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a gente tá ao vivo agora B pessoal muito boa noite sejam todos e todas muito bem-vindo para o encontro aqui da dpad nós estamos aqui dando início uma série de discussões que vai obviamente conseguir comentar de alguma forma também nosso objetivo é contribuir com a formação de vocês enquanto enquanto pesquisadores esse primeiro bate-papo a gente vai acabar falando um pouquinho sobre a inteligência artificial no contexto de pesquisa científica acredito aí que muitos de vocês já estão obviamente usando inteligência artificial no dia a dia de vocês ah tanto na parte de planejamento mas também na parte

de escrita e até mesmo processo de submissão e tanto eu quanto a professora Paula e professora André nós vamos comentar com vocês um pouquinho eh especificamente a perspectiva da Inteligência Artificial e obviamente também algumas dicas de publicação tá eu sou professor Ricardo limones da Universidade Federal de Goiás e atualmente Estou como editor chefe a aqui da bar eu vou passar a palavra agora professora Paula e professor André para eles poderem bater um papo com vocês e na sequência eu volto també para conversar com vocês e já adianto também pessoal fiquem super à vontade durante a

fala da professora Paula e do professor André para que vocês coloquem perguntas e dúvidas no chat para que durante a nossa conversa nós possamos interagir também bastante professora Paula fiquem à vontade Obrigada Ricardo Boa noite pessoal um prazer est aqui com vocês para falar um pouquinho sobre pesquisa no Brasil sobre inteligência artificial na pesquisa eh hoje a gente tem um convidado especial eu e Ricardo que é o André Fonseca que é professor e pesquisador do copiad e A Gente Tem trabalhado muito fazendo o uso de inteligência artificial na pesquisa e a ideia é dividir isso

um pouquinho com vocês hoje eh nós estaremos nos encontrando a princípio uma vez por mês sempre com tema diferente de pesquisa pensando muito na missão das revistas da unpad a haack a Bark a fomentar e ajudar o ecossistema de pesquisa no Brasil para que ele se desenvolva então trabalhar a formação as dúvidas as questões de vocês como o Ricardo falou a gente espera as perguntas de vocês no chat vamos ter o maior prazer em responder eh bom queria começar então falando um pouquinho né desse tema grande aí que é inteligência artificial na pesquisa a gente

preparou uma agenda a gente vai começar fazendo uma breve introdução sobre o tema vamos falar de origens e definições de onde isso vem como chegamos onde estamos Hoje vamos falar né o tema mais importante do nosso encontro hoje os impactos da inteligência artificial na pesquisa a partir das etapas da pesquisa e vamos falar muito de ferramentas e usos que podem ajudar vocês eh vou começar mostrando um vídeo e talvez alguns de vocês já tenham visto esse vídeo e eu queria que vocês pensassem o que que ele tá fazendo aqui pra gente começar uma discussão sobre

inteligência artificial sobre as mudanças causadas por Inteligência Artificial Então vamos lá ah [Música] [Música] [Música] [Música] [Música] bom Pessoal esse é um trecho de um filme icônico do Stanley Kubrick que chama 2001 Odisseia no Espaço quem não assistiu Eu recomendo muito um filme muito muito interessante e nessa cena uma cena que eu gosto muito de usar em aula porque eu trabalho com inovação trabalho com disrupção e nessa cena o que que tá acontecendo a gente tem um antepassado nosso que tá pela primeira vez descobrindo o uso da ferramenta né ele pegou al um pedaço de

osso descobriu que aquele pedaço de osso podia funcionar como uma ferramenta que prolonga o corpo físico dele dando habilidades que ele não teria sem isso e esse é um momento tão importante na nossa história que a gente muda de era a gente tem uma uma evolução tremenda como espécie que provavelmente é é um motivo importante da gente tá aqui hoje de termos sobrevivido porque a gente sai ali da base quase ali do meio da cadeia alimentar e nos tornamos nesse nos tornamos nesse momento pro bem e pro mal os maiores predadores do planeta uma posição

que a gente ocupa até hoje né com muito orgulho como eu já disse pro bem e pro mal então o que que aconteceu ali a gente aprendeu a usar o nosso intelecto a nossa mente para superar as limitações do nosso corpo físico e aí a pergunta né que eu vou deixar no ar para vocês é será que a gente tá vivendo alguma coisa similar nesse momento será que quando a gente pega todas as transformações que estão acontecendo pelo uso intensivo de tecnologia que estão modificando a forma como a gente vive como a gente se comporta

como a gente trabalha como a gente estuda como a gente faz pesquisa Será que a gente tá também vivendo uma mudança de paradigma Será que daqui 50 100 anos a gente vai viver vai olhar esse momento na história com o momento que a gente estava novamente se redefinindo como Espécie a gente não sabe né E aí a inteligência artificial é um elemento muito importante nisso e uma das formas da gente pensar por que todo esse Buzz né porque que toda essa todo esse Impacto e ser um tema que tá em todos os lugares hoje eh

pode ter a ver com o fato de que a gente tá naquele momento ali do vídeo a gente estava aprendendo a usar o nosso intelecto para superar as limitações do nosso corpo físico e agora com a inteligência artificial a gente tá usando um intelecto externo para resolver as limitações do nosso da nossa mente e como é que isso muda a gente como espécie como é que isso transforma que possibilidades que isso gerem né Eh falei um pouquinho de mudança de paradigma a gente sabe que a gente precisa mudar de paradigma como quando as anomalias se

acumulam quando a ciência como a forma como a gente vê o mundo começa a ser incapaz de explicar e a gente tem uma série de anomalias se acumulando diante dessas transformações a gente tem duas formas de ver a gente pode Humberto eo falava muito nos Apocalípticos e nos integrados as pessoas que vêm agora tudo vai ser resolvido ou agora o mundo acabou e geralmente não é nem uma coisa nem outra como é que a gente se posiciona diante das mudanças no passado muitas pessoas muito inteligentes em posições de destaque pegaram as mudanças as transformações e

falaram não isso não vai acontecer isso não é nada isso é só uma onda não vai ser importante né como Lord Kevin fez eh logo depois o presidente da Digital a ideia e aí eu queria começar essa fala falando um pouquinho disso com vocês porque é importante é que a gente se permita sair da Tenda da gente tá a gente se protege para enxergar as coisas maravilhosas que estão acontecendo lá fora pode tá um frio tremendo aí nessa foto tá menos de 35º lá fora mas se a gente não se permitir sair Observar se encantar

com as coisas a gente não vai aproveitar a gente vai ver só problema a gente vai querer imediatamente criar uma regulação uma limitação claro que a visão crítica é importante a academia é fundamental para que a gente tenha exercício na visão crítica do mundo mas a gente precisa também entender e a ideia um pouquinho aqui hoje é essa a gente não tem resposta certa nenhuma a gente tem um monte de pergunta boa é explorar um pouquinho essas perguntas com vocês e abrir a mente para pensar em tudo isso que tá acontecendo que ainda vai acontecer

muito com a nossa pesquisa e com as coisas que a gente faz e aí eu queria contar Três Histórias para vocês muito rapidamente Três Histórias recentes que fala um pouquinho de como é que a gente chegou aqui onde a gente tá hoje eh e o que que nos aguarda também a primeira história história do Alfa zero e ela começou em 2017 em 2017 o alfa zero que uma inteligência artificial desenvolvida pelo Google derrotou o stockfish que até então era o programa de xadrez mais poderoso do mundo que que o alfazer recebeu como input basicamente o

prompt você tem que ganhar maximizar o seu número de vitórias sobre derrotas e as regras do xadrez que são regras o xadrez é um jogo muito sofisticado mas as regras a princípio são simples né você entender Quais são as peças e como elas se movimentam ele teve 4 horas para treinar jogando com ele mesmo apenas jogando com ele mesmo e 4 horas depois ele derrotou o stock Fish mais interessante do que isso fato dele ter derrotado tão rapidamente o programa mais poderoso do mundo que tinha sido treinado como é que o Shock Fish foi treinado

vendo o mano jogar o alfazer treinou jogando com ele mesmo e aí veio o Kasparov que é um jogador um enxadrista muito famoso e disse o seguinte Olha o xadrez foi sacudido completamente suas raízes são modificadas pelo Alfa zero por quê Porque como o alfa zer treinou jogando com ele mesmo ele pensou coisas teve uma uma criatividade uma imaginação que o stockfish nunca teve porque o stockfish estava limitado pela visão humana do jogo pela forma como a gente jogava e depois disso em christas do mundo inteiro começaram a aprender sobre xadrez vendo o a fazero

jogar o que é muito interessante a segunda história é a história da alicina em 2020 o em anunciou que tinha descoberto por meio de Inteligência Artificial um antibiótico capaz de Elimar bactérias super resistentes como é que como é que ele foi treinada né como é que a inteligência artificial foi treinada com 2000 moléculas conhecidas e ele aprendeu atributos ela aprendeu atributos antibacterianos que são imperceptíveis para os humanos recebeu as moléculas 2000 moléculas então um treinamento mais complexo do que o dolfa zero e começou a descobrir atributos antibacterianos que a gente não percebia que a gente

não sabe então a questão toda é a seguinte o antibiótico existe alicina funciona super bem mas a gente não sabe por que ele funciona porque a gente não foi capaz de capturar todas as nuances que a inteligência artificial foi esse é o segundo momento 2020 o terceiro momento é o famoso GPT né que começou a ter essa habilidade de conversar com a gente né E aí escreveu até esse texto aí pros filósofos humanos falando que né as questões são importantes como ele se sente em relação às nossas questões e que ele não é uma uma

uma máquina de racionalizar como a gente né então o modelo nativo o que que ele tem de diferente eh em vez de você dar uma tarefa particular para ele que é ganhar um jogo ou criar uma uma um antibiótico ele é capaz de gerar respostas diferentes para diferentes inputs e aqui também a gente não sabe exatamente o que que aconteceu nesse treinamento do modelo Mas tem uma coisa que é interessante e que aí eu lembro sempre dessa frase do Wi G sa eh que o que que o GPT vai entregar pra gente ele vai entregar

a resposta que faz mais sentido como sequência daquelas palavras então a filosofia subjacente é de resemblance similaridade que aquilo seja a continuação mais provável para uma pergunta que alguém fez como se você tivesse conversando com alguém que leu tudo que já viu tudo e que sabe tudo que a gente escreveu que a gente já produziu a gente chama isso de inteligência Mas será que isso é inteligência mesmo e aí a gente tem que se perguntar isso somos cientistas a gente precisa se perguntar o que são as coisas né Qual é a definição das coisas qual

é a origem delas como elas podem ser compreendidas definidas controladas a pergunta que fica aqui ninguém vai a gente entende o que que é artificial mas o que que é inteligência né E aí eu queria trazer uma história para vocês que é o seguinte imagina que você tá na sala de espera para uma entrevista de emprego de uma consultoria você vai ser entrevistado a seguir e sai da sala um conhecido seu ele sai falando da entrevista não foi legal foi difícil Pô me fizeram uma pergunta que eu nunca tinha pensado Aí você fala é ele

