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Pesquisadores propõem 'Prompt-to-Paper', um sistema de IA para escrever artigos científicos com foco em precisão e verificabilidade

Pesquisadores revelam o conceito de um novo sistema de IA, 'Prompt-to-Paper', para solucionar problemas cruciais da escrita de pesquisas assistida por IA, que frequentemente cita dados não confiáveis e fabrica resultados experimentais.

A indústria de IA avança com o uso de Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models) na criação de rascunhos de pesquisas científicas. No entanto, uma equipe de pesquisa recente apontou problemas significativos em artigos acadêmicos no arXiv. Os pesquisadores identificaram três falhas graves nos sistemas de IA atuais: 1) o texto citado nem sempre provém de fontes verificáveis; 2) os resultados experimentais são frequentemente fabricados em vez de derivados de experimentos reais; e 3) inexiste uma estrutura de avaliação padrão para medir a qualidade das pesquisas geradas por IA. Para resolver isso, a equipe apresentou 'Prompt-to-Paper', uma estrutura que emprega múltiplos agentes de IA (multi-agent framework). A inovação central é um processo determinístico de geração aumentada por recuperação (deterministic retrieval-augmented generation) de conteúdo, garantindo que todas as referências em um artigo possam ser rastreadas até seus documentos de origem. Inicialmente, o sistema foi projetado para uso na área de Bioinformática (Bioinformatics).