Na cúpula global de física da American Physical Society em Denver, Colorado, milhares de pesquisadores estão utilizando chatbots de IA para simplificar palestras complexas. O evento gerou discussões intensas sobre se a inteligência artificial transformará a pesquisa em física. Os palestrantes apresentaram pontos de vista contrastantes sobre o potencial e as limitações da IA.
A cúpula global de física da American Physical Society, o maior encontro anual de físicos do mundo, atraiu 14.000 pesquisadores a Denver, Colorado, este ano. Os participantes lotaram auditórios para ouvir cientistas renomados, mas muitos recorreram a chatbots de IA em seus laptops para obter explicações em tempo real sobre conceitos como qubits transmon, spintrônica e sistemas de dois níveis. Essas ferramentas responderam rapidamente, muitas vezes usando emojis para maior clareza. O papel da IA na pesquisa prática dominou as conversas em palestras, sessões e recepções. Matthew Schwartz, da Universidade Harvard, destacou as capacidades do chatbot Claude, da Anthropic, em uma apresentação intitulada “10.000 Einsteins”. Ele afirmou que o Claude resolveu problemas avançados de física no nível de um estudante de doutorado no início da carreira e o ajudou a coautorar um estudo de teoria quântica de campos em duas semanas — uma tarefa que teria levado dois anos com um estudante. Schwartz previu que a IA resolveria desafios fundamentais, como unir a teoria quântica à relatividade geral, dentro de cinco anos. Ele agora orienta apenas estudantes dispostos a usar IA e descreveu a física teórica como estando “na berlinda”. Nem todos compartilham de seu otimismo. Savannah Thais, da City University of New York, alertou que a IA se destaca em explicações plausíveis, mas carece de métodos verificáveis, com etapas ocultas que arriscam imprecisões em áreas como a física de partículas. Rachel Burley, da American Physical Society, observou o entusiasmo inicial sobre a IA auxiliar na redação de artigos, mas o aumento nas submissões sobrecarregou a revisão por pares. Matthew Ginsburg, ex-físico que trabalhou com IA no Google DeepMind, argumentou que avanços frequentemente vêm de pensadores contrários, não das visões de consenso da IA. Schwartz sugeriu que os humanos podem se concentrar em selecionar problemas significativos, acrescentando: “Meu medo é que algumas coisas possam piorar antes de melhorar. É incrível e também um pouco assustador”.
