A  Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), que publica 10 revistas científicas da área de oncologia, detectou uma prevalência elevada do uso de programas de inteligência artificial generativa nos trabalhos submetidos a seus periódicos. Vinte e três por cento dos manuscritos encaminhados por autores em 2024 continham indícios de que os textos foram preparados ou revisados com o apoio de grandes modelos de linguagem (LLM), sistemas de inteligência artificial treinados com enormes volumes de texto para compreender a linguagem humana, nos quais se baseiam ferramentas como o ChatGPT. O problema se estende, embora em menor escala, ao trabalho dos revisores – especialistas que avaliam o conteúdo dos trabalhos e recomendam ou não sua publicação. Há sinais de uso de programas de IA em 5% de pareceres de revisão por pares produzidos em 2024.

     Para rastrear os vestígios, a associação utilizou uma ferramenta desenvolvida pela Pangram Labs, startup de Nova York especializada na detecção de textos gerados por inteligência artificial. Aplicada a 46.500 resumos, 46.021 seções de métodos e 29.544 comentários de revisão por pares submetidos aos 10 periódicos da AACR entre 2021 e 2024, a ferramenta mostrou que a quantidade de textos gerados por IA em relatórios de revisão por pares caiu 50% no final de 2023, após a AACR proibir os avaliadores de usarem esse recurso. Já entre os autores, que podem utilizar esses programas, desde que informem os editores, o uso mais que dobrou no início de 2024 – e continua a aumentar.

    “Ficamos chocados quando vimos os resultados do Pangram”, disse Daniel Evanko, diretor de operações e sistemas de periódicos da AACR, à Nature. Ele apresentou esses resultados no 10º Congresso Internacional de Revisão por Pares e Publicações Científicas em Chicago, nos Estados Unidos, em setembro. “Nossa intenção é começar a analisar todos os manuscritos recebidos e todos os comentários de revisão por pares.”

     A análise constatou que autores de instituições em países onde o inglês não é a língua nativa tinham mais que o dobro de probabilidade de utilizar LLMs. Também sugeriu que as políticas que estabelecem a obrigatoriedade de declarar o uso de IA têm tido sucesso limitado: 36% dos 7.177 manuscritos submetidos entre janeiro e junho de 2025 foram sinalizados pelo Pangram, mas os autores de apenas 9% do total de submissões declarou ter usado esse tipo de recurso para escrever ou revisar seus trabalhos.

Fonte: PESQUISA FAPESP. Rastros do ChatGPT. 23 out 2028, 8:47. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/rastros-do-chatgpt/. Acesso em 25 out. 2025 [adaptado]. 

      A  Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), que publica 10 revistas científicas da área de oncologia, detectou uma prevalência elevada do uso de programas de inteligência artificial generativa nos trabalhos submetidos a seus periódicos. Vinte e três por cento dos manuscritos encaminhados por autores em 2024 continham indícios de que os textos foram preparados ou revisados com o apoio de grandes modelos de linguagem (LLM), sistemas de inteligência artificial treinados com enormes volumes de texto para compreender a linguagem humana, nos quais se baseiam ferramentas como o ChatGPT. O problema se estende, embora em menor escala, ao trabalho dos revisores – especialistas que avaliam o conteúdo dos trabalhos e recomendam ou não sua publicação. Há sinais de uso de programas de IA em 5% de pareceres de revisão por pares produzidos em 2024.

     Para rastrear os vestígios, a associação utilizou uma ferramenta desenvolvida pela Pangram Labs, startup de Nova York especializada na detecção de textos gerados por inteligência artificial. Aplicada a 46.500 resumos, 46.021 seções de métodos e 29.544 comentários de revisão por pares submetidos aos 10 periódicos da AACR entre 2021 e 2024, a ferramenta mostrou que a quantidade de textos gerados por IA em relatórios de revisão por pares caiu 50% no final de 2023, após a AACR proibir os avaliadores de usarem esse recurso. Já entre os autores, que podem utilizar esses programas, desde que informem os editores, o uso mais que dobrou no início de 2024 – e continua a aumentar.

    “Ficamos chocados quando vimos os resultados do Pangram”, disse Daniel Evanko, diretor de operações e sistemas de periódicos da AACR, à Nature. Ele apresentou esses resultados no 10º Congresso Internacional de Revisão por Pares e Publicações Científicas em Chicago, nos Estados Unidos, em setembro. “Nossa intenção é começar a analisar todos os manuscritos recebidos e todos os comentários de revisão por pares.”