é fizeram uma pergunta para mim sobre Por que que as tampas dos bueiros são redondas e Poxa eu não sabia mas aí eu entendi eu saquei assim na entrevista que o que a entrevistadora queria não era que eu desse a resposta certa necessariamente eu queria ver como é que eu ia raciocinar em cima daquilo e eu fiquei pensando ah será que é redonda para poder rodar mais fácil para não poder cair e se perder lá dentro Eu acho que eu construí um raciocínio Bom eu acho que eu fui bem na entrevista e tal boa sorte

para você e aí o teu amigo vai embora e aí você se vê parado nessa sala de espera pro emprego que você quer sabendo uma potencial pergunta que você vai receber lá dentro que que você faz né algumas pessoas sentiriam a tentação e cederiam a ela de entrar no Google né um buscador e perguntar tá bom entrevista de emprego tampa de boeiro e se você der essa busca fizer essa busca né pergunta sobre porque os as tampas de boeiro São redondas pro Google ele vai te responder que essa é uma pergunta muito comum feita em

entrevistas de consultoria justamente porque é uma pergunta que poucas pessoas sabem a resposta e não é muito interessante importante saber a resposta certa mas que é uma pergunta que permite que o teu avaliador consiga entender o fio da meada como é que você constrói o seu raciocínio e ele vai te dizer olha então a pessoa quer entendu o teu raciocínio então você pode dizer tem essa questão dela rodar para ela ser mais fácil ser transportada tem a questão de não cair no fundo de alguma coisa fica mais fácil e tal e aí você lê isso

tudo se preparou para sua entrevista chegou lá entrou na sala entrevistadora te pergunta ah você podia conversar comigo um pouquinho me explicar porque que as tampas de boeiro São redondas e você vai fazer exatamente esse raciocínio em vez de você dar resposta objetiva você vai falar assim Olha vou pensar aqui né E vai fazer uma simula de resposta eu acho Talvez seja porque pode rodar e tal e aí a pergunta é duas perguntas né primeiro faz diferença pro entrevistador você que leu a resposta que né deu uma colada antes ali e aprendeu como é que

como é que você respondia aquilo mas não sabia antes e o seu amigo que raciocinou de uma forma natural na hora faz diferença em termos de inteligência essa é a primeira pergunta e a segunda pergunta é fazendo ou não diferença o seu entrevistador sua entrevistadora ali na foto ela é capaz de perceber essa diferença provavelmente não né E aí por que que a gente tá contando essa história toda porque o que a inteligência artificial generativa faz é exatamente o que essa segunda pessoa faz é exatamente o que a pessoa que eu contei essa história Faria

ela consegue parecer que está raciocinando como a gente raciocinaria não porque ela está raciocinando mas porque ela já consumiu aquela informação toda da forma como a gente raciocina então a ideia agora eh nesse início é conversar um pouquinho com vocês sobre o que que tá por trás da é generativa da Inteligência Artificial generativa como é que esses raciocínios acontecem dentro dessa pergunta que fica que vai continuar tá como eu falei a gente não vai ficar dando resposta aqui a gente vai fazer as perguntas se isso é inteligência ou se não é mas vamos desvendar um

pouquinho o que que tá por trás dessa cortina da Inteligência Artificial E aí vou passar a palavra pro André continuar falando Obrigado Paul eh essa essa pergunta do que tá por trás das Cortinas é interessante porque aquilo que tá por trás das Cortinas É talvez o que oferece as maiores possibilidades de utilização da pesquisa acadêmica e enf então é muito muito oportuno descrever o que acontece de fato dentro de um perodo de linguagem primeira coisa que eh foi desenvolvida e e que permite eh que esse modelo de linguagem consiga reproduzir a o próprio raciocínio que

leva a uma resposta a ponto de parecer tá construindo esse raciocínio naquele exato momento diante dos seus olhos é a possibilidade a primeira primeiro avanço foi a possibilidade de representação do significado representação computacional signicado aquilo que di linguagem eh e esse esse é um artigo é um artigo de 2013 que é diz assim uma forma de representação do significado de uma palavra que foi muito bem sucedida chamado palavra para vetor eh que possibilita que você represente o sentido de algo através de um vetor que é uma que é uma sequência de números uma lista de

números vocês podem olhar que são são pessoas do Google que publicaram isso mas ovec basicamente esse algoritmo vamos dizer assim permite eh você dá pro algoritmo corpos de texto um conjunto de texto grande ele vai eh a partir da relação entre as palavras encontrar uma uma uma forma de representar o significado de cada palavra dentro daquele conjunto de texto que forneceu eh por um retorno uma sequência de nú estão aí à direita nessas caixinhas com cada cai cada quadrado dele seria então você representa isso agora o que é interessante é que depois que você representa

eh cada palavra desse conjunto eh de textos que você con seu favorite você representa isso eh vetorialmente representa isso de novo o sentido de cada palavra dá pra gente imaginar que a gente conseguiria plotar cada vetor desse o espaço de n dimensões aí eu tô fazendo em Duas né Tem uma representação dimensões poder visualizar Mas você imagina que cada palavra tá corresponde a um vetor de de muitas dimensões tá 300 500 700 dimensões mas pensando no plano O que é interessante é que depois que eu represento cada sentido cada palavra vetorialmente algumas propriedades muito interessantes

geométricas começam a aparecer então por exemplo a palavra Apple voltar só voltar ess anterior a palavra Apple ela fica próximo da palavra laranja talvez volar voltar um mais for possível eh O anterior tinha como voltar tudo bem não esse aí então a palavra éle por exemplo fica próxima da palavra laranja paravra n a palavra ônibus fica próxima geometricamente da palavra carro e trem então é como se os significados fossem transformados em relações geométricas relações matemáticas que são muito muito tratáveis por um computador então o primeiro avanço que deu origem a todo esse movento generativo é

essa forma de representação então avançando um pouco mais por exemplo o vetor que representa King que Rei representa Queen rainhas se eu fizer uma subtração vetorial por exemplo Queen menos King tá esse vor que vai de King até Queen por exemplo aí eu faço a mesma coisa e faço vetor de woman que é mulher menos o vetor de men que é homem vai dar aquele vetorzinho lá que vai de homem até woman na esquerda aqui da nossa E aí puxa os vetores são Paralelos é rainha menos rei é paralelo a mulher menos homem é como

se a o sentido que vai do masculino pro feminino nas palavras fosse um sentido eh único uma direção única dentro desse espaço de representação de significados olha só que interessante uma uma representação uma uma um sentido né uma dimensão eh da da da do sentido das coisas eh uma vira um sentido eh geométrico aí dá para fazer várias coisas emergiram com isso né então voltando aqui o exemplo do Rei por exemplo se eu eh eu posso fazer conta com os vetores né se eu fizer assim eh eh Rei menos homem esse essa essa coisa vermelhinha

e somar mulher somar uma que é o vetor azul eu vou parar exatamente onde é a representação vetor da palavra então eu eu tiro o homem do Rei e som mulher vira rainha e eu passo esse passeio dentro dessa geometria é quase que calculando computando o sentido das coisas né André se você puder falar mais perto do microfone o pessoal no chat tá reclamando um pouco do teu áudio Tá vou falar um pouco mais próximo então Eh É como se eu pudesse fazer conta com sentido sentidos próximos vão dar palavras próximas desse espaço sentidos muito

diferentes vão dar coisas não tão próximas direções por exemplo masculina mas tem sei lá as capitais de um país se eu fizer Paris menos França Brasília menos Brasil isso vão dar vetores Paralelos nesse espaço eh essa essa coisa de representação do sentido vetorialmente tou explicando muito não passando é tá na origem de tudo tá na origem da possibilidade de você ter um modelo que parece que tá te respondendo construindo a resposta naquele momento pode avançar mais um SL por favor eh eh Mas aí tem um problema por exemplo se eu digo assim sentei no banco

da praça e digo esse cheque desse banco é de que Praça alguém pode dizer assim André mas se cada palavra vira um vetor banco nesse na frase de cima tem um sentido diferente de banco da frase de baixo Então como é que vai ser vai ser um vetor só para representar banco eh em tudo e aí diante desse problema de de múltiplos sentidos de acordo com o uso da palavra a tecnologia A computação foi evoluindo e a gente começou e aí a forma de representar o ctio evoluiu e a a gente passa para um para

outros modelos mais sofisticados né Já estamos falando de 2017 em que eu encontro uma maneira o Word que é esse modelo de linguagem de 2017 também originado em trabalhos responsável por boa parte do avanço que aconteceu recente em a generativa eh encontro uma maneira de representar o sentido de cada palavra por mais de um vetor ao invés de ter um vetor só para cada palavra com essa evolução da mane sentido eu eu passo a ser capaz de representar cada tipo de uso da palavra por um vetor diferente então é como se cada palavra é como

se o sentido palavra fosse uma nuvem de pontos nesses passo né E aí é é uma ilustração de um Paper em que ele faz a análise da palavra Run de correr e aí você vê que tem uma nuvem de pontinhos cada um representa Run quando o Run é usado perto de fotball Sports são aqueles pontinhos mais perto de baseball Sports quando Run tem a ver com concorrer a presidência são os pontinhos mais perto da palavra presidência E por aí vai porque de novo as relações geométricas nesse espaço tem a ver com o sentido de cada

palavra que nesse caso cada palavra a palavra tá sendo representada por vários pontos tá mas só para fixar bem então a é o início de tudo uma maneira de representação do Significado da linguagem uma maneira vetorial uma maneira computacional de representar o sentido que tem um monte de propriedades interessantes dá para fazer conta com sentido dá para calcular proximidade entre os significados Olha o potencial disso pra pesquisa em soci acadêmica então para fixar bem isso eu posso inclusive representar com o vetor significados de frases inteiras então por exemplo o leão é o Rei da Floresta

o tigre caça nessa floresta e todo mundo gosta de Nova York são frases eh diferentes cada frase tem um vetor nesse modelo que a gente tá discutindo e os vetores eh que falam do leão falam do Tigre estão mais próximos são vetores mais paridos porque também o sentido das frases que se parecem estão mais próximos computacionalmente Então se calcular a distância entre frases nesse espaço eu vou est calculando a distância entre os significados das coisas que aqueles vetores repres pode avançar por favor eh tudo isso evoluiu essas esses modelos de linguagem evoluiram bastante essa história

vocês conhecem a partir de um certo momento aplicativo Chat CPT deu popularidade os modelos de linguagem chat CPT é um aplicativo que tem por dentro dele um modelo de linguagem uma empresa chamada openi mas eh há uns dois anos atrás começaram a surgir os modelos eh de códico aberto ISO começou com a meta publicando os pesos do modelo chamado Lhama que deu origem a uma família enorme então Eh esses modelos de linguagem que são capazes de representar o sentido dessas dessa forma que eu descrevi aqui hoje em dia estão disponíveis pra gente poder rodar em

casa eh em grande parte dos casos para vários tipos de de uso prático coisas que você consegue rodar na própria máquina de casa comutação boa eh e consegue ter o seu próprio GPT digamos assim a seu serviço na sua na sua pesquisa eh o Brasil já tem algumas eh iniciativas de produção de modelos de linguagem eh eh ados mais cuidado no idioma português né Eh troue dois exemplos maret aí e o recém lançado Amazônia Amazônia e a São dois modelos eh brasileiros não é muito claro com a tecnologia que tá embaixo eh no caso da

