Revista Electrónica Educare EISSN: 1409-4258 Vol. 28, Suplemento Especial, 2024
doi: https://doi.org/10.15359/ree.28-S.20905
https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/educare
[Cierre de edición: 31 diciembre 2024]
O futuro compartilhado entre Ciência Aberta e Inteligência Artificial
El futuro compartido de la Ciencia Abierta y la Inteligencia Artificial
The Shared Future Between Open Science and Artificial Intelligence
Lúcia da Silveira
Universidade Federal de Santa Catarina
Florianópolis, Brasil
https://orcid.org/0000-0003-1118-2121
Fabiano Couto-Corrêa-da Silva
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Rio Grande do Sul, Brasil
https://orcid.org/0000-0001-5014-8853
Recibido • Received • Recebido: 19 / 11 / 2024
Aceptado • Accepted • Aprovado: 22 / 12 / 2024
Resumo
Este editorial aborda uma reflexão inicial sobre a relação entre Ciência Aberta e Inteligência Artificial, destacando suas interdependências, barreiras e disparidades de investimento. Defende iniciativas globais adaptadas às realidades locais para consolidar avanços inclusivos, que respeitem a diversidade, a sustentabilidade na produção científica e tecnológica.
Palavras-chave: Ciência Aberta; inteligência artificial responsável; transparência.
ODS: ODS 17; Parcerias para a implementação dos objetivos.
Resumen
Este editorial ofrece una primera reflexión sobre la relación entre la Ciencia Abierta y la Inteligencia Artificial (IA), destacando sus interdependencias, barreras y disparidades de inversión. Aboga por iniciativas globales adaptadas a las realidades locales para consolidar avances inclusivos que respeten la diversidad y la sostenibilidad en la producción científica y tecnológica.
Palabras clave: Ciencia abierta; inteligencia artificial responsable; transparencia.
ODS: ODS 17; Alianzas para lograr los objetivos.
Abstract
This editorial provides an initial reflection on the relationship between Open Science and Artificial Intelligence (AI), highlighting their interdependencies, barriers, and investment disparities. It advocates global initiatives adapted to local realities to consolidate inclusive advances that respect diversity and sustainability in scientific and technological production.
Keywords: Open science; responsible artificial intelligence; transparency.
SDG: SDG 17; Partnerships for the goals.
Introdução
Convidamos você a refletir sobre o desafio de discutir conhecimento, Ciência Aberta (CA) e inteligência artificial (IA) na contemporaneidade, explorando iniciativas emergentes, os contrastes de investimento entre essas temáticas e as relações técnicas que as conectam. Adotamos um ponto de vista ancorado na área de Ciência da Informação e na experiência com Ciência Aberta. Nosso objetivo aqui não é trazer uma visão definitiva, mas instigar uma reflexão sobre a necessidade de ações coordenadas e globais para enfrentar os desafios emergentes.
Desenvolvimento
Inicialmente, cabe destacar que a Ciência Aberta vai além do compartilhamento de dados, abrangendo todo o ciclo investigativo, incluindo, por exemplo, políticas, acesso, ética, licenciamento, patentes, divulgação científica e uma colaboração mais efetiva com os cidadãos, no entanto, para esse editorial, focaremos na dimensão de compartilhamento de dados.
Embora pareçam frentes distintas, Ciência Aberta e Inteligência Artificial possuem uma relação interdependente no meio científico. No âmbito da comunicação científica, a Ciência Aberta surge como um movimento para moldar a maneira como produzimos, usamos e compartilhamos conhecimento. Na prática, isso significa documentar o ciclo investigativo de forma estruturada, aplicando técnicas de gestão da informação e de processos para maximizar os benefícios da pesquisa e minimizar redundâncias e desperdícios; tornando a produção científica transparente, de modo que possibilite a outras pessoas continuar a pesquisa futuramente, seja refutando, incrementando ou atualizando.
