Uso sospechoso no declarado de la inteligencia artificial en la
literatura académica
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Glynn, Alex. «*Suspected Undeclared Use of Artificial Intelligence in the
Academic Literature: An Analysis of the Academ-AI Dataset.*» *arXiv*,
November 2024. https://urldefense.com/v3/__https://arxiv.org/abs/2411.15218__;!!D9dNQwwGXtA!Urd7q5MQBv2L1Jd0gjR5n-ITIewmfMqw1emNPVGevetXunDunPk7xEyH9m7U7QwUSl3IqDx2T6fqxz_pxA$ .

Desde que las herramientas de inteligencia artificial generativa (IA), como
ChatGPT de OpenAI, se hicieron ampliamente disponibles, los investigadores
han comenzado a utilizarlas en el proceso de escritura. El consenso de la
comunidad editorial académica es que dicho uso debe ser declarado en el
artículo publicado. Academ-AI documenta ejemplos de uso sospechoso de IA no
declarado en la literatura académica, lo cual se puede discernir
principalmente debido a la aparición en los artículos de investigación de
un lenguaje característico de los chatbots basados en modelos de lenguaje
grande (LLM).

Este análisis de los primeros 500 ejemplos recopilados revela que el
problema es generalizado, afectando a revistas y actas de conferencias de
editores altamente respetados. La IA no declarada parece aparecer en
revistas con métricas de citación más altas y mayores cargos por
procesamiento de artículos (APC), precisamente en esas publicaciones que,
teóricamente, deberían tener los recursos y la experiencia para evitar
tales descuidos. Una pequeña minoría de casos son corregidos después de la
publicación, y las correcciones a menudo son insuficientes para rectificar
el problema.

Los 500 ejemplos analizados aquí probablemente representen solo una pequeña
fracción de la IA no declarada presente en la literatura académica, gran
parte de la cual podría ser indetectable. Los editores deben hacer cumplir
sus políticas contra el uso no declarado de la IA en los casos detectables;
esta es la mejor defensa disponible actualmente para la comunidad editorial
académica contra la proliferación de IA no divulgada.

El conjunto de datos utilizado para esta investigación se compuso de
fragmentos de 500 documentos publicados: 449 artículos de revistas y 51
ponencias de conferencias. El 93,2% de estos artículos fueron publicados en
2022 o después, mientras que el 6,8% fueron publicados antes de la
liberación pública de ChatGPT en noviembre de 2022. Los artículos fueron
publicados en 345 revistas diferentes, la mayoría de las cuales (86%)
publicó solo uno de los artículos. Las revistas más representadas en el
conjunto de datos fueron *International Journal of Open Publication and
Exploration* (18 artículos) y *International Research Journal of
Modernization in Engineering Technology and Science* (11 artículos).

Las ponencias fueron presentadas en 45 conferencias diferentes, con un 91%
de las conferencias presentando solo una ponencia. La conferencia más
representada fue la *International Conference on Electronics, Communication
and Aerospace Technology* (4 ponencias). Solo el 13,1% de los artículos de
revistas fueron publicados en revistas producidas por grandes editores
académicos, como Elsevier (5,1%), Springer (2,2%) o MDPI (1,1%). En
contraste, la gran mayoría de las ponencias de conferencias (88,2%) fueron
publicadas por editores académicos importantes, principalmente IEEE
(80,4%). En general, los grandes editores produjeron el 20,8% de los
documentos en el conjunto de datos. Todos los editores importantes
representados en el conjunto de datos requieren la declaración del uso de
IA en sus políticas editoriales, excepto Wolters Kluwer. Solo dos
publicaciones de Wolters Kluwer, *Medicine* y *Annals of Medicine & Surgery*,
aparecen en el conjunto de datos, y ambas requieren la declaración de uso
de IA en sus guías para autores.

Un total de 62 artículos (13,8%) fueron publicados en revistas sin un ISSN
confirmado o que afirmaban estar registrados con el ISSN de otra revista.

Es imperativo identificar y abordar los casos de IA no declarada que
podemos detectar. En tales casos, las revistas y editores deben hacer
cumplir sus políticas mediante correcciones o retractaciones, según la
gravedad de la violación de políticas. No hacer esto establece un
precedente de violaciones de políticas sin abordar, sugiriendo a los
autores que la declaración del uso de IA no es necesaria. Por el contrario,
un precedente de hacer cumplir estas políticas incentiva la declaración
entre los autores descuidados e incluso sin escrúpulos, por el temor de que
el uso de IA sea detectable en su caso.

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