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1. Referência Completa (formato ABNT + DOI)
KOSKINEN, INKERI. We have {No} satisfactory social epistemology of {AI}-based science. Social Epistemology, v. 38, p. 458–475, 2024. DOI: 10.1080/02691728.2023.2286253

2. Tema Central

O artigo “We Have No Satisfactory Social Epistemology of AI-Based Science” explora os desafios epistemológicos e éticos da inteligência artificial na ciência. Inkeri Koskinen argumenta que a opacidade de certas aplicações de IA cria dependência epistêmica em entidades não-agentes, contrastando com as noções tradicionais de redes confiáveis na produção científica.

3. Problema de Pesquisa

O estudo investiga a tensão entre ciência baseada em IA e a epistemologia social, que pressupõe relações de confiança entre agentes responsáveis. Koskinen questiona como sistemas opacos, cujas decisões são inacessíveis ao escrutínio humano, afetam essa dinâmica.

4. Hipóteses ou Questões Norteadoras

A autora propõe dois eixos principais: (1) relações de confiança são fundamentais na ciência; (2) a opacidade epistêmica da IA ameaça esse modelo. Ela questiona se as práticas atuais exigem novas abordagens epistemológicas para lidar com sistemas não responsáveis.

5. Metodologia

Utilizando análise crítica, Koskinen examina teorias da epistemologia social, filosofia da ciência e ética. A pesquisa baseia-se em revisão bibliográfica abrangente, conectando debates sobre IA com conceitos clássicos de produção do conhecimento.

6. Desenvolvimento das Hipóteses

O artigo sustenta que a IA introduz uma lacuna epistemológica: sistemas incapazes de prestar contas quebram a cadeia de responsabilidade científica. Isso ocorre porque máquinas não possuem agência para justificar decisões ou assumir culpa por erros.

7. Resultados

A análise revela um paradoxo: cientistas dependem de sistemas cujos processos internos são inacessíveis. Essa dependência sem transparência pode comprometer a credibilidade do conhecimento produzido, já que falta aos sistemas de IA a capacidade de responder por suas ações.

8. Avaliação Metodológica

A abordagem é rigorosa, com argumentação bem estruturada em três etapas: contextualização das relações de confiança, análise da opacidade da IA e síntese dos impactos epistemológicos. Uma maior conexão com teorias de agência estendida e discussão sobre desenvolvimentos futuros enriqueceria o trabalho.

9. Teorias e Conceitos Fundamentais

O artigo trabalha com os conceitos de:

• Epistemic opacity (opacidade epistêmica)
• Agência responsável
• Redes de confiança científica
• Dependência epistêmica

Referências:

• Koskinen, I. (2024). We Have No Satisfactory Social Epistemology of AI-Based Science. Social Epistemology, 38(4), 458-475.
• List, C., & Pettit, P. (2011). Group Agency: The Possibility, Design, and Status of Corporate Agents. Oxford University Press.