La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la relación entre humanos y máquinas con su capacidad de manejar y generar conocimiento. Se ha convertido en una herramienta clave para la investigación académica y son muchos los proyectos de Doctorados Industriales que trabajan en este campo . Pero la generación de conocimiento artificial depende todavía del ser humano. Por tanto, hay que explicar bien cuál es el uso que el personal investigador puede hacer de la IA para explotar su potencial de forma inteligente y ética.
La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos, parece evidente que estamos ante una revolución tecnológica sin precedentes. La relación entre humanos y máquinas se encuentra en punto de inflexión, suponiendo un salto exponencial en lo que respecta al acceso y uso del conocimiento. Elisenda Bou , un referente en IA en nuestro país, quien ha dirigido cuatro doctorados industriales está convencida de que una de las virtudes más sutiles de la IA es su capacidad para humanizar las interfaces de las máquinas: « la inteligencia artificial logra que más gente tenga acceso a la tecnología »
Cabe recordar que, hoy por hoy, la inteligencia artificial tiene la capacidad de gestionar el conocimiento humano, pero también de generar conocimiento. Técnicas muy comunes en el campo de la investigación como son el Machine Learning , el Big Data o el Deep Learning han creado muchas posibilidades en la inteligencia artificial y la informática en general. Gracias a éstas, y otras tecnologías, la IA puede gestionar y procesar datos en cantidades masivas, que después también es capaz de analizar y extraer información muy útil para personas investigadoras. En pocas palabras, estas tecnologías combinadas permiten a los proyectos de investigación realizar descubrimientos y tomar decisiones basadas en el conocimiento que la IA les proporciona.
De hecho, la IA está ayudando a realizar grandes progresos en la creación de conocimiento humano gracias a tecnologías aprendizaje automático o la creación de modelos predictivos a partir de datos. Por poner un ejemplo, uno de los campos donde la aplicación de la IA puede generar mayores beneficios a la sociedad es el mundo sanitario. El análisis de datos de pacientes y la creación de modelos predictivos en salud son aportaciones clave de las técnicas mencionadas en el párrafo anterior. Con estas técnicas de IA el personal investigador es capaz de desarrollar modelos predictivos para prever la probabilidad de que un paciente desarrolle enfermedades o trastornos, o la reacción que pueda tener en un determinado tratamiento. Sin olvidar la capacidad de técnicas como el Big Data para identificar patrones y tendencias que no son evidentes para los humanos, tomando estas decisiones con conocimiento de causa y proporcionar tratamientos personalizados.
Pero, más allá de gestionar y procesar el conocimiento humano, ¿la IA puede generar conocimiento “artificial”? La respuesta es sí, pero con matices (humanos, por supuesto). El Machine Learning (aprendizaje automático) que hemos mencionado antes es una técnica que permite a la IA analizar datos masivos para después identificar patrones y las relaciones entre estos datos, que aparentemente pueden estar ocultos a un ser humano. Descubrir estas conexiones entre datos puede permitir que la IA genere nuevas hipótesis, lo que nos lleva a la creación de “nuevo conocimiento” , y en último término a descubrimientos científicos, que a su vez pueden representar innovaciones para el mundo económico. También debemos considerar las numerosas investigaciones en curso en el ámbito de la IA creativa, muchas de ellas ya convertidas en aplicaciones comerciales. Esta investigación específica busca la creación de obras de arte, música y otras formas de expresión artística mediante tecnología basada en IA, obteniendo resultados suficientemente significativos que se han comparado con obras de creación humana.
"¿Más allá de gestionar y procesar el conocimiento humano, la IA puede generar conocimiento “artificial”? La respuesta es sí, pero con matices"
¿Creación de conocimiento artificial?
Pero, y ahora es el momento de matizar, lo cierto es que la IA puede generar conocimiento artificial, pero hoy por hoy todavía depende de los humanos. Son los humanos quien le proporciona los datos y, en definitiva, quien interpreta los resultados. Con su capacidad de observación, reflexión, interpretación y capacidad crítica, el ser humano lleva siglos generando conocimiento. Este conocimiento humano es muy distinto al conocimiento que pueda generar una máquina. El primero es el fruto de la experiencia, el aprendizaje y la capacidad de razonar, sin olvidar los factores externos que influyen en todo el proceso (contexto social y cultural, prejuicios, emociones, etc.). Por el contrario, el conocimiento que puede generar una máquina es fruto de datos procesados por algoritmos y modelos matemáticos. Mientras las máquinas sigan dependiendo de los humanos para obtener datos de la realidad, su capacidad de generar conocimiento artificial será limitada. Primera consideración básica de la revolución que estamos viviendo.