Amazônia o caso da maritaca é é um é um lhamo versão atualizada e melhorada por eles verão prama mas de qualquer forma esses estão disponíveis e são muito bons em português né Eh performam melhor eh em português que GPC da Mas agora vamos passar para uma uma discussão eh sobre e na pesquisa eu vou eu vou passar a palavra e daqu a pouco para discutir com vocês você consegui melhorar o teu um pouquinho teu áudio aí enquanto eu tô falando é bom porque tá dando umas picotadas boas dá para ouvir mas tá instável um pouco

eh mas vamos falar um pouquinho então gente do impacto de tudo na forma como a gente faz pesquisa que eu acho que é por isso que a gente tá aqui né a gente tem falado muito eu acho que o que tem recebido mais Eh mais comentários mais gente perguntando e falando é aquela parte final ali que é a parte de apresentação que o Ricardo vai vai trazer algumas ferramentas bem legais e trocar uma ideia com vocês sobre isso mas quando a gente pensa nas etapas da pesquisa desde a concepção decisões sobre o design coleta de

dados análise de dados e apresentação a inteligência artificial ela é capaz de modificar transformar e aprimorar todas essas etapas e a ideia da gente é passar um pouquinho por todas elas trazendo exemplos de pesquisas que já estão sendo feitas hoje e que utilizam a inteligência artificial em cada uma dessas etapas tá E então começar a falando um pouquinho de concepção de pesquisa a ideia aqui é utilizar a inteligência artificial não para que tenha a ideia as ideias relevantes pra gente mas que amplie a nossa capacidade de ter excelentes ideias para pesquisa eh e aí vamos

falar um pouquinho disso a gente já busca né Eh a verdade né a ciência trabalha nessa busca pela Verdade há muitos séculos há muito tempo né desde Platão na tradição ocidental a gente fala nessa busca pela verdade se existe uma verdade Independente de nós se a gente é capaz de acessá-la né a realidade tem uma forma única e verdadeira a gente pode acessar Essa realidade e a gente já sabe em todas as tradições de pesquisa e todos os paradigmas científicos que o pesquisador é parte desse fenômeno isso tem obviamente implicações diferentes dependendo da tradição que

vocês tenham de pesquisa eh visões de mundo pós positivistas e construtivistas entendem essa participação do pesquisador de formas distintas mas a gente sabe que o pesquisador é sempre parte do fenômeno Então a nossa percepção da a nossa pesquisa vai est sempre limitada pela nossa percepção da realidade isso é um fato tudo bem e aí vem eh a inteligência artificial e esse é um trecho de um livro muito interessante do Henrique iser e do Eric Smith sobre a a era da Inteligência Artificial que eles falam olha só que a gente tá no começo de de compreender

né de perguntar eh que novos níveis de percepção ou compreensão a inteligência artificial pode permitir eh se a aplicação da Inteligência Artificial pode permitir que os cientistas completem lacunas na observação humana e ampliem a nossa capacidade de mensurar e de perceber as coisas que estão acontecendo no mundo se eu tenho uma visão de mundo que é limitada pela minha percepção eu posso usar uma inteligência artificial externa a mim para ampliar a minha capacidade de perceber o mundo e isso pode gerar eh novas possibilidades de pesquisa e a gente volta lá por exemplo do Alfa zero

da mesma forma que o alfa zero trouxe novos insites pro xadrez a inteligência artificial pode ampliar Nossa percepção sobre o universo e os fenômenos estudados Provavelmente sim né quando a gente pensa em pesquisa tem uma parábola muito interessante que é a parábola do poste que que conta a história de um sujeito que perdeu a chave ficou procurando ali A Chave debaixo do do poste de luz e depois de meia hora procurando ele fala para amigo mas eu acho que eu perdi lá no estacionamento a ele fala mas por que que a gente tá procurando a

chave então aqui ele fala porque aqui que tem luz e a gente faz isso muito na pesquisa eu ouvi essa parábola pela primeira vez uma palestra de abertura do do ACR justamente eh nessa crítica Por que que a gente tá sempre pesquisando que tá todo mundo pesquisando né que que a gente vai limitando a nossa visão de mundo em vez de ampliar então pensar nesse diálogo com a inteligência artificial como um potencial de ampliação da nossa percepção do mundo que nos ajude a Gerar perguntas de pesquisa mais interessante eu não tô falando em terceirizar a

inteligência eu tô falando em ampliar a nossa capacidade isso pode ser muito interessante e aí vem uma outra pergunta junto a isso que é o que que é criatividade de fato mas veí a gente deixaria de ser Criativo o que que é criatividade de fato quem estuda criatividade define que criatividade como a capacidade de combinar e brincar com elementos Então quando você compõe uma canção o quanto Aquilo é original seu e quanto é combinação de elementos que estão aí né a gente não vai ter tempo para explorar totalmente isso porque a gente já quer falar

dos outros dos outros temas todos e aí vou passar pro André continuar falando com vocês sobre o design de pesquisa A Gente Tem trabalhado muito justamente nesse rompimento das Fronteiras tradicionais e históricas entre pesquisas qual quan porque se como o André comentou com vocês agora é possível transformar texto em matemática em vetores a gente consegue fazer com que a inteligência artificial Leia e interprete um volume gigantesco de dados Então as fronteras as limitações tradicionais da pesquisa ou eu olho de longe quantitativamente trabalho com médias desvios padrões ou eu olho um grupo muito pequeno aprofundadamente interpreto

aquilo isso não existe mais a gente consegue olhar um mundo de tudo que foi escrito sobre alguma coisa interpretando com a ajuda do algoritmo ah existe uma uma uma abordagem do estudo sociológico que é a ideia de que você tem muito a ganhar se você realiza Antes de iniciar o seu esforço interpretativo se você realiza a criação de uma espécie de mapa cultural mapa do fenômeno olh interessado em observar e tal então uma das um paper importante que fala sobre ideia cartografia cultural então por exemplo vamos imaginar que a gente tem uma uma de pesquisa

tá interessado em observar qual é o significado eh qual é a similaridade né a associação entre a palavra Imigração dos Estados Unidos e as palavras emprego escola crime e família tá eu quero fazer esse estudo que eu tô interessado em ver se o sentido de imigração veio sendo alterado ao longo dos tempos então fo interessado em ver o quanto que imigração tá associado a trabalho escola crime e família bom se eu posso transformar eh imigração num vetor e possa transformar as outras palavras emprego escola crime e família vetor eu posso olhar qual é a proximidade

entre essas coisas na medida que eu vou mudando o Corpus de texto eu tô olhando então eu pego o que foi escrito numa década O que foi escrito na outra década fo na outra década e vou vendo que o sentido calculado pelo mesmo modelo para cada uma das palavras Vai Dando o grau de similaridade entre elas variável ao longo do tempo tá E então por exemplo Dá para ver que a finalidade de migração com crime se puder voltar cresce ao longo do tempo então o estigma da imigração da associação da Imigração dos Estados Unidos vem

crescendo nos textos culturais produzidos pelas pessoas Olha que que recurso interpretativo tô usando a partir de coisa matemática a própria ideia de uma GR Theory de você criar uma teorização completamente eh desprovido de teorização prévia apenas observando os dados fica facilitado posso observar quantidade muito maior de dados uma vez o poder interpretativo eh em relação aos dados estruturados ou não estruturado posso fazer um diálogo com um modelo né vou eh fazendo mapas a partir do uso do modelo operando os sentidos computacionalmente e interpretando e colocando dentro do processo a gente fez uma uma proposta de

uma relação que é uma relação dessa de você ter como se fossem duas Lines de trabalho do pesquisador uma uma uma lé num uma pista tem um movimento humano interpretativo e do outro lado você vai usando os modelos de linguagem os métodos computacionais e tem uma um diálogo vai e volta vai e volta que vai produzindo o percurso de pesquisa que é único que é composto por vários componentes uma mistura de componentes eh interpretativos humanos e interpretativos computacionais que a gente pode dizer tá mas enfim então A ideia é colocar os modos para dentro do

processo um outro paper interessante colocado na poetics que é uma periódico eh que foi fundado por Jó que é um que é um sociólogo muito atuante em análise computacional eh em sociologia e tal essee fez uma revisão de literatura se puder passar pro próximo em que ele revisava os abstracts de vários artigos eh eh produzidos eh com determinadas palavras chave determinados periódicos e mostrava Como é que os vetores desses hábitos se organizavam no espaço e e conseguia construir esses agrupamentos de abstracts com a literatura mostrando conexões as distâncias entre entre eles isso aqui não é

citação não tá eu Eu transformo o ABS num vetor e olha só a proximidade geométrica entre eles dizer Olha tem grupos aqui tem interceções ali e tal então É uma literatura que se aproveita desses métodos tem um um um um segundo caso de usoo interessante para ia em pesquisa eh em cências sociais que é a possibilidade de produção de dados sintéticos né aí um artigo seminal que fala sobre isso né como é que você usa modelos de linguagem para simular ou para criar sinteticamente o que seria a sua o seu campo a sua a sua

coleta de dados né Se puder passar porque no caso específico eles usaram eh uma maneira de você condicionar o modelo a responder como se fosse uma certa persoa então sei lá ó modelo você é homem branco sudeste brasileiro que trabalha com tal coisa E aí começando a perceber que as respostas dadas Pelo modelo aos questionários as escalas é modelo classifica para mim de um a seete isso aqui eh tinha uma distribuição de respostas que muito similar à distribuição de resposta dada pelos participantes da pesquisa é como se pudesse configurar o modelo para responder como se

fosse um certo tipo de participante tá isso aqui é um exemplo que tá na tela pegar a pesquisa eh americana eleitoral E aí configuravam lá um certo perfil ra por exemplo primeiro parágrafo Eu sou branco eu gosto de discutir política com família e amigos eu sou um Republicano eu vou à igreja eu tenho 29 anos eu sou homem eu tenho interesse mais ou menos são as próprias perguntas da pesquisa Nacional Americana lá que os dados estão L el no final eles perguntavam assim eu votei em quem eu votei pesquisa na eleição de 2016 E aí

viram trump ou Clinton aí viram que para cada Persona Dessas que eles simularam grau de concordância entre ser por exemplo eh o um conservador e ter votado o trump no Clinton eh ser eh hispânico eh ir à igreja tem interesse em política eh dos dados produzidos pelo modelo de linguagem sinteticamente tinha um grau de concordância muito grande com a pesquisa nacional ou se isso é verdade então é po frente também né eu pode perguntar em quem você vai votar Se isso for for bom suficiente paraas eleições é porque eu consigo reproduzir a Persona e posso

usar isso como uma dizer assim uma etapa exploratória eh sobre a a política eleitoral Então esse é um outro caso é um outro caso eh interessante esse aqui é é é um paper também na mesma linha em que e eh percepção marcas fizeram eh pesquisa paralela perguntando pros modelos de linguagem e perguntando paraas pessoas que marcas estavam associadas E aí eh verificaram que associações são ex eram muito parecidas dois a dois eh tanto respondentes humanos quanto respondentes de modelo Então esse esse essa essa abordagem de usar os modelos para geração de dados sintéticos é um

