O texto abaixo é uma tradução livre do artigo “Are researchers becoming an unpaid workforce for the AI industry?“, publicado originalmente em inglês pelo professor Graham Kendall em sua newsletter Publishing with Integrity, em 1º de julho de 2026. Kendall é Vice-Chanceler da GlobalNxt University (Malásia) e Professor Emérito da University of Nottingham, com mais de 300 artigos publicados e vasta experiência como editor-chefe e editor associado de periódicos internacionais.

No artigo, o autor levanta uma questão que tem ganhado espaço nas discussões sobre ética em publicação científica: até que ponto o trabalho voluntário de pesquisadores ,  revisões, decisões editoriais, cartas de resposta a autores,  está, sem que percebam, alimentando o desenvolvimento de sistemas comerciais de inteligência artificial? Kendall não propõe respostas definitivas, mas convida a comunidade acadêmica a repensar o contrato social não escrito que sustenta a revisão por pares e o trabalho editorial voluntário, especialmente diante do valor comercial crescente da expertise humana para treinar modelos de IA.

A tradução integral do texto segue abaixo: 

Pesquisadores como força de trabalho não remunerada da IA?

A publicação científica moderna depende de uma quantidade extraordinária de trabalho não remunerado.

Pesquisadores conduzem estudos, escrevem artigos, avaliam manuscritos, editam periódicos, participam de conselhos editoriais e orientam a próxima geração de acadêmicos. Grande parte dessa atividade recebe pouca ou nenhuma recompensa financeira direta, mas, coletivamente, ela faz avançar o conhecimento, melhora a qualidade da pesquisa e fortalece a comunidade científica global.

Por décadas, esse arranjo funcionou porque existe um acordo tácito, quase um “acordo de cavalheiros”, em toda a comunidade acadêmica. Pesquisadores contribuem com sua expertise sabendo que outros farão o mesmo. Embora ninguém seja pago por boa parte desse trabalho, todos se beneficiam de um ecossistema acadêmico mais forte e confiável.

A inteligência artificial pode estar mudando essa equação.

Para além do apoio à pesquisa acadêmica

Quando pesquisadores dedicam seu tempo para avaliar um manuscrito ou tomar uma decisão editorial, eles geralmente partem do pressuposto de que estão ajudando outro pesquisador e, por extensão, a comunidade acadêmica em geral. Cada vez mais, no entanto, esse mesmo trabalho pode ter um valor que vai muito além da ciência.

Artigos de pesquisa já são reconhecidos como fontes valiosas de informação para sistemas de IA. Quando o acesso é legal, eles podem ajudar a IA a responder perguntas científicas, resumir a literatura e explicar conceitos complexos.

A maioria dos pesquisadores provavelmente veria isso com bons olhos, já que o propósito de publicar pesquisas é compartilhar conhecimento da forma mais ampla possível. Mas existe uma outra questão, talvez ainda mais interessante.

Mais que artigos publicados

Por trás de cada artigo publicado existe um vasto conjunto de trabalho intelectual raramente visto fora do processo de publicação.

Pareceres de revisores explicam por que artigos são aceitos ou rejeitados. Editores ponderam opiniões conflitantes antes de tomar decisões difíceis. Autores respondem a críticas detalhadas, esclarecendo métodos, reforçando evidências, refinando conclusões e ajustando o estilo de escrita.

Em conjunto, esse material pode ser um dos ativos intelectuais mais valiosos — e menos reconhecidos — da vida acadêmica. Ele não contém apenas conhecimento, mas julgamento especializado e processos de raciocínio humano. Mostra como pesquisadores experientes avaliam evidências, identificam fragilidades, constroem argumentos persuasivos e melhoram a qualidade do trabalho científico. Na prática, ele revela o raciocínio por trás da ciência, e não apenas seus resultados. Os grandes modelos de linguagem não estão mais aprendendo apenas com conclusões publicadas. Eles também podem estar aprendendo com o raciocínio, o julgamento e a crítica que produziram essas conclusões.

O valor econômico da expertise

Se sistemas de IA aprendem com esse material, eles não estão apenas aprendendo fatos científicos. Estão aprendendo como especialistas pensam.

Essa distinção importa porque a expertise tem um valor comercial enorme. As principais empresas de IA do mundo estão investindo bilhões de dólares para construir sistemas capazes de realizar, cada vez mais, tarefas que exigem julgamento humano. Se a expertise dos pesquisadores contribui para aprimorar esses sistemas, surge uma pergunta importante: os pesquisadores ainda estão dedicando seu tempo unicamente em benefício da ciência, ou estão também se tornando parte de uma força de trabalho não remunerada que ajuda a criar produtos de IA comercialmente valiosos?

No passado era diferente?

Alguns leitores podem argumentar que nada mudou. O conhecimento sempre foi cumulativo, com pesquisadores construindo sobre descobertas anteriores sem precisar pagar aos autores originais por sua propriedade intelectual.

A ciência tradicional, em grande parte, devolvia esse valor à própria comunidade acadêmica. O ecossistema de IA de hoje inclui algumas das organizações comerciais mais valiosas do mundo. Se a expertise acadêmica está contribuindo para produtos que geram retornos comerciais significativos, os pesquisadores deveriam ter mais visibilidade sobre como seu trabalho está sendo usado?

Sobre transparência

Isso não é um argumento contra a inteligência artificial. A IA já está transformando a pesquisa para melhor. Ela ajuda pesquisadores a buscar na literatura, analisar dados, aprimorar a escrita, traduzir documentos e explorar novas ideias. Usadas de forma responsável, essas ferramentas têm um enorme potencial para acelerar a descoberta científica.

A questão não é se a IA deve se beneficiar do conhecimento científico. A questão é se os pesquisadores realmente compreendem como seu conhecimento e sua expertise estão sendo usados.

A transparência se tornou um pilar da publicação responsável. Hoje esperamos declarações de financiamento, conflitos de interesse, contribuições de autoria, disponibilidade de dados e, cada vez mais, declarações sobre o uso de IA.

Diversas editoras já anunciaram parcerias com empresas de IA ou atualizaram suas políticas para tratar do uso de conteúdo científico no desenvolvimento de sistemas de IA. À medida que essas relações evoluem, a transparência se torna cada vez mais importante.

Se editoras licenciam conteúdo para o desenvolvimento de IA, ou se o material científico contribui para sistemas comerciais de IA, os pesquisadores podem simplesmente querer saber disso. Talvez não tenham objeção alguma.

Outros, porém, podem concluir que os arranjos atuais são inadequados. Podem argumentar que os pesquisadores deveriam ser remunerados por esse valor adicional ou, no mínimo, receber informações suficientes para decidir se desejam contribuir com sua expertise.

O contrato social foi alterado?

A revisão por pares sempre foi vista como um serviço acadêmico. Pesquisadores avaliam artigos porque outros pesquisadores avaliaram os seus. É um sistema construído sobre reciprocidade, não sobre pagamento. Mas essa reciprocidade se torna mais complicada se os resultados desse trabalho adquirem valor além da comunidade acadêmica.

Pareceres de revisores, decisões editoriais, cartas de revisão e outras formas de julgamento especializado podem hoje contribuir para tecnologias que vão muito além da publicação acadêmica. Se isso está acontecendo, talvez seja hora de perguntar se o contrato social tradicional ainda reflete a realidade da ciência atual.

Um debate que vale a pena

Esta dificilmente será a última questão ética levantada pela inteligência artificial na publicação científica. Por décadas, pesquisadores doaram voluntariamente sua expertise por acreditarem que estavam fortalecendo a ciência. Se essa mesma expertise está agora ajudando a construir sistemas comerciais de IA, talvez a pergunta não seja mais se os pesquisadores estão treinando IA. Talvez a pergunta mais adequada seja se os pesquisadores se tornaram, silenciosamente, uma força de trabalho não remunerada para um dos setores comerciais que mais cresce no mundo.

Talvez os pesquisadores estejam fazendo exatamente o que sempre fizeram: fazer o conhecimento avançar em benefício da sociedade. Ou talvez tenham se tornado, silenciosamente, uma das maiores forças de trabalho não remuneradas do mundo para a indústria comercial de IA.