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La investigaci\u00f3n fue publicado en Science Advances y est\u00e1 provocando un interesante debate en el mundo de la ciencia. Escrito por Dmitry Kobak, de la Universidad de Tubinga (Alemania), junto a otros colegas, rastrea el papel que juega hoy la IA en la redacci\u00f3n de papers cient\u00edficos.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n Tomando como antecedente un estudios que ellos mismos hicieron durante la \u00e9poca del Covid, que hab\u00eda mostrado cambios en el vocabulario de los papers <\/em>inducidos por la pandemia, ahora salieron a ver c\u00f3mo est\u00e1n impactando los grandes modelos de lenguaje (LLM) de los chatbots de IA .<\/strong><\/p>\n<\/div>\n Para eso analizaron m\u00e1s de 15 millones de \u201cabstracts\u201d <\/strong>(res\u00famenes) de papers <\/em>indexados, entre 2010 y 2024, en PubMed, la base de datos de investigaciones biom\u00e9dicas m\u00e1s grande del mundo. ChatGPT fue liberado al p\u00fablico en noviembre de 2022.<\/p>\n<\/div>\n Lo que hallaron fue un aumento enorme del uso de ciertas palabras<\/strong>, a partir de 2023 . Ya no t\u00e9rminos t\u00e9cnicos, como en la pandemia. Ahora, verbos y adjetivos t\u00edpicos de los LLM<\/strong>, como \u201cindagar\u201d, \u201cprofundizar\u201d, \u201ccrucial\u201d, o \u201csignificativo\u201d. En total, 454 palabras mostraron un uso excesivo,<\/strong> contra 190 en el pico pand\u00e9mico.<\/p>\n<\/div>\n Seg\u00fan el an\u00e1lisis que hicieron, al menos el 13,5% de los abstracts de 2024 fueron redactados con ayuda de IA<\/strong>. Eso equivale a m\u00e1s de 200.000 papers <\/em>al a\u00f1o.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n Encontraron diferencias importantes. Donde m\u00e1s se usa la IA es en papers <\/em>de bioinform\u00e1tica, de pa\u00edses como China y Corea del Sur y en revistas de menos prestigio. En esos casos, la tasa llega al 40%. En cambio, en pa\u00edses de habla inglesa y revistas prestigiosas (como Science y Nature) cae al 5%.<\/p>\n<\/div>\n Los autores debaten la cuesti\u00f3n. Se\u00f1alan que la escritura asistida por LLM puede \u201cdemocratizar\u201d los papers<\/em>,<\/strong> al facilitar la traducci\u00f3n al ingl\u00e9s, mejorar la gram\u00e1tica y darle velocidad al proceso de escritura. Recordemos que los papers <\/em>tienen que ser escritos en ingl\u00e9s, por investigadores de todo el mundo. <\/p>\n<\/div>\n Pero advierten por los riesgos: informaci\u00f3n inexacta, sesgos, plagio, y sobre todo, homogeneizaci\u00f3n del pensamiento<\/strong>. \u201cTodas las introducciones generadas por LLM sobre un tema determinado podr\u00edan sonar igual y contener el mismo conjunto de ideas y referencias, perdiendo as\u00ed innovaciones y exacerbando la injusticia en las citas\u201d, se\u00f1alan.<\/p>\n<\/div>\n El trabajo es, adem\u00e1s, un llamado de atenci\u00f3n para la producci\u00f3n cultural en general<\/strong>. Porque, \u00bfcu\u00e1nto de LLM tendr\u00e1n ya hoy los libros de texto, la literatura, la m\u00fasica o las pel\u00edculas? \u00bfQu\u00e9 encontrar\u00edamos si le pasamos la matriz de Kobak?<\/p>\n<\/div>\n Efectivamente, la IA puede democratizar el acceso a la ciencia. Tambi\u00e9n potenciar la creaci\u00f3n, si es bien usada. Pero abre interrogantes sobre cu\u00e1nto podemos perder en cuanto a capacidades de expresi\u00f3n y de diversidad de ideas si delegamos la creaci\u00f3n en la m\u00e1quina y el pensamiento se vuelve m\u00e1s homog\u00e9neo. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n