O que pode e o que não pode no uso da Inteligência Artificial Generativa em pesquisas acadêmicas segundo a INTERCOM

2/10/2025

O avanço da Inteligência Artificial Generativa (IAG), como o ChatGPT e outras ferramentas, trouxe novas possibilidades — mas também desafios éticos — para pesquisadores. Pensando nisso, o livro “Diretrizes para o uso ético e responsável da Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores” (Sampaio, Sabbatini e Limongi, 2024) reúne recomendações importantes sobre como utilizar essas ferramentas de forma responsável na academia.

Publicado pela Intercom em 2024, o livro “Diretrizes para o uso ético e responsável da Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores”, de Rafael C. Sampaio, Marcelo Sabbatini e Ricardo Limongi, reúne recomendações operacionais e princípios normativos para a academia em meio à rápida popularização de sistemas como ChatGPT, Claude, Copilot e Gemini. A obra nasce do diagnóstico de que a IAG já permeia etapas-chave da vida universitária — da descoberta de literatura à redação e apresentação de resultados — e propõe um caminho de uso transparente, responsável e centrado na agência humana, em oposição tanto à proibição pura e simples quanto ao entusiasmo irrefletido.

O documento fixa consensos mínimos: a IA não é autora (responsabilidade e prestação de contas são humanas), seu uso deve ser declarado nos manuscritos e relatórios (com ferramenta, versão, data e finalidade) e jamais pode servir para fabricar dados, resultados ou referências. Ao mesmo tempo, legitima usos positivos: brainstorming, organização de ideias, apoio na busca e no resumo de literatura, revisão de clareza textual, tradução, geração de tabelas e gráficos, auxílio em programação e transcrição — sempre com revisão e decisão final humanas. Entre os riscos destacados, estão vieses herdados dos dados de treinamento, “alucinações” (confabulações) que produzem respostas plausíveis porém falsas, e o chamado “colonialismo de dados”, quando insumos acadêmicos alimentam modelos proprietários sem salvaguardas adequadas.

Há, ainda, ênfase em conformidade legal e ética: cautela redobrada com dados pessoais e sensíveis (LGPD), com resultados inéditos e com materiais proprietários; leitura crítica dos termos de uso e das políticas de privacidade das plataformas; e preferência, quando possível, por ambientes controlados ou modelos abertos para minimizar retenção e reuso indevidos de dados. O texto também alerta para a dependência tecnológica e a perda de habilidades críticas caso a IAG substitua — e não apenas assista — o trabalho intelectual do pesquisador. Em síntese, o guia propõe um uso eticamente orientado da IAG, combinando benefícios de eficiência com salvaguardas de integridade acadêmica, e pede que instituições brasileiras transformem essas diretrizes em políticas claras de governança, formação e avaliação.

✅ O que pode

Exploração de ideias: usar IA para brainstorming, rascunho de hipóteses e organização inicial de projetos.
Busca e resumo de textos: auxílio na localização e síntese de materiais acadêmicos.
Escrita acadêmica: apoio na clareza do texto, revisão ou tradução, sempre com revisão humana.
Análise e resultados: gerar gráficos, tabelas, códigos e transcrições para apoiar pesquisas.
Ferramentas auxiliares: agentes de IA e detectores de conteúdo gerado por IA podem ser usados como suporte.

🚫 O que não pode

Autoria: a IA não pode ser listada como autora em artigos ou trabalhos.
Plágio e invenção: não confiar cegamente em textos ou referências geradas, pois podem estar incorretas ou inventadas.
Dados sensíveis: não inserir informações pessoais ou dados inéditos em sistemas de IA sem consentimento.
Dependência excessiva: a IA não substitui o pensamento crítico e a análise humana.
Ocultação do uso: o uso de IA deve ser declarado, informando quando, como e com qual ferramenta foi feita a contribuição.