Autor Rodrigo Téllez Mosquera
Docente
Editado por Diana Tamayo, Directora de Investigaciones
Lo que en su momento era una fantasía del cine, los comics, el anime o los libros de ficción, hoy en día, con sus diferencias de lo anterior, es una realidad.
La Inteligencia Artificial (IA) es un intento de imitar la inteligencia humana mediante un software o un robot, aunque este concepto es muy amplio, ya que la IA es un campo de investigación y producción relativamente nuevo.
En esta dirección Stuart Russell y Peter Norvig (docentes de University Of California, Berkeley), expertos en computación y sistemas, han propuesto clasificar las IA en cuatro tipos, los sistemas que actúan racionalmente, los sistemas que “piensan como humanos”, los sistemas que “actúan como humanos” y los sistemas que usan lógica racional.
Investigar es una acción casi innata en el ser humano, que podríamos considerarla clave en el proceso de evolución como seres y como sociedad. En el momento en que el hombre se pregunta por la naturaleza, busca información, desea solucionar problemáticas, establece teorías, modelos o leyes; directa o indirectamente está investigando.
¿Cómo impacta la IA los procesos de investigación? Esta pregunta que desde las definiciones anteriores pareciera responderse rápidamente, impacta para avanzar, realmente tiene muchas aristas.
Claro que la IA permite un avance en los procesos investigativos y en la misma productividad. Tenemos herramientas IA que permiten buscar información de una manera más detallada que cualquier buscador académico, permiten relacionar ideas, hacer correcciones de estilo más específicas, generar gráficas con solo dar una descripción evitando el tedioso proceso de graficar o dibujar digitalmente, estas herramientas muestran claramente impacto en la forma de presentar o elaborar trabajos investigativos, siendo mas eficientes y eficaces en el campo de la investigación.
Sin embargo, la potencia de la IA es al mismo tiempo lo que nos debe poner en alerta, ya que el uso de una herramienta cualquiera siempre va a depender del fin y de la ética del usuario.
Esas mismas potencialidades, como buscar fuentes detalladas, redactar textos, producir imágenes, producir vídeos, incluso producir datos bajo lógicas de simulación, en el afán de la producción académica investigativa, puede llevar a prácticas de producción poco éticas, como la producción de investigaciones realizadas desde la IA sin un análisis o mediación directa en el producto por parte del investigador, la presentación de resultados falsos que por la misma forma de producción de la IA sea imposible determinar sus certeza, igualmente con la producción de imágenes o vídeos como fuentes para sustentar una idea.
Desde esta perspectiva, el mundo investigativo se enfrenta a un gran reto, en el cual se debe mediar la producción investigativa, con un alto compromiso de parte de los investigadores, para que las IA ayuden a resolver problemas de la sociedad brindando soluciones reales, y no resolviendo problemas ficticios con soluciones irreales.
Referencias
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Jeff Whitaker, C. D. S. (n.d.). Azure Storage Replication explained: LRS, ZRS, Grs, Ra-GRS. NetApp BlueXP. https://bluexp.netapp.com/blog/azure-anf-blg-azure-storage-replication-explained-lrs-zrs-grs-ra-grs
Sobre el autorEditorial EtecéÚltima edición: 12 agosto, E. E. edición: 12, & agosto. (n.d.). Investigar – Concepto, Pautas y metodologías. Concepto. https://concepto.de/investigar/
UNAM. (2019, November 5). Impacto de la Inteligencia artificial en ciencia, industria y sociedad. Gaceta UNAM. https://www.gaceta.unam.mx/impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-ciencia-industria-y-sociedad/