Un grupo de científicos intenta medir cuánto se usan los modelos de lenguaje grandes para escribir artículos académicos. Los resultados presentan un panorama complejo, con aspectos positivos y negativos. Por ahora, los revisores humanos controlan en parte la situación, pero el riesgo crece si ellos también empiezan a confiar en la inteligencia artificial para hacer su trabajo.


El estudio revela una doble cara

La investigación cuantifica una tendencia que ya se percibía. Por un lado, la IA puede ayudar a redactar o resumir, lo que acelera el proceso de publicar. Por otro, su uso excesivo o poco crítico amenaza la originalidad y la solidez del método científico. Los datos muestran un aumento claro en ciertos patrones lingüísticos asociados a estos modelos.

Los revisores son el último filtro

El sistema de revisión por pares actúa como barrera principal para detectar textos generados por IA que carecen de sustento real. El verdadero problema surge si esta línea de defensa se debilita. Si los revisores automatizan sus informes, el círculo se cierra y la literatura científica podría llenarse de contenido superficial y repetitivo, sin control humano.

Parece que la comunidad académica se enfrenta a un dilema moderno: usar una herramienta potente para avanzar más rápido, pero arriesgándose a que la herramienta termine escribiendo el diálogo científico entero, sin que nadie note la diferencia.