En efecto, una de las funciones básicas de la investigación es la generación de conocimiento, al margen de si ese conocimiento se transfiere más allá de la fuente que lo genera. Merece la pena recordar que precisamente el Plan de Doctorados Industriales se fundamenta en este proceso. El objetivo de los Doctorados Industriales es fomentar la transferencia de conocimiento generada por la investigación a través de la colaboración entre universidades y empresas. Los doctorandos y doctorandas aplican, gracias a este programa, su conocimiento y resultados de la investigación a problemas reales. Un proceso que contribuye positivamente a la transferencia de tecnología y conocimiento a las empresas y la sociedad en general.
Como se ha explicado anteriormente, los beneficios de la IA en la investigación académica son diversos y algunos muy relevantes. Éstos van desde la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real hasta la capacidad de generar modelos predictivos e hipótesis que puedan ser probadas empíricamente, pasando por la identificación de patrones y correlaciones que pueden ser difíciles de identificar por un humano. Son muchos los proyectos de Doctorados Industriales que basan su investigación en la IA y las diferentes técnicas que cobija. A modo de ejemplo podemos hablar de proyectos sobre inteligencia artificial como herramienta de apoyo al diagnóstico de las lesiones o úlceras, proyectos que aplican IA sobre datos de consumo energético con el objetivo de encontrar patrones de consumo y crear modelos para mejorar la eficiencia y reducir el consumo energético. Otras áreas de conocimiento con proyectos que utilizan la inteligencia artificial como herramienta de detección de conductas suicidas en adolescentes , o la aplicación de la inteligencia artificial al proceso creativo de las agencias de publicidad, o la aplicación de intel ·ligencia artificial por el control óptimo y autónomo de entornos industriales . Las posibilidades son muchas, y con la reciente aparición de aplicaciones de asistentes artificiales de lenguaje natural (lo que llamamos IA) lo más probable es que aumente el número de proyectos de investigación en el ámbito de la IA.
De entre los cientos de herramientas disponibles, que van desde la generación de textos e imágenes hasta aplicaciones de bots de inteligencia artificial centradas en el diálogo, tenemos ChatGPT . Es uno de los asistentes de lenguaje natural más famoso en estos momentos, no el único pero sí el más accesible y con mucho potencial. Esta aplicación se basa en modelos de lenguaje creados por el laboratorio de investigación en inteligencia artificial OpenAI . Este laboratorio norteamericano está formado por una organización sin ánimo de lucro y una filial comercial.
ChatGPT es un modelo de lenguaje natural que se basa en redes neuronales artificiales y utiliza técnicas de “aprendizaje profundo” para procesar grandes cantidades de datos, aprendiendo patrones y tendencias subyacentes. Los algoritmos que forman estos modelos tienen la capacidad de generar respuestas inteligentes a preguntas de los usuarios, entre otras tareas relacionadas con el lenguaje natural. Los usos de esta tecnología en diferentes idiomas son muchos, entre los que podemos destacar la traducción automática, la corrección o generación de textos, resumir o esquematizar, entre otras aplicaciones relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
"Hay que dejar de lado la angustia que la aparición disruptiva de esta tecnología está generando en el mundo de la educación, la formación superior y el mundo de la investigación, para centrarse en su potencial y aprendizaje práctico "
¿Cómo esta herramienta puede ser un recurso crítico para la investigación?
Definitivamente haciendo un buen uso, explotando todo su potencial de forma ética y responsable. Hay que dejar de lado la angustia que la aparición disruptiva de esta tecnología está generando en el mundo de la educación, la formación superior y el mundo de la investigación, para centrarse en su potencial y aprendizaje práctico . De entrada, sus usos más visibles para el personal investigador giran en torno a la creación de esbozos, o la estructuración de textos, mejorando en todo caso los mismos procesos de aprendizaje de los equipos de investigación. Si bien toda la comunidad educativa tienen motivos para estar preocupados si sus estudiantes utilicen ChatGPT para copiar en sus exámenes o realizar trabajos (existen herramientas para detectar texto generado por IA), lo importante es hacer el esfuerzo por encarar constructivamente el uso de la IA en el ámbito académico. Lo mismo ocurre en el ámbito de la investigación donde a menudo la duda es cómo esta tecnología afectará a las capacidades de escritura de los doctorandos y doctorandas.
Son muchas las formas con las que la IA puedes ayudar a la investigación académica. Presentamos a continuación algunas de las propuestas por la aplicación ChatGPT respondiendo a la pregunta “¿Cómo ChatGPT puede ayudar a la investigación académica?”:
- Identificación de temas de investigación: ChatGPT puede ser utilizado para identificar los temas de investigación emergentes y las áreas de investigación que necesitan más atención.
- Generación de preguntas de investigación : ChatGPT puede generar preguntas de investigación a partir de palabras clave o frases relacionadas con el tema de investigación. Esto puede resultar útil para los investigadores que necesitan ideas para sus proyectos.
- Resumen de la literatura: ChatGPT puede ser entrenado para resumir la literatura existente sobre un tema en particular. Esto puede ayudar a los investigadores a ahorrar tiempo en la revisión de documentos ya obtener una visión general rápida de lo publicado.
- Extracción de datos: ChatGPT también puede ser usado para extraer datos de artículos y otras fuentes relacionadas con la investigación. Esto puede ahorrar tiempo a los investigadores, ya que no tendrán que leer todos los documentos manualmente para conseguir la información que necesitan.
- Recopilación y análisis de datos: ChatGPT puede ayudarle a analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y tendencias. Esto puede ser útil para los investigadores para obtener una mayor comprensión de sus conjuntos de datos y obtener ideas para futuras investigaciones.
- Generación de hipótesis e ideas: ChatGPT puede ser utilizado para generar nuevas hipótesis o ideas para la investigación. El modelo puede ser entrenado con datos relacionados con un tema específico y después generar sugerencias para la investigación futura.
- Análisis y revisión de textos: ChatGPT puede utilizarse para analizar y revisar textos académicos, como artículos y tesinas, para encontrar errores y sugerir mejoras.
En este campo vale la pena seguir las aportaciones que Mushtaq Bilal ha realizado a las redes sociales. Este investigador de la Syddansk Universitet de Dinamarca ha hecho un hilo en Twitter sobre cómo utilizar ChatGPT de forma inteligente con fines académicos. En resumen, el investigador invita a la comunidad académica a aprender a combinar la inteligencia artificial con la inteligencia natural , y al hacer uso ético de ChatGPT para generar estructuras que después puedan convertirse en textos académicos. En ningún caso a crear contenido original, ya que aplicaciones como ChatGPT utilizan modelos de predicción, por lo que el contenido siempre es previsible.
En otras palabras, las respuestas que genera un chat como éste son coherentes porque la IA aprende a predecir las palabras o frases en un texto o conversación. El texto que genera ChatGPT es contenido original hasta cierto punto, ya que se basa en los datos que ha aprendido mientras interactúa con los usuarios. Puede hacer respuestas no programadas, es cierto, pero la IA no tiene la capacidad creativa de generar conocimiento de cero y muchos menos comprender la respuesta, carece de algo básico: conciencia.
Si bien hemos presentado algunas de las formas con las que la investigación se puede beneficiar del uso de la IA, es necesario siempre matizar estos usos para que se realice una investigación ética. Es necesario ver aplicaciones del estilo de ChatGPT como una herramienta y no un sustituto de la capacidad creativa para generar conocimiento de los seres humanos. No cabe duda de que son muchos los beneficios de la IA en la investigación académica y su importancia para la innovación empresarial. Pero es necesario afrontar los retos y las implicaciones de su uso en la investigación académica, como la fiabilidad de los resultados.
En conclusión, el mundo académico y el mundo económico tienen un reto en lo que respecta a las posibilidades de la inteligencia artificial, promoviendo su utilización para una investigación más efectiva, innovadora y ética.
