Um artigo científico produzido integralmente por inteligência artificial foi aceito, após revisão por pares, em um workshop da conferência ICLR 2025 — uma das mais relevantes no campo do aprendizado de máquina. Criado pelo sistema The AI Scientist-v2, o trabalho abordou desafios na regularização de redes neurais e foi aprovado com boas notas, mas retirado antes da publicação final por decisão prévia. A iniciativa gerou debates sobre os limites e possibilidades da autoria automatizada na ciência.
Um artigo científico elaborado do início ao fim por inteligência artificial foi revisado por pares e aceito para apresentação em um workshop da ICLR 2025, uma das conferências internacionais mais prestigiadas na área de aprendizado de máquina.
Intitulado Regularização da composição: Obstáculos inesperados na melhoria da generalização de redes neurais, o artigo discutia os desafios enfrentados ao tentar desenvolver métodos que melhorem a capacidade de redes neurais de generalizar composições de dados. Todo o conteúdo, da formulação da hipótese aos experimentos, análise dos dados e redação final, foi gerado por uma IA chamada The AI Scientist-v2, desenvolvida para criar publicações científicas completas sem interferência humana.
Dos 43 trabalhos submetidos ao workshop, três foram gerados por IA. Os avaliadores sabiam dessa possibilidade, mas não sabiam quais textos eram automatizados. Apenas um dos artigos — o mencionado acima — foi aceito, com notas 6, 7 e 6, superiores ao limite mínimo exigido. Apesar da aceitação, o artigo foi retirado antes da publicação final conforme combinado previamente com os organizadores.
A iniciativa contou com aprovação ética da Universidade da Colúmbia Britânica, nos Estados Unidos, além de autorização da coordenação da ICLR. Os pesquisadores humanos participaram apenas da escolha do tema geral das pesquisas e da seleção dos textos enviados.
Uma avaliação interna posterior concluiu que os artigos não atenderiam aos critérios mais rigorosos da trilha principal da conferência, por apresentarem erros como citações incorretas e problemas de formatação. Ainda assim, os organizadores consideraram os trabalhos adequados ao propósito do workshop, que costuma acolher propostas em fase inicial.
A taxa de aceitação em workshops da ICLR varia entre 60% e 70%, enquanto a trilha principal tem um índice mais seletivo, entre 20% e 30%. A equipe responsável pelo projeto planeja continuar os testes com novos textos e explorar os limites e oportunidades da produção científica automatizada. O objetivo é contribuir para a construção de diretrizes sobre o uso de IA como autora de artigos acadêmicos.
