Tomado de Universo Abierto
Pividori, Milton. «Chatbots in Science: What Can ChatGPT Do for You?» Nature, 14 de agosto de 2024. https://doi.org/10.1038/d41586-024-02630-z.
El artículo de Milton Pividori explora cómo los chatbots de inteligencia artificial, como ChatGPT, pueden ser utilizados para mejorar la investigación científica. A lo largo de 18 meses, su equipo se dedicó a estudiar cómo integrar esta tecnología en tareas diarias como revisiones de literatura, redacción de textos académicos y programación, con el objetivo de aumentar la productividad y mejorar la calidad de la ciencia.
Milton Pividori, un investigador financiado por organizaciones sin fines de lucro como la Fundación Alfred P. Sloan y la Iniciativa Chan Zuckerberg, ha dedicado 18 meses a explorar cómo ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial (IA) basado en un modelo de lenguaje de gran escala, puede ser utilizado para mejorar la investigación científica. Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha captado la atención mundial por su capacidad para responder preguntas complejas, redactar ensayos sofisticados y generar código fuente. Pividori y su equipo se han centrado en integrar esta tecnología en tareas cotidianas de la investigación, como la revisión de literatura, la redacción de textos académicos y la programación de código, con el objetivo de mejorar la productividad y la calidad del trabajo científico.
Una de las lecciones clave que Pividori destaca es la importancia de la ingeniería de prompts, es decir, la forma en que se formulan las preguntas o comandos para interactuar con el chatbot. Un buen prompt debe ser claro y específico, detallando exactamente lo que se espera que el modelo haga. Esto incluye pedir al chatbot que asuma un rol específico, como el de un editor profesional, y proporcionar ejemplos claros de lo que se espera en la respuesta. Según Pividori, la capacidad de un chatbot para proporcionar resultados útiles depende en gran medida de la calidad de los prompts que recibe.
Otra lección importante es la necesidad de identificar qué tareas son adecuadas para delegar en un chatbot y cuáles no. Pividori señala que no todas las fases del trabajo científico son aptas para ser manejadas por una IA. Por ejemplo, en la etapa inicial de revisión de literatura, donde se requiere creatividad y pensamiento crítico para formular preguntas de investigación y analizar profundamente los artículos, es esencial que los investigadores participen activamente. Sin embargo, una vez que se ha definido el marco de investigación y se necesita realizar tareas más rutinarias o menos críticas, como resumir artículos menos relevantes, los chatbots pueden ser de gran ayuda.
Además, Pividori argumenta que utilizar chatbots para escribir es menos riesgoso que utilizarlos para leer y analizar textos científicos. Al redactar, el investigador mantiene control sobre el resultado final y puede corregir errores o «alucinaciones» del modelo. En contraste, al confiar en un chatbot para leer y resumir un artículo, se corre el riesgo de que se omitan detalles importantes o se interpreten mal los datos. Pividori sugiere un enfoque en el que el investigador escriba primero el texto y luego use el chatbot para revisar y mejorar la redacción, aplicando reglas específicas para la estructura de manuscritos científicos. Este enfoque permite mantener un alto nivel de precisión y control sobre el contenido generado.
En conclusión, aunque los chatbots como ChatGPT tienen un gran potencial para aumentar la eficiencia en la investigación científica, es crucial entender sus limitaciones y utilizarlos de manera estratégica. Los investigadores deben identificar cuidadosamente qué tareas pueden delegarse a la IA y cuáles requieren la intervención directa y el juicio creativo del ser humano. Al hacerlo, es posible aprovechar lo mejor de ambos mundos: la capacidad de procesamiento y automatización de la IA y la creatividad y el pensamiento crítico humanos.
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