Cómo los motores de búsqueda científicos impulsados ​​por IA pueden acelerar su investigación

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) están transformando la forma en que trabajamos. Muchos productos intentan hacer que la investigación científica sea más eficiente ayudando a los investigadores a clasificar grandes volúmenes de literatura.

Estos motores de búsqueda científica se basan en modelos de lenguaje extendido (LLM) y están diseñados para examinar artículos de investigación existentes y resumir los hallazgos clave. Las empresas de inteligencia artificial actualizan constantemente las funciones de sus modelos y periódicamente lanzan nuevas herramientas.

Naturaleza Hablé con los desarrolladores de estas herramientas y los investigadores que las utilizan para obtener consejos sobre cómo aplicarlas y los peligros a tener en cuenta.

¿Qué herramientas están disponibles?

Algunas de las herramientas basadas en LLM más populares incluyen Elicit, Consensus y You, que ofrecen varias formas de acelerar el análisis de la literatura.

Cuando los usuarios ingresan una pregunta de investigación en Elicit, éste devuelve listas de artículos relevantes y resúmenes de sus hallazgos clave. Los usuarios pueden hacer más preguntas sobre artículos específicos o filtrar por revista o tipo de estudio.

Los motores de búsqueda científicos sobre IA son cada vez más numerosos: ¿son buenos?

El consenso ayuda a los investigadores a comprender la variedad de información científica sobre un tema. Los usuarios pueden ingresar preguntas como «¿Puede la ketamina tratar la depresión?» ”, y la herramienta proporciona un “medidor de consenso” que indica dónde se encuentra el acuerdo científico. Los investigadores pueden leer resúmenes de artículos que están de acuerdo, en desacuerdo o no están seguros de la hipótesis. Eric Olson, director general de Consensus en Boston, Massachusetts, dice que la herramienta de inteligencia artificial no reemplaza la consulta en profundidad de artículos, pero es útil para análisis de estudios de alto nivel.

You, una empresa de desarrollo de software con sede en Palo Alto, California, afirma que es el primer motor de búsqueda que integra la búsqueda por IA con datos de citas actualizados para estudios. La herramienta ofrece a los usuarios diferentes formas de explorar preguntas de investigación; por ejemplo, su “modo genio” ofrece respuestas en forma de gráficos. El mes pasado, lanzó una “herramienta multijugador” que permite a los colegas colaborar y compartir chats personalizados de IA que pueden automatizar tareas específicas, como la verificación de datos.

Clarivate, una empresa de análisis de investigación con sede en Londres, lanzó en septiembre su asistente de investigación impulsado por inteligencia artificial, que permite a los usuarios buscar rápidamente en la base de datos de Web of Science. Los científicos pueden ingresar una pregunta de investigación y ver resúmenes relevantes, temas relacionados y mapas de citas, que muestran los artículos citados por cada estudio y pueden ayudar a los investigadores a identificar literatura clave, dice Clarivate.

Y aunque los artículos publicados en Web of Science están en inglés, la herramienta de inteligencia artificial de Clarivate también puede resumir resúmenes de artículos en diferentes idiomas. «La traducción de idiomas integrada en grandes modelos lingüísticos tiene un enorme potencial para estandarizar la literatura científica en todo el mundo», afirma Francesca Buckland, vicepresidenta de producto de Clarivate, con sede en Londres.

BioloGPT es una de un número cada vez mayor de herramientas de inteligencia artificial para temas específicos que produce respuestas resumidas y detalladas a preguntas biológicas.

¿Qué herramientas son adecuadas para qué tareas?

“Siempre digo que depende de lo que realmente quieras hacer”, dice Razia Aliani, epidemióloga de Calgary, Canadá, cuando se le pregunta sobre las mejores herramientas de motor de búsqueda de IA que se pueden utilizar.

Cuando necesita comprender el consenso o la diversidad de opiniones sobre un tema, Aliani recurre al consenso.

