Uma auditoria realizada em cerca de 2,5 milhões de artigos da área biomédica publicados desde 2023 mostrou que vem aumentando rapidamente a quantidade de papers com referências bibliográficas fabricadas, um problema comumente atribuído a falhas de programas de inteligência artificial (IA) usados para auxiliar autores na escrita científica. Em 2023, a cada 2.828 artigos disponibilizados na base de dados Pubmed, ao menos um citava algum estudo inexistente. Essa proporção começou a ganhar fôlego no segundo semestre de 2024 até atingir, na média de 2025, um em cada 458 artigos. Nas primeiras sete semanas de 2026, houve um novo salto, e um em cada 277 novos artigos da Pubmed apresentava pelo menos uma referência falsa.
A análise foi publicada na seção de correspondência da revista The Lancet por pesquisadores dos Estados Unidos, Israel e Finlândia, que utilizaram um sistema automatizado para verificar 125.615.773 referências de 2.471.758 artigos. Segundo os autores, um exemplo extremo foi o de um estudo publicado em 2025 em uma revista de oncologia sobre um procedimento que conecta os ureteres ao intestino delgado após cirurgias para remoção de bexiga: 18 das 30 referências eram “alucinações” da IA.
“As referências fabricadas que identificamos não eram obviamente defeituosas. Eram específicas sobre o tema, formatadas corretamente, atribuídas a pesquisadores reais e ainda apresentavam datas de publicação plausíveis”, escreveram os responsáveis pela auditoria. Um deles, o cientista de dados Maxim Topaz, da Universidade Columbia, nos Estados Unidos, disse ao site Retraction Watch que o estrago causado pela IA na literatura científica é grande e precisará ser enfrentado mesmo que os modelos de linguagem melhorem de qualidade e parem de alucinar.
“A contaminação de mais de 4 mil referências bibliográficas fabricadas que encontramos não vai desaparecer”, afirmou. Ele e seus coautores recomendam medidas para enfrentar o problema, como a adoção por revistas científicas de técnicas mais avançadas de verificação de referências, baseadas também em IA, ainda durante o processo de avaliação dos artigos. Também defendem que as editoras examinem retroativamente suas publicações, corrijam as referências fabricadas e retratem os papers que, para além das citações inexistentes, também tiveram suas conclusões comprometidas por alucinações de modelos de linguagem.
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