Dez maneiras para se beneficiar do poder da IA generativa na pesquisa

Analisar grande volume de dados, alertar sobre o lançamento de literatura relevante, rastrear artigos e buscar por trabalhos semelhantes, fornecer simulações e feedbacks, gerar relatórios, oferecer resumos completos ou mesmo emular todo o processo de revisões sistemáticas para sintetizar rapidamente as respostas para perguntas específicas. A Inteligência Artificial generativa tem sido o principal tópico em vários campos técnicos, incluindo a ciência. E o uso de ferramentas para acelerar significativamente e potencializar o trabalho de referência tem sido amplamente utilizado e discutido.

Não são poucas as maneiras pelas quais a ciência pode se beneficiar da IA e, no ensaio de autoria de César França, head de Conhecimento do centro de inovação e educação pernambucano CESAR, são listadas 10 formas de obter vantagens relevantes com o uso da tecnologia. No texto, César (o autor) traz desafios enfrentados ao longo de sua trajetória científica, desde os tempos iniciais de academia até o presente, momento no qual o CESAR (a empresa) tem investido em pesquisas sobre IA generativa, para se estabelecer como referência em seu desenvolvimento.

“Durante o período da minha pesquisa de doutorado, lidei com problemas que transcendiam as fronteiras reais do campo de engenharia de software. Eu estava lidando com um problema que envolvia muito conhecimento psicológico, e tive que falar pessoalmente com o maior número possível de pesquisadores em psicologia e ler o maior número possível de artigos de psicologia, para desenvolver uma perspectiva abrangente sobre os fenômenos que estava questionando. No entanto, se ferramentas como o ChatGPT estivessem disponíveis naquela época, elas teriam me poupado uma quantidade significativa de tempo e esforço”, diz França. 

É notável o impacto de ferramentas como Google Scholar, Iris.ai, Elicit.org, Consensu.apps, ChatPDF e tantas outras recentes no trabalho de cientistas ao redor do mundo. “Perguntei ao ChatGPT: ‘Tenho um modelo gerado com base em dados preditivos. Como posso validar cientificamente este modelo?’ Sua resposta sugeriu abordagens muito interessantes, como a Divisão de Amostra, a Validação Cruzada, a Validação Temporal e a Avaliação de Especialistas no Domínio. A IA até mesmo me forneceu algumas referências e guias para aprender mais sobre como aplicar ou usar cada um desses métodos”, exemplifica o head de Conhecimento do CESAR.

A Inteligência Artificial generativa é como uma caixa de ferramentas inteligente, um complemento à expertise humana. O pensamento crítico e o conhecimento do domínio continuam essenciais na interpretação e contextualização das percepções impulsionadas pela IA. Cabe ao cientista escolher os métodos a serem utilizados, o papel ativo para guiar os sistemas, garantindo o alinhamento entre a análise e os seus objetivos de pesquisa.

A incorporação dos recursos de Inteligência Artificial no processo de investigação permite que os pesquisadores melhorem de forma constante suas atividades, colaborem em projetos interdisciplinares e alcancem maior visibilidade e influência em suas áreas específicas. É imperativo reforçar: a IA pode auxiliar a criatividade humana na ciência de muitas maneiras diferentes, mas não substituí-la.

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