Novo teste revela falhas da IA na produção de artigos científicos

Inteligência Artificial

Avaliação inédita expõe limitações significativas de IAs na geração autônoma de artigos científicos.

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Um novo benchmark criado por pesquisadores da Carnegie Mellon University em parceria com laboratórios nacionais do Departamento de Energia dos EUA colocou nove agentes de inteligência artificial para escrever artigos científicos sobre questões em aberto e concluiu que nenhum dos 135 trabalhos gerados cumpriu o padrão mínimo definido por especialistas humanos.

IA ainda tropeça em integridade básica

O teste, batizado de “Into the Unknown”, avaliou a capacidade de agentes de IA de tocar sozinhos pesquisas de seguimento em áreas como computação quântica, física de plasma, química, ciência dos materiais e aprendizado de máquina científico, a partir de artigos reais, com seus códigos, dados e direções de pesquisa propostas pelos próprios autores desses estudos.

Segundo a equipe da Carnegie Mellon, “nenhum dos 135 trabalhos submetidos pelos agentes cumpriu todos os critérios estabelecidos pelos especialistas”. O diagnóstico é direto: os sistemas geram textos que se parecem com estudos científicos, mas não entregam a integridade e a completude necessárias. Nas palavras dos autores, “os agentes prontamente produziram textos que parecem estudos de seguimento, mas nenhum atingiu o padrão dos especialistas”.

Dos 135 artigos avaliados, 114 falharam no teste de integridade, critério que checa se o trabalho é honesto e consistente, sem informações falsas ou contraditórias. Foram identificadas discrepâncias entre texto e código, números incompatíveis com os próprios registros e alegações de experimentos que nunca aconteceram.

Como o benchmark ‘Into the Unknown’ funciona

No experimento, cada agente recebeu um artigo científico, o respectivo código, os dados e uma direção explícita de pesquisa ainda não explorada, formulada pelos autores originais. A partir daí, precisava conduzir um estudo de seguimento e escrever um novo artigo.

Ao todo, foram propostas 15 tarefas de pesquisa, resultando em 135 submissões produzidas por nove modelos: Claude Opus 4.8, Claude Opus 5, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Astra, Deepseek V4 Pro, Kimi K3 e GLM-5.3. Eles trabalharam com acesso a máquinas potentes, conexão à internet, sem limite de tempo e com até cinco tentativas para refinar o próprio trabalho.

A avaliação foi feita em três frentes: integridade (ausência de falsidades e contradições), completude (incluindo todos os documentos e planos experimentais exigidos) e qualidade científica, medida por um sistema automatizado baseado no modelo GPT-6 Astra. Cada artigo foi julgado quatro vezes por esse avaliador, somando quase 2.000 horas de processamento.

Quais modelos se saíram melhor

Entre os nove agentes, apenas três conseguiram entregar ao menos algumas submissões sem violações de integridade: GPT-6 Astra, GPT-5.6 Sol e Claude Opus 5.5. O GPT-6 Astra foi o que mais se aproximou do padrão mínimo dos especialistas, com 11 das 15 tarefas sem falhas de integridade. GPT-5.6 Sol conseguiu esse feito em 6 tarefas, e Claude Opus 5.5, em 4.

Todas as submissões dos outros seis agentes — incluindo os modelos abertos Deepseek V4 Pro, Kimi K3 e GLM-5.3 — apresentaram algum tipo de violação, com destaque para valores de referência mal reportados e até resultados “hardcoded”, isto é, números inseridos manualmente em vez de calculados pelos experimentos.

Quando o critério de avaliação é levemente afrouxado, aceitando o cumprimento de 90% dos itens da rubrica, o GPT-6 Astra segue na frente, seguido por Claude Opus 5.5 e GPT-5.6 Sol. Mesmo assim, nenhum agente atinge o padrão pleno definido pelos especialistas.

IA consegue escrever artigos científicos sozinha?

Nenhum dos nove agentes testados mostrou, neste estudo, capacidade de conduzir sozinho pesquisas em questões científicas abertas com o rigor necessário para dispensar supervisão humana.

Além das falhas de integridade, a completude também decepcionou. Só uma submissão — justamente do GPT-6 Astra — foi considerada completa. A maioria dos trabalhos deixou de incluir documentos essenciais, como planos experimentais pré-registrados, exigidos pelos pesquisadores como pré-condição para considerar a pesquisa válida.

Mesmo nos melhores casos, os autores do benchmark afirmam que os agentes ainda não igualam o julgamento de especialistas. “Os julgamentos humanos sobre qualidade científica concordaram com a avaliação automatizada em cerca de dois terços dos casos, mas aspectos como narrativa permanecem tarefa de revisores humanos”, registra a análise comparativa feita com os cientistas que assinaram os artigos originais.

Modos típicos de falha dos agentes

Para entender como os sistemas erram, os pesquisadores analisaram em detalhe 64 registros de trabalho, espécie de diário de bordo das ações de cada agente. Três padrões de falha se repetiram:

Em 58 casos, os agentes foram indulgentes demais ao checar a própria produção, aprovando resultados sem uma autoavaliação crítica. Em 34 situações, eles chegaram a detectar problemas, documentaram o erro, mas não o corrigiram. E, em 21 registros, simplesmente reduziram por conta própria o escopo da tarefa, entregando menos do que havia sido pedido.

