IA generativa: el último chivo expiatorio de la evaluación de
la investigación
<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/2023/10/13/ia-generativa-el-ultimo-chivo-expiatorio-de-la-evaluacion-de-la-investigacion/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZZ7aCbmLg$ >


Danny Kingsley. «*Generative AI – the Latest Scapegoat for Research
Assessment*», LSE, 13 de octubre de 2023.
https://urldefense.com/v3/__https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/10/13/generative-ai-the-latest-scapegoat-for-research-assessment/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZYMcpFXvw$ 
.


*Reflexionando sobre el debate en torno a la inteligencia artificial
generativa y su impacto en la comunicación académica, Danny Kingsley
argumenta que, al igual que el acceso abierto hace veinte años, la IA
refleja las deficiencias duraderas en la publicación y evaluación de la
investigación.*



Ha sido interesante observar la explosión de discusión en torno a ChatGPT y
la IA generativa. Los comentarios oscilan entre el gran potencial que
ofrece (en términos de eficiencia) y las preocupaciones sobre el daño que
causará a sistemas de confianza de larga data. Uno de esos sistemas es la
publicación académica.

A pesar de los desafíos planteados, ChatGPT simplemente refleja los
problemas que ya aquejan al sistema de publicación académica actual. De
hecho, de la misma manera en que hace una década, el acceso abierto fue un
chivo expiatorio de la comunicación académica, ahora la IA generativa es un
chivo expiatorio del sistema de publicación académica. Estas preocupaciones
parten de una suposición subyacente: que el sistema actual está
funcionando. Debemos preguntarnos: ¿es así?

No hay espacio aquí para una lista exhaustiva de los muchos y variados
problemas del ecosistema actual de publicación académica. A modo de
muestra, hay que tener en cuenta que por ejemplo las revistas depredadoras
<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/tag/revistas-depredadoras/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9Zbye0SoSQ$ > lamentablemente
están aquí para quedarse, la preocupante cantidad de fraude en la
investigación médica y que los investigadores que aceptan manipular citas
<https://urldefense.com/v3/__https://www.nature.com/articles/d41586-023-01532-w__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbyTQFvWw$ > tienen más
probabilidades de que se publiquen sus artículos.

Dos estudios recientes, uno en Europa y otro en Australia, revelan el nivel
de presión al que se ven sometidos los doctorandos y los investigadores en
sus primeros años para proporcionar autoría regalada. También se han
revelado alarmantes detalles sobre el intercambio de dinero por autoría,
con precios que dependen de dónde se publicará el trabajo y el área de
investigación. Las investigaciones sobre esto están llevando a una serie de
retractaciones. Incluso la «naturaleza autocorrectiva» del sistema no
funciona, con la revelación de un gran número de citas a artículos que
habían sido retractados <https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2223996__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbfPtJFAQ$ >, y
más de una cuarta parte de estas citas ocurrieron después de la
retractación.

Consideremos algunas de las preocupaciones planteadas sobre la IA y la
publicación académica. La incapacidad actual de la IA para documentar el
origen de sus fuentes de datos a través de citas, y la falta de
identificadores de esas fuentes de datos, significa que no hay capacidad
para replicar los «hallazgos» generados por la IA. Esto ha llevado a
llamados para el desarrollo de una especificación o estándar formal para la
documentación de la IA respaldado por un modelo de datos sólido. Nuestro
entorno actual de publicación no prioriza la reproducibilidad, con el
intercambio de código como algo opcional y una adopción lenta de requisitos
para compartir datos. En este entorno, la generación de datos falsos es
motivo de preocupación. Sin embargo, ChatGPT «no es el creador de estos
problemas; en cambio, permite que este problema exista en una escala mucho
mayor».

