Livro sobre IA publicado com fontes falsas acende alerta sobre crise no sistema científico

Da Redação
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A publicação do livro Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced, pela prestigiada editora Springer, acendeu um alerta grave na comunidade científica. Vendido por cerca de R$ 1.000, o título apresenta dezenas de citações falsas ou inexistentes — um erro que, embora comum em textos gerados por inteligência artificial, jamais deveria passar despercebido por uma editora de alto padrão.
A denúncia foi feita pelo portal Retraction Watch, referência internacional na análise de falhas e má conduta em publicações acadêmicas. Segundo o site, o livro parece ter sido escrito com uso extensivo de IA, mas passou pelos processos editoriais da Springer sem a devida checagem das fontes.
A situação revela falhas sistêmicas na curadoria científica, que hoje prioriza volume e prestígio de marca em vez de rigor e responsabilidade.
Esse caso levanta uma discussão importante sobre o duplo padrão nas publicações acadêmicas. Enquanto estudantes e pesquisadores iniciantes são rigidamente cobrados por originalidade e precisão, autores já inseridos em redes de prestígio parecem não enfrentar o mesmo nível de escrutínio. A IA, nesse cenário, não é a vilã principal, mas um reflexo das assimetrias de um sistema que recompensa mais a produtividade do que a qualidade.
Além disso, a crise editorial se soma à pressão que programas de pós-graduação impõem a seus alunos para que publiquem rapidamente, alimentando um ciclo que transforma o conhecimento em mercadoria. O caso da Springer evidencia que até mesmo as editoras mais respeitadas não estão imunes a erros graves — e que o olhar humano continua insubstituível na revisão científica.
Diante disso, cresce a defesa de modelos alternativos como os preprints, que permitem a divulgação rápida e transparente de pesquisas, com revisão aberta e colaborativa.
O episódio mostra que, mais do que controlar o uso da IA, é urgente repensar todo o modelo de produção científica.