No entanto, a realidade em diferentes áreas do conhecimento, especialmente naquelas que lidam com dados complexos ou práticas menos formalizadas, revelam dificuldades em registrar e compartilhar dados de forma estruturada. Seja pela falta de recursos técnicos, pela ausência de padrões claros ou até mesmo por resistências culturais. Estruturar a pesquisa de modo transparente exige não apenas mudanças em sistemas e processos, mas também esforços para capacitar pesquisadores e integrar áreas, superando desafios de registro, disseminação e divulgação do conhecimento.
Essas são algumas das barreiras de implementação da Ciência Aberta, e ela varia entre as instituições. Algumas possuem infraestruturas de pesquisa e formação de excelência, enquanto outras são insuficientes para realizar a transparência, colaboração e compartilhamento de dados. Essa disparidade acentua desigualdades que afetam não apenas os pesquisadores, mas também a desigualdade da ciência em nossa sociedade.
Os diferentes insumos da Ciência Aberta, como, por exemplo, os grandes volumes de dados são, por sua vez, a matéria-prima essencial para o funcionamento e aprimoramento de modelos de Inteligência Artificial. Com essa integração, a IA pode se tornar uma aliada para analisar, interpretar e identificar padrões nesses dados de forma mais rápida e eficiente, permitindo avanços científicos em diversas áreas, como saúde, meio ambiente, e educação, assim como a diminuição das barreiras linguísticas dos povos originários. Além disso, a Ciência Aberta oferece transparência e rastreabilidade, elementos críticos para que os modelos de IA sejam desenvolvidos de forma ética e confiável, sugerindo que os avanços tecnológicos respeitem valores como a inclusão, diversidade e a integridade científica.
Entendemos que IA e Ciência Aberta são soluções distintas, ainda que tenham convergência, mas reconhecemos a disparidade de investimentos entre ambas. No Brasil, enquanto a IA recebe atenção significativa, tanto financeira quanto política, iniciativas de Ciência Aberta muitas vezes enfrentam negligência ou dependem de esforços isolados. Essa disparidade reflete prioridades desequilibradas e, muitas vezes, limita o impacto transformador que ambas poderiam alcançar em conjunto. Em solo brasileiro, a IA possui oito Centros de Pesquisa Aplicada com financiamento anual de até R$ 2 milhões (Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, 2024; Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, 2024), somado com o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (2024-2028) com mais R$ 23 bilhões para o período.
Na Ciência Aberta, as iniciativas têm se desenvolvido de forma descentralizada, e informações públicas sobre os investimentos realizados ainda são limitadas. Instituições como o Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e CNPq, bem como algumas universidades públicas, têm liderado esforços importantes (Controladoria Geral da União, 2024). A implementação de repositórios de dados por meio do consórcio CoNCienciA (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, 2022) conta com seis adesões desde sua criação. No entanto, a adesão de um número maior de instituições ainda enfrenta desafios relacionados à infraestrutura, recursos humanos e financiamento, o que levanta a necessidade de maior suporte para fomentar sua expansão.
A desconexão entre essas duas frentes (CA e IA) limita o potencial de desenvolvimento coordenado e ético? Sem transparência e infraestrutura de governança, há risco de uso irresponsável ou enviesado da IA? A IA oferece oportunidades para personalizar o aprendizado e reduzir desigualdades educacionais, no entanto, está ocorrendo uma banalização da IA, onde as pessoas estão usando-a como atalho, sem critérios, não gerando novos aprendizados e sim repetindo e multiplicando o que a IA gera de conteúdo. Podendo criar uma bola de neve sem precedentes de desinformação, já que ao publicar um conteúdo sem rigor, a própria IA entende que a fonte de informação está correta, e gera novos conhecimentos a partir da informação equivocada. Isso cria a necessidade das pessoas terem mais conhecimento sobre integridade ética na construção do conhecimento. Incluindo a promoção de debates globais regulares sobre o impacto dessas tecnologias e o incentivo a colaborações interdisciplinares.
