IA en investigación: ¿acelerador de ciencia o riesgo para la integridad? 🤖

El uso de inteligencia artificial en entornos académicos y de investigación genera un debate intenso. Por un lado, se presenta como una herramienta capaz de analizar grandes volúmenes de datos y sugerir hipótesis. Por otro, plantea dudas sobre la originalidad del trabajo y la posible generación de contenido sesgado o inventado. Este hilo explora ambos lados de la moneda.

Modelos de lenguaje y análisis de datos en investigación 📊

Técnicamente, las IA aplicadas a la investigación operan principalmente como asistentes de síntesis y procesamiento. Los LLM pueden revisar literatura, extraer patrones de estudios y redactar borradores. Herramientas más especializadas analizan conjuntos de datos complejos, identificando correlaciones que podrían pasar desapercibidas. El punto crítico está en la validación: los resultados de la IA requieren verificación rigurosa, ya que los modelos pueden alucinar fuentes o datos.

Mi coautor es un algoritmo: aventuras en la autoría fantasma 👻

La situación es curiosa. Ahora puedes tener un colaborador que nunca duerme, no pide becas y cuyo único conflicto de intereses es su sesgo de entrenamiento. Escribes un paper y, en los agradecimientos, te ves tentado a poner: Gracias a GPT por no quejarse de las horas extra. El problema llega cuando intentas citarlo en la bibliografía y solo puedes referirte a un modelo con 175.000 millones de parámetros. La revisión por pares se convierte en un interrogatorio: ¿Su coautor puede asistir a la conferencia para defender el método?. No, solo puede generar excusas.