em alguns países e áreas de estudo, a proporção de escrita auxiliada por IA ultrapassou 20%. Na China, Coreia do Sul e outros países não ingleses, devido às barreiras linguísticas, a taxa de uso de modelos de linguagem grandes (LLM) atingiu 15%. Isso também levou ao aumento exponencial do uso de IA em periódicos de acesso aberto de baixa barreira, chegando a 24%.
Chama atenção o fato de que, à medida que as pessoas começam a reconhecer gradualmente as características da escrita com IA, muitos autores passaram a evitar intencionalmente traços óbvios de IA. Eles desejam trabalhar com a IA, mas reduzir o risco de serem detectados. Por exemplo, o uso de palavras típicas da IA diminuiu após 2024, enquanto o uso de palavras gerais aumentou.
A equipe de pesquisa baixou 14 milhões de resumos do PubMed e, ao analisar a frequência de uso de palavras, concluiu que a influência da IA nos artigos biomédicos está se intensificando. Eles descobriram que palavras como "coronavirus" foram excessivamente usadas antes de 2024, mas depois surgiram muitas palavras estilísticas sem relação com o conteúdo da pesquisa, como "intricate" e "notably", que eram principalmente verbos e adjetivos.
Frente à intervenção da IA, os pesquisadores chamam para explorar mais como regular o uso da IA na escrita acadêmica, garantindo assim a rigidez e a justiça da pesquisa científica. No futuro, os pesquisadores esperam analisar mais textos estatísticos para compreender o impacto real da IA nas publicações acadêmicas, a fim de orientar melhor o uso da IA e garantir a transparência e credibilidade da comunidade acadêmica.