Pesquisa revela que 95,7% dos editores de revistas proíbem uso de Inteligência Artificial Generativa (IAG)

É o que afirmam os autores do preprint publicado em 21 de julho de 2023 no Repositório arXiv e intitulado Bibliometric Analysis of Publisher and Journal Instructions to Authors on Generative-AI in Academic and Scientific Publishing [1].

O objetivo da pesquisa foi analisar as normas e orientações fornecidas aos autores sobre o uso de ferramentas baseadas em Generative-AI (IAG), Generative Pretrained Models (GPTs) e Large Language Models (LLMs) nas 100 principais editoras e periódicos acadêmicos de ciências. Para realizar este estudo, foram examinados os sites desses editores e periódicos no período entre 19 e 20 de maio de 2023.

Entre os 100 principais editores, 17% ofereceram orientação sobre o uso do IAG, dos quais 12 (70,6%) estavam entre os 25 principais. Além disso, 95,7% dos periódicos proíbem a inclusão do IAG como autor. Quatro periódicos (5,7%) têm proibição explícita de usar IAG para gerar um manuscrito, enquanto 3 (17,6%) editores e 15 (21,4%) periódicos indicaram que sua orientação se aplica apenas ao processo de submissão.

Em relação à divulgação do uso do IAG, 42,8% dos editores e 44,3% dos periódicos incluíram critérios específicos. Houve diversidade nas orientações sobre onde incluir o uso do IAG, incluindo métodos, agradecimentos, carta de apresentação ou uma nova seção. A variabilidade também foi observada na acessibilidade das diretrizes do IAG e na ligação dessas instruções entre periódicos e editores e seus autores.

Além disso, alguns dos principais editores e periódicos carecem de orientação sobre o uso do IAG pelos autores. Entre aqueles que fornecem orientação, há heterogeneidade significativa nos usos permitidos do IAG e na forma de divulgar seu uso, com essa heterogeneidade persistindo mesmo entre editores e periódicos afiliados em alguns casos.

A falta de padronização representa um problema para os autores e pode limitar a eficácia dessas diretrizes. Portanto, diretrizes padronizadas são necessárias para salvaguardar a integridade da produção científica em um contexto em que a popularidade do IAG continua a aumentar.

== REFERÊNCIA ==

[1] Ganjavi, Conner, Michael B. Eppler, Asli Pekcan, Brett Biedermann, Andre Abreu, Gary S. Collins, Inderbir S. Gill, y Giovanni E. Cacciamani. Bibliometric Analysis of Publisher and Journal Instructions to Authors on Generative-AI in Academic and Scientific Publishing. arXiv, 21 de julio de 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.11918.