O problema muito mais profundo na ciência não são esses erros óbvios. É nas teorias e afirmações que estão erradas - construídas sobre artefatos experimentais, falácias lógicas ou interpretações exageradas - e, no entanto, permanecem na conversa por anos ou décadas porque foram publicadas em revistas prestigiadas ou afirmadas por autoridades influentes e nunca desafiadas seriamente. Esses estudos tornam-se as fundações para todo um ecossistema de pesquisa. Milhares de subsídios são financiados. Carreiras são construídas em torno deles, incluindo cargos administrativos seniores. As universidades gastam milhões recrutando pessoas com base nessas narrativas. É aqui que reside a crise da reprodutibilidade - não em problemas de imagem facilmente detectáveis, mas em ideias influentes que continuam a moldar o sistema científico muito depois de suas fundações terem sido questionadas. Esses tipos de retratações de momentos de "pegadinha" sobre problemas de imagem estão entre os problemas mais fáceis de detectar e corrigir. Eles geralmente aparecem em revistas menores com recursos editoriais e de revisão limitados, onde as pessoas já suspeitam que muito do trabalho se assemelha a saídas de fábricas de artigos e tratam-no de acordo. A IA agora pode detectar a maioria desses problemas quase instantaneamente.