Pesquisador da USC: A IA generativa está comprimindo os prazos de pesquisa e remodelando o papel do cientista

A inteligência artificial está começando a passar de assistente de laboratório para o centro do método científico, comprimindo trabalhos que antes levavam meses em dias, segundo Mayank Kejriwal, professor associado de pesquisa da Universidade do Sul da Califórnia e CEO da Grail.

Falando com o apresentador Keith Shaw no programa Today in Tech, Kejriwal disse que os avanços em IA generativa estão permitindo que sistemas ajudem a gerar hipóteses, projetar experimentos e interpretar resultados — tarefas tradicionalmente realizadas por pesquisadores humanos.

Ele afirmou que a mudança já está alterando os fluxos de trabalho de pesquisa em setores, desde TI corporativa até laboratórios científicos, oferecendo velocidade e escala, ao mesmo tempo em que introduz novos desafios em validação, supervisão e confiança. Kejriwal traça sua visão para a experiência prática.

Ele trabalha com IA há quase 15 anos, começando como estudante de graduação no National Center for Supercomputing Applications em Illinois, obtendo doutorado pela University of Texas at Austin e ingressando na USC em 2016. Na USC, ele dirige o laboratório de IA e Sistemas Complexos, com foco em trabalhos aplicados e empíricos em problemas complexos, incluindo o combate ao tráfico humano.

Há cerca de um ano, ele e seus alunos começaram a usar ferramentas como Cursor e Codex. O resultado, disse ele, foi uma aceleração rápida: projetos que antes levavam seis meses caíram para seis semanas, depois para seis dias. Convencido de que "IA para ciência é real" e poderia fazer progresso exponencial, ele disse que esse impulso levou à criação do Graal.

O ponto de virada veio mais recentemente. Após o surgimento de novos modelos, Kejriwal e sua equipe perguntaram se poderiam construir um "cientista" de IA para assumir mais do ciclo de pesquisa. Testando a abordagem por conta própria, usou o sistema para perseguir ideias que havia deixado de lado por anos.

"Concluí uma dessas ideias — fiz experimentos e escrevi grandes partes dela — em menos de um dia", disse ele, acrescentando que com mais um ou dois dias, poderia estar pronto para submissão.

Essa aceleração, observou Kejriwal, também levanta questões filosóficas e práticas sobre o papel dos humanos na descoberta — se os pesquisadores mudam da execução para o julgamento e a direção, e como as organizações garantem que os resultados sejam confiáveis.

À medida que as ferramentas de IA se tornam mais capazes, ele disse, líderes empresariais e tecnológicos terão que repensar os fluxos de trabalho e os limites de proteção da pesquisa. A questão central, conforme apresentada na conversa: a IA está simplesmente melhorando a produtividade ou começando a redefinir como a própria descoberta acontece?