Miguel Viegas, OBEGEF
A inteligência artificial permite fabricar trabalhos académicos, inventar referências e multiplicar publicações científicas a uma velocidade sem precedentes. Mas até que ponto um sistema obcecado com indicadores de produtividade não criou as condições ideais para esta nova indústria da fraude?
A inteligência artificial chegou às universidades e trouxe consigo uma revolução silenciosa. Trabalhos académicos escritos em segundos, dissertações produzidas por encomenda, referências bibliográficas inventadas e artigos científicos em catadupa tendem a transformar-se no novo normal. A máquina escreve, o estudante assina e o professor avalia. Tudo aparentemente legítimo. Mas não haverá razões fundadas para questionar a integridade de todo o processo de produção científica que está por detrás desta aparente normalidade?
Os números impressionam. Em abril de 2024, a Turnitin, empresa especializada na deteção de plágio, revelou que, entre mais de 200 milhões de trabalhos analisados, cerca de 22 milhões apresentavam pelo menos 20% de texto identificado como gerado por inteligência artificial. Em mais de seis milhões, essa proporção ultrapassava os 80%. Naturalmente, nem toda a utilização de IA constitui fraude, e os próprios sistemas de deteção estão longe de ser infalíveis. Mas a dimensão do fenómeno não pode deixar de inquietar. O problema, contudo, não se limita aos estudantes. Em maio de 2026, a revista Nature divulgou uma investigação que identificou quase três mil artigos científicos com referências bibliográficas aparentemente fictícias, numa amostra de 2,5 milhões de publicações biomédicas. E há casos ainda mais caricatos. O investigador Diomidis Spinellis descobriu um artigo científico inteiramente fabricado e publicado em seu nome, sem nunca o ter escrito. A fraude já não precisa sequer de um autor verdadeiro.
Perante esta realidade, multiplicam-se os códigos de conduta, as declarações obrigatórias de utilização de IA e os programas informáticos de deteção. Uma nova indústria de vigilância académica cresce à sombra da indústria da fraude. Mas estaremos a combater as causas ou apenas a sofisticar os mecanismos de controlo? A questão fundamental está no próprio funcionamento do sistema científico. Durante décadas, universidades e agências de financiamento transformaram a produção de conhecimento numa corrida aos indicadores: número de artigos, citações, fatores de impacto, rankings e métricas de produtividade. Publicar tornou-se uma obrigação permanente, frequentemente mais valorizada do que ensinar, investigar com profundidade ou produzir conhecimento socialmente relevante.
A inteligência artificial não inventou esta lógica. Limitou-se a oferecer-lhe uma ferramenta extraordinariamente eficiente. Quando a quantidade vale mais do que a qualidade, a tentação de fabricar conhecimento torna-se quase uma consequência natural dos incentivos existentes. Combater a fraude académica exige transparência, responsabilização e novas formas de avaliação. Mas exige também questionar um modelo que confunde produtividade científica com contabilidade de publicações. Caso contrário, continuaremos a aperfeiçoar os detetores enquanto multiplicamos os incentivos à fraude. Afinal, a inteligência pode ser artificial, mas a fraude, essa, continua a ser profundamente humana.