O problema muito mais profundo na ciência não são esses erros óbvios. São as teorias e alegações que estão erradas – baseadas em artefatos experimentais, falácias lógicas ou interpretações extremamente exageradas – mas permanecem na conversa por anos ou décadas porque foram publicadas em periódicos prestigiados ou afirmadas por autoridades influentes e nunca seriamente contestadas. Esses estudos tornam-se as bases de ecossistemas inteiros de pesquisa. Milhares de bolsas são financiadas. As carreiras são construídas em torno deles, incluindo cargos administrativos seniores. As universidades gastam milhões recrutando pessoas com base nessas narrativas. É aí que reside a crise de reprodutibilidade – não em questões de imagem facilmente detectáveis, mas em ideias influentes que continuam moldando o sistema científico muito tempo depois de suas bases terem sido questionadas. Esse tipo de retratação de momentos de pegadinha por questões de imagem está entre as mais fáceis de detectar e corrigir. Eles normalmente aparecem em periódicos menores com recursos editoriais e de revisão limitados, onde as pessoas já suspeitam que grande parte do trabalho se assemelha à produção de fábricas de papel e o tratam de acordo. A IA agora consegue detectar a maioria desses problemas quase instantaneamente.