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Deveríamos todos publicar menos artigos?

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Deveríamos todos publicar menos artigos?

Atrevo-me a fazer a seguinte pergunta à comunidade de investigação académica: Deveríamos todos publicar menos artigos? Com esta proposição, não estou defendendo que todos nós “relaxemos”, mas sim que trabalhemos mais para garantir a publicação de menos artigos, mas de maior qualidade, com insights científicos novos e significativos, em vez de relatar estudos de rotina ou incrementais em um grande número de artigos. Este não é de forma alguma um problema novo para o nosso tempo – a questão dos papéis “salame” é conhecida há muito tempo, e o meu editorial sobre “papéis sanduíche” também pareceu ressoar com muitos leitores. No entanto, as ferramentas emergentes de inteligência artificial (IA) de modelos generativos e de grande linguagem, como o ChatGPT, estão a tornar este problema ainda mais agudo. Com a ajuda de tais ferramentas de IA, documentos de investigação aparentemente razoáveis ​​(tanto artigos de investigação originais como revisões) podem agora ser preparados muito rapidamente (e estão a ser desenvolvidas directrizes sobre essa prática). É alarmante que alguns manuscritos de investigação já tenham sido revistos utilizando essas ferramentas de IA. Então, alguns de nós provavelmente confiamos na IA para resumir artigos de pesquisa, para que possamos ler mais artigos com mais rapidez. Com tudo isto a acontecer, é inútil para nós, seres terrestres, competir com máquinas de IA para nos esforçarmos por gerar cada vez mais artigos de investigação. Em vez disso, devemos concentrar-nos em fazer o que as ferramentas de IA não conseguem fazer bem: novos trabalhos de investigação criativos, originais e significativos que realmente respondam a algumas questões científicas e resolvam problemas anteriormente insolúveis. Pelo que posso dizer, as ferramentas de IA de linguagem (ainda) não têm sido muito boas para enfrentar esses desafios.

Confira o artigo completo, em inglês, publicado na Revista ACS Publications

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.4c01991

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