O mundo tende a funcionar dentro dos limites das disciplinas, mas nem sempre foi assim. Hoje, a formação científica nos empurra para uma especialização crescente, e acabamos operando no âmbito de domínios relativamente estreitos. Se, por um lado, esse foco traz vantagens, como profundidade, rigor e progresso cumulativo, por outro, os problemas que nos interessam raramente cabem nessas fronteiras.
No passado, os cientistas do Renascimento raramente se ocupavam de uma única disciplina. Leonardo da Vinci, por exemplo, transitava entre pintura, anatomia, botânica e engenharia. E não só porque fosse genial: a estrutura do conhecimento era outra. Os campos não estavam rigidamente separados, e investigar novos fenômenos exigia circular entre os saberes. Estudar o corpo humano era tanto um problema artístico, como anatômico e mecânico. Compreender um fenômeno implicava observá-lo a partir de várias perspectivas.
Ao se estudar a disseminação de uma doença, uma questão biológica logo se transforma em um problema matemático de modelagem do contágio, que por sua vez depende da qualidade e disponibilidade de dados —e, a partir deles, a investigação acaba embasando decisões de política pública. Capacidade de pensar entre áreas não nos falta, mas fazê-lo tem sido custoso, tanto em tempo quanto em esforço. E esse custo aumenta à medida que a ciência avança e se especializa.
A inteligência artificial pode estar começando a mudar a forma como diferentes áreas da ciência interagem. Um estudo publicado na revista Science, conduzido por pesquisadores da Universidade Cornell, analisou mais de 2 milhões de preprints científicos em física, biologia e ciências sociais e demonstrou que o uso de grandes modelos de linguagem baseados em IA (as LLMs) acelera a produção de manuscritos, reduz as barreiras para falantes não nativos de inglês e diversifica a descoberta de literatura prévia
Cientistas que utilizam modelos como o ChatGPT, Gemini, Claude etc. passam a acessar e citar uma base de conhecimento mais diversa. Para Keigo Kusumegi, um dos autores do artigo, isso pode favorecer a geração de ideias mais criativas.
Esse tipo de sistema pode tornar mais interativo o processo de explorar áreas desconhecidas. Navegar entre tantos campos, o que antes exigia meses de leitura dispersa, passa a ser navegável em tempo real.
Isso não elimina a necessidade de expertise, mas transforma a maneira como ela é construída: o primeiro contato com um novo campo deixa de ser apenas acumulativo e passa a ser experimental. Um especialista em epidemiologia pode testar modelos e calibrar parâmetros mesmo sem domínio completo de matemática ou programação. Transitar entre áreas começa a parecer menos como começar do zero e mais como estender uma linha de raciocínio já em curso.
A IA não substitui o trabalho de pensar, mas pode o tornar mais fluido, responsivo e, em alguns casos, menos limitado por fronteiras disciplinares. Ainda sabemos pouco, no entanto, sobre a qualidade dessa produção. Permanece em aberto se essas mudanças levarão a uma compreensão mais profunda, ou apenas a uma superficialidade mais eficiente.
Afinal, se as pessoas que usam LLMs publicam numa frequência maior, citam mais livros e artigos mais recentes e, ainda assim, estão publicando mais rápido, isso pode ser bom ou ruim: a conclusão pode ser, por exemplo, que os artigos estão menos aprofundados.
O mesmo estudo registra, aliás, que, se por um lado, cientistas se tornam mais produtivos e acessam a uma literatura mais variada, por outro, artigos produzidos com auxílio de IA são menos aprovados em revisão por pares. De qualquer modo, o cenário já se transformou. Agora o desafio talvez seja transitar entre áreas sem perder a profundidade que dá sentido à especialização.
A IA não apenas acelera formas já existentes de investigação, como pode estar ajudando a restaurar um modo de pensar anterior à especialização moderna, reduzindo as barreiras entre domínios a ponto de otimizar a exploração de conexões. O risco é confundir acesso com compreensão. Mas a sorte está lançada e pode resultar numa prática científica em que profundidade e amplitude deixam de estar em constante tensão, e na qual a capacidade de navegar entre perspectivas se torna uma forma de expertise.
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Fonte ==> Folha SP – TEC
