Um caminho mais curto até o experimento
Pesquisar envolve mais do que ajustar um modelo. Envolve ler documentação, comparar definições, preparar dados e transformar uma pergunta em código. A IA pode ajudar nessas tarefas e ampliar as formas de explorar um problema.
O código ou a explicação resultante é um ponto de partida. Uma resposta convincente não demonstra que um dado estava disponível no momento da decisão, que a implementação está correta ou que uma relação vai persistir.
Tornar a afirmação testável
O perfil de IA generativa do NIST identifica a confabulação como um risco: um sistema pode produzir conteúdo incorreto e apresentá-lo com confiança. Isso importa quando um assistente propõe uma explicação ou resume uma fonte. [1]
Manter a evidência visível
O processo que preferimos começa pela pergunta, identifica a evidência necessária para respondê-la e permite examinar cada etapa computacional. Por exemplo, uma transformação de dados gerada por IA deve ser conferida com um caso pequeno de resposta conhecida antes de entrar em um experimento maior.
O valor da IA está em ampliar o que pode ser investigado. A conclusão continua pertencendo ao experimento: seus dados, premissas, resultados e limites.