Por que a publicação acadêmica precisa de um corpo de governança neutro para a era da IA
Em resposta a discussões sobre confiança, correção e autoridade na era da impressão e digital, é evidente que o sistema de comunicação acadêmica ultrapassou um limite estrutural. Os mecanismos que governavam esses aspectos não são mais suficientes em um mundo onde sistemas de inteligência artificial processam e redistribuem grandes porções do registro acadêmico de forma massiva.
Retrações, correções e controle de versões eram problemas gerenciáveis na era impressa. Entretanto, com a IA, esses erros não são mais localizados, mas se propagam. Uma vez que um artigo acadêmico é incorporado em um corpus de treinamento, ele se torna parte de uma estrutura computacional que não pode ser editada cirurgicamente. Isso representa uma falha de governança.
Desafios do sistema atual
Durante décadas, o ecossistema de publicação acadêmica confiou em uma federação solta de editores, bibliotecas e serviços de indexação para gerenciar a confiança. Embora iniciativas como Retraction Watch e Crossref tenham feito um trabalho admirável, sua autoridade é parcial e não projetada para a governança por máquinas. Os sinais que eles fornecem são consultivos e sua integração com pipelines de IA é inconsistente ou inexistente.
Como resultado, cada ator define “verdade”, “confiança” e “confiabilidade” de maneira diferente, o que não é viável em um ambiente de pesquisa impulsionado por IA.
O que é necessário
É necessário um corpo de governança neutro e sem fins lucrativos para os dados acadêmicos na era da IA, uma organização com a autoridade para definir e certificar padrões sobre como o conteúdo acadêmico é rotulado, transmitido e utilizado pelas máquinas.
Esse corpo deve ter responsabilidades como:
- Sinalização de Retrações e Correções – Um registro autoritário de retratações e correções, acessível via APIs.
- Rastreamento de Proveniência – Registros legíveis por máquina de onde os dados e artigos se originaram e como foram modificados.
- Certificação de Dados de Treinamento – Um padrão para qual conteúdo acadêmico é elegível para treinamento de IA.
- Auditabilidade e Transparência – Um framework que permite que provedores de IA certifiquem quais conjuntos de dados foram utilizados.
- Conformidade e Execução – Não uma execução legal, mas técnica e reputacional.
Implicações e riscos
Sem essa infraestrutura compartilhada, caminharemos para um futuro fragmentado, onde cada provedor de IA terá sua própria definição de “dados limpos”. Isso levará à falta de confiança nas saídas da IA, impactando a credibilidade da ciência assistida por IA.
Conclusão
A IA não destruiu a publicação acadêmica; forçou-a a amadurecer. A questão é se o setor responderá construindo uma governança real ou continuará a se contentar com metadados fragmentados e conformidade voluntária em um mundo movido por máquinas.