é uma área de desenvolvimento da pesquisa acadêmica usando e muito eh eh rica e muito ativa mais um exemplo pode passar tud da mesma da mesma com a mesma ideia eu eu vou do tempo a gente tem alguns outros exemplos para falar que talvez a gente possa colocar no final se tiver mas eu queria passar a palavra pro Ricardo pra gente ter todo mundo a chance já falando isso aí obrigada Ricardo passar para você aí bem obrigado então a professora Paula professor André então compartilhar minha tela com vocês pessoal que eu vou bater um papo

pra gente poder conversar aqui tá bem acho que como foi muito bem mencionado tá acho que o grande desafio que nós temos agora e por isso que essa discussão Inicial Eu particularmente vejo como bastante importante Primeiro vamos tentar consolidar um conceito ou uma uma ideia eh importante quando se fala de Inteligência Artificial aqui no contexto pesquisa científica Vamos partir da premissa que a inteligência artificial tem que ser meio e não fim isso vai ser fundamental para que de nós eh de alguma forma que a gente consiga est alinhado a perspectiva ética da utilização provavelmente muitos

de vocês vocês puderem até ir colocando os comentários aqui para que nós possamos até conhecer um pouquinho e o perfil de vocês já vi que tem pessoas de dentro do Brasil fora de várias regiões deve tá bem mesclado bacana a participação que grande parte da talvez da experiência de vocês vocês têm usado a inteligência artificial mas às vezes ficado por exemplo com uma dúvida ou uma dificuldade Será que eu menciono Será que eu não menciono ou até mesmo ah efetivamente ou até na processo científico né de publicação e até mesmo nos projetos de você dissertação

e tese até onde tá sendo usado Então vou abordar com vocês um pouco uma a perspectiva de como que de fato a ia tem mudado bastante essa lógica de Inteligência Artificial mostrar para vocês depois algumas reflexões de fato o que que tá o que que de como deveria ser usada a inteligência artificial vou mostrar para você ali basicamente duas ferramentas que obviamente vai começar a mostrar para vocês o potencial com algumas dicas de ferramentas gerais também e depois no final até como forma de adiantar vocês tanto a professora Paula Como eu nós fizemos parte de

um grupo de trabalho em que nós estamos propondo a uma proposta de atualização para manual de boas práticas ah da anpad que obviamente tá inserindo essa perspectiva já mencionada aqui a professora Paula e o professor André Então inicialmente aproveito aqui para colocar à disposição como mencionei com vocês H estou com me editor Chefe aqui da da revista barra aqui dpad sempre à disposições sempre aberto aí a boas pesquisas vai ser bacana poder interagir com vocês aqui tem um link para que vocês possam acessar tanto do LinkedIn nós estamos sempre colocando as novas edições novos artigos

recentemente nós divulgamos ali os artigos que tem mais download mais ah citação também como forma de propagar obviamente quanto mais as nossas revistas rck bar crescerem aqui obviamente nós temos mais espaço também para maior inserção Internacional e na parte de baixo aqui vocês podem estar acessando também o Instagram uma forma também de nos aproximarmos tá obviamente tá ficando aqui gravado no YouTube qualquer necessidade é só voltar um pouquinho para que eu possa otimizar o tempo de vocês aqui E claro também como pesquisador me coloco à disposição de vocês aqui vai direto pro Instagram a forma

que eu tenho tentado conversar com a comunidade sobre pesquisa científica ali eu acabo fazendo alguns vídeos também e claro se você tiver interesse em submeter também para bar quiser trocar uma ideia sobre alguns ajustes o foco ali eu fico à disposição de vocês vai ser um grande prazer poder conversar com vocês obviamente fortalecemos ampad fortalecermos também a comunidade aqui que estuda a perspectiva de administração e obviamente todas as variações bem eu acho grande desafio quando eu começo a pensar efetivamente ao falar sobre a acho que nós enquanto pesquisadores E aí não estou falando ou não

tô focando professor aluno não se eu tô pensando hoje em pesquisador científico necessariamente eu tô falando que nós agora vamos ter uma perspectiva Ah um pouco mais binária no sentido de verificar como que eu enquanto ser humano enquanto pesquisador posso eh fazer as minhas pesquisas e por outro lado agora Como que eu vou usar de fato a inteligência artificial a tecnologia Ah para que eu consiga aprimorar as minhas pesquisas eu posso algumas trabalhos que eu tenho feito algumas alguns eventos sobre isso alguma coisa que eu possa adiantar para vocês é recentemente a Universidade de Oxford

fez uma pesquisa com aproximadamente eh 5.000 alunos H obviamente contexto ali da Europa em diferentes áreas do conhecimento estava mencionando que hoje aproximadamente entre 61 a 70% dos pesquisadores estão usando em alguma etapa da pesquisa se efetivamente eles estão usando talvez O Grande Desafio que nós precisamos começar a pensar e obviamente eu levo isso um pouco para perspectiva mais científica é uma fala que talvez vocês conheçam do professor professor de economia da Universidade de Chicago Professor Taylor que vai mencionar que eu acho bastante importante uma reflexão mais efetiva de como que a inteligência artificial tem

sido usada na pesquisa científica veja só recentemente vindo algum podcast algum com alguns cientistas por mais que né Assim como acho que muito de nós também a minha formação é toda administração mas uma curiosidade mais pela produção da ciência como um todo uma frase que eu ouvi recentemente que me chamou bastante atenção é a seguinte em que muitas vezes nós enquanto pesquisadores isso acho que vai fazer muito mais feito num uma perspectiva de a ele diz o seguinte ó Ah nós estamos muito mais preocupados com a ferramenta do que com a solução a contribuição do

nosso estudo e por que que isso de alguma forma fazer muito sentido a medida que vocês começaram por exemplo a trabalhar com inteligência artificial e necessariamente isso obviamente aumenta a nossa produtividade faz com que nós tenhamos muito mais uma perspectiva mais exploratória do processo acho que o ponto importante é eu não tenho que ficar preocupado qual ferramenta se eu vou usar o software aou B se eu vou usar aplicativo aib o que nós não podemos esquecer é a contribuição que a nossa pesquisa vai trazer tanto que hoje grande parte dos indicadores de programas e obviamente

de outras perspectivas aqui na academia é Nossa o impacto e grande parte do nosso Impacto e tá muito ligado à citação então o grande talvez O Grande Desafio que nós temos é obviamente pegar todo o conhecimento científico que nós temos e obviamente conseguir ah da melhor maneira possível levar obviamente com uma contribuição e acho que nós eh enquanto pesquisadores podemos obviamente solucionar problemas e desafios da sociedade como um todo então acho que uma primeira reflexão que nós vamos precisar pensar efetivamente é como que a inteligência artificial necessariamente Ah vai ser meio para que eu consiga

ter pesquisas melhores mais robustas e obviamente com o impacto políticas públicas sociais obviamente dentre outras perspectivas só que à medida em que nós começamos necessariamente a fazer mais pesquisa e tava montando uma palestra recente me deparei com um número interessante eh aproximadamente anualmente eh nós temos em torno de 5 milhões de artigos publicados veja esse volume eu não tô dizendo se artigos bons ou ruins são artigos que estão sendo indexados novamente revistas de todos os Portes seja predatório ou não bem qual que é o ponto necessariamente para isso ah efetivamente hoje principalmente se eu for

levar isso paraa nossa área aqui de Ciências Sociais aplicadas nós estamos necessariamente passando por um grande problema de replicabilidade ou seja seja Será que efetivamente tudo que tá sendo feito eu consigo fazer de novo para isso essa informação aqui que saiu recentemente no editorial da Nature vai mostrar que nós tivemos só no ano passado mais de 10.000 artigos que foram retratados como forma de explicitar isso para vocês eu vou mostrar um pouquinho na sequência aqui dois exemplos que estão sendo retratados e acho que a inteligência artificial tá por trás mas é um ponto importante a

inteligência artificial ela não tem maturidade ela precisa que alguém faça supervisão do processo o que acaba acontecendo bastante hoje na produção científica é que os pesquisadores estão terceirizando a responsabilidade sendo que até então muitos pesquisadores até colocavam o o chpt como coautor por exemplo mas é terceirizando a responsabilidade pelas informações Então se isso efetivamente acaba sendo importante uma cultura que nós precisamos efetivamente trabalhar tanto a rak quanto a bar nós temos isso já como a política editorial que é obviamente a questão de compartilhamento das informações que é uma persp ali de ciência aberta por qu

quando eu começo a pensar Inteligência Artificial nós temos perspectivas ali obviamente diferentes mas que de alguma forma eu consiga me preocupar Ah não só em mostrar o dado mas me mostrar cada vez mais com os protocolos exemplo grande parte dos primeiros trabalhos quando nós começamos um projeto novamente projeto de pesquisa em geral ou projeto ligado à formação de mestrado e doutorado é uma revisão sistemática da literatura ão importante obviamente como todo critério em relação a aos dados ou os artigos previamente selecionados um ponto que nós não podemos esquecer e a inteligência artificial vai ajudar muito

