A Inteligência Artificial na produção científica

Abstract

O avanço das tecnologias digitais, especialmente da Inteligência Artificial (IA), tem promovido transformações significativas na produção científica, destacando-se o uso de ferramentas como o ChatGPT no contexto da pesquisa acadêmica. Nesse cenário, torna-se necessário compreender de que forma essa tecnologia pode contribuir para o desenvolvimento do conhecimento científico, sem comprometer os princípios éticos que orientam a prática acadêmica. Diante disso, o presente estudo tem como objetivo analisar, a partir da literatura científica, como o ChatGPT pode auxiliar de maneira ética e correta na produção científica, identificando suas potencialidades, limitações, desafios éticos e perspectivas de utilização. A pesquisa caracteriza-se como uma revisão bibliográfica de abordagem qualitativa, do tipo revisão integrativa da literatura. Para a coleta de dados, foram utilizadas bases como Google Acadêmico, Periódicos CAPES, SciELO e Scopus, por meio de descritores em português e inglês relacionados à Inteligência Artificial, ChatGPT e produção científica, combinados com operadores booleanos. Foram estabelecidos critérios de inclusão e exclusão, resultando na seleção de dez artigos científicos publicados entre 2020 e 2026. A análise dos dados foi realizada de forma descritiva e interpretativa, organizando os resultados em categorias temáticas. Os resultados evidenciam que o ChatGPT apresenta potencial significativo para otimizar processos de escrita acadêmica, revisão de literatura e organização de ideias, contribuindo para maior eficiência na pesquisa. Contudo, também se destacam desafios éticos, como questões relacionadas à autoria, plágio e confiabilidade das informações, além de limitações quanto à profundidade analítica e precisão dos conteúdos gerados. Conclui-se que o ChatGPT pode ser uma ferramenta relevante no apoio à produção científica, desde que utilizado de forma crítica, responsável e alinhada aos princípios da integridade acadêmica, sendo fundamental o desenvolvimento de diretrizes e práticas que orientem seu uso adequado no meio científico.

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