Principais destaques:
- A inteligência artificial já acelera etapas importantes da pesquisa científica, mas depende totalmente do conhecimento humano existente.
- Modelos de IA não aprendem com o mundo real sozinhos e precisam de bases teóricas, dados e valores definidos por cientistas.
- A ciência é uma atividade social e criativa, algo que a automação completa não consegue reproduzir.
A presença da inteligência artificial na ciência cresce em ritmo acelerado. Governos, universidades e centros de pesquisa já utilizam modelos treinados com grandes volumes de dados científicos para formular hipóteses, organizar experimentos e analisar resultados.
Um exemplo recente é a iniciativa anunciada pelo governo dos Estados Unidos, durante a gestão da Trump administration, que propôs o uso de agentes de IA treinados em bases científicas federais para acelerar descobertas.
Apesar desse avanço, a ideia de que a IA possa substituir totalmente os cientistas humanos ainda está longe da realidade. Mais do que uma limitação técnica, trata-se de uma questão conceitual sobre o que significa, de fato, “fazer ciência”.
A IA aprende a partir do que os humanos já sabem
Modelos de inteligência artificial não observam a natureza diretamente. Eles aprendem a partir de representações do mundo criadas por pessoas, como bancos de dados, teorias consolidadas e critérios metodológicos. Sem esse trabalho humano prévio, a IA simplesmente não teria de onde extrair padrões relevantes.
Um caso emblemático é o sistema AlphaFold, premiado com o Nobel de Química em 2024 por sua capacidade de prever estruturas de proteínas. Embora a ferramenta tenha revolucionado a velocidade das análises, ela não criou conhecimento científico do zero. Seu sucesso só foi possível porque décadas de pesquisa humana sobre proteínas serviram como base para o treinamento do modelo.
Como observa a filósofa Emily Sullivan, para que a IA funcione como ferramenta científica, suas previsões precisam manter um vínculo empírico forte com o conhecimento já estabelecido. Esse vínculo é construído por cientistas, não por algoritmos de forma autônoma.
Ciência é uma prática social e histórica
A contribuição humana na ciência vai muito além de alimentar modelos com dados. Descobertas científicas nascem de debates, discordâncias, intuições e decisões coletivas, moldadas por valores sociais e culturais. A ciência não avança apenas acumulando fatos, mas por meio de interpretações compartilhadas e práticas consolidadas ao longo do tempo.
Um exemplo clássico é a descoberta da estrutura em dupla hélice do DNA. A ideia surgiu antes mesmo de existirem testes empíricos capazes de comprová-la. Foram necessárias gerações de cientistas, avanços tecnológicos e diálogo contínuo para que aquela hipótese inicial se transformasse em um marco reconhecido mundialmente.
Esse processo mostra que a ciência é uma atividade profundamente humana, sustentada por colaboração, criatividade e compromisso ético. Elementos que não podem ser reduzidos a cálculos automatizados.
IA não é cientista, é ferramenta
Projetos ambiciosos que integram IA à pesquisa científica podem trazer benefícios reais, desde que tenham como objetivo apoiar, e não substituir, o trabalho humano. Sistemas bem projetados ajudam a organizar o conhecimento existente, automatizar tarefas repetitivas e orientar novos experimentos de forma mais eficiente.
O risco surge quando a automação total passa a ser vista como meta. Nesse cenário, a ciência perde sua essência e se transforma em uma caricatura, desconectada das experiências, valores e aspirações humanas que dão sentido ao conhecimento científico.
A inteligência artificial pode, sim, acelerar a ciência. Mas o papel de cientista, no sentido pleno da palavra, continua sendo exclusivamente humano.