é adotarmos um protocolo de pesquisa a forma do protocolo de pesquisa é uma forma que eu consiga fazer replicações pontos positivos você começa a pensar numa lógica de algoritmo obviamente uma lógica então de modelo de inteligência artificial no contexto generativo ele vai aprender a partir de um volume de informações Então eu preciso ter protocolos ou critérios efetivamente para que eu consiga operacionalizar E aí uma reflexão que eu trago para vocês é uma perspectiva para que de fato nós começamos a pensar isso no nossos projetos individuais nos projetos com parceiros e muitas vezes também dentro dos

programas de pós-graduação para que nós possamos cada vez mais criar estruturas que sejam ah transparentes no processo que tá aqui na tela é só para reforçar para vocês uma perspectiva então de produção de conhecimento de ciência aberta aí você pode perguntar Tá mas aonde isso de fato tá tendo impacto com a inteligência artificial por um ponto muito simples efetivamente obviamente a inteligência artificial precisa ter acesso à informação para que ela Aprenda que que isso quer dizer quando você começar a buscar nas principalmente indexadores internacionais de revista você vai verificar que em sua grande parte você

vai conseguir identificar tem um cadeado geralmente na cor laranja que tá aberto ou fechado quando ele tiver fechado obviamente para você ter acesso à aquele artigo por exemplo você precisa entrar por meio de alguns protocolos via Caps Dentro os critérios quando esse Cadin adinho tá aberto efetivamente você vai conseguir ter acesso às informações você consegue baixar o arquivo e segue o processo bem vamos levar isso para uma lógica de Inteligência Artificial generativa toda vez que essas revistas já esté esse cadeado aberto por exemplo as revistas aqui da ampad a rack e a bar tem um

cadeado aberto você consegue ter acesso a todas as edições já publicadas ponto positivo a inteligência artificial então necessariamente ela consegue ser treinada com mais facilidade porque ela tem acesso aos arquivos então o que que acontece grande parte hoje das plataformas de inteligência artificial no contexto de pesquisa ela tem um problema que obviamente acesso às informações então efetivamente uma discussão que hoje tá cada vez mais forte na academia é que nós obviamente precisamos fazer pesquisas em que elas sejam abertas à comunidade e a inteligência artificial precisa obviamente ter contato com esses arquivos para que eu consiga

operacionalizar mas aí como forma de dar uma uma visão geral da aplicabilidade ah de inteligência artificial em pesquisa vão pensar o seguinte Existem duas formas para que nós enquanto pesquisadores possamos interagir com as ferramentas de a a primeira você pode acessar bancos de dados já indexados de revistas científicas Ah uma chamada semantic scolar por exemplo em que index mais de 200 milhões de papers capítulos de livro ou até mesmo livros conferência científico não ele já aprendeu ele já leu e entendeu que há uma estrutura por trás só que obviamente a inteligência artif oficial Ela também

tem a possibilidade de nós subirmos ou seja nós colocarmos nossos pdfs para analisar só que obviamente nem sempre nós temos acesso ao PDF tanto que talvez você já tenha usado aí como forma de ter acesso plataformas como research Gate mandando e-mail muitas vezes pros pó pesquisadores aos quais Você tem interesse então uma política que nós precisamos e repensar e nós vamos mencionando isso em outros eventos aqui da anpad é uma perspectiva necessária para que nós tenhamos muito mais transparência no processo que nós estamos fazendo para que de fato a gente consiga evoluir com uma perspectiva

da Inteligência Artificial paraa pesquisa de Fato muito mais democrática agora vou mostrar para vocês aí eu vou ir tentando deixar isso mais cada vez mais Evidente aqui na minha argumentação com vocês que é o seguinte dois pontos a inteligência artificial tem que ser meio e não fim segundo ponto a inteligência artificial não tem maturidade Então vou dar um exemplo que aconteceu recentemente para vocês mais ou menos início do ano esse artigo aqui viralizou na internet por um erro simples e aí a minha reflexão com vocês é será que efetivamente a inteligência artificial tá sendo tão

culpada no processo de pesquisa porque muitas conversas que eu tenho lendo bastante Nossa inteligência vai acabar com o pesquisador o que que será do pesquisador agora com com a criação Veja só essa revista científica ah publicou um artigo e vamos depois nós vamos ter alguns eventos aqui tanto comigo com a professora Paula que nós vamos falar um pouco do próx processo editorial que é importante que o pesquisador princialmente aqu que estão começando na academia saiba o processo que tá por trás da submissão Mas vamos lá se eu envio um artigo científico Ou seja eu mando

ainda encaminho como chamado manuscrito artigo é depois de publicado vamos imaginar o seguinte primeiro assim que você manda esse artigo primeiro ele vai passar pela mão de uma equipe administrativa né lá do editorial ali para verificar a questão de normas Beleza depois ele vai paraa mão do editor chefe Tecnicamente espera que ele leia o seu material e obviamente ele vai verificar Olha eu acho que tem potencial se ele entende que isso de fato o artigo tem potencial ele vai mandar pro editor associado que é um pesquisador ah Com referência um pesquisador que conhece sobre determinada

temática ele vai ler e vai chamar pelo menos mais dois revisores para fazer a leitura daquele artigo e obviamente você vai ter um parecer e você pode ter rodadas a partir disso mas veja só Qual que é o grande problema da Inteligência Artificial não é i é quem tá por trás que somos nós como pesquisadores olha o que aconteceu na introdução do artigo eu fiz questão até de tirar o que tá escrito e colocar para você destacado aqui na cor amarela o início da introdução acredito que todos que já usaram x GPT alguma vez vão

verificar isso é o output é a saída de uma interação com x GPT ou seja o pesquisador E aí o que me chamou muita atenção a quando eu fui a identificar essa esse problema aqui é o seguinte passou pela mão de pelo menos cinco pessoas será que ninguém leu início da produção Então olha não é inteligência artificial culpada por quê os pesquisadores E aí tem um problema isso vai ficar marcado agora quando você se vocês jogarem por exemplo no site ah da revista o título vocês vão verificar que esse artigo tá lá com nome dos

pesquisadores escrito retratado bem destacado agora como eu coloquei para vocês aqui ao lado a gente tá falando de uma revista com fator de impacto cinco e a introdução começa certamente aqui está uma possibilidade de introdução ou seja o pesquisador falou assim ó faz uma introdução para mim aí ch GPT que eu preciso colocar no meu artigo só Qual que é o problema não é ya por qu ah conversando recentemente com uma colega professora Carla marcolin da uf ela falou fez um comentário que é importante nós pensarmos a qualidade dos modelos que nós temos de inteligência

artificial em pesquisa ela disse olha não se esqueça que necessariamente Nós temos dois problemas para trabalhar com e performance E acurácia se eu trabalho com os modelos como xpt e semana passada no Brasil chegou claudo por exemplo eu particularmente Acho melhor nós o seguinte se você ficar esperando muito tempo de resposta de chpt para revisar seu texto você vai parar de usar você quer velocidade só que quanto mais rápido é o modelo de inteligência artificial em sua grande maioria das vezes se torna menos preciso só que necessariamente Qual que é o impacto que nós esperamos

nesse processo que haja supervisão humana vou dar um outro exemplo para vocês Ah esse aqui é um artigo que saiu na área veterinária mas só para evidenciar para vocês novamente se vocês começar Eu particularmente tenho visto bastante conteúdo interessante de pesquisa ou no Linkedin ou no frats por exemplo tem crescido muito também olha o que que aconteceu os pesquisadores publicaram um trabalho esse aqui é um recorte na área veterinária novamente não é minha área mas eu fui entender um pouco o processo do bastidor Ah qual que foi a crítica essa figura foi feita por meio

de algoritmo de Inteligência Artificial É como se você chegasse no Microsoft designer ou se você chegasse no xpt usasse o deo por exemplo uma série de algoritmos para ah criar efetivamente aquela figura né na nossa área aqui na grande área de administração se torna cada vez mais comum né E o pessoal principalmente revista Internacional faz isso muito bem que eles criam uma figura resumo da ideia do trabalho para você conseguir refletir e amarrar Mas qual que é o problema o artigo foi publicado E aí quem já gerou imagem por exemplo ah com uso de Inteligência

Artificial ele acaba muitas vezes colocando palavras que você não consegue nem customizar então o primeiro ponto segundo aqui tem um problema de anatomia do do animal aqui no estudo e aí novamente ele foi manipulado ele foi teve aqui uma interação com a inteligência artificial aí nós voltamos aquele ponto aonde é o problema será que quando eu começo a pensar então inteligência artificial em pesquisa Será que o problema é iá ou somos nós enquanto pesquisadores que não estamos usando da maneira correta uma sugestão de efetivamente pensarmos como que nós podemos colocar uma estrutura para que de

fato eu consiga aprimorar o meu uso se seria mais ou menos as seguintes encaminhamentos aqui eu poderia pensar inicialmente em que uma maneira correta de se usar a inteligência artificial seria ter desenvolvimento de ideias então por exemplo não tem problema nenhum eu posso usar plataformas de a para colocar temas conceitos características algo que eu vivo sobre aquilo e consigo de repente ter site de pesquisa tá tudo certo Por quê a ideia principal ali é como se fosse um colega de estudo tá E aí efetivamente eu consigo trabalhar bem uma outra perspectiva ele vai te ajudar

a criar uma estruturação de conteúdo Poxa eu tô com uma ideia de artigo como é que eu posso tentar estruturar o modelo como é que eu posso tentar montar um roteiro como é que eu poderia abordar as pessoas para trabalhar a inteligência artificial vai te ajudar você pode pensar em estruturar conteúdo ou a a ia também vai te ajudar a identificar materiais em que efetivamente você consiga operacionalizar o outro caminho para trabalhar com a com levantamento e revisão e sintetização da literatura assim que de fato a i chegou de maneira mais concentrada nessa perspectiva de

Ah aqui de pesquisa vocês vão lembrar que basicamente elquer interação como chat PDF acredito que todos tenham usado você subia um arquivo e você conseguia sumarizar pedir para ele identificar alguns pontos então essa síntese obviamente começa a ajudar claro que os algoritmos hoje principalmente que trabalham com o nosso contexto de pesquisa estão muito focada numa questão chamada de linguagem passamento natural aqui abord agem aquele algoritmo vai trabalhar com palavras Então à medida que ele consegue tirar informações Obviamente você consegue fazer muita coisa uma outra abordagem é o gerenciamento e análise de dados também por quê

talvez dois grandes principais desafios né pro crescimento da área de Inteligência Artificial mundo a fora capacidade de processamento pelo custo obviamente o custo de manutenção de energia e água que os servidores precisam mas efetivamente você conseguir gerenciar grandes bases de dados conseguir customizar para quem já usou o coleb por exemplo no Google para rodar no servidor mais parrudo alguns dados aí fica uma ideia de você usar de fato para conseguir gerenciar o teu processo analítico o outro caminho que é importante depois daqui a pouquinho eu vou até fazer essa discussão com a professora Paula ah

sobre uma proposta que o grupo teve em relação ao uso de a na academia é uma perspectiva que a partir do momento que você teve o texto você aprimora importante a lógica é nós enquanto pesquisadores criamos o texto eu criei efetivamente uma primeira versão de um artigo do material escrito depois disso eu vou usar a ia para aprimorar então eu travei num ponto tenho dificuldade em reorganizar uma um argumento ou aprimorar por exemplo o uso gramatical vírgula enfim aí é a forma correta de você de fato usar I hoje grande parte das plataformas vão perceber

