La Inteligencia Artificial como herramienta para las publicaciones científicas

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El Centro para el Estudio de Sistemas Marinos (CESIMAR) y el Centro Nacional Patagónico (CENPAT-CONICET) invitan a la charla que dará el Dr. Henrik Rudolph hoy lunes 21 de octubre a las 10:00 en el Auditorio, quien abordará las ventajas y desventajas que proponen las herramientas de Inteligencia Artificial para las publicaciones científicas.
La charla estará a cargo de Henrik Rudolph, Editor-in-Chief, Applied Surface Science de Elsevier Connect, editorial científica líder en el mundo con más de 140 años de trayectoria. Será doblada al español por el Dr. Alfredo Juan, de la Universidad Nacional del SUR (UNS), y acompañará el investigador Juan Muglia (CESIMAR-CONICET).

Si no podes estar presencial, te compartimos el enlace a zoom: Hora: 21 oct 2024 10:00 a. m. Buenos Aires, Georgetown

https://conicet-gov-ar.zoom.us/j/89337400105?pwd=BOMOkxQSfiLulSlray5FyazEnHvObu.1&fbclid=IwY2xjawGDA61leHRuA2FlbQIxMAABHfWghKs4QvTc5Vj4XdtVsuG1HvovC5rTGQC0_Q8aiJjTkLGPIzW5mpU23Q_aem_WFAuZPab1PtZ5n8ZqzLRgA#success

ID de reunión: 893 3740 0105
Código de acceso: y1pZ%!cev8

Las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) están transformando el panorama de las publicaciones científicas, ofreciendo nuevas oportunidades pero también planteando importantes desafíos, entre los que se detallan: 

Éticos y de integridad
1. Plagio y originalidad : Existe el riesgo de que las herramientas de IA generen contenido que inadvertidamente plagie trabajos existentes o produzca texto que carezca de originalidad genuina.
2. Autoría y atribución : Surge la cuestión de cómo atribuir correctamente la autoría cuando se utiliza IA para generar partes significativas de un trabajo académico.

Calidad y precisión del contenido:
1. Verificación de la información : Las herramientas de IA pueden generar información inexacta o desactualizada, lo que requiere una cuidadosa verificación por parte de los investigadores.
2. Sesgo en los datos : Los algoritmos de IA pueden perpetuar o amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, afectando la objetividad de la investigación.

Desafíos técnicos y metodológicos:
1. Reproducibilidad : Garantizar la reproducibilidad de los resultados cuando se utilizan herramientas de IA puede ser complejas, especialmente si los algoritmos o conjuntos de datos no están completamente documentados.
2. Integración con flujos de trabajo existentes : Adaptar las herramientas de IA a los procesos de investigación y publicación establecidos puede requerir cambios significativos en las prácticas actuales.

Implicaciones para la revisión por pares:
1. Detección de contenido generado por IA : Los revisores y editores deben desarrollar habilidades para identificar y evaluar adecuadamente el contenido generado o asistido por IA.
2. Cambios en el proceso de revisión : La incorporación de IA en la revisión por pares podría alterar principalmente este proceso, requiriendo nuevas directrices y estándares.

Acceso y equidad:
1. Brecha tecnológica : El acceso desigual a herramientas avanzadas de IA podría exacerbar las disparidades existentes en la producción y publicación de investigaciones.
2. Costos asociados : La implementación y mantenimiento de sistemas de IA pueden representar una carga financiera significativa para instituciones y revistas más pequeñas.

Privacidad y seguridad de datos
1. Protección de datos sensibles : El uso de IA en