IA domina respostas na ciência — pesquisadores brasileiros precisam focar em boas perguntas

A inteligência artificial já decifra estruturas de proteínas e resolve problemas matemáticos complexos, mas não substitui o cientista. Essa foi a mensagem unânime de Michael Levitt (Nobel de Química) e dos ganhadores do Prêmio Turing Roger Reddy e Jack Dongarra na Segunda Conferência Internacional de Cientistas de Inteligência Artificial, realizada de 17 a 19 de outubro na China. Para o Brasil, que negocia cooperação em IA com Pequim e tem na produtividade científica um gargalo, o alerta é direto: o valor está em fazer boas perguntas e verificar respostas, não em competir com a máquina. A Segunda Conferência Internacional de Cientistas de Inteligência Artificial, realizada de 17 a 19 de outubro, reuniu em solo chinês três pesos-pesados da ciência global: o Nobel de Química Michael Levitt e os ganhadores do Prêmio Turing Roger Reddy e Jack Dongarra. O consenso entre eles é que a IA não torna o cientista obsoleto, mas desloca o centro do trabalho científico da execução para a formulação de perguntas e a verificação de resultados. Levitt, de 79 anos, relatou que usa IA desde os primeiros dias do ChatGPT e hoje coordena seis agentes inteligentes que executam tarefas que antes exigiam semanas de programação. "A IA tem as respostas, e os humanos precisam fazer perguntas. O valor de uma boa pergunta já ultrapassou a própria capacidade de execução", afirmou. O impacto para o Brasil é indireto, mas relevante. O país tem ampliado a cooperação científica com a China, especialmente em áreas como biotecnologia, agricultura de precisão e saúde pública. Universidades e centros de pesquisa brasileiros, como a Embrapa e a Fiocruz, já utilizam ferramentas de IA para análise de dados genômicos e monitoramento de safras. A mensagem dos especialistas chineses — de que a IA reduz o custo de experimentação e acelera a triagem de hipóteses — dialoga diretamente com os gargalos brasileiros de financiamento e infraestrutura laboratorial. Ao mesmo tempo, a advertência sobre a enxurrada de artigos matemáticos não verificados gerados por grandes modelos serve de alerta para agências de fomento como CNPq e Capes, que precisarão adaptar critérios de avaliação para distinguir produção científica assistida por IA de resultados de baixa qualidade. Os dados mostram que a IA generativa já é usada por parcela significativa de pesquisadores brasileiros, sobretudo para revisão de literatura e redação de artigos. Na leitura do CBI, isso indica que o Brasil não está fora da onda, mas corre o risco de ficar na periferia se não investir em formação de cientistas capazes de formular perguntas complexas e de auditar resultados de IA. A comparação com a China é inevitável: enquanto Pequim discute governança responsável e criação de um fórum acadêmico exclusivo para IA, o Brasil ainda engatinha em diretrizes claras para uso de IA na pesquisa. A boa notícia é que a cooperação sino-brasileira em IA pode incluir exatamente esse componente de formação e governança, desde que haja vontade política e recursos. O que acompanhar: primeiro, a próxima reunião da Comissão Sino-Brasileira de Coordenação e Cooperação (Cosban), que deve tratar de cooperação em ciência e tecnologia, incluindo IA; segundo, a publicação de editais do CNPq e da Finep com diretrizes para uso de IA em projetos de pesquisa; terceiro, o avanço das negociações para um acordo de governança de IA no âmbito do BRICS, que pode criar padrões comuns para verificação de resultados científicos gerados por máquinas.