Aliani, que también trabaja para la empresa de revisión sistemática Covidence, utiliza otras herramientas de inteligencia artificial al revisar grandes bases de datos. Por ejemplo, utilizó Elicit para limitar sus intereses de búsqueda. Después de introducir una pregunta de investigación inicial, Aliani utiliza Elicit para excluir artículos irrelevantes y profundizar en los más relevantes.

Aliani dice que las herramientas de búsqueda de IA no sólo ahorran tiempo, sino que pueden ayudar a «mejorar la calidad del trabajo, impulsar la creatividad e incluso encontrar formas de hacer que las tareas sean menos estresantes».

Anna Mills imparte cursos de introducción a la escritura en el College of Marin en San Francisco, California, incluidos cursos sobre el proceso de investigación. Ella dice que es tentador presentar estas herramientas a sus estudiantes, pero le preocupa que obstaculicen su comprensión de la investigación científica. En cambio, quiere enseñar a los estudiantes cómo las herramientas de investigación de IA cometen errores, para que puedan desarrollar las habilidades para «evaluar críticamente lo que estos sistemas de IA les brindan».

«Para ser un buen científico, hay que ser escéptico ante todo, incluidos sus propios métodos», dice Conner Lambden, fundador de BiologGPT, con sede en Golden, Colorado.

¿Qué pasa con las respuestas inexactas y la desinformación?

Abundan las preocupaciones sobre la precisión de los resultados de los principales chatbots de IA, como ChatGPT, que pueden «alucinar» información falsa e inventar referencias.

Tres formas en que ChatGPT me ayuda con mi escritura académica

Esto ha generado cierto escepticismo hacia los motores de búsqueda científicos, y los investigadores deberían tener cuidado, dicen los usuarios. Los errores comunes que enfrentan las herramientas de investigación de IA incluyen la fabricación estadística, la tergiversación de los artículos citados y los sesgos basados ​​en los sistemas de capacitación de estas herramientas.

Los problemas que encontró el científico deportivo Alec Thomas al utilizar herramientas de inteligencia artificial lo llevaron a abandonar su uso. Thomas, que trabaja en la Universidad de Lausana en Suiza, anteriormente apreciaba las herramientas de investigación de IA, pero dejó de usarlas después de encontrar «errores fundamentales muy graves». Por ejemplo, al investigar cómo las personas con trastornos alimentarios se ven afectadas si practican deportes, una herramienta de inteligencia artificial resumió un artículo que consideró relevante, pero en realidad «no tenía nada que ver con la solicitud inicial», dijo. “No confiaríamos en un ser humano que padece alucinaciones, entonces, ¿por qué confiaríamos en una IA? » dijo.

¿Cómo manejan los desarrolladores las respuestas inexactas?

Desarrolladores que Naturaleza habló y dijo que han implementado salvaguardas para mejorar la precisión. James Brady, gerente de ingeniería de Elicit en Oakland, California, dice que la compañía se toma en serio la precisión y utiliza varios sistemas de seguridad para verificar las respuestas en busca de errores.

Buckland dice que la herramienta de inteligencia artificial de Web of Science tiene “protecciones sólidas” para evitar la inclusión de contenido fraudulento y problemático. Durante las pruebas beta, el equipo trabajó con unos 12.000 investigadores para incorporar comentarios, afirma.

Los chatbots con IA están llegando a los motores de búsqueda: ¿puedes confiar en los resultados?

Si bien esta retroalimentación mejora la experiencia del usuario, Olson dice que también podría influir en las alucinaciones. Las herramientas de búsqueda de IA están «entrenadas en base a la retroalimentación humana, quieren brindar una buena respuesta a los humanos», dice Olson. Entonces “llenarán los vacíos de cosas que no existen”.

Andrew Hoblitzell, investigador de IA generativa en Indianápolis, Indiana, que enseña en universidades en un programa llamado AI4All, cree que las herramientas de investigación de IA pueden respaldar el proceso de investigación, siempre que los científicos verifiquen la información generada. “En este momento, estas herramientas deberían utilizarse de forma híbrida y no como una fuente definitiva. »