Olá, enquanto nós brasileiros confiamos poder dormir em berço esplendido, os países mais desenvolvidos em pesquisa e tecnologia estão buscando soluções inovadoras para fazer frente à enxurrada de informação e criar instrumentos para distinguir a boa da má ciência.
Na primeira plenária, a tônica foi a qualidade dos dados, a rastreabilidade e a integridade desses dados, pela palestrante Anja Gilis da J&J. Apenas dessa forma é possível confiar nos resultados produzidos. Por exemplo, a plataforma EQIPD (Holanda) visa melhorar a qualidade de dados pré-clínicos (https://go-equipd.org), investindo inclusive em áreas ainda não reguladas e para as quais as Boas Práticas podem falhar. O seu sistema de qualidade já é usado em muitos laboratórios e indústrias farmacêuticas. Daniele Fanelli (https://www.danielefanelli.com), professor da London School of Economics, estudioso da má-conduta dos pesquisadores, elaborou a respeito dos problemas de usar dados em metaciência, dando exemplos de como isso pode dar errado se os dados iniciais não são confiáveis (estudos sem poder estatístico, dados fabricados, análise falha, etc...). Por fim, uma palestra sobre a geração de interfaces produtivas com os políticos e gestores.
Ainda pela manhã, seis sessões em paralelo. Adorei o simpósio que escolhi assistir, sobre o impacto da IA generativa na integridade na educação, pesquisa e na tradução dessa pesquisa em políticas públicas, incluindo um tutorial do que é, como funciona e o que não se pode esperar dela. Em especial gostei da Sarah Elaine Eaton, professora da Universidade de Calgary e Diretora de Equidade, Diversidade e Inclusão. Puxei dois links para quem quiser ir mais fundo: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20230228133041549 e https://www.youtube.com/c/sarahelaineeaton/about
Mensagem do professor tcheco Tomás Foltynek: as mesmas regras da boa conduta e da ética que valem para o dia a dia da pesquisa valem para o uso da inteligência artificial. Parece óbvio mais não é....
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