Inteligencia artificial para la investigación científica
¿Qué es IA para la investigación científica?
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología emergente que permite a las máquinas realizar tareas que requieren de la inteligencia humana basándose en algoritmos y modelos que permiten a los diferentes sistemas aprender, razonar, reconocer patrones y tomar decisiones. La IA es una oportunidad y un desafío para las bibliotecas universitarias ya que, gracias a estas tecnologías, puede mejorar el proceso de creación y transferencia de conocimiento. La IA está transformando numerosos aspectos de la sociedad y el ámbito educativo e investigador es uno de ellos, nos permite mejorar los servicios que ofrecen las bibliotecas y la interacción con los usuarios. En concreto, la IA Generativa que hace referencia al uso de la IA en la creación de texto, imagen, música, audio y vídeo, nos ayuda a ofrecer servicios útiles a la comunidad universitaria gracias al desarrollo de multitud de herramientas que mejoran el aprendizaje, la docencia y la investigación académica.
En concreto, la IA optimiza los procesos de búsquedas bibliográficas y documentales, da soporte a la creación de contenidos y puede mejorar significativamente los procesos de investigación científica: analizar nuevos puntos de vista en una investigación, mejorar el contexto y planteamiento de las metodologías e hipótesis, perfeccionar el análisis de datos y hechos, generar y traducir textos para la investigación, realizar correcciones gramaticales en una publicación, obtener resúmenes de otros trabajos en cualquier idioma, en definitiva, mejorar todos los procesos que intervienen en la investigación científica.
En este entorno, surgen nuevos retos éticos dada la complejidad de los algoritmos con los que se trabaja, el problema de la originalidad y el plagio tiene que ser abordado con un enfoque actual, sin olvidar el tema de la privacidad y la protección de datos, la integridad académica y la propiedad intelectual, la IA es un complemento en el proceso de investigación, pero hay que usarla con responsabilidad, aportando transparencia y sabiendo los riesgos e implicaciones que conlleva.
Herramientas IA para la investigación científica
El catálogo disponible de herramientas IA es muy amplio, debemos seleccionar aquellas que se ajusten a nuestras necesidades para mejorar la búsqueda bibliográfica, generar imágenes y vídeos, enriquecer los materiales educativos y las presentaciones, y evaluar la que mejor se adapte al objetivo de cada investigación. Nuestra recomendación es analizar cada una de ellas, valorar sus ventajas y utilizarlas con responsabilidad. Aquí tenemos una breve selección de algunas que incorporan una versión gratuita y de uso libre:
Copilot (BingChat Enterprise) de Microsoft, a la que tienes acceso por ser usuario de la Universidad de Castilla-La Mancha. Es un chatbot basado en la tecnología de IA generativa de OpenAI, los usuarios con cuenta @uclm.es pueden utilizarlo realizándole preguntas en lenguaje natural. Para acceder puedes abrir https://copilot.microsoft.com/ o seleccionar el ícono de Copilot en la barra lateral del explorador Microsoft Edge.
ChatGPT, es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje de inteligencia artificial GPT, desarrollado por la empresa OpenAI, con capacidad de generar textos coherentes y que permite interactuar a las máquinas con el leguaje natural.
ChatPDF, utiliza la tecnología de ChatGPT y permite subir documentos en pdf a la plataforma para interpretarlos, hacer resúmenes o reescribirlos.
Consensus, es un motor de búsqueda experta de IA para la investigación.
DALL-E 2, es un modelo de asistencia de IA para la creación de imágenes a partir de descripciones de texto. Utilizando la tecnología de OpenAI y de Bing.
DeepL, es un servicio de traducción automática.
Elicit, es una herramienta basada en la inteligencia artificial para hacer la revisión de literatura científica sobre un tema.
Gemini, es la plataforma de chat de acceso a la IA de Google.
GitHub Copilot, es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI y Github que funciona como un asistente inteligente para ayudar a los desarrolladores a crear código. La UCLM tiene licencia suscrita.
Google Assistant, es el asistente virtual de Google.
Grammarly, es un asistente para la escritura en inglés, revisa errores de ortografía, gramática, puntuación y coherencia de los textos académicos y de investigación.
Humata, es una herramienta basada en IA para interactuar con los archivos PDF.
Jasper, es una herramienta de IA para la creación de contenidos y escritura de textos.
Midjourney, sistema de IA para crear imágenes a partir de descripciones textuales
Paperpal, es una herramienta basada en tecnología IA para la asistencia en la escritura académica, detectar errores complejos de escritura y ofrecer sugerencias de escritura.
Perplexity, es un buscador conversacional impulsado por inteligencia artificial que proporciona respuestas precisas a preguntas complejas utilizando modelos de lenguaje avanzado, funciona como un asistente virtual, ofrece una versión gratuita.
Research Rabbit, es una plataforma online para buscar artículos de revistas académicas por temas o por autoría, además permite la búsqueda de artículos relacionados con el artículo que hayamos buscado y los citados.
Scite.ai, es una herramienta de IA muy útil para descubrir y comprender mejor los artículos de investigación a través de las citas y de sus contextos.
Stable Diffusion, es un modelo de aprendizaje automático desarrollado por Runway y LMU Múnich para generar imágenes digitales de alta calidad a partir de descripciones en lenguaje natural o de estímulos.
Citar contenidos generados con IA
El uso de la IA para la generación de contenidos o para su reelaboración ha planteado la necesidad de citar esa información en los trabajos académicos y de investigación, aunque no proceda de una autoría humana. En los trabajos de investigación debe ser descrito el empleo de IA en la metodología, en la introducción o en los agradecimientos, y se debe recoger la aplicación que se ha hecho de ella en cada momento del proceso, en concreto se debe indicar:
- El nombre del lenguaje o la herramienta utilizada.
- La versión que se ha utilizado.
- Nombre de la compañía propietaria o que ha creado esa aplicación de IA.
- La petición o prompt que ha generado la respuesta.
- La fecha en la que se generó el contenido.
Cada estilo de citación ha elaborado sus propias normas o recomendaciones:
APA: Se recomienda describir cómo se ha usado la IA en la sección de metodología o en la introducción. Los elementos de la referencia son los mismos que los utilizados para referenciar el software. También puede añadirse el texto completo en un anexo. Ejemplo: Entidad responsable. (Año edición). Nombre de la herramienta en cursiva (versión) [descripción adicional]. URL.
Chicago: Recomienda citar la IA en el texto y añadir más información en una nota al pie o al final del documento si se considera necesario, pero no se añade en las referencias bibliográficas. Ejemplo: [1]Texto generado por Modelo, fecha en la que se generó el contenido, Compañía IA, URL de la herramienta.
MLA: Recomienda citar la herramienta de IA que se ha utilizado y el uso que se ha hecho de ella. Puedes ver aquí algunas recomendaciones y ejemplos. Ejemplo: Título de la petición o prompt utilizado. Herramienta de IA. Versión. Compañía IA. Fecha. URL de la herramienta.
Norma ISO 690. Ejemplo:Herramienta de IA y versión. Pregunta formulada o "prompt" [en línea]. [Fecha de consulta]. Disponible en: URL.
Enlaces de interés
- Observatorio de Inteligencia Artificial de REBIUN
https://www.rebiun.org/observatorio-de-inteligencia-artificial