A popularização de ferramentas de inteligência artificial generativa foi acompanhada por um crescimento de 14 vezes nas referências científicas inexistentes. Uma auditoria que examinou cerca de 2,5 milhões de artigos identificou a expansão das chamadas referências-fantasmas.
Esses registros apresentam aparência plausível, com nomes de autores, títulos de periódicos e datas, mas apontam para trabalhos que nunca foram publicados. O problema pode passar despercebido quando autores, revisores e editores não verificam cada citação.
Referências falsas prejudicam a rastreabilidade da ciência e podem sustentar afirmações sem evidência. Quando são reproduzidas em novos textos, formam uma cadeia de erros que dificulta identificar a origem da informação.
O uso de IA não explica sozinho todas as falhas bibliográficas, mas ampliou a escala e a velocidade com que elas aparecem. Modelos de linguagem produzem respostas estatisticamente prováveis e podem inventar detalhes quando não encontram dados confiáveis.
Editoras e instituições discutem sistemas automáticos de checagem antes da revisão por pares, além de auditorias retrospectivas. A tecnologia também pode ajudar a detectar problemas, mas a responsabilidade final continua humana: toda referência precisa ser localizada, lida e confirmada antes da publicação.
