Nas últimas semanas multiplicaram-se os debates sobre o impacto da inteligência artificial na universidade. Muitos deles centram-se numa preocupação imediata: saber se estudantes e investigadores utilizam ferramentas de IA para escrever textos, preparar revisões de literatura ou estruturar capítulos de teses. O problema é real. Mas talvez a pergunta mais importante seja outra: que tipo de ciência estamos hoje a produzir nas universidades?

Durante décadas, a organização da vida académica foi sendo progressivamente subordinada a métricas de produtividade, rankings internacionais, indicadores bibliométricos e ciclos curtos de financiamento. Neste contexto consolidou-se aquilo que poderíamos chamar fast science: uma ciência orientada pela velocidade da produção, pela multiplicação de artigos e pela necessidade constante de demonstrar resultados quantificáveis. Publicar tornou-se muitas vezes mais importante do que compreender; acumular outputs, mais valorizado do que desenvolver pensamento.

A inteligência artificial surge neste cenário como uma ferramenta quase perfeita. Ela não cria a fast science — essa já existia — mas torna-a extraordinariamente eficiente. Se a universidade valoriza........

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