Um estudo conduzido por pesquisadores da Microsoft Research durante a 2026 International Conference on Machine Learning (ICML) mostrou que banimentos sobre o uso de inteligência artificial (IA) em avaliações científicas são frequentemente ignorados pelos próprios pesquisadores.

Os pesquisadores realizaram uma experimento aleatório com 17,886 revisores e 24,661 trabalhos submetidos. Os revisores podiam escolher entre duas políticas: uma conservadora que proibia totalmente o uso de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e outra permisiva que permitia o uso desses modelos para entender trabalhos, verificar trabalhos relacionados e melhorar a redação dos revisores, mas não para julgar a mérito dos trabalhos ou elaborar revisões.

A aceitação das obras foi praticamente igual nas duas políticas: 27% sob a política mais rígida e 26,5% sob a mais permissiva. As pontuações médias das revisões também foram semelhantes, com 3,31 e 3,32 sobre 6, respectivamente. A confiança dos revisores também permaneceu praticamente inalterada.

Uma pesquisa anônima com 1,486 revisores revelou que 22,5% deles admitiram usar IA mesmo proibido, principalmente para brainstorming, redação de revisões, leitura e resumo dos trabalhos. Os autores destacam que a carga de trabalho pesada e regras insuficientemente claras podem ser fatores contribuintes para essa violação da política.