que necessariamente tem apresentado a amente resultados muito bons na melhoria de qualidade do texto um outro ponto ah que é importante também seria a questão de comunicação e divulgação da área vocês podem perceber que principalmente aqui na ampad as próprias divisões ah criaram Seus perfis do Instagram é justamente uma forma de conseguir dar mais vazão a grande parte do conhecimento e o grande trabalho que todos fazem mas isso também a i pode ajudar tem uma plataforma que eu até vou fechar minha discussão com vocês chamar de c s Space em que a agora ela criou

um botãozinho que você consegue customizar o material que você fez científico ele vai fazer de maneira muito mais digamos pública ou seja tira um pouco a parte científica que a gente acaba ficando muito preocupado com isso mas vai dar publicidade que isso se torna importante novamente efetivamente eu quero a citação Mas vamos pensar agora entrar um pouquinho na nas lógicas de ferramentas tá Como é que tudo isso aí de fato começa aí a inteligência artificial precisa que o tal do ser humano Gere informação para ele ou seja ele precisa aprender a partir de algumas informações

então pensea no seguinte contexto eu tinha lá vários pesquisadores em que começaram a imputar artigos no modelo de Inteligência Artificial E aí eu tinha programadores desenvolvedores em que eles começaram a customizar extração de informação ó Isso aqui é um resumo isso aqui é o título isso aqui é palavra-chave isso aqui é visão da literatura e obviamente você vai fazendo o aprendizado um ponto importante o que não falta hoje aí eu posso garantir para vocês não falta uma ferramenta sequer que faça sua etapa de pesquisa Então imagina o seguinte para quem eh dá aula de metodologia

ou para quem tá assistindo a aula de metodologia e para os pesquisadores de maneira geral Ah mais avançados na carreira para cada etapa do projeto de pesquisa desde você ter uma ideia até você formatar a submissão para não ficar perdendo tempo com formatação tem uma ferramenta de inteligência artificial para isso só que aí obviamente existem eh desafios ao longo desse processo por exemplo eu tinha mencionado para vocês que a inteligência artificial ela tem que ser meio e não fim então vou imaginar o seguinte uma brincadeira que eu sempre faço e obviamente já me incluindo nisso

é que e noss muitas vezes nosso computador a gente tem uma pastinha lá chama artigos para ler você tem 100 150 arquivos lá dentro você pega arquivo de cá recebe de um grupo e vai colocando Aonde que a ia vai ajudar a i não vai ler o seu texto ela vai identificar você pode obviamente customizar colocar critério palavra-chave dentro dos outros elementos e E aí o foco principal é que a inteligência artificial vai conseguir identificar para você Quais são os artigos que você tem que parar para ler e novamente se e meio e não fim

por quê cognitivamente eu vou cansar se eu tiver que ler 150 artigos Mas de repente de 150 eu tiver que ler 10 15 20 artigos muito bem de maneira densa ah aí obviamente a tendência consiga ter um resultado ainda melhor para vocês terem uma ideia aqui É só alguma eu vou focar em alguns deles aqui aqui pra gente poder discutir mas de maneira geral pensar o seguinte grande parte hoje dos aplicativos eu vou voltar talvez 2 anos e meio obviamente muito atrelado ao período em que o chat PT surge no finalzinho de 22 Obviamente as

plataformas por trás começam a usar ponto importante Se vocês pegarem hoje as principais ferramentas que nós temos no nosso contexto de pesquisa por trás tem um algoritmo x GPT sendo processado o que que muda quando eu enquanto usuário faço uma busca usando o chat GPT eu faço uma interação é o banco de dados deles est treinar do jeito deles bem agora quando eu uso por exemplo ferramentas como C site que é uma forma de você ind que tá indexada para vocês terem uma ideia 1.2 bilhões de frases lá dentro de artigos que que acontece quando

eu vou fazer uma busca ele não vai procurar em qualquer lugar vai procurar numa base indexada necessariamente com conteúdo científico Então vou dar exemplo para vocês a partir de uma lendo um pouquinho e sendo provocado por alguns colegas existe um conceito importante para quem trabalha com a área de Inteligência Artificial E aí eu acabei montando essa tela aqui tive ter oportunidade de apresentar durante encontro de marketing para isso Qual que é a premissa que eu acabei usando existem vários conceitos de a mas o conceito que eu acho que mais se adequa para nós enquanto pesquisadores

seria inteligência artificial é uma automação de tarefas ou seja tudo que efetivamente eu enquanto pesquis ador Faria sozinho Faria na mão eu vou pedir obviamente para que a ia consiga operacionalizar então eu quebrei isso basicamente em três agentes três grupos seria o primeiro a pesquisa da literatura o mapa do conhecimento isso tem sido bastante usado depois eu vou dar um texto para vocês e por fim a perspectiva de escrita bem Ah como vocês podem ver eu tentei colocar ali Ah Dois símbolos tá aquela que obviamente é cobrada e aquela que é grátis como vocês podem

perceber só tem um uma que é totalmente gratuita que tá no centro ao lado da do coelho ali chamado de research rap Por que que isso de fato acontece Poxa mas seria tão importante se todos nós enquanto pesquisadores tivéssemos acesso concordo 100% depois a gente pode falar até da perspectiva Econômica né da acessibilidade a isso mas vamos imaginar o seguinte Por que que as ferramentas começam de fato a cobrar Porque existe perspectiva de processamento ou seja se eu peço para ele avaliar um artigo eu vou pagar pouco obviamente mas se eu tiver que avaliar 150

200 300 artigos vou precisar de mais máquina para processar por isso que de fato eles acabam fazendo isso do lado a inicial a pesquisa da da da literatura seria então uma perspectiva por exemplo de ajudar tanto a identificar artigos que você h tá querendo explorar sobre uma temática ou até mesmo vai te ajudar na extração por exemplo das que estão listadas a elicit por exemplo ao meu ver tem o melhor algoritmo de extração para fazer um fichamento ela é paga tá você consegue fazer muito pouca coisa gratuita Ou seja você sobe um PDF e ele

vai literalmente tirar todas as informações lá dentro então ele consegue tirar um qual foi o método consegue tirar Qual que é o escopo qual que qual que é a teoria problema de pesquisa lacuna então te ajuda muito porque depois você pode exportar isso se sai Space hoje uma das principais mais gratuita a scholar você também faz a extração e Faz uma leitura para você por categorias esse site você pode bater um papo com assistente tá até pelo foco pessoal eu não vou olhar na discussão de cada uma delas mas eu coloquei meu contato Se alguém

quiser algumas conversas depois eu fico à disposição também depois eu tenho ali o mapa do conhecimento que a ideia é eh o algoritmo que tá por trás e aí como pesquisador tentando entender o que que o algoritmo faz até para explicar no artigo tá ele vai pegar um artigo um e o artigo dois a partir das referências que eu tenho do artigo um e do artigo dois ele bate e verifica Quais são as similares ou Quais são as mesmas E aí ele vai e separa no mesmo local uma lógica de um cluster E aí ele

vai expandindo isso para identificar a literatura Tá e isso obviamente acaba ficando visual nós temos ali três a research rapt é totalmente gratuita ah depois temos a Connect papers e a lit Maps a cada uma delas obviamente com características para vocês poderem explorar depois e qualquer coisa possa interagir também depois a analógica da escrita eh Talvez o gramar seja o mais conhecido em que você já precisa que o teu texto esteja em inglês aí ele vai para fazer uma reescrita Ah ele vai fazer vários tipos de de análise então ele consegue melhorar o que você

escreveu dessas que estão ali eu recomendo assim depois vocês olharem com carinho paper pa por quê você consegue ah melhorar argumento com a perspectiva científica consegue fazer ele checa toda essa formatação para ver se tá de acordo com a revista exemplo aí ele vai verificar todas as referências e dizer qual que o percentual de diferença que tem mais de 5 anos por exemplo isso te ajuda a validar para ver se uns pontos que acaba entrando em algumas revisões você pode ali também eh fazer uma melhora do Inglês então a acaba sendo uma plataforma bem completa

e as outras ali depois vale a pena vocês poderem explorar mas trabalho com a perspectiva de escrita então de maneira macro obviamente eles fazem Muito mais coisa mas é só para conseguir ah mostrar para vocês em que efetivamente quando eu começo a pensar em pesquisa para cada uma das etapas eu tenho uma ia para efetivamente operacionalizar tá agora aonde que eles estão querendo chegar esse aqui por exemplo é uma frase que eu acho muito bacana se vocês acessarem o site delic tá no cantinho à esquerda analisar papers com uma velocidade super humana basicamente A lógica

é olha ele não quer fazer pesquisa ele só quer analisar e te dar a resposta lembra que eu falei para vocês Cia é meio ou seja o que as plataformas vão fazer é tirar extrair informações e depois obviamente a expectativa principal é que nós façamos um ajuste um exemplo maior para vocês aiss Space que hoje é é uma das mais acessíveis porque você consegue fazer uma parte bacana gratuita só que você faz uma busca faz um fechamento automatizado a no exportar tem que pagar mas dá para vocês brincarem quem não conhece muito bem objetivo dela

então é uma quebra né de paradigmas aí acelerar a ciência ela index mais de 280 milhões de artigos e mapeou literatura meados até de outubro de 23 eles estão atualizando com uma certa frequência ponto positivo se você tiver totalmente perdido em relação à palav palavra-chave se você tiver perdido sobre artigos para conseguir trabalhar ela vai conseguir indexar isso para vocês então um exemplo essa aqui é mais ou menos a cara dela que que eu posso fazer ali na lupa eu posso buscar por artigo ou palavra-chave e aqui eu enquanto pesquisador posso deixar o mais amplo

possível como se eu quisesse trabalhar ou as palavras chaves ou temas em que efetivamente já sei que eu vou de fato trabalhar ali de fato eu posso fazer uma interação o que que isso quer dizer uma lógica de chatbot Ou seja eu tô conversando com a máquina olha faz isso para mim me dá uma ideia Quais são as principais referências Ou acha artigos similares a partir disso então eu consigo ter uma interação agora grande parte do que efetivamente eu tenho aqui é uma forma de eu conseguir fazer interação E aí qual que efetivamente acaba sendo