A pesar de toda la preocupación, la IA generativa ofrece una forma de
abordar las desigualdades en el sistema académico de publicación actual.
Por ejemplo, escribir artículos en inglés cuando no es el primer idioma del
autor puede ser una barrera significativa para participar en el discurso de
investigación. La IA generativa ofrece una solución potencial para estos
autores, argumentada en el contexto de la publicación médica. Otro
argumento es que las reacciones impulsivas de los editores al uso de
ChatGPT en artículos significa que estamos perdiendo la oportunidad de
nivelar el campo de juego para los autores que tienen el inglés como
segundo idioma (ESL).

Después de todo, la práctica de recibir asistencia en la redacción de
artículos no es algo nuevo. Un estudio que investiga a autores prolíficos
en revistas científicas de alto impacto que no eran investigadores encontró
un sorprendente nivel de publicación en múltiples áreas de investigación.
Estos autores son humanos (en su mayoría con títulos en periodismo), no IA.

Hablando de autoría, recientemente se informó que un radiólogo utilizó
ChatGPT para escribir artículos y los publicó con éxito en áreas que
estaban muy alejadas de su experiencia, incluyendo agricultura, seguros,
derecho y microbiología. Esto es una representación excelente de las
preocupaciones que muchos han expresado sobre la producción excesiva de
artículos «escritos» por la IA generativa. Aunque las acciones del
radiólogo son impactantes, este tipo de comportamiento no se limita al uso
de la IA, como lo demuestra la admisión de un experto en carne español
que había
publicado 176 artículos en un año
<https://urldefense.com/v3/__https://english.elpais.com/science-tech/2023-06-04/a-researcher-who-publishes-a-study-every-two-days-reveals-the-darker-side-of-science.html__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbK2bVpTw$ >
en
múltiples áreas a través de asociaciones cuestionables.

El único impulsor de casi todas las prácticas de investigación
cuestionables es la actual importancia del artículo publicado como la única
producción que cuenta. El rabo está moviendo al perro.

Si un exceso de revistas y artículos de revista ya está alimentando
las «fábricas
de artículos
<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/2022/06/29/papel-mills-la-fabricacion-de-articulos-para-la-venta-de-autorias/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbFbiL5Xw$ >»
(que a su vez pueden generarse mediante IA), es posible que todo el
ecosistema de publicación académica esté a punto de colapsar. Un comentario
ha preguntado si el uso de la IA para ayudar a escribir artículos aumentará
aún más la presión para publicar, dado que los niveles de publicación han
aumentado drásticamente en la última década.

Estamos haciendo las preguntas equivocadas. Un buen ejemplo es este
artículo que pregunta si los editores deberían preocuparse de que ChatGPT
haya escrito un artículo sobre sí mismo. El artículo continúa discutiendo
«otras preocupaciones éticas y morales» y pregunta: «¿Es correcto usar la
IA para escribir artículos cuando la publicación de artículos se utiliza
como un barómetro de la competencia, la permanencia y la promoción de los
investigadores?».

Reformularía la pregunta como: «¿Es correcto que la publicación de
artículos se utilice como la principal herramienta de evaluación de los
investigadores?» El único impulsor de casi todas las prácticas de
investigación cuestionables es la importancia actual del artículo publicado
como la única producción que cuenta. El rabo está moviendo al perro.

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<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/category/investigacion/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZZaDdGFFg$ >, Tecnologías de la
información
<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/category/tecnologias-de-la-informacion/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbPcJjljg$ > y
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artificial <https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/tag/inteligencia-artificial/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZZ_FEkoXw$ >,
Investigación <https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/tag/investigacion/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZbM27jECQ$ > en octubre
13, 2023
<https://urldefense.com/v3/__https://universoabierto.org/2023/10/13/ia-generativa-el-ultimo-chivo-expiatorio-de-la-evaluacion-de-la-investigacion/__;!!D9dNQwwGXtA!Ta65OkY6Hs-PtqbzJuaYb5A0glFSyRjVS6wnpYKTzpQt2uNGGVCZ-MZkebyRbGF9MkyrG4TB9ZZ7aCbmLg$ >
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