From Wikipedia to AI: Measuring 25 years of synthesis of human genetics research in the public-facing information ecosystem
Este estudo analisa 25 anos de revisões da Wikipédia e de saídas de IA emergentes para revelar que a pesquisa em genética humana é frequentemente sintetizada em informações públicas sobre etnia e nacionalidade, com enciclopédias geradas por IA exibindo uma frequência maior de referências genéticas e uma tendência maior de alucinar ou deturpar essa pesquisa em comparação com fontes tradicionais.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo
Imagine o genoma humano como o manual de instruções definitivo para construir uma pessoa, uma biblioteca massiva de códigos que os cientistas levaram décadas para decodificar. Mas aqui está a parte complicada: este manual não fala apenas sobre olhos azuis ou cabelos cacheados; ele frequentemente se mistura com a forma como definimos grupos de pessoas, como nações, etnias ou raças. Pense nisso como um livro de receitas que acidentalmente se misturou com um livro de história. Como esses tópicos são tão pessoais e políticos, é muito fácil a ciência ser distorcida ou mal compreendida quando pessoas comuns leem sobre ela. Todos nós dependemos de informações públicas — como os sites que visitamos ou os chatbots a quem pedimos ajuda com o dever de casa — para compreender essa ciência complexa. Mas se a informação disponível estiver um pouco bagunçada, ou se inventar fatos que não existem, isso pode nos levar a acreditar em coisas sobre nossa própria biologia que simplesmente não são verdadeiras. É por isso que importa verificar o que está realmente escrito nesses espaços públicos e ver se a ciência está sendo contada corretamente.
Este artigo atua como uma história de detetive de viagem no tempo, olhando para trás ao longo de 25 anos para ver como a pesquisa em genética humana foi misturada ao ecossistema de informação pública. Os pesquisadores decidiram tirar um instantâneo massivo da Wikipedia, a enciclopédia online mais popular do mundo, que eles tratam como um enorme mural vivo que é repintado milhões de vezes. Eles não olharam apenas para algumas páginas; eles analisaram um número impressionante de 3.050.422 revisões históricas de 6.738 páginas diferentes sobre etnia, nacionalidade e raça.
O que eles descobriram é que a terminologia genética deslizou silenciosamente para 14,8% dessas páginas, mas se você der um zoom nas 1.000 páginas mais populares, esse número salta para 55,5%. É como se mais da metade das histórias mais famosas sobre grupos nacionais incluísse agora um capítulo biológico. Especificamente, 67,8% das páginas sobre nacionalidades mencionam genética, sugerindo que a pesquisa está sendo sintetizada para apresentar um elemento biológico à ideia de etnia e nacionalidade. Os autores também espiaram os bastidores nas "páginas de discussão", onde os editores discutem o que deve ser escrito, e descobriram que 10,1% das 56.908 discussões ali continham terminologia genética.
A história não para na Wikipedia. A equipe também fez perguntas a três chatbots populares sobre nacionalidades e descobriu que esses assistentes de IA frequentemente apontam de volta tanto para a genética quanto para a Wikipedia como suas fontes. Mas a reviravolta mais surpreendente vem de uma nova enciclopédia gerada por IA chamada Grokipedia. Quando os pesquisadores analisaram 133 páginas dessa nova fonte, descobriram que ela mencionava genética com ainda mais frequência do que a Wikipedia. No entanto, ao contrário dos editores humanos que tentam ser cuidadosos, essa enciclopédia gerada por IA foi encontrada alucinando ou deturpando a pesquisa em genética humana, essencialmente inventando fatos ou errando a ciência. O artigo sugere que, embora estejamos sintetizando mais ciência em nossas histórias públicas, precisamos ter cuidado para que os novos contadores de histórias de IA não estejam inventando uma realidade biológica que não existe.
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