Los artículos científicos que mencionan la IA se benefician de un aumento de citas

Según un análisis, los artículos cuyos títulos o resúmenes mencionan ciertos métodos de inteligencia artificial (IA) tienen más probabilidades de estar entre el 5% de los trabajos citados en su campo en un año determinado que aquellos que no hacen referencia a estas técnicas. . Estos artículos también tienden a recibir más citas fuera de su campo que los estudios que no hacen referencia a términos de IA.

Pero este “aumento de citas” no fue compartido por igual por todos los autores. El análisis también mostró que los investigadores de grupos históricamente subrepresentados en la ciencia no ven el mismo aumento en las citas que sus homólogos cuando utilizan herramientas de IA en su trabajo, lo que sugiere que la IA podría exacerbar las desigualdades existentes.

IA y ciencia: lo que piensan 1.600 investigadores

Los resultados provienen de un estudio destinado a cuantificar el uso y los beneficios potenciales de la IA en la investigación científica. Pero el informe, publicado la semana pasada en Comportamiento humanotambién plantea preocupaciones. Los científicos podrían verse incentivados a utilizar la IA sólo como una forma de aumentar sus 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 Nueva York. “Queremos asegurarnos de que, como estamos [investing] En IA, no lo hacemos en detrimento de otros enfoques”, afirma.

El estudio también proporciona una cuantificación muy necesaria de cómo la IA está cambiando la investigación científica, dice Dashun Wang, coautor del estudio y científico social computacional que estudia ciencias en la Universidad Northwestern en Evanston, Illinois. «Por fin tenemos datos sistemáticos», afirma Wang, que ayudarán a abordar las disparidades en el uso de la IA en la ciencia.

Siguiendo el auge de la IA

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 2019. Wang reconoce que debido a la fecha límite, el estudio no tiene en cuenta los desarrollos recientes en IA, incluido el surgimiento de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, que ya están cambiando la forma en que algunos investigadores hacen ciencia.

Según el estudio, científicos de 19 disciplinas han aumentado el uso de herramientas de IA en las últimas dos décadas (ver “El uso de la IA despega”). Pero existen amplias variaciones: las ciencias de la computación, las matemáticas y la ingeniería tienen las tasas más altas de uso de IA, mientras que la historia, el arte y las ciencias políticas tienen las tasas más bajas. Los honorarios de geología, física, química y biología se encuentran en un punto intermedio.

Para estimar los beneficios potenciales de la IA para cada disciplina, los autores primero identificaron las tareas relacionadas con la investigación que la IA puede realizar. Luego, rastrearon el aumento de estas capacidades a lo largo del tiempo detectando ciertos pares verbo-sustantivo, como “analizar datos” y “generar una imagen”, en publicaciones de IA entre 1960 y 2019. Con el tiempo, las publicaciones se superpusieron con las tareas principales de un área de investigación determinada, los investigadores pudieron evaluar si las capacidades de la IA podían satisfacer las necesidades cambiantes en esta área.

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.

Marinka Zitnik, especialista en informática biomédica de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts, dice que el enfoque del artículo es interesante porque permite un análisis sistemático en múltiples disciplinas científicas. Pero esto tiene límites. «Debido a que los autores querían hacer un estudio muy amplio y sistemático, eso significaba que no necesariamente podían entender de una manera muy compleja por qué un verbo o sustantivo específico aparecería en un artículo», dice. El hecho de que ciertos verbos y sustantivos aparezcan juntos en un artículo no significa que si la IA puede realizar la tarea descrita, necesariamente será útil en esa área, señala.