O Grande Desafio tá eu preciso colocar obviamente essas ferramentas ao longo da Minha estratégia de pesquisa mas obviamente todo processo ou se espera que obviamente o nosso ponto principal é que nós sejamos responsáveis pel formação Nesse contexto ah recentemente já chamando a professora Paula pra gente poder bater um papo aqui ah em meados ali de Junho a professora Patrícia Guarnieri né nossa diretora de comunicações e publicações ela convidou uma série de pesquisadores Ah para tentar fazer uma proposta que chamado um grupo de trabalho para atualizar manual de boas práticas tá basicamente é o seguinte tanto

grande parte das servias científicas inclusive programas de pós-graduação o as recomendações desse manual a Dad só que obviamente esse manual até então não estava contemplando grande parte do que se tem hoje Inteligência Artificial Então a professora Natália da Federal Rio Grande do Norte ah Professor Jorge da PUC do Rio de Janeiro e o professor luí da universidade positivo e eu a professora Paulo nós tivemos o prazer de conversar e tentar dar alguns encaminhamentos E aí em primeira mão aqui eu vou passar pra professora Paula Quais foram as premissas em que o grupo trabalhou para você

já poder podem ir refletindo como a proposta que nós vamos apresentar muito em breve pra comunidade mais alguns pontos que esse GT já concluiu Obrigada Ricardo Então pessoal já aqui eh tentar falar rapidamente porque né Já estamos avançando um pouquinho aí no horário mas a gente achou importante já trazer para vocês como o tema de hoje era Inteligência Artificial o esforço que a gente fez no grupo de trabalho a gente teve uma tarefa muito difícil no grupo de trabalho eh que foi pensar em começar a entender como se poderia regular alguma coisa que a gente

ainda não entendeu né a regulação historicamente ela sempre acontece depois dos fenômenos porque a gente precisa que as coisas aconteçam a gente precisa entender os desdobramentos como elas são que elas possibilitam Quais são os desafios oportunidades as ameaças os problemas para que se possa regular ao mesmo tempo a gente entende que é um pad tem esse papel no Brasil a gente entende o papel das revistas né tanto da haack quanto da bar também nesse sentido e ajudar a balizar o comportamento ajudar vocês que estão lidando com todas essas ferramentas e possibilidades a compreenderem o que

que que que é um bom uso o que que não é e a gente começou a se debruçar sobre o tema nesse sentido então a opção que o grupo fez e que a meu ver foi muito acertada foi de não trabalhar com pode e não pode trabalhar com premissas com princípios Então quais são os princípios que a gente tá adotando e isso em breve vai est divulgado para vocês o novo manual que a gente vai tá a gente vai divulgar mas princípios são esses e são princípios comuns que todos nós já conhecemos né transparência então

a princípio pode usar Inteligência Artificial pode usar para tudo conta pra gente o que que você tá fazendo com ela então seja transparente no uso que você tá fazendo da Inteligência Artificial a gente aqui teve Ricardo trouxe uma série de ferramentas que estão disponíveis na Fala minha e do André vocês viram uma série de possibilidades da gente programar né o nosso próprio algoritmo então tem muita coisa sendo descoberta neste momento sobre isso então descobriu uma coisa nova fez um uso conta pra gente porque essa é uma forma também da gente tá trocando e aprendendo T

transparência é muito importante no sentido do aprendizado que eu acho que é como a gente vai fazer o melhor uso possível dessas ferramentas para melhorar a nossa qualidade capacidade efetividade de produção científica segundo ponto é autoria a inteligência artificial não é autora de nada nós somos os autores então é prino que é preciso que a gente Garanta que a autoria é dos pesquisadores que estão fazendo a pesquisa tô usando uma ferramenta como algo que me ajuda mas a responsabilidade pelo que tá sendo escrito ali a autoria é da gente originalidade é um ponto muito importante

eh a gente tem tanta ferramenta hoje disponível e eu acho que Ricardo vai concordar comigo a gente acaba recebendo tantas vezes pesquisas que são replicações de coisas que já foram feitas hoje vamos usar tudo isso que existe hoje de acesso a informação de dados de elementos novos para criar pesquisas originais pesquisas que de fato agreguem ao conhecimento que existe então cada um de vocês possa contribuir colocando o tijolinho ali de vocês na parede da construção do conhecimento no campo de vocês e que a gente usa as ferramentas para ajudar mas que a gente Garanta que

tem ali uma originalidade da pesquisa e por último mas não menos importante a questão toda de ética e responsabilidade ferramentas de Inteligência Artificial como quaisquer outras ferramentas são amorais por definição não são éticas por definição elas não TM ética tem que ter ética o uso que a gente faz delas Então como é que a gente usa essas ferramentas como é que a gente garante a ética e como é que a gente se responsabiliza pela opação do espiritual Alis Ah mas foi é que escreveu eu não tenho responsabilidade Tem sim tudo que você publica que sai

com seu nome responsabilidade sua isso permanece eh como sempre foi eh serve para qualquer uso Então a gente tem visto então acho que fazendo aí um grande né resumo para fechar de tudo que a gente falou a gente acredita muito no uso do Inteligência Artificial como um aliado da nossa produção de conhecimento e a gente precisa tomar cuidado para fazer um bom uso disso então acho que quanto mais a academia permitir encontros como esse a troca discussão debate Franco aberto transparente sobre o que é bom o que é ruim os problemas as possibilidades mas a

gente vai est aprendendo junto então estamos à disposição para continuar esse diálogo com vocês para trocar mais ideias sobre isso eh né tem nas nas redes aí da das revistas nossos e-mails nomes estaremos no pad conversando sobre esse tema novamente e é um prazer tá aqui de novo só queria agradecer de novo agradecer aí o André foi nosso convidado aí ilustre de luxo hoje agradecer o Ricardo também pela parceria agradecer a Carolina pessoal toda vade A Patrícia a oportunidade de estar falando para vocês e não sei se quer falar alguma coisa aí André e Ricardo

para encerrar também mas eu já vou dando aí meu boa noite agradecendo e me despedindo todo mundo S passando aqui nós temos duas perguntas e tô pedindo tá professor André se puder compartilhar a bibliografia que vocês apresentaram eu não sei se tem algum e-mail que eles possam entrar em contato contigo e eu posso passar para vocês Paula Ricardo os artigos perfeito se então de repente acessa né Paulo o site da hack tem o teu e-mail lá fica mais fácil aí a CONSEG compartilhar outra pergunta para nós possamos discutir aqui obrigado do Henrique se nós acreditamos

que no futuro com a utilização massiva da iar na pesquisa não pode contribuir para o desleixo por parte do pesquisador da análise que que vocês acham PR gente bater um papo eu me lembro sempre de uma grande amiga minha professora Rebeca arcader professora lá do copad que eu tive a honra de ter como colega já é o professora aposentada que ela me contava uma história ela foi minha professora de métodos qualitativos e ela me contava que quando qu ela foi fazer o doutorado dela teve que viajar paraa Inglaterra assim fornar numa biblioteca lá em Lancaster

que era onde tinha o tema lá de supply chain que ela tava pesquisando e consegui ler e ter acesso a toda aquela informação e aí por que que eu tô contando essa história que é tão né já tem o tempo Rebeca já fez a dator dela há muito tempo eh porque quando começou a gente a possibilidade da gente procurar os artigos online veio muito essa pergunta mas a gente agora vai ficar melhor ou pior a pesquisa e no final eu acho que a gente tem cois incríveis sendo produzidas e coisas ruins sendo produzidas sempre como

tinha na época dela como tem hoje como tinha 5 10 anos atrás eh eu não acho que a ferramenta em si faz a gente ficar mais preguiçoso ou mais perspicaz ou mais capaz a ferramenta é uma possibilidade de uso aí a gente tem que pensar o que que a gente quer fazer com ela e eu vejo muito aí agradeço essa pergunta que a gente na academia não pode perder essa briga por w sabe a gente tem out corporações enormes que estão fazendo uso incrível de Inteligência Artificial que estão anos luz a gente e a gente

acaba ficando um pouco à parte dessa discussão e quando a gente olha o mundo já tá configurado e a gente não teve papel nenhum na definição de como as coisas têm que acontecer eu acho academia ela tem que trazer essa visão crítica esse papel questionador e fazer um uso ético transparente e eficiente dessas ferramentas para que a gente possa aprender e fazer melhor E aí eu acho que tem um potencial incrível de alavancar a pesquisa mas tem potencial de gente querendo cortar a etapa e fingir que fez uma coisa boa sem ter feito tem também

como muitas outras coisas tiveram depende da Gente o que que a gente tá ensinando em sala de aula que discussões que a gente tá provocando eu vejo muito o papel da gente importantíssimo né de todo mundo tá aqui assistindo nesse sentido também André quer contribuir eu quero eh foram tantos os avanços não só questão do acesso aogra né literatura mas também a própria possibilidade de fazer cálculo né a gente a pesquisa acadêmica sempre aconteceu os instumentos da época né Eh você alguém que conta para você que acho antigamente quando tinha calculador uma regra de cálculo

logaritm e tal para fazer as contas isso surpreende uma pessoa que maioria de nós que já já nasceu com choc então a gentea brincar que daqui a alguns anos as pessoas vão ter dificuldade de de aceitar o fato de que eh talvez na nossa época a gente não tinha a a possibilidade que eles terão de ter parceiros de pesquisa automatizado né ter um diálogo uma ferramenta de uma forma Quase humana acho que no fundo é isso né uma ferramenta nova foi calculadora só que agora você tem uma interação com ela que parece uma interação humana

mas no fundo é é isso perfeito Tem mais um ponto também até contribuindo o pessoal tá colocando mais pergunta aqui obrigado pelas participações até para reforçar pessoal a professora Paula muito bem abordou a discussão mas o grande ponto e até temos uma pergunta aqui ah que a que a que o Gabriel tá colocando sobre Literatura e nós temos mais um uma aqui também do Vittor sobre recepção do dos periódicos internacionais do zuda que a grande preocupação pessoal que não novamente né Nós estamos falando da hack da barra mas internacionalmente nós também produzimos por lá né

também revisamos bastante né Paulo por lá e o André a preocupação pessoal é a seguinte é transparência Se vocês forem nas plataformas o que que eles vão pedir vai ter um campo em que vai falar perguntando assim você usou llm né a lógica de Inteligência Artificial generativa você tem que marcar depois el falar assim ah você usou em qual sessão Ah eu usei para sei lá fazer uma análise Aí depois ele fala assim qual ferramenta você usou por quê Ah nós estamos no momento efetivo agora de criação de Cultura de ar na pesquisa ou seja

quanto mais nós pesquisadores fingimos que nós não estamos usando e não sendo transparente Esse é o problema brincadeira que eu faço é infelizmente Campos assim que você marca tem um problema porque os pesquis tem pesquisador que mente Esse é o problema nós precisamos ser transparente com a forma com a qual nós fazemos pesquisa para que de fato parte do que foi eh bastante discutido aqui também o pessoal colocou visões até bastante complementares da professora Paula em que efetivamente o que precisa ser feito é todo mundo tá tem os mesmos acessos no perspectiva de tecnologia obviamente

questões pagas ou não não é isso mas A Iá tá aí agora O Grande Desafio que nós temos E aí até a questão do desleixo também que foi mencionado você que quiser continuar fazendo artigo digamos sem ética Você vai continuar e vai potencializar o processo mas nós estamos no momento agora super importante de fato ah em criar essa cultura tá tem uma perguntinha aqui um pouquinho também mais técnica da Amanda se poderia ser perigoso usar uma base de dados para fazer a pesquisa da literatura e uma base entre entre aspas não confiável como zep de

