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Le pidieron al ChatGPT que escribiera un paper científico: por qué hizo un papelón

Científicos israelíes le ordenaron que procesara datos de una investigación sobre salud. Lo hizo en tiempo récord, pero las conclusiones decepcionaron.

“Pusieron en marcha el sistema y se fueron a almorzar”. Así resume la revista Nature, en una nota publicada los últimos días, la experiencia de dos científicos israelíes que pusieron a prueba la capacidad de ChatGPT para escribir un paper científico. Crearon un software que le fue dosificando a esta inteligencia artificial (IA) información de base sobre un tema de salud, se fueron a comer y, promediando la digestión, el trabajo estaba hecho. Pero, como se verá, no todo lo que brilla es oro.

Aunque los resultados fueron generados con una velocidad inalcanzable para un ser humano (se procesó y analizó una base de datos de 250.000 personas consultadas sobre diabetes, su consumo de frutas y verduras y su nivel de actividad física), estuvieron lejos de ser brillantes.

Sin embargo, inquietan. Es un contexto de gran preocupación, no solo por el avance -vendido como irrefrenable- de la inteligencia artificial sino por los riesgos de la desinformación y las fake news en todos los órdenes de la realidad.

O sea, no solo en la política sino también en el ámbito científico. Y de hecho (informaba este medio hace unos meses), la punta de ese iceberg son los cientos de papers retractados cada año por las propias revistas científicas que los habían revisado y publicado.

La pregunta es por las implicancias de que un par de científicos hayan probado confeccionar un paper con ChatGPT y si podrían multiplicarse aquellos con información cuestionable o floja. Y, lo más importante (precisamente el título de Nature): ¿Fue bueno el resultado de este paper en particular?

El logo de OpenAI, responsable del ChatGPT. Foto: APEl logo de OpenAI, responsable del ChatGPT. Foto: AP

La calidad del paper de ChatGPT

La respuesta a lo último es “más o menos”. El texto está online y lleva fecha del 23 de junio. Desde ya, no tiene autoría, si bien la dupla impulsora fueron los israelíes Roy Kishony (biólogo y experto en ciencia de datos) y su alumno Tal Ifargan, ambos del Technion, el instituto de Tecnología de Israel en Haifa.

Crearon un software que pudiera interactuar con ChatGPT. Máquina vs. máquina. Ellos se fueron a comer. Luego de compartirle la base de datos de 250.000 encuestas telefónicas, el sistema creado por los humanos le pidió a la IA que determinara un objetivo de estudio. ChatGPT obedeció.

Además, se le ordenó generar una plan de análisis de datos y “código”, término clave en el mundo informático, que podría definirse como un alfabeto que incluye las instrucciones, algoritmos o fórmulas (lo que importa es el trazo grueso de la idea) con el que se podrá -entre otros- extraer patrones de comportamiento.

Dicho de otro modo, se le pidió a ChatGPT la ambiciosa tarea de ser humano programador, analista de datos, científico y, además, encontrar algo nuevo.

El resultado fue algo trivial: la determinación de que comer más frutas y verduras y hacer ejercicio está relacionado con un menor riesgo de desarrollar diabetes.

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