37 Investigadores Dizem que a Ciência Deve Deixar de Escrever Artigos para Humanos e Começar a Escrevê-los para IA

Pontos principais

• Em maio de 2025, 37 investigadores de cerca de duas dezenas de universidades e empresas de tecnologia publicaram um artigo no ArXiv pedindo o fim do artigo científico tradicional.
• O artigo propõe substituí-lo por um "Artefato de Pesquisa Nativo para Agentes" (ARA), um formato concebido para agentes de IA lerem, reproduzirem e expandirem pesquisas de forma independente.
• A autora principal Jiachen Liu recebeu seu doutorado em ciência da computação da Universidade de Michigan em 2025 e co-fundou o Agent Native Research Lab em Palo Alto em maio de 2025.
• Os autores argumentam que os artigos padrão perdem aproximadamente 80 por cento das informações úteis da pesquisa original antes de serem publicados.
• Liu afirma que um futuro sistema de pesquisa apenas para IA poderia chegar a um ponto em que deixasse de precisar completamente de orientação humana.

Um artigo publicado no ArXiv este mês de maio tem um título deliberadamente provocador: "O Último Artigo Escrito por Humanos". Os 37 autores, originários de aproximadamente duas dezenas de universidades e empresas de tecnologia líderes, argumentam que o artigo científico, um formato inventado há cerca de 350 anos, já não serve o seu propósito. Não porque os cientistas mudaram, mas porque a IA mudou.

O seu argumento, conforme relatado pela IEEE Spectrum, é o seguinte: agentes de IA (software que pode realizar tarefas com vários passos independentemente, lendo fontes, realizando experiências e tirando conclusões) já estão a fazer trabalho sério em laboratórios de pesquisa. Mas o artigo tradicional, uma narrativa polida escrita para leitores humanos, é um péssimo manual de instruções para uma máquina.

O que está realmente errado com o artigo científico?

Os autores identificam dois problemas fundamentais. Primeiro, o "custo da narrativa". Um artigo terminado captura talvez 20 por cento do que realmente aconteceu durante a pesquisa. As experiências falhadas, os ajustes de parâmetros, os becos sem saída que levaram semanas: tudo desaparecido. Uma IA que tente reproduzir o trabalho bate numa parede quase imediatamente.

Segundo, o "custo da engenharia". Mesmo a informação que consegue entrar num artigo é muitas vezes demasiado vaga ou incompleta para atuar sobre ela. Os detalhes de implementação importantes são omitidos, ou descritos numa linguagem demasiado ambígua para uma máquina (ou, honestamente, outro humano) seguir de forma fiável.

A sua solução proposta é o ARA, abreviatura de Artefato de Pesquisa Nativo para Agentes. Pense nele menos como um documento e mais como um registo vivo. Uma ferramenta incorporada chamada "Live Research Manager" observa e regista automaticamente tudo o que um investigador faz enquanto o faz, portanto nada se perde. Se ainda quiser um PDF tradicional no final, o sistema pode gerar um a partir do registo completo.

A IA não vai simplesmente inventar coisas?

Esta é a preocupação óbvia, e Liu leva-a a sério. Os grandes modelos de linguagem, a tecnologia de IA por trás de ferramentas como ChatGPT e Claude, funcionam com base na probabilidade e não em lógica rigorosa, o que significa que podem "alucinar", afirmando com confiança coisas que são simplesmente erradas.

A resposta de Liu não é usar uma segunda IA para verificar a primeira. Em vez disso, está a construir o que chama de sistema formal utilizando técnicas neurossimbólicas, uma abordagem que combina a capacidade de uma rede neural em lidar com informações desorganizadas do mundo real com as regras lógicas rigorosas da computação clássica. Cada afirmação num ARA teria de ser expressável como uma fórmula matemática e comprovável pelo sistema. Sem fórmula, sem afirmação.

Isto é ambicioso. É também, ela admite, ainda um trabalho em progresso.

O que isto significa para os cientistas que trabalham?

Para a maioria dos investigadores agora: não muda muito imediatamente. O ARA é uma proposta, não um padrão que alguém tenha adotado ainda. Mas a tensão subjacente é real e crescente. Estudos já sugerem que as ferramentas de IA podem impulsionar as carreiras individuais enquanto produzem menos ideias genuinamente novas em todo um campo.

Liu vai mais longe do que a maioria. Escreveu recentemente um artigo chamado "O Fim da Intervenção Humana no Ciclo", argumentando que chegará um ponto em que a IA absorveu todo o conhecimento especializado humano e deixa de precisar de pessoas para a guiar. Se isto soa emocionante ou alarmante provavelmente depende de como se sente em relação ao seu café da manhã.

Perguntas frequentes

Os cientistas não poderiam simplesmente ensinar à IA a ler melhor artigos normais?

Liu afirma que um leitor mais inteligente não é a solução porque a informação nunca esteve no artigo em primeiro lugar. Aproximadamente 80 por cento do processo de pesquisa, incluindo as decisões e fracassos, é descartado antes da publicação, portanto não há nada deixado para extrair.

O ARA está disponível para usar agora?

O próprio artigo está online em formato ARA como demonstração, e o Agent Native Research Lab de Liu é uma startup em fase inicial trabalhando nas ferramentas. Nenhum produto amplamente disponível existe ainda.

Quem está a financiar ou apoiar este trabalho?

Liu co-fundou o Agent Native Research Lab como uma startup em Palo Alto em maio de 2025. A pesquisa original foi conduzida como parte do seu trabalho de doutorado na Universidade de Michigan, concluído em 2025.