Desta forma, é essencial que os países e instituições locais se comprometam com a adesão e a implementação de declarações e iniciativas globais que orientam o desenvolvimento ético e responsável das novas tecnologias. Documentos como a Declaração de Montreal sobre IA Responsável (Abrassart et al. 2018), Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI, s.f.) ou a Declaração de Heredia: IA para publicação científica (Penabad et al., 2024), apresentam diretrizes fundamentais, mas seu impacto depende de esforços contínuos para convertê-las em ações práticas adaptadas às realidades locais. Essa adaptação é crucial para garantir que o progresso tecnológico seja inclusivo, ético e alinhado às necessidades e valores das diferentes sociedades, pavimentando um caminho mais equilibrado e humano para o futuro da humanidade.
Conclusão
Refletir sobre a integração de Ciência Aberta e IA exige uma análise maior do que a que podemos fazer neste curto espaço de reflexão, a discussão sobre a relação entre estes temas está apenas começando, e que certamente muitos aspectos precisam ser avaliados.
Declaración de contribuciones
L. d S.: Concepción y redacción del manuscrito; recogida de datos de literatura; reflexión de datos y revisión y aprobación. F. C. C. d S.: Reflexión de datos y revisión y aprobación.
Declaración de uso de IA
Usamos ChatGPT4 (OpenAI, 2024), en 02/12/2024; las acciones planteadas fueron: identificar otras declaraciones sobre IA en el mundo e iniciativas recientes de Ciencia Abierta en Brasil y revisión lingüística del texto. La información obtenida fue contrastada y verificada contra información aportada de forma directa por cada fuente.
Para la traducción al español se usó como base DeepL (DeepL SE, 2024), en 05/12/2024, esta propuesta fue luego validada y corregida por una persona profesional en filología en español.
Referências
Abrassart, C., Bengio, Y., Chicoisne, G., de Marcellis-Warin, N., Dilhac, M.-A., Gambs, S., Gautrais, V., Gibert, M., Langlois, L., Laviolette, F., Lehoux, P., Maclure, J., Martel, M., Pineau, J., Railton, P., Régis, C., Tappolet, C., & Voarino, N. (2018). Declaração de Montreal pelo desenvolvimento responsável da inteligência artificial. https://declarationmontreal-iaresponsable.com/wp-content/uploads/2023/01/Portugues_-_UdeM_Decl_IA_Resp_LA_Declaration_vf.pdf
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (2022). CNPq lançou consórcio CoNCienciA para incentivar a prática da Ciência Aberta. Disponível en:
Controladoria Geral da União. (2024). Relatório de status de execução do 6º Plano de Ação Brasileiro: Compromisso 3 – Práticas colaborativas para a ciência e a tecnologia (3º trimestre de 2024). Brasília, Brasil.
DeepL SE. (2024). DeepL Translator (versión Diciembre 05) [Modelo de lenguaje]. https://www.deepl.com/es/translator
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (2024). Centro de Inteligência Artificial (C4AI). https://fapesp.br/cpe/centro_de_inteligencia_artificial_(c4ai)/76
Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. (2024). Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028. https://www.gov.br/lncc/pt-br/assuntos/noticias/ultimas-noticias-1/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-2024-2028
OpenAI. (2024). ChatGPT 4 (versión Diciembre 02) [Modelo de lenguaje]. https://chatgpt.com/
Penabad-Camacho, L., Penabad-Camacho, M. A., Mora-Campos, A., Cerdas-Vega, G., Morales-López, Y., Ulate-Segura, M., Méndez-Solano, A., Nova-Bustos, N., Vega-Solano, M. F., & Castro-Solano, M. M. (2024). Declaración de Heredia: Principios sobre el uso de inteligencia artificial en la edición científica. Revista Electrónica Educare, 28(S), 1-10. https://doi.org/10.15359/ree.28-S.19967
The Global Partnership on Artificial Intelligence [GPAI]. (s.f.). Responsible AI. https://gpai.ai/projects/responsible-ai/
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