Por: Christian Fernández Huerta / Instituto de Investigaciones Culturales, Universidad Autónoma de Baja California.
Aunque ya convivíamos en mayor o menor medida con la inteligencia artificial desde muchos años atrás, fue el lanzamiento de ChatGPT en el 2022 el que inició el periplo hacia la singularidad. De manera exponencial, los grandes modelos de lenguaje fueron mejorando su capacidad de generar respuestas más precisas y confiables; las interacciones se volvieron más fluidas y naturales, y su adopción pasó de unos cuantos usuarios en algunos ámbitos muy acotados a niveles masivos. Actualmente, se estima que más de mil millones de personas utilizan alguna herramienta de inteligencia artificial. Presenciamos cómo la IA está adquiriendo un carácter de tecnología vital, concepto propuesto por Edgar Gómez-Cruz[1] para referir al conjunto de tecnologías digitales que configuran nuestra realidad social. Es decir, la IA, como otras tecnologías digitales, trasciende su materialidad e impone sus lógicas algorítmicas y en ello genera vitalidad. Son tecnologías que parecen inevitables, al ver su despliegue e integración en nuestra vida cotidiana. Y para la comunidad académica esto no es la excepción; se está convirtiendo en la norma.
Investigadores y docentes han encontrado en la IA, oportunidades y riesgos al interactuar con esta tecnología. Por un lado, nos ofrecen una variedad de herramientas que agilizan flujos de trabajo, los cuales antes resultaban desgastantes por el tiempo y esfuerzo requerido. Por otro lado, estos procesos de automatización generan una serie de complejidades operacionales, pero sobre todo éticas. ¿Cómo construimos el conocimiento científico? ¿Quiénes y con quién (o qué) lo construimos? ¿Cómo lo difundimos y divulgamos? Preguntas muy pertinentes, pero difíciles de responder, que se vuelven aún más trascendentes en el contexto digital actual.
Durante años se ha cuestionado al sistema científico que se sostiene en métricas e indicadores, que generan sobre todo, una valoración cuantitativa de la producción académica, situación que se refleja en la máxima de “Publish or Perish” (Publicar o perecer), es decir, para sobrevivir en el mundo científico y consolidar una carrera académica se requiere publicar. Publicar mucho y de manera constante, preferentemente en revistas indexadas y editoriales de prestigio. Esto ha alimentado un ecosistema de producción científica que atraviesa múltiples componentes: investigadores, universidades, bases de datos, sistemas de información, etc.
Este sistema, como lo conocemos, está en proceso de cambio. Para las y los investigadores, el uso de herramientas digitales avanzadas potenciadas por IA ha transformado la búsqueda, organización y análisis de información científica. Estas plataformas digitales pueden optimizar procesos de investigación, desde la formulación de preguntas, revisiones sistemáticas de literatura y análisis de resultados, permitiéndoles construir proyectos más robustos y eficientes, que pueden ayudar a generar y comunicar conocimiento científico a un ritmo exponencialmente mayor al que estamos acostumbrados o preparados para procesar. Por ejemplo, tenemos herramientas como PRISM de la compañía OpenAI, que pretende cambiar la forma de redacción y colaboración científica.
A la par de los cambios en la producción de conocimiento, se vienen cambios en la forma de evaluar ese conocimiento. Los editores de revistas científicas, el proceso peer review, las dictaminaciones de libros serán (y ya lo son en cierta medida) automatizados. Cada vez será más común que la inteligencia artificial agentica, es decir, herramientas de IA autónomas, realicen partes del proceso de evaluación y dictaminación con poca supervisión humana. Igualmente, los procesos editoriales se volverán más ágiles y económicos al utilizar la IA para la edición, corrección de estilo y para la generación de gráficos, tablas e ilustraciones. El proceso de maquetación de un libro será realizado en una fracción del tiempo que actualmente demora un humano con ayuda de un software especializado. Estos casos no solo son ejemplos, son parte de una realidad impostergable que nos obliga a considerar a la inteligencia artificial no solo como una nueva herramienta, sino como un cambio de paradigma. El futuro luce prometedor, pero se requiere mantener una postura crítica.
No se puede obviar el capitalismo digital y la lógica del provecho económico detrás de estas herramientas de IA. Aunque muchas plataformas de IA se presentan como herramientas abiertas, la diferencia entre el acceso a modelos básicos, generalmente gratuitos, y modelos avanzados, generalmente de pago, puede provocar una disparidad en la calidad de la producción académica. Se deberá considerar cómo el acceso a mejores modelos de IA se convierte en una ventaja competitiva para académicos y académicas con mayores recursos económicos, creando una nueva forma de brecha digital que ya no es solo de conectividad, sino de capacidad analítica asistida.
Será necesario discutir la actual incapacidad de los modelos de lenguaje para procesar conocimientos locales y matices culturales específicos. Cómo la IA opera bajo una lógica de promedios estadísticos que a menudo ignora el contexto. Además, se deben considerar los peligros de los sesgos en la IA o la posibilidad del mal uso de datos. La integración de la IA de forma desordenada, sin lineamientos y reglas claras, en el sistema científico y en el ámbito editorial puede amenazar la integridad académica, así como la construcción de conocimiento contextualizado.
La mayoría de estos riesgos eventualmente pueden reducirse o mitigarse con el desarrollo de nuevos y mejores modelos y técnicas de IA, por lo que mantengo una postura de optimismo cauteloso, una anticipación positiva con el reconocimiento de posibles consecuencias negativas. Nos encontramos en un momento coyuntural donde el sistema científico, como lo conocemos, está por desaparecer y algo nuevo está por emerger. Algo que nos invita a pensar en la IA más allá de su adopción, uso o apropiación. Hay que identificar que no es la tecnología en sí misma la que determina su impacto negativo o positivo, sino el cómo se utiliza y quién decide sobre esos usos. La posibilidad de un cambio de paradigma está en el uso de la IA para potenciar lo humano, no para reemplazarlo.
[1] Gómez-Cruz, E. (2022). Tecnologías vitales: pensar las culturas digitales en Latinoamérica. Universidad Panamericana: México.