Siga o Olhar Digital no Google Discover
Com a criação e popularização de modelos de inteligência artificial (IA) como o ChatGPT e o Google Gemini, ficou cada vez mais difícil acessar textos que não tenham sido criados total ou parcialmente por esses Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
Ofertas
Por: R$ 4,90
Por: R$ 89,10
Por: R$ 47,40
Por: R$ 27,81
Por: R$ 39,90
Por: R$ 34,09
Por: R$ 285,00
Por: R$ 1.299,90
Esse uso tem gerado preocupação na comunidade acadêmica, diante da possibilidade de que conteúdos gerados por IA estejam cada vez mais presentes em publicações revisadas por pares.
Investigando a influência das LLMs na produção científica
Uma equipe de pesquisadores dos EUA e da Alemanha se uniu para analisar a presença das LLMs em artigos científicos. Eles analisaram 15 milhões de resumos biomédicos do PubMed para investigar o impacto detectável na escolha de palavras em artigos científicos.
Os resultados, publicados na revista Science Advances, mostram que pelo menos 13,5% (ou 1 em cada 7,41) dos artigos publicados em 2024 foram escritos com algum grau de uso das LLMs. Esses dados refletem o aumento de certas escolhas de palavras e de estilo de texto.
Para evitar limitações metodológicas, os autores do novo estudo examinaram mudanças no uso excessivo de certas palavras antes e depois do lançamento público do ChatGPT, a fim de identificar tendências reveladoras.
A explosão do uso da inteligência artificial levanta questionamentos sobre a precisão e a integridade de algumas pesquisas. Tentativas anteriores de quantificar o aumento do uso de LLMs na escrita acadêmica, no entanto, eram limitadas por dependerem de conjuntos de textos gerados por humanos e por LLMs. Essa abordagem, observam os autores, “…pode introduzir vieses, pois exige suposições sobre quais modelos os cientistas usam para escrever com auxílio de LLMs e como exatamente os utilizam.”
Leia mais:
- Artigos acadêmicos estão contaminados por IA
- Sua empresa já tem um agente de IA? Em breve, terá
- Inteligência artificial no setor público: a revolução da eficiência, transparência e inovação
Etapas e processos da pesquisa
- Base metodológica: A pesquisa teve como base estudos que analisaram o impacto da COVID-19 por meio da comparação de mortes em excesso antes e depois da pandemia.
- Abordagem comparativa: os pesquisadores aplicaram o mesmo método para analisar os artigos de “antes e depois” do surgimento dos LLMs, observando mudanças no uso de palavras em textos acadêmicos.
- Dados: foram analisados milhões de resumos de artigos científicos biomédicos disponíveis na base PubMed.
- Análise: o objetivo era identificar padrões de uso excessivo de palavras antes e após o lançamento público de LLMs como o ChatGPT.
- Mudança observada: após o surgimento dos LLMs, observou-se uma transição do uso excessivo de “palavras de conteúdo” (como substantivos técnicos) para palavras com estilo mais “floreado” e estilístico, como showcasing (exibindo), pivotal (fundamental) e grappling (enfrentando).
- Classificação gramatical: as palavras em excesso foram classificadas manualmente por classe gramatical para identificar tendências linguísticas.
- Conclusão: antes de 2024, 79,2% das palavras em excesso eram substantivos. Em 2024, 66% das palavras em excesso eram verbos e 14% eram adjetivos.
- Diferenças identificadas: a equipe também identificou diferenças notáveis no uso de LLMs entre áreas de pesquisa, países e periódicos.
Tags: