Ciência · Universidade e inteligência artificial
Durante séculos, a tese de doutorado funcionou como uma certidão. Um documento longo, construído ao longo de quatro ou cinco anos, atestava que seu autor era capaz de produzir conhecimento original. Em 2026, essa equação deixou de fechar. Em artigo publicado no La Presse, o físico canadense Stéphane Durand sustenta que uma tese escrita, tomada isoladamente, já não basta para demonstrar que quem a assina domina as competências que ela exibe.1 A provocação chega num momento preciso: a matemática, disciplina tratada como último reduto do raciocínio humano, atravessa as semanas mais turbulentas de sua história recente.
A pergunta que dá título ao texto de Durand, se estamos diante do fim dos doutorados, é deliberadamente exagerada. A questão de fundo é mais estreita e mais incômoda: se uma máquina pode redigir, estruturar e até criticar uma tese, o que exatamente o título de doutor passa a certificar?
O argumento de Durand
O autor parte de uma constatação sobre o estado atual dos modelos de linguagem. Nas versões pagas, operando em modos de raciocínio prolongado que levam minutos para responder, esses sistemas já superariam a maioria das pessoas na maior parte das tarefas intelectuais que podem ser avaliadas. Durand ressalva que a IA não compreende o que faz, mas imita o desempenho humano com frequência suficiente para alterar o cálculo.1
Daí deriva sua estimativa central: um doutorando de hoje poderia ser cerca de três vezes mais produtivo do que um de dois ou três anos atrás. O efeito, segundo ele, se concentra na pesquisa teórica em física, química, biologia e neurociências, na matemática e nas humanidades, e é bem menor nas ciências experimentais, cujo ritmo continua ditado pelo tempo de execução dos experimentos. O que permaneceria humano é o ponto de partida: a ideia de pesquisa, sua originalidade e sua riqueza.1 Convém registrar que o fator de três vezes é uma avaliação do autor, não uma medição.
Durand relata ainda um teste informal. Pediu a um modelo que avaliasse sua própria tese em física teórica e a de um amigo em filosofia. Após cerca de dez minutos, recebeu relatórios de aproximadamente sete páginas, com pontos fortes, fragilidades e observações detalhadas. Os dois autores concluíram, separadamente, que a máquina poderia ter integrado suas bancas.1
Dessa leitura, o físico extrai duas consequências. A primeira é que a defesa da tese precisará se tornar muito mais exigente, porque será ela, e não o texto depositado, a prova de domínio do conteúdo. A segunda é menos confortável: diretores de laboratório podem passar a recrutar menos doutorandos, considerando mais barato e mais rápido dialogar com uma IA do que formar e supervisionar um estudante.1
Matemática: o laboratório da ruptura
Se o argumento de Durand soasse especulativo há um ano, o calendário de 2026 o tornou concreto. Em 20 de maio, a OpenAI anunciou que um modelo seu havia refutado a conjectura das distâncias unitárias, ligada a um problema proposto por Paul Erdős. Em 19 de julho, o matemático Levent Alpöge apresentou um contraexemplo explícito para a conjectura jacobiana em três dimensões, afirmando tê-lo encontrado com o uso do Claude Fable 5, da Anthropic.6
O episódio de maior repercussão veio em 8 de setembro. A OpenAI declarou ter resolvido o problema de existência e suavidade das equações de Navier-Stokes, um dos sete Problemas do Milênio do Clay Mathematics Institute, com uma prova verificada formalmente na linguagem Lean. Segundo a Science News, cerca de 10 mil agentes de IA trabalharam simultaneamente para construir um vórtice que se estreita e acelera até sua velocidade tender ao infinito.4 Em 6 de outubro, a empresa ampliou a ofensiva: publicou 722 manuscritos que cobrem 372 famílias de resultados matemáticos.5
A reação da comunidade foi dividida. De acordo com a Fortune, o matemático Terence Tao avaliou que a publicação em massa encerra a fase que chamou de "Matemática 1.0", na qual resolver conjecturas abertas era o motor da disciplina.3 Hugo Duminil-Copin, medalha Fields de 2022 e pesquisador do IHÉS e da Universidade de Genebra, descreveu o momento à rádio suíça RTS como um choque monumental e contou ter chorado ao pensar nos pesquisadores em início de carreira. Ele e outros 28 medalhistas Fields assinaram uma carta aberta defendendo um uso comedido da IA, conduzido pelos próprios cientistas.2 No artigo do La Presse, Durand cita o matemático francês dizendo que seu campo de pesquisa foi aniquilado.1
O doutorado não é o documento
O texto de Durand acerta ao deslocar a discussão do produto para a prova de competência. Mas deixa de lado uma distinção que pesa no debate: o doutorado cumpre duas funções simultâneas. Uma é produzir conhecimento novo. A outra é formar alguém capaz de produzi-lo sozinho no futuro. A IA acelera a primeira e, ao mesmo tempo, ameaça esvaziar a segunda.
Há um paradoxo nisso. Durand afirma que o que resta ao humano é a pergunta original. Ocorre que a capacidade de formular boas perguntas costuma nascer justamente do trabalho lento que agora pode ser terceirizado: ler mal e reler, errar uma demonstração, perceber por que uma abordagem falha. Um doutorando que delega a revisão de literatura e a estruturação do argumento ganha velocidade, mas pode perder o atrito que forma o critério. A produtividade triplicada, nesse cenário, convive com um risco de formação reduzida pela metade.
A própria observação do autor de que a IA funciona como espelho, revelando que boa parte do trabalho intelectual dependia mais de capacidade de processamento do que de reflexão crítica, merece ser lida com essa ressalva.1 O processamento era também a escola onde o pensamento crítico se exercitava.
Se a tese pode ser produzida em semanas, o título passa a certificar outra coisa: a capacidade de defender, diante de outras pessoas, cada escolha feita no caminho.
A volta da arguição oral
A proposta de reforçar a defesa não é nova; é, na verdade, um retorno. Nas universidades medievais, o candidato sustentava sua tese em disputas públicas, diante de oponentes e de um árbitro. A tese escrita só substituiu a arguição oral como medida definitiva do doutorado a partir do século 19. Um artigo publicado em março de 2026 no Journal of Learning Development in Higher Education recupera essa história para defender que as bancas abandonem perguntas meramente confirmatórias e passem a uma investigação exploratória, capaz de revelar se houve transformação conceitual genuína.8 Os autores lembram também os limites dos detectores de texto gerado por IA, o que torna a conversa presencial um instrumento mais confiável do que o software.
Algumas instituições já agem nesse sentido. O Instituto de Sóchi da Universidade RUDN, na Rússia, eliminou o trabalho escrito de conclusão do bacharelado em Direito para os ingressantes de 2024 a 2026, substituindo-o por defesa oral do raciocínio jurídico em casos complexos e atípicos.9 O movimento tem custo evidente: arguições rigorosas exigem mais tempo de professores, num momento em que a relação entre docentes e alunos se deteriora em muitos sistemas universitários.
O caso brasileiro
No Brasil, a resposta institucional tem privilegiado a transparência. Em 6 de março de 2026, o CNPq publicou a Portaria nº 2.664/2026, que obriga pesquisadores, bolsistas e docentes de atividades financiadas pelo órgão a declarar o uso de IA generativa em todas as fases do trabalho, informando ferramenta e finalidade. O texto proíbe apresentar conteúdo gerado por IA como se fosse de autoria humana.10 A CAPES instituiu um grupo de trabalho para elaborar um relatório que embasará um ato normativo próprio e orientações aos programas de pós-graduação stricto sensu, deixando às universidades a regulamentação detalhada.12
As universidades começaram a responder. Na Unicamp, a Deliberação CONSU-A-005/2026 passou a exigir que dissertações e teses que tenham usado IA generativa incluam uma Declaração de Uso, especificando atividades apoiadas, ferramentas e versões.11
A declaração resolve um problema de honestidade, mas não o problema de avaliação levantado por Durand. Saber que o doutorando usou IA não diz se ele domina o que entregou. Esse ponto continua sem resposta nas normas brasileiras, que ainda não discutem uma reformulação das bancas.
O segundo alerta do físico canadense, o de laboratórios contratando menos doutorandos, tem peso distinto aqui. Segundo o estudo Brasil: Mestres e Doutores 2024, do CGEE, divulgado pela Revista Pesquisa FAPESP, o país tinha 10,4 doutores titulados por 100 mil habitantes em 2021, contra 21,9 nos Estados Unidos e 37,4 no Reino Unido.13 Num sistema em que bolsas de doutorado são um dos principais canais de financiamento da força de trabalho científica, trocar estudantes por assinaturas de software aprofundaria um déficit que o país ainda não superou. Por outro lado, a pesquisa experimental e de campo, em que o Brasil tem tradição em áreas como agropecuária e saúde, está entre as menos expostas à aceleração descrita por Durand.
O que continua humano
O fim dos doutorados anunciado no título de Durand é improvável. Mais plausível é uma mudança no lugar onde a competência é demonstrada: do documento para a conversa, do texto depositado para a arguição. Também cresce em importância uma habilidade que nenhuma tese tradicional avaliava explicitamente: verificar e responder pelo que uma máquina produziu, incluindo a origem das ideias que ela recombina.
Os episódios de 2026 mostram que provar que um resultado está correto é diferente de saber de onde ele veio e quem merece crédito por ele. Esse julgamento, sobre correção, procedência e relevância, continua exigindo alguém que entenda o problema por dentro. Formar essa pessoa sempre foi a razão de ser do doutorado. A questão para universidades, agências de fomento e bancas é se conseguirão continuar fazendo isso quando o atalho estiver ao alcance de qualquer estudante.
Perguntas frequentes
A inteligência artificial vai acabar com o doutorado?
Não há indício disso. O que está em questão é a forma de avaliar o doutorando. Se a IA pode redigir e estruturar boa parte de uma tese, a defesa oral tende a se tornar a principal prova de que o candidato domina o conteúdo, como argumenta o físico Stéphane Durand no La Presse.
A IA já resolveu problemas matemáticos inéditos?
Empresas como a OpenAI anunciaram em 2026 resultados sobre centenas de problemas, incluindo uma solução para uma versão das equações de Navier-Stokes, e um contraexemplo para a conjectura jacobiana foi obtido com ajuda do Claude Fable 5, da Anthropic. Até outubro de 2026, esses resultados não haviam concluído a revisão por pares, e o Clay Mathematics Institute ainda considera Navier-Stokes um problema em aberto.
Quais são as regras para uso de IA em teses no Brasil?
A Portaria CNPq nº 2.664/2026 obriga a declaração do uso de IA generativa em pesquisas financiadas pelo órgão e proíbe apresentar conteúdo gerado por IA como autoria humana. A CAPES criou um grupo de trabalho para elaborar normas próprias, e universidades como a Unicamp passaram a exigir uma Declaração de Uso de IA em dissertações e teses.
Por que as ciências experimentais são menos afetadas?
Porque o ritmo da pesquisa experimental depende do tempo necessário para realizar experimentos, coletar amostras e observar resultados, etapas que a IA não acelera na mesma proporção que a escrita, a revisão de literatura ou o raciocínio teórico.
O que muda na defesa de tese?
Pesquisadores defendem que as bancas abandonem perguntas confirmatórias e adotem arguições exploratórias, capazes de revelar se o candidato compreende de fato as escolhas feitas na pesquisa. Algumas instituições, como o Instituto de Sóchi da Universidade RUDN, já substituíram trabalhos escritos por defesas orais.