A startup japonesa Sakana anunciou um marco na interseção entre inteligência artificial e pesquisa acadêmica: um artigo científico totalmente gerado por seu sistema AI Scientist-v2 passou pelo rigoroso processo de revisão por pares e foi aceito em um workshop da ICLR 2025 (International Conference on Learning Representations).
A empresa afirma que esse é o primeiro artigo completamente escrito por IA a ser aceito em um evento científico, representando um avanço na automação do processo de pesquisa.
Como a IA Criou o Artigo?
O AI Scientist-v2 gerou três artigos científicos, realizando todo o trabalho de forma autônoma, incluindo:
- Formulação de hipóteses
- Desenvolvimento de código experimental
- Análise de dados
- Geração de visualizações
- Escrita do texto final
Dos três artigos produzidos, um foi submetido ao workshop da ICLR 2025, onde recebeu uma pontuação média de 6,33 dos revisores, um desempenho superior a muitos trabalhos escritos por humanos.
Limitações e Desafios
Apesar do sucesso, a Sakana destacou algumas limitações do processo. O modelo ainda comete erros na citação de fontes, um problema recorrente em sistemas de IA generativa. Além disso, a empresa reconhece que a taxa de aceitação de workshops é mais alta do que a de trilhas principais de conferências científicas, o que relativiza o impacto do feito.
Por essa razão, a Sakana declarou que o artigo não atingiu o padrão interno necessário para submissões à ICLR como um todo, mas considerou o experimento um sinal inicial de progresso na automatização do trabalho acadêmico.
O Futuro da Pesquisa Científica com IA
Embora o uso de IA na produção de artigos científicos ainda esteja em estágio inicial, esse avanço indica uma transformação iminente no mundo da pesquisa acadêmica. Modelos como o AI Scientist-v2, da Sakana, e o AI Co-Scientist, do Google, apontam para um futuro onde inteligência artificial poderá colaborar ou até mesmo liderar descobertas científicas.
A aceitação desse artigo reforça a tendência de IA atuando como coautora ou pesquisadora automatizada, acelerando a produção de conhecimento e levantando questões sobre o papel humano na ciência. Se a tecnologia continuar evoluindo nesse ritmo, o impacto nos métodos tradicionais de pesquisa poderá ser profundo e irreversível.
