A inteligência artificial (IA) está transformando a forma como produzimos ciência. Ao mesmo tempo em que oferece inúmeras oportunidades, também traz riscos significativos que exigem atenção redobrada. A IA pode acelerar a redação de artigos, apoiar análises complexas, organizar grandes volumes de dados e até sugerir hipóteses plausíveis. No entanto, esses benefícios vêm acompanhados de dilemas éticos, como a autoria difusa, a falta de transparência e a ameaça à confiabilidade da ciência quando não há validação humana do que foi gerado por assistentes de IA. Essa ausência de validação pode ser enquadrada como plágio tecnológico — a apropriação de conteúdos produzidos por IA sem a devida declaração sobre a mediação tecnológica. Além disso, há riscos como a fabricação de dados simulados, a criação de referências falsas e a substituição da análise crítica pela confiança cega em algoritmos.

É essencial diferenciar um texto integralmente gerado por IA de um texto revisado, aprimorado ou reescrito com apoio tecnológico, mas que se baseia em criação intelectual original do cientista. Em outras palavras, a origem deve ser humana e a validação crítica, obrigatória.

A Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq, instituída pela Portaria nº 2.664, de 6 de março de 2026, estabelece normas claras para enfrentar esse cenário. Ela exige que todo uso de IA seja declarado, que os métodos sejam descritos detalhadamente para garantir reprodutibilidade e que a autoria intelectual permaneça sob responsabilidade do pesquisador. Omitir ou mascarar o uso da IA pode resultar em sanções severas, como suspensão de bolsas e auxílios.

Esse movimento não é isolado. Diversas universidades renomadas também têm publicado diretrizes próprias. A Unesp exige que alunos e docentes informem o uso de IA em trabalhos acadêmicos e proíbe submissões geradas integralmente por máquinas sem supervisão humana. A Unicamp reforça que a IA deve ser apenas ferramenta auxiliar, nunca substituta da autoria intelectual. A UFBA considera o plágio tecnológico uma forma de má conduta acadêmica e exige supervisão docente em qualquer uso da tecnologia. Já a PUC-PR recomenda que a IA seja usada apenas como apoio metodológico, proibindo a geração de dados fictícios ou referências falsas. No cenário internacional, a Stanford University permite o uso de IA em tarefas de apoio, mas exige declaração explícita e validação humana, enquanto a University of Cambridge autoriza o uso para revisão linguística e organização de dados, mas proíbe a geração de conteúdo científico sem supervisão crítica.

Em síntese, tanto o CNPq quanto universidades brasileiras e estrangeiras convergem em três princípios fundamentais: transparência, validação humana e responsabilidade ética. Nesse sentido, a IA pode ser usada legitimamente para brainstorming, revisão gramatical, tradução, organização de dados e identificação de padrões, mas nunca deve substituir a análise crítica e a autoria intelectual. Todas as políticas apontam para o cientista como responsável final pelo conteúdo científico, com a IA vista como ferramenta auxiliar, jamais como substituta.

O futuro da ciência depende desse equilíbrio em aproveitar o potencial inovador da IA sem abrir mão da ética, da honestidade e da integridade. Só assim será possível fortalecer a credibilidade da produção científica e manter sólida a confiança da sociedade no conhecimento.

Em tempo, este texto foi revisado por assistente de IA (Copilot, 2026). A ferramenta também foi utilizada para acessar diferentes políticas institucionais de regulação no uso da IA. Entretanto, toda a concepção intelectual do texto é deste colunista, que revisou e validou os retornos dados pelo assistente de IA.