Investigadores Generan Artículo Científico Usando Solo ChatGPT
El artículo hecho en una hora analizó con éxito la influencia de la alimentación en la diabetes
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Elaboran artículo científicos desde cero con ChatGPT. Foto: Pexels | Ilustrativa
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Dos científicos emplearon ChatGPT para crear un artículo científico desde cero. Los autores creen que la herramienta artificial presenta ventajas y desventajas para la investigación científica.
Roy Kishony y Tal Ifargan, los autores del estudio, son científicos de datos en el Instituto Tecnológico de Israel en Haifa. Según declararon a Nature, querían descubrir si ChatGPT era útil como un “copiloto” para los investigadores.
El artículo analiza con destreza los hábitos alimenticios de 250 mil personas que fueron encuestadas vía telefónica por los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC, por sus siglas en inglés). El análisis hecho por ChatGPT arrojó que un mayor consumo de frutas y verduras está ligado a un menor riesgo de presentar diabetes. En el resumen se lee:
Este estudio aborda un vacío en la literatura al proporcionar evidencia sobre los efectos protectores del consumo de frutas y verduras y la actividad física en relación con el riesgo de diabetes
La totalidad del artículo fue elaborado en una hora a partir de la base de datos de los CDC, sin que los autores escribieran una sola palabra. Pese a que el análisis es elocuente y a que presenta conclusiones que parecen razonables, el artículo presenta múltiples deficiencias para los ojos expertos.
Tom Hope, científico de datos de la Universidad Hebrea de Jerusalén, señaló a Nature que frases como “aborda un vacío en la literatura” son frecuentes en los escritos científicos. Sin embargo, en el caso de esta investigación hecha por ChatGPT es completamente falsa: “No es algo que vaya a sorprender a ningún experto en medicina”.
Otro peligro señalado por los autores de este escrito es la posibilidad de que quienes usen la inteligencia artificial para elaborar investigaciones desde cero caigan en varios sesgos, al presentar solamente aquellos datos que ofrecen resultados significativos.
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