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Temos o prazer de anunciar uma nova parceria com a Proofig AI, fornecedora pioneira de soluções automatizadas de integridade de imagens para publicações científicas, para expandir o seu ecossistema PubShield com triagem automatizada de textos suspeitos de terem sido gerados ou assistidos por IA em manuscritos.
Como investigadores, sabemos como é importante produzir trabalhos originais e ser capaz de demonstrar a sua autenticidade, ao mesmo tempo que se dá o devido crédito ao autor. Num mundo em que a IA generativa tornou tênue a linha entre a autoria humana e a autoria escrita por IA, criámos o Pangram para ajudar as equipas a avaliar textos gerados e assistidos por IA e apoiar o uso responsável e alinhado com as políticas dessas ferramentas. A Proofig AI é líder confiável em integridade de pesquisa, e estamos entusiasmados com a parceria para expandir o ecossistema PubShield, dando aos investigadores a capacidade de filtrar automaticamente a IA. Juntos, estamos a tornar mais fácil manter a integridade e a transparência no processo de submissão, em grande escala.
O PubShield é o centro de submissão institucional da Proofig AI que consolida as melhores verificações de garantia de qualidade de manuscritos em um único fluxo de trabalho e painel. Ele substitui logins dispersos, fluxos de trabalho fragmentados e coordenação manual por um processo de revisão consistente e escalável. Atualmente, o PubShield oferece suporte à triagem de similaridade de texto, integridade de imagem, verificação de referências, texto gerado por IA e relatórios de dados e conformidade, e foi projetado para se expandir em direção à garantia de qualidade total de manuscritos.
Dentro do ecossistema PubShield, os investigadores das instituições participantes podem usar o software de deteção de IA da Pangram para analisar o texto do manuscrito em busca de prováveis textos gerados ou assistidos por IA, incluindo conteúdo produzido por ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini e outras. Os investigadores e as equipas institucionais podem usar os resultados para orientar o acompanhamento quando necessário, ajudando a identificar conteúdos que possam exigir divulgação, esclarecimento ou revisão para se alinharem com as políticas da revista e os padrões institucionais. Isso ajuda a mitigar os riscos políticos e de reputação, mantendo o processo de revisão consistente e escalável.
À medida que as ferramentas de IA generativa se tornam cada vez mais prevalentes nos fluxos de trabalho de pesquisa e redação, os investigadores principais e autores correspondentes precisam de maneiras claras e práticas de entender quando e como a assistência da IA foi usada pelos autores e colaboradores. Identificámos a Pangram como uma solução forte e bem concebida neste domínio e contactámo-los devido à qualidade excecional, rigor técnico e fiabilidade da sua abordagem. A integração da Pangram e da Proofig AI no PubShield oferece aos investigadores uma forma simples e unificada de realizar verificações de integridade essenciais antes da submissão, ajudando-os a avançar com tranquilidade e submissões de maior qualidade.»
— Dr. Dror Kolodkin-Gal, cofundador e diretor executivo da Proofig AI
A rápida adoção de ferramentas de escrita generativa com IA está a criar novos desafios para os investigadores e as instituições que os apoiam, à medida que as políticas das revistas científicas e as melhores práticas da comunidade continuam a evoluir. As expectativas em relação a quando a assistência da IA é permitida e quando a divulgação é necessária podem variar de acordo com a revista científica e a disciplina. Como resultado, as instituições precisam de formas escaláveis de apoiar os investigadores com revisões consistentes e reduzir o risco de não conformidade, disputas sobre a transparência da autoria ou complicações evitáveis após o envio.
O Pangram está agora disponível como parte do PubShield para instituições participantes. As instituições interessadas em ativar o PubShield com o Pangram podem entrar em contacto com a Proofig AI para saber mais sobre acesso e implementação.

Max é um engenheiro experiente em aprendizagem automática. Mais recentemente, trabalhou com veículos autónomos na Nuro, liderando os esforços de aprendizagem ativa da empresa. Tem um longo histórico de implementação de produtos de aprendizagem automática de sucesso no Google, Two Sigma e Yelp.
Max é licenciado em Ciência da Computação Teórica e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Além da sua paixão pela construção, ele também é um membro ativo da comunidade Magic: the Gathering cube.