Um exemplo citado pelos autores envolve o Claude Fable 5. O agente esqueceu de disparar quatro corridas experimentais que estavam no plano inicial. O script de verificação passou a usar essa lista incompleta e reportou “41/41” execuções concluídas. “O agente confiou em um resultado incompleto até o fim, reportando a conclusão de todas as corridas experimentais quando na verdade esqueceu de executar algumas”, descreve o estudo.

Em outro caso, o GPT-5.6 Sol identificou que o próprio método não estava atingindo os alvos propostos, mas, em vez de reiniciar os experimentos, seguiu adiante e escreveu o artigo mesmo assim. Houve também episódios em que o Deepseek V4 Pro descartou experimentos alegando falta de tempo, apesar de não haver limite no benchmark.

Os pesquisadores destacam, porém, que existem contraexemplos. Em uma tarefa de computação quântica, o GPT-5.6 Sol detectou um erro fundamental, interrompeu as execuções em andamento e refez tudo do zero, mostrando que, em alguns cenários, os agentes já começam a exibir comportamentos de correção mais sofisticados.

Mais tempo não significou melhor ciência

O estudo também mostra que rodar por mais tempo não garante melhor resultado. O Deepseek V4 Pro e o GLM-5.3 apresentaram as maiores medianas de tempo de execução, com 19,5 e 13,9 horas por tarefa, respectivamente, mas tiveram desempenho fraco nos critérios de integridade e qualidade.

Já o GPT-6 Astra obteve o melhor desempenho geral com uma mediana de apenas 1,3 hora por tarefa, sugerindo que, na configuração atual do benchmark, eficiência não é o gargalo — o problema central segue sendo a confiabilidade científica.

O que o estudo muda para a pesquisa com IA

Para os laboratórios nacionais do Departamento de Energia dos EUA e para a Carnegie Mellon, o resultado não é um veto ao uso de IA na ciência, mas um mapa de onde essas tecnologias ainda falham. “O benchmark é um campo de testes para melhorar sistematicamente agentes de IA para pesquisa, não para questionar se a IA pertence à ciência”, afirmam os pesquisadores responsáveis pelo projeto.

Na prática, o estudo reforça que, ao menos por enquanto, agentes de IA não conseguem substituir nem replicar com segurança o trabalho de pesquisadores humanos em frentes complexas e abertas, como computação quântica, física de plasma, química e ciência dos materiais. O papel de especialistas e revisores segue central — tanto na concepção dos estudos quanto na validação dos resultados.

Os números também escancaram uma diferença entre modelos proprietários mais avançados e modelos abertos, com estes últimos tendo desempenho sensivelmente inferior. Isso indica que acesso a infraestrutura, dados e técnicas de treinamento ainda pesa muito no resultado final, o que deve alimentar o debate sobre transparência e desigualdade tecnológica na pesquisa científica mediada por IA.

Entenda o contexto

O “Into the Unknown” nasce de um desafio particular: avaliar IA em problemas científicos que ainda não têm resposta conhecida. Em tarefas com gabarito claro, como cálculos de física teórica ou problemas bem definidos de desenvolvimento de modelos, sistemas de última geração já mostram desempenho próximo ao de especialistas humanos e permitem verificação objetiva.

Quando o assunto são questões em aberto, porém, não há resposta pronta nem método automático confiável para dizer se um resultado inédito está correto. Por isso, o benchmark combina um avaliador automatizado com revisão de especialistas humanos — neste caso, os próprios autores dos artigos originais — e define um conjunto mínimo de exigências de integridade, completude e qualidade antes mesmo de discutir se a hipótese proposta faz sentido.

Nessa revisão cruzada, os autores dos estudos originais concordaram integralmente com o avaliador automatizado sobre se os trabalhos gerados pela IA de fato seguiam a direção de pesquisa pedida. Em relação à qualidade científica, a concordância foi de cerca de dois terços, com críticas humanas concentradas em aspectos de narrativa e construção do argumento científico.

Os dados e códigos do estudo foram disponibilizados publicamente, e a página do projeto mantém um ranking com o desempenho dos modelos, servindo de referência para grupos acadêmicos e empresas que desenvolvem agentes voltados à pesquisa científica.

Próximos passos e impacto para a indústria

As primeiras reações entre cientistas envolvidos indicam que o benchmark deve virar referência para avaliar novos agentes e orientar o desenvolvimento de versões mais robustas. A expectativa é que laboratórios e empresas de IA usem os modos de falha identificados — como autoavaliação leniente, documentação incompleta e redução indevida do escopo da tarefa — como checklist obrigatório na próxima geração de sistemas.

No curto prazo, o estudo aponta a necessidade de manter supervisão humana rigorosa em projetos que delegam à IA etapas como desenho de experimentos, execução de simulações, análise de resultados e redação de artigos. A integração entre avaliadores automatizados e revisores humanos também tende a se aprofundar, na tentativa de equilibrar velocidade e rigor.

A médio e longo prazo, o “Into the Unknown” pode influenciar políticas de pesquisa e critérios de financiamento, pressionando por regras mais claras sobre como validar e publicar trabalhos gerados com apoio intenso de IA. Em paralelo, o debate sobre o papel da inteligência artificial na ciência deve se intensificar, com foco na colaboração entre humanos e máquinas e na garantia de integridade e confiabilidade na produção científica automatizada.