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⚠️ Tradução em desenvolvimento. Esta edição em português ainda não incorporou as revisões mais recentes e pode conter trechos desatualizados. A edição em inglês é a versão de referência.

31 Declaração de Uso de IA e Integridade em Pesquisa

Em desenvolvimento

Este capítulo faz parte de um livro em desenvolvimento ativo e ainda não passou pela revisão do autor. O conteúdo pode mudar conforme a revisão avança.

A decisão de pesquisa. Decida exatamente o que você vai dizer sobre cada ferramenta de IA que usou: qual ferramenta, em qual tarefa e como você checou o que voltou. Depois registre isso, para que, quando alguém perguntar “você usou IA, e como verificou?”, você responda a partir de um registro checável em vez de responder de memória.

31.1 Por que essa decisão importa

A decisão em jogo: quais usos de IA você declara e o que você afirma ter feito para checar cada um.

“Eu não vou te penalizar por usar uma ferramenta de IA. Eu vou te penalizar por não conseguir me dizer onde você usou e como checou. Um resultado que eu não consigo rastrear até uma fonte e uma verificação é um resultado em que eu não consigo confiar.” — um revisor de conferência, parado diante do seu pôster, fazendo a pergunta sobre uso de IA

Na sua conferência de pesquisa, um dos cinco tipos de pergunta que um estranho pode te fazer é a pergunta sobre uso de IA. Muitos periódicos e conferências hoje pedem que autores digam onde e como ferramentas de IA foram usadas, então isso não é uma formalidade que dá para dispensar. Se a sua única resposta for “sim, um pouco, e pareceu tudo bem”, você transformou um bom trabalho em um resultado não confiável na hora. A declaração é o que mantém um uso honesto de IA honesto sob interrogatório.

31.2 O conceito

Declaração de uso de IA é um enunciado verdadeiro sobre onde e como você usou uma ferramenta de IA no seu trabalho. Exemplo: “usei o Gemini para rascunhar o código que calculou o meu índice de cobertura, e recalculei esse número à mão antes de relatá-lo”. Integridade em pesquisa é a prática de manter o seu trabalho honesto e rastreável, para que quem lê consiga ver de onde veio cada resultado e confiar nele. Exemplo: uma alegação que nomeia a sua fonte e a sua checagem tem integridade; uma alegação que não nomeia nenhuma das duas, não.

A ferramenta que torna a declaração fácil é aquela que você mantém desde o primeiro capítulo: o AI Research Ledger (registro de uso de IA), uma tabela corrente com uma linha por uso de IA, registrando a tarefa, a ferramenta, a sua decisão e o método de verificação. Uma declaração completa não é escrita do zero no final. Ela é lida direto do seu registro.

Três partes tornam uma declaração completa, e cada uma corresponde a uma coluna do registro: qual ferramenta você usou, para qual tarefa e como você verificou a saída. Falte uma delas e a declaração falha. “Usei IA” sem tarefa não significa nada; uma tarefa sem verificação é exatamente a lacuna que quem revisa é treinado para encontrar.

31.3 Um exemplo resolvido

Você está apresentando um pôster de business analytics sobre se uma empresa de capital aberto consegue pagar com folga os juros da sua dívida. O seu número principal é o índice de cobertura de juros, a razão entre o lucro operacional de uma empresa e os juros que ela deve no ano. Um índice de cobertura de 2,0 significa que a empresa ganhou o dobro do que devia.

Você usou uma ferramenta de IA duas vezes: uma para encontrar o lucro operacional divulgado pela empresa e outra para escrever o cálculo curto que transforma esse lucro e a sua despesa de juros em um índice de cobertura. Os dois são usos honestos, e nenhum deles é seguro enquanto não for declarado e verificado.

O seu registro já guarda duas linhas. Para a cifra divulgada, o método de verificação é a leitura da fonte primária: você abriu o relatório anual publicado pela empresa e confirmou o lucro operacional que a ferramenta te deu. Para o cálculo, o método é o código alternativo, recalculando o mesmo número por um segundo caminho:

# The number the AI code reported, recomputed by hand.
operating_income = 276    # USD millions, confirmed against the annual report
interest_expense = 131    # USD millions, from the same annual report
coverage_ratio   = operating_income / interest_expense
print(round(coverage_ratio, 2))   # 2.11 — matches the AI-generated cell

Quando o revisor faz a pergunta sobre uso de IA, você não improvisa. Você lê as suas duas linhas em voz alta: as ferramentas, as tarefas e as duas checagens. A alegação que você defende tem limites. O índice de cobertura é de cerca de 2,1 para este exercício fiscal, com a cifra de lucro confirmada contra o relatório anual e a aritmética reproduzida à mão. A fronteira dela também é honesta: você leu um único ano de resultados divulgados, não um cenário de recessão e não a dívida que vence no ano que vem.

