Prefácio
Com a crescente disponibilidade de grandes conjuntos de dados, novas técnicas algorítmicas e maior poder computacional, a inteligência artificial (IA) está se tornando uma ferramenta consolidada, utilizada por pesquisadores de diversas áreas científicas. Agora, mais do que nunca, precisamos entender a extensão do impacto transformador da IA na ciência e o que as comunidades científicas devem fazer para aproveitar plenamente seus benefícios.
Este relatório, Ciência na Era da IA (Science in the age of AI), explora esse tema. Baseado nas experiências de mais de 100 cientistas que incorporaram a IA em seus fluxos de trabalho, ele analisa como tecnologias de IA, como aprendizado profundo ou modelos de linguagem de grande escala, estão transformando a natureza e os métodos da pesquisa científica. O relatório também examina como conceitos de integridade na pesquisa, habilidades de pesquisa e ética na pesquisa estão inevitavelmente mudando – e quais são as implicações para o futuro da ciência e dos cientistas.
Novas oportunidades estão surgindo. Os estudos de caso neste relatório demonstram que a IA está aumentando a eficiência, a precisão e a criatividade dos cientistas. Em várias áreas, a aplicação da IA está abrindo novos caminhos, facilitando, por exemplo, a descoberta de doenças raras ou possibilitando o desenvolvimento de materiais mais sustentáveis.
Desempenhando o papel de tutor, colega ou assistente, os cientistas estão usando aplicações de IA para realizar tarefas em uma velocidade e escala antes inalcançáveis. Há muito entusiasmo em torno da sinergia entre a inteligência humana e a IA e como essa parceria está levando a avanços científicos. No entanto, para garantir robustez e mitigar danos, o julgamento e a expertise humana continuarão sendo de extrema importância.
A rápida adoção da IA na ciência também trouxe desafios relacionados ao seu uso seguro e rigoroso. Um número crescente de estudos não reproduzíveis está levantando preocupações sobre a robustez das descobertas baseadas em IA. A natureza de "caixa preta" e não transparente dos sistemas de IA cria desafios para verificação e escrutínio externo. Além disso, sua adoção ampla, porém desigual, levanta questões éticas sobre seu impacto ambiental e social. Ainda assim, os avanços contínuos em tornar os sistemas de IA mais transparentes e eticamente alinhados prometem superar esses desafios.
Nesse contexto, o relatório defende uma abordagem equilibrada que celebre o potencial da IA na ciência, sem perder de vista os desafios que ainda precisam ser superados. As recomendações oferecem um caminho que utiliza os princípios da ciência aberta para possibilitar contribuições científicas confiáveis baseadas em IA, ao mesmo tempo em que cria oportunidades para compartilhamento de recursos e colaboração. Elas também pedem por políticas e práticas que reconheçam as conexões entre ciência e sociedade, destacando a necessidade de uma IA ética, acesso equitativo aos seus benefícios e a importância de manter a confiança pública na pesquisa científica.
Embora esteja claro que a IA pode auxiliar significativamente o avanço científico, o objetivo continua sendo garantir que essas conquistas beneficiem a humanidade e o planeta. Esperamos que este relatório inspire os atores de todo o ecossistema científico a se engajarem com as recomendações e trabalharem por um futuro em que possamos realizar o potencial da IA para transformar a ciência e beneficiar nosso bem-estar coletivo.
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Conclusão
Conforme explorado ao longo do relatório, as aplicações da IA na pesquisa científica estão inaugurando uma nova era de possibilidades e desafios. O potencial transformador da IA, impulsionado por big data e técnicas avançadas, oferece oportunidades significativas em diversas áreas. Desde o mapeamento do desmatamento até o auxílio na descoberta de medicamentos e a previsão de doenças raras, as aplicações são vastas e promissoras. Por meio dos estudos de caso sobre ciências do clima, ciência dos materiais e diagnóstico de doenças raras, este relatório vislumbra um futuro no qual a IA pode ser uma ferramenta poderosa para pesquisadores científicos.
No entanto, essas oportunidades trazem uma série de desafios relacionados à reprodutibilidade, colaboração interdisciplinar e ética. Encontrar um equilíbrio no qual os cientistas possam aproveitar os benefícios da automação e do ritmo acelerado de descoberta, enquanto garantem a integridade da pesquisa e o uso responsável da IA, será essencial. Seguindo o compromisso da Royal Society de assegurar que a ciência – e, neste caso, a IA – seja aplicada em benefício da humanidade, o relatório clama por esforços coletivos para enfrentar esses desafios.
Olhando para o futuro e de acordo com as descobertas deste relatório, três áreas de ação demandam atenção das comunidades científicas e dos formuladores de políticas relevantes.
A primeira é abordar questões de acesso e capacidade para usar a IA na ciência. O acesso a recursos computacionais, conjuntos de dados de alta qualidade, ferramentas de IA e expertise relevante é crucial para alcançar avanços científicos. No momento da publicação, o acesso a infraestruturas essenciais ainda era distribuído de forma desigual. Isso, aliado à crescente influência do setor privado, como destacado no Capítulo 4, pode ter implicações no futuro da pesquisa em IA baseada em universidades. Outro desafio nessa área é a existência de silos de conhecimento entre especialistas em IA e especialistas em domínios científicos (Capítulo 3). Para garantir uma distribuição equitativa da IA entre as comunidades de pesquisa, as ações precisam ir além de facilitar o acesso, focando em melhorar as capacidades de colaborar, codesenhar e usar a IA em diferentes campos científicos e ambientes de pesquisa.
Em segundo lugar, os princípios e práticas de ciência aberta oferecem um caminho claro para melhorar a transparência, a reprodutibilidade e o escrutínio público – todos os quais se mostraram desafiadores em projetos científicos baseados em IA. Conforme enfatizado no Capítulo 2, os riscos de não abordar essas questões são altos, representando ameaças não apenas à ciência, mas também à sociedade, se a implementação de resultados baseados em IA não confiáveis ou errôneos causar danos. Mais trabalho é necessário para entender as interações entre ciência aberta e IA para a ciência e como minimizar melhor os riscos de segurança decorrentes da liberação aberta de modelos e dados.
Em terceiro lugar, à medida que o papel da IA se expande na ciência, considerações éticas e de segurança precisam estar no centro de seu design e implementação (Capítulo 5). A crescente dependência de grandes conjuntos de dados levanta questões sobre o potencial uso indevido de informações sensíveis e vieses que poderiam perpetuar desigualdades ou levar a conclusões incorretas. A natureza autônoma dos sistemas de IA também introduz riscos de segurança, especialmente em áreas como saúde ou monitoramento ambiental, onde erros poderiam ter consequências graves; ou em campos como química e biologia, onde conjuntos de dados e modelos podem ser usados com intenções malévolas. Enfrentar esses desafios exige colaboração interdisciplinar e o fortalecimento da capacidade dos cientistas para antecipar riscos e fornecer supervisão que minimize danos potenciais.
Olhando para o futuro, é necessária uma exploração mais aprofundada pela comunidade científica e por formuladores de políticas para entender as implicações da IA no futuro da ciência. Questões sobre como as universidades podem adaptar os requisitos de treinamento e habilidades, como os financiadores podem continuar a apoiar trabalhos científicos não relacionados à IA e como otimizar a IA para a sustentabilidade ambiental são fundamentais para compreender o impacto dessa tecnologia na ciência, na sociedade e no planeta.
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