Nicholas Polson publicou 258 artigos acadêmicos até agora em 2026
Um professor de economia e estatística publicou 258 preprints gerados por IA em 2026, levantando questões sobre integridade acadêmica, saúde mental e os incentivos de “publique ou pereça” que recompensam o volume bruto em vez da qualidade. Comentadores debatem se grandes modelos de linguagem devem ser usados para redigir ou até revisar artigos de pesquisa, alertando para um futuro inundado por “slop” convincente, mas raso, que sobrecarrega a revisão por pares e corrói a confiança na produção escrita acadêmica. Outros observam que muitos desses manuscritos se assemelham mais a notas internas do que a artigos sérios de periódico, destacando como plataformas de preprints e métricas de citação podem ser manipuladas em um ecossistema de pesquisa saturado por IA.
Artigos gerados por IA e incentivos acadêmicos
- Muitos presumem que a maior parte dos 258 “artigos” é gerada por LLM ou fortemente dependente de LLM.
- Comentadores argumentam que esse comportamento é fortemente incentivado: mais submissões trazem mais dinheiro, prestígio e bolsas para indivíduos e instituições.
- Alguns veem isso como uma exposição de quão sem sentido o “número de artigos” se tornou; outros temem que isso erosione ainda mais os padrões e desperdice o tempo dos revisores.
- Há debate sobre se isso é uma provocação deliberada, carreirismo oportunista ou algo mais pessoal; os motivos são vistos como obscuros.
IA na revisão, no código e nos fluxos de trabalho
- Vários observam que a IA já é usada para revisão por pares e revisão de código, muitas vezes de forma não oficial.
- Os defensores acham que revisores de IA poderiam detectar erros factuais ou metodológicos.
- Os céticos preveem dependência excessiva, revisão humana mais preguiçosa e erros cumulativos à medida que trabalhos falhos revisados por IA são usados para treinar futuros modelos.
- Em software, alguns descrevem ciclos quase fechados: a IA escreve código, a IA revisa, a IA testa e, às vezes, a IA “usa” o aplicativo.
Escrita, “slop” e o futuro do texto
- Vários comentadores lamentam uma enxurrada de prosa de baixa qualidade no estilo de LLM (“slop”), inclusive em documentos corporativos e apresentações de slides.
- Alguns preveem que a mídia escrita perderá valor e a fala presencial recuperará status; outros acham essa perspectiva perturbadora e argumentam que a escrita é fundamental para a civilização e para o conhecimento de longo prazo.
- Há ansiedade de que as pessoas estejam perdendo habilidades de leitura profunda e escrita, acelerada pela IA, mas também por plataformas de vídeo.
Qualidade, correção e detecção
- Experiências com rascunhos escritos por LLM sugerem que os modelos atuais ainda produzem textos acadêmicos fracos ou propensos a erros sem edição humana pesada.
- Alguns imaginam “clubes de jornal” de IA que verificam sistematicamente artigos em busca de problemas concretos (por exemplo, reutilização de dados/imagens, controles ausentes) em vez de julgar a verdade.
- Ferramentas que afirmam detectar escrita por IA são vistas como imperfeitas e às vezes excessivamente confiantes.
Ética, reputação e saúde mental
- Alguns perguntam por que um acadêmico estabelecido arriscaria sua reputação em trabalhos gerados em massa; outros respondem que as reputações acadêmicas são surpreendentemente resilientes.
- Alguns levantam a possibilidade de vício em IA ou mania amplificada pela IA, em que a geração rápida e sem esforço de “artigos” se torna autorreforçadora.
- Há preocupação de que esse comportamento, seja qual for a causa, normalize o despejo de notas internas como “artigos” em servidores de preprint e confunda ainda mais o que conta como pesquisa séria.