     A análise constatou que autores de instituições em países onde o inglês não é a língua nativa tinham mais que o dobro de probabilidade de utilizar LLMs. Também sugeriu que as políticas que estabelecem a obrigatoriedade de declarar o uso de IA têm tido sucesso limitado: 36% dos 7.177 manuscritos submetidos entre janeiro e junho de 2025 foram sinalizados pelo Pangram, mas os autores de apenas 9% do total de submissões declarou ter usado esse tipo de recurso para escrever ou revisar seus trabalhos.

Fonte: PESQUISA FAPESP. Rastros do ChatGPT. 23 out 2028, 8:47. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/rastros-do-chatgpt/. Acesso em 25 out. 2025 [adaptado]. 

      A  Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), que publica 10 revistas científicas da área de oncologia, detectou uma prevalência elevada do uso de programas de inteligência artificial generativa nos trabalhos submetidos a seus periódicos. Vinte e três por cento dos manuscritos encaminhados por autores em 2024 continham indícios de que os textos foram preparados ou revisados com o apoio de grandes modelos de linguagem (LLM), sistemas de inteligência artificial treinados com enormes volumes de texto para compreender a linguagem humana, nos quais se baseiam ferramentas como o ChatGPT. O problema se estende, embora em menor escala, ao trabalho dos revisores – especialistas que avaliam o conteúdo dos trabalhos e recomendam ou não sua publicação. Há sinais de uso de programas de IA em 5% de pareceres de revisão por pares produzidos em 2024.

     Para rastrear os vestígios, a associação utilizou uma ferramenta desenvolvida pela Pangram Labs, startup de Nova York especializada na detecção de textos gerados por inteligência artificial. Aplicada a 46.500 resumos, 46.021 seções de métodos e 29.544 comentários de revisão por pares submetidos aos 10 periódicos da AACR entre 2021 e 2024, a ferramenta mostrou que a quantidade de textos gerados por IA em relatórios de revisão por pares caiu 50% no final de 2023, após a AACR proibir os avaliadores de usarem esse recurso. Já entre os autores, que podem utilizar esses programas, desde que informem os editores, o uso mais que dobrou no início de 2024 – e continua a aumentar.

    “Ficamos chocados quando vimos os resultados do Pangram”, disse Daniel Evanko, diretor de operações e sistemas de periódicos da AACR, à Nature. Ele apresentou esses resultados no 10º Congresso Internacional de Revisão por Pares e Publicações Científicas em Chicago, nos Estados Unidos, em setembro. “Nossa intenção é começar a analisar todos os manuscritos recebidos e todos os comentários de revisão por pares.”

     A análise constatou que autores de instituições em países onde o inglês não é a língua nativa tinham mais que o dobro de probabilidade de utilizar LLMs. Também sugeriu que as políticas que estabelecem a obrigatoriedade de declarar o uso de IA têm tido sucesso limitado: 36% dos 7.177 manuscritos submetidos entre janeiro e junho de 2025 foram sinalizados pelo Pangram, mas os autores de apenas 9% do total de submissões declarou ter usado esse tipo de recurso para escrever ou revisar seus trabalhos.

Fonte: PESQUISA FAPESP. Rastros do ChatGPT. 23 out 2028, 8:47. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/rastros-do-chatgpt/. Acesso em 25 out. 2025 [adaptado]. 

Com base na figura abaixo, responda à questão. 

Figura 2 – Hierarquia de controle de riscos. 

Legenda: EPI – Equipamento de Proteção Individual/Adm. – administrativos.

Fonte: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente. Departamento de Ações Estratégicas de Epidemiologia e Vigilância em Saúde e Ambiente. Guia de vigilância em saúde: volume 1 [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente, Departamento de Ações Estratégicas de Epidemiologia e Vigilância em Saúde e Ambiente. – 6. ed. rev. – Brasília: Ministério da Saúde, 2024.

Com base na figura abaixo, responda à questão. 

Figura 2 – Hierarquia de controle de riscos. 

Legenda: EPI – Equipamento de Proteção Individual/Adm. – administrativos.

Fonte: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente. Departamento de Ações Estratégicas de Epidemiologia e Vigilância em Saúde e Ambiente. Guia de vigilância em saúde: volume 1 [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente, Departamento de Ações Estratégicas de Epidemiologia e Vigilância em Saúde e Ambiente. – 6. ed. rev. – Brasília: Ministério da Saúde, 2024.