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Artículos que contienen títulos o resúmenes que mencionan ciertas cosas. Métodos de inteligencia artificial (IA). Un análisis encontró que es más probable que se encuentren entre el 5% de los trabajos más citados en su campo durante un año determinado que los trabajos que no citan esas tecnologías. Estos artículos también tienden a recibir más Citas Desde fuera de su campo en lugar de estudios que no hagan referencia a la terminología de IA.

Pero este “aumento de citas” no se repartió por igual entre todos los autores. El análisis también mostró que los investigadores de Grupos que históricamente han estado subrepresentados en la ciencia No obtienen el mismo aumento de citas que sus homólogos cuando utilizan herramientas de IA en su trabajo, lo que sugiere que la IA podría empeorar. Desigualdad existente.

Inteligencia artificial y ciencia: lo que piensan 1.600 investigadores

Estos resultados provienen de un estudio que tenía como objetivo medir el uso y los beneficios potenciales de la inteligencia artificial en la investigación científica. Pero el informe publicado la semana pasada en La naturaleza del comportamiento humano.También genera preocupaciones. Los científicos pueden sentirse motivados a utilizar la IA únicamente como un medio para aumentar las citas, independientemente de si las herramientas de IA mejoran la calidad del trabajo, señala Lisa Messeri, antropóloga de ciencia y tecnología de la Universidad de Yale en New Haven, Connecticut. “Queremos asegurarnos de eso, al igual que [investing] “En inteligencia artificial, no hacemos esto cuando otros métodos fallan”, afirma.

El estudio también proporciona una cuantificación muy necesaria. ¿Cómo la inteligencia artificial cambia la investigación científica?dice Dashun Wang, coautor del estudio y sociólogo computacional que estudia ciencias en la Universidad Northwestern en Evanston, Illinois. “Ahora finalmente tenemos datos sistemáticos”, afirma Wang, que serán útiles para abordar las disparidades relacionadas con el uso de la IA en la ciencia.

Seguimiento del auge de la inteligencia artificial

Para medir el compromiso de los científicos con la IA, los autores identificaron términos relacionados con la IA, como “aprendizaje automático” y “red neuronal profunda”, en los resúmenes y títulos de casi 75 millones de artículos, que abarcan 19 disciplinas, publicados entre 1960 y 1960. 2019 Wang admite que debido a la fecha límite, el estudio no captura los desarrollos recientes en inteligencia artificial, incluida la aparición de grandes modelos de lenguaje como… ChatGPT, que ya está empezando a cambiar la forma en que algunos investigadores hacen ciencia.

Según el estudio, los científicos de las 19 disciplinas han intensificado el uso de herramientas de IA en las últimas dos décadas (ver 'El despegue de la IA'). Pero existe una amplia variación: las ciencias de la computación, las matemáticas y la ingeniería tienen las tasas más altas de uso de IA, y la historia, el arte y las ciencias políticas tienen las más bajas. Las tasas de geología, física, química y biología se encuentran en el medio.

para estimar Beneficios potenciales de la inteligencia artificial Para cada disciplina, los autores primero identifican las tareas relacionadas con la investigación que la IA puede realizar. Luego rastrearon el aumento de estas capacidades a lo largo del tiempo detectando pares verbo-sustantivo específicos, como “analizar datos” y “crear una imagen”, en publicaciones relacionadas con la IA entre 1960 y 2019. Al observar cómo estos términos se relacionan con la IA y cómo las publicaciones se superponen con las tareas centrales de un campo de investigación en particular a lo largo del tiempo, los investigadores pueden evaluar si las capacidades de la IA son capaces de satisfacer las necesidades cambiantes de ese campo.

Una vez más, las ciencias de la computación, las matemáticas y la ingeniería se asociaron con los beneficios potenciales más altos, y la historia, el arte y las ciencias políticas con los más bajos.

El enfoque del estudio es interesante porque permite un análisis sistemático en muchas disciplinas científicas, dice Marinka Zitnick, especialista en informática biomédica de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts. Pero viene con limitaciones. “Debido a que los autores querían hacer un estudio muy amplio y sistemático, significaba que no necesariamente podían llegar a una comprensión muy compleja de por qué un verbo o sustantivo en particular aparecía en el artículo”, dice. Ella señala que el hecho de que algunos verbos y sustantivos aparezcan juntos en un trabajo de investigación no significa que si la IA es capaz de realizar la tarea descrita, necesariamente será útil en el campo.