as informações poderam ser manipuladas e tendenciar as respostas então tem duas perguntas interessantes sobre revisão de literatura eu vou tentar juntar as duas num combo aí até do horário da Amanda e do Gabriel sobre artigos de revisão de literatura vão perder o sentido então o que que acontece com as revisões de literatura por conta da da eh a primeira responder a pergunta Amanda sim pode ter problema porque a gente tem né relatos aí de que vem muito essa discussão de que a inteligência artificial alucina Na verdade o que que é isso de alucinar ela tá

muito programada para te dar a resposta mais plausível né resemblance a lógica Então ela pode criar artigos que não existem mas que poderiam perfeitamente existir no mundo então é claro que você tem versões mais recentes que fazem menos isso mas é sempre um risco e de novo a responsabilidade pelo que tá escrito tem que ser do autor então se você tiver usando aquilo como um auxílio Mas você tiver entendendo do que você tá falando e checando as informações todas e assumindo a autoria daquilo não né mas a gente quiser terceirizar o trabalho paraa Inteligência Artificial

a gente pode ter todo tipo de problema eu acho que a ideia é trabalhar como a gente comentou aqui nessa lógica de parceria Idas e Vindas E aí nesse sentido vou responder a pergunta do Gabriel artigos de revisão vão perder o sentido eu acredito que não porque eu eu recebo muitas revisões de literatura né a gente recebe são porque geralmente caminho do doutorado começa primeiro paper é uma revisão de literatura os alunos ficam aqueles papers Todos prontos eh para publicar e eu acho que vale da mesma forma usando ou não Inteligência Artificial se você faz

uma revisão de literatura que tá simplesmente listando do que a literatura o que já foi escrito Qual a tua contribuição não tem é muito difícil publicar um trabalho desse e a gente Pelo menos não aceita agora se você consegue fazer uma contribuição a partir do que já foi escrito aí você tem um trabalho legal em mãos um trabalho que fica de pé sozinho que que é uma mas o que que é uma contribuição original em cima de uma coisa que já foi escrita Nossa consigo dar um monte de exemplos para vocês organizar aquela literatura de

uma forma diferente mostrar pra gente por exemplo o modelo onde você consolide todos os os construtos que já foram trabalhados as relações Quais são as relações problemáticas abrir caminhos novos de investigação você pode usar Inteligência Artificial como um parceiro nesse trabalho pode mas a criatividade é sua originalidade é sua e você tá trocando ali então eu vejo muito André valta me a gente conversa ele fala não bati um papo ótimo né com com o modelo porque é como se você tivesse a chance de conversar com alguém que é um erudito que tá trancado a vida

inte dentro de uma torre lendo e aí que já leu tudo sabe tudo viu tudo são pessoas interessantes de conversar elas não vão ter talvez aquela vivência prática mas a pesquisa não tá vindo ali pronta como é que eu uso esse diálogo essa possibilidade de troca para aprimorar a minha ideia e a ideia que a gente use para isso para aprimorar não é para terceirizar e não ter trabalho né Eu acho que ninguém vem fazer doutorado ou mestrado para não ter trabalho a gente vem para ter trabalho mas que trabalho que a gente pode ter

mais inteligente mais interessante otimizado pelas ferramentas eu acho que é muito nisso que a gente acredita e o caminho que a gente acha que a gente precisa perseguir perfeito tem mais duas perguntas também eu vou juntar aqui para ficar mais fácil a Marilane tá perguntando se usar discutir n de metodologia seria um passo importante Particularmente eu acho que deve ser atualizado tá até tenho mencionado professora Paula também leciona matéria de metodologia ela tem bastante habilidade né professora Paula uso da i também falou assim ó vamos discutir só que a minha preocupação é ah em que

nos programas seja sim rediscutido as disciplinas de metodologia com a mas primeiro você aprenda a fazer pesquisa depois aprenda a fazer pesquisa com i se você fizer uma inversão você não vai entender o resultado de uma i é a mesma coisa se eu efetivamente tiver se eu tiver um resultado de um modelo se eu não souber estatística eu não consigo interpretar então a i novamente ela é meio e não fim mas eu acho que efetivamente se torna fundamental a uma rediscussão nesse sentido agora juntando aqui com a pergunta da Ju sobre a questão da acessibilidade

de tica um pouco também nesse sentido bem se nós vamos começar por exemplo a discutir mais uso de inteligência artificial no contexto de sala de aula com os alunos eu preciso dar ferramentas como Eu mencionei com vocês eh grande parte das Ferramentas elas são pagas aí uma discussão que eu tenho feito outro dia fiz uma palestra numa biblioteca assim como nós discutimos muito muita parte por exemplo de orçamento para aquisição de livros nós vamos ter que começar também a discutir assinaturas para AAS universidades de acesso à ferramenta por quê efetivamente se ah na copiad o

pessoal tem acesso a uma plataforma por exemplo para fazer extração de dados e analisar eles vão sair na frente para começar uma pesquisa assim ah se eu tô fazendo na mão eu vou perder mais tempo então isso aqui realmente é importante Isso é uma discussão que acho que a locação de recurso né esc dis uma grande maioria Nos programas mas acho que vai se tornar de fato ah fundamental também nesse contexto E aí tem uma última pergunta aqui vou passar aqui já pro André Paulo você concordar pra gente poder bater um papo final o Eduard

tá perguntando o seguinte André com a integralização da ia como que a integralização da ia tá transformando as metodologi de pesquisa acadêmica e quais são os principais desafios para uma literatura recente eh bom no final começo os desafios são decorrentes da própria fato de ser recente né Tem muita experimentação próprio método PR possibilidade de US eh na pesquisa Eh agora o que dá para dizer é que você tá tendo crescimento exponencial eh parecido com o próprio crescimento da ia né Se vocês olhar gente olhar para frente aonde que esses modelos vão parar em termos de

capacidade né a gente tá falando de ordem de grandeza né F por 10 a capacidade de Homes por ano eh a gente tá acostumada aí em computação a lidar com o crescimento da lei de mura e tal mas o crescimento eh da capacidade da Inteligência entre aspas de modelo da ordem de uma ordem de uma ordem de Grand 10 vezes por ano tem sido assim e paraa frente a projeção que se faz é algo algo similar então Eh esses modelos na pesquisa eh tem tem uma série de esforços né Eh de incorporar cada vez mais

esse potencial por uma razão até que já foi dito aqui quer dizer a academia precisa andar pelo menos par e passo né o avanço tecnologia Especialmente na administração então tem uma tem uma tarefa que eu acho que é incorporar rapidamente aproveitar rapidamente esses essencialmente o que eles dão é a capacidade de analisar dados de gar pré conectar com eles certo sentido facilitando a sua interpretação eh de uma maneira que não era possível antes tá falando de conseguir ler com profundidade muitos textos ideia do tamanho da amosta começa a ser enf possível falar de números muito

maiores né estudar efetivamente investigar principamente olhando quanidade muito maior eh de informação Então eu acho que é isso acho que tem um desafio na pesquisa administração de pelo menos sear passo com a incorporação de i na administração por óbvio né Por Óbvio e a gente tem que andar nessa velocidade Pelo menos eu acho que isso tá acontecendo e a gente continuar Nisso porque rel lá só para dar um uma cheiro quer dizer a gente tá hoje vamos dizer assim no nível do de inteligência de um aluno do ensino médio muito inteligente dizer que vamos fazer

uma analogia assim humana a gente tá nesse patamar a gente vai chegar em nível de de doutorado digamos assim ano e meio por aí então daqui a pouco você vai ter quase conseguindo responder resol ver problemas específicos de assuntos só estão acessíveis no nível de de de pós-graduação eh e isso vai ficar fora da tu sua pesquisa essa capacidade vai ficar fora da pesquisa a sua pesquisa possí por qu né então precisa avançar e eu defendo só determinar defendo que teologia concordo com que o Ricardo fala eu preciso V como aprender aprender a programar quer

dier usar um aplicativo aender programar tem vantagens você entende depois o que tá acontecendo com softw mesma coisa prisa aprender a fazer pesquisa e incorporar as ferramentas de igual para igual você tá no controle vai para sempre pessoas muito capazes né de companheiros de pesquisa muito capazes mas controle segue na M pesquis perfeito bem pessoal então agradecer bastante a participação de todos vocês nesse primeiro evento aqui fiquem super conectados aqui com os nossos próximos eventos professora Paula eu ah professora Patrícia nós estamos organizando aí outros eventos agradecer o tempo de todos vocês aí a o

bate-papo Tá gravado se vocês puderem ficarem com alguma dúvida quiserem voltar em algum ponto Se quiserem nos acessar também tanto professor André professora Paula e eu Nós estamos à sua disposição agradecer a Carolina que tá aqui nos Bastidores também com a organização Para viabilizar o processo agradecer a ampad pela pelo espaço para que a gente possa conversar e claro que nós todos aqui tenhamos boas pesquisas tá E claro considerem né Paula de maneira primária aí a revista hack bar para encaminhar as boas pesquisas de vocês sempre tá então então vou passar professora Paula professor André

para já pra gente poder já despedindo e fazer o encerramento V só agradecer mesmo a oportunidade est aqui falando desse tema que é tão interessante eu acho que a discussão foi muito legal as perguntas foram ótimas agradecer as perguntas essa coisa o que que vai acontecer amanhã amanhã eu conto para vocês porque no início desse ano eu tava numa Crise existencial do que que eu ia ensinar em metodologia tem algum alguns alunos meus de metodologia assistindo a gente aí porque a gente fica muito tempo explicando as fronteiras e as diferenças né da abordagem qualitativa quantitativa

e agora que eu consigo ler interpretar um volume gigantesco de dados vai continuar fazendo sentido esse ano eu optei por ensinar o tradicional fazer como o Ricardo comentou ensinar o tradicional e no final a gente fez um grande encontro para debater justamente né A sei lá a fluidez dessas fronteiras e e o futuro Talvez ano que vem já esteja diferente eu acho que a gente na academia que a gente tem que ter é sempre esse Coração de Estudante né Essa mentalidade de aprendiz e a gente continuar se maravilhando com o mundo em vez de ficar

pensando se a gente vai ser substituído e ter medo das coisas que a gente tenha a vontade de de ver essas coisas acontecendo é um momento maravilhoso para est vivo fazendo pesquisa no mundo é muito legal tá poder tá vivendo isso tudo então se a gente tiver aberto um pouquinho o coração de vocês para essas possibilidades incríveis que estão acontecendo Eu acho que a gente já fez aí parte do nosso tr trabalho hoje agradeço muito obrigada e até a próxima né em breve isso obrigado oportunidade também disposição discutir esse assunto Obrigado pessoal então muito obrigado

também então pela presença estamos à disposição fiquem de olho aí nos canais tamp paraos próximos eventos pessoal Muitíssimo obrigado então boa noite a todos e até a próxima boa noite tchau tchau Pronto já encerrei beleza obrigado Carolina Valeu pela ajuda aí até a próxima