Um forte aumento nas citações do trabalho da estatística Andrea Riebler levou-a a investigar um mercado crescente de ferramentas de pesquisa prontas. Ela e colegas encontraram evidências de que empresas na China estão vendendo software, assistência de escrita baseada em inteligência artificial e instruções destinadas a ajudar usuários a produzir artigos de pesquisa a partir de dados de saúde pública em menos de duas horas.
Riebler, do Departamento de Ciências Matemáticas da NTNU, afirmou que as ferramentas permitem a produção rápida de análises simples e padronizadas. Embora os resultados não estejam necessariamente incorretos, ela questionou se todos os artigos gerados a partir dos conjuntos de dados disponíveis são cientificamente relevantes ou úteis.
A investigação começou depois que as citações a um artigo de 2017 de Riebler e do professor da Universidade de Zurique Leonhard Held aumentaram de 70 em 2024 para mais de 250 no ano seguinte. O artigo descrevia um software para calcular previsões de incidência e mortalidade de doenças específicas por faixa etária, com o código-fonte e as instruções de uso disponibilizados gratuitamente.
Muitos dos artigos recém-identificados foram escritos por pesquisadores chineses e usaram dados do projeto Global Burden of Disease. Eles abordavam temas como risco de acidente vascular cerebral, câncer testicular, quedas entre idosos na China e câncer colorretal. Riebler afirmou que os artigos frequentemente compartilhavam títulos, estruturas e gráficos semelhantes, e que alguns pareciam usar o modelo implementado em seu software.
Riebler, Held e o pesquisador Peter Methys Degen rastrearam o padrão até um pacote de software comercial mencionado em um dos mais de 700 artigos sobre o GBD que examinaram. As conclusões foram divulgadas no Journal of Clinical Epidemiology, em um artigo intitulado “Paper mill or paper mine? A tentative answer to the sharp increase in research papers based on the Global Burden of Disease database.”
Os pesquisadores identificaram uma empresa na região de Guangzhou que anunciava ferramentas capazes de produzir solicitações de financiamento para pesquisa em minutos e artigos científicos prontos para publicação em menos de duas horas. Eles também encontraram outros dois pacotes de software vendidos por empresas chinesas para fins semelhantes.
Os pesquisadores afirmaram que a combinação dessas ferramentas com assistência de escrita baseada em IA poderia criar um novo modelo de produção de pesquisa em massa. A preocupação vai além do banco de dados do Global Burden of Disease e alcança outros grandes conjuntos de dados de saúde disponíveis gratuitamente.
Um problema central é que o código-fonte geralmente não é compartilhado. Em 99% dos artigos examinados por Riebler e seus colegas, o código não estava disponível, dificultando a verificação ou a reprodução das análises. Os pesquisadores disseram que isso prejudica a transparência e a responsabilidade, princípios fundamentais da pesquisa científica.
O volume de submissões também está colocando pressão adicional sobre as revistas acadêmicas. Peter Methys Degen disse ao The Verge que o sistema de revisão por pares já enfrentava dificuldades devido ao número de artigos e à oferta limitada de revisores, alertando que uma produção em massa mais fácil poderia levá-lo ao ponto de ruptura.
A revista Accountability in Research registrou um aumento de 60% nas submissões em 2026. O editor David Resnik disse ao The Verge que muitos dos artigos, ironicamente focados em má conduta na pesquisa, provavelmente foram gerados com IA e que o aumento poderia sobrecarregar seriamente a revisão por pares.
Riebler, que integra os conselhos editoriais de duas revistas, afirmou que sua própria caixa de entrada estava se enchendo de submissões. Ela observou que a questão não é apenas saber se um artigo foi escrito por um modelo de linguagem ou por uma pessoa, mas também se o número crescente de submissões pode ser devidamente avaliado.
Riebler e seus colegas estão pedindo um monitoramento mais rigoroso das plataformas on-line que vendem ferramentas de pesquisa prontas. Riebler também defendeu que o compartilhamento do código-fonte deveria ser obrigatório.
Fontes: Phys.org.