31.4 O laboratório no Colab

Este capítulo tem o seu próprio notebook companheiro — abra-o no Colab pelo selo acima. O notebook reúne os prompts e o código do capítulo e termina com o espaço de trabalho Agora é a sua vez, para você completar a etapa do capítulo no seu projeto sem sair do Colab. O laboratório completo de sala de aula por trás deste capítulo é o notebook do curso nb13 — Final conference preparation, presentation + reflection (abrir no Colab), parte do curso companheiro apresentado no apêndice Para instrutores. Lá você codifica como dados as perguntas sobre uso de IA que te fizeram e preenche o AI Research Ledger que vira a declaração que você defende. A defesa final pede que você nomeie o que delegou ao Gemini e a checagem específica que decidiu se você aceitou, mudou ou rejeitou o resultado.

31.5 Prompts de IA recomendados

Comprometa-se primeiro com a sua própria resposta e só depois delegue. Cada prompt é uma tarefa verificável, não um pedido de veredito.

Rode o loop, e registre. Cada volta é um prompt, uma saída, uma objeção e uma nova rodada, e a linha do registro anota o que você finalmente aceitou e por quê. Isso importa aqui mais do que em qualquer outra parte do livro. Se uma ferramenta agêntica rodou dez voltas invisíveis para produzir o seu parágrafo, a sua declaração ainda tem que descrever apenas aquilo por que você pode pessoalmente responder.

Localize o padrão.

Act as a research-integrity assistant. Name the elements a complete AI-use
disclosure should contain for a research poster, and cite one real, retrievable
source such as a university research-integrity office or a major publisher's AI
policy. Only name a source you are confident exists.

Depois de rodar, verifique: abra a política citada e confirme que cada elemento nomeado está de fato nela. Neutraliza a fabricação confiante (um elemento de política inventado chega com a mesma confiança de um real).

Transforme anotações numa tabela de declaração a verificar.

Here are my raw notes on every time I used an AI tool on this project: [paste].
Build a table with columns tool, task, and verification method, one row per use.
Do not invent a verification I did not mention. If a use has no check, leave that
cell blank and flag the row.

Depois de rodar, verifique: confronte cada linha com o seu registro; uma verificação preenchida onde as suas anotações não tinham nenhuma é fabricada, então corte. Neutraliza a ilusão de completude (uma tabela arrumadinha que relata em silêncio checagens que você nunca fez).

Faça red team na sua declaração.

Here is my drafted AI-use disclosure: [paste]. Act as a hostile reviewer who
suspects I am hiding a use or overstating my checks. Name every place I claim a
verification I have not shown, or omit a use a reviewer would expect. Do not
rewrite it for me.

Depois de rodar, verifique: para cada linha sinalizada, apresente a linha do registro que a respalda ou apague a alegação. Neutraliza a concordância bajuladora (um revisor que elogia a sua honestidade em vez de testá-la).

Não delegue

A honestidade da declaração é só sua. Você decide quais usos declarar (inclusive aquele que você preferiria não mencionar), se uma verificação que você afirma de fato aconteceu e se o enunciado final é verdadeiro. Uma ferramenta pode formatar o seu registro em um parágrafo limpo. Ela não pode saber o que você realmente fez nem atestar que você checou. Assinar o seu nome embaixo de uma declaração que você não consegue sustentar é a falha de integridade que este capítulo existe para evitar.

31.6 Um caso de falha da IA

Você pede a uma ferramenta que “escreva a minha declaração de uso de IA a partir destas anotações”, e ela devolve um parágrafo polido: “Todas as saídas geradas por IA foram verificadas de forma independente contra fontes primárias.” Fica lindo, e é falso. Você verificou o lucro operacional contra o relatório anual, mas nunca checou de forma independente a cifra de juros que a mesma ferramenta te ajudou a levantar. A frase promoveu uma checagem real a uma alegação geral de “todas”.

Você pega isso lendo a declaração linha a linha contra o seu registro. Toda frase que afirma uma verificação precisa apontar para uma linha que nomeia essa checagem. A palavra “todas” não tem linha nenhuma, então é fabricada e sai. A sua declaração verdadeira é mais estreita e mais forte: você nomeia as duas checagens que fez e o único insumo que não confirmou de forma independente. Um parágrafo confiante não é um parágrafo verdadeiro. Você verifica a declaração contra o registro, não contra o quanto ela soa responsável.

31.7 Agora é a sua vez

Você já tem respostas prontas para as perguntas mais difíceis que vão te fazer; este passo escreve a que é sobre IA, e a respalda com um registro.

Leia o seu AI Research Ledger de ponta a ponta e liste cada uso, inclusive aquele que você preferiria não mencionar.
Para cada uso, escreva as três partes de que uma declaração precisa: qual ferramenta, para qual tarefa e como você verificou a saída. Um uso sem checagem fica em branco. Não preencha de memória.
Transforme as linhas em um enunciado curto, com as suas próprias palavras, e depois confira cada frase contra uma linha. Toda frase que afirma uma checagem para a qual você não consegue apontar sai.
Diga o que você não verificou. Nomear o único insumo assistido por IA que você nunca confirmou de forma independente é o que torna o resto do enunciado crível.
Registre isso no seu AI Research Ledger e verifique o enunciado final com um método nomeado do Guia de Verificação, como o raciocínio com pares. Uma IA revisora pode fazer a checagem junto com você; a decisão de aceitar ou rejeitar continua sua.