La Inteligencia Artificial y sus implicaciones para la producción académica y científica

 El crecimiento acelerado de la Inteligencia Artificial (IA) se produjo alrededor de 2010, aunque esta expresión, creada hace décadas, antes parecía pertenecer sólo a las películas de ciencia ficción. Hoy en día, la IA se ha incorporado a nuestra vida diaria a través de diversos usos, desde el menú electrónico de un call center, pasando por aplicaciones de mensajería, navegación por Global Positioning System (GPS), incluso sistemas automáticos de interpretación de imágenes y muchas otras posibilidades que tienen cubiertas estas redes neuronales artificiales. También destaca la aplicación de la IA en el ámbito educativo, ya que se utilizan plataformas Learning Management System (LSM) para monitorear el acceso de los estudiantes y los datos de interacción en Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA).

La mayoría de las personas, a nivel mundial, tuvieron su primer contacto con la IA Generativa, a través de chatbot diseñado para generar textos basados ​​en la solicitud de un usuario, mediante simulación de conversación humana (Lundet al., 2003) recién en noviembre de 2022, cuando se lanzó ChatGPT, creado por OpenAI (Introduciendo Chatgpt, 2022). Esta reflexión, sin embargo, se centrará en las implicaciones que la IA trae a la producción académica y científica que requiere el desarrollo y constitución de sujetos de autor. Se han requerido posicionamientos en torno al tema de la autoría, recayendo, en particular, en la producción en el ámbito académico, abarcando Instituciones de Educación Superior (IES) y centros de investigación, llegando al final de un recorrido que es la difusión de los resultados de la investigación a través de canales de información.

Se sabe que la aplicación de la IA en la investigación tiene aportes efectivos como: automatización y eficiencia en el análisis de datos – gracias al uso de tecnologías como el aprendizaje profundo (deep learning) y grandes modelos de lenguaje (Large Language Models, LLM); colaboración y comunicación entre pares; e incluso la posibilidad de traducción y acceso a la información, combinado con el acceso abierto; así como su uso en ciencia participativa y ciudadana, la cual es utilizada en proyectos realizados en línea y basados en crowdsourcing (Pociano, 2023). Sin embargo, es necesario tener en cuenta que la IA no utiliza una ética propia y corresponde a las instituciones y entidades de investigación definir “[…] mejores prácticas que puedan replicarse en una amplia variedad de entornos”. (Kremer, 2022, pág. 90). La tarea no nada es fácil, el sistema es complejo, pero algunas iniciativas ya han dado sus frutos, como la guía Guideline for Trustworthy AI (2019), elaborado por la Comisión Europea y la posición de la Universidad de Derecho de Harvard, a través del Berkman Klein Center for Internet & Society que “[…] [está] cerca de abordar la brecha entre los principios éticos generales y un marco ético aplicado al desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial”. (Kremer, 2022, pág. 92).

Estamos llamados a repensar el concepto mismo de autoría frente a las tecnologías de IA, ya que la producción de textos académicos y científicos involucra cuestiones que reflejan la ética de la comunicación científica y conducen al reconocimiento de otras voces. El uso de ChatGPT también plantea muchas preguntas sobre los derechos de autor, el plagio y la falta de transparencia, yendo en la dirección opuesta a la ciencia abierta, ya que el funcionamiento interno de las IA de conservación puede ocultarse (Dis et al., 2023). Cuando las computadoras e Internet se volvieron más accesibles, el acto de copiar y pegar parece haber aumentado y afectado el uso ético de la información, ya que las personas comenzaron a apropiarse indebidamente de la información disponible en Internet como si no tuviera autoría. Esto es grave no sólo por el reconocimiento de la producción del otro, sino porque, para convertirse en autor, el individuo debe actuar éticamente y señalar el camino que tomó, a qué fuentes accedió y, así, darles un nuevo significado en su construcción autoral. Y esto hace que la discusión sea aún más compleja.

Esta cuestión de la autoría también concierne a la industria editorial debido a las “incertidumbres jurídicas”, como reflexionó Peter Schoppert, director de Singapore NUS Press, quien mencionó en su conferencia celebrada en agosto de 2023, en Brasil, el Fair Use, adoptado en Estados Unidos, que permite “el uso de material protegido por derechos de autor en determinadas circunstancias, sin necesidad de pedir autorización –como posible guía de las circunstancias por ahora–, sin ignorar cuestiones relacionadas con la privacidad, la moral, la ética y los contratos” (Sobata, 2023). Sin embargo, una instigadora reflexión aportada por el boletín semanal, Proyecto451, número 526 del 11 de agosto,1 intitulada “¿Se convertirá la creación del LLM en el nuevo generador de ingresos para las publicaciones académicas?”, señala que, aunque el miedo a la IA es bastante representativo, es probable que las empresas de IA busquen contenidos fruto de la investigación científica, a través de editoriales académicas, convirtiéndolos en proveedores de contenidos críticos, evaluados y, por tanto, fuentes fiables. El contenido será cada vez más una importante “moneda de valor”, especialmente para LLM, ya sea para uso público o privado, y este contenido tendrá que cumplir algunos requisitos: ser verificado, tener alta calidad y revisado por pares.

Es indiscutible que la IA como herramienta ciertamente traerá avances científicos, investigaciones compartidas, siendo una gran aliada de la ciencia participativa y ciudadana, sin embargo, es necesario establecer procedimientos y pautas de uso, considerando la ética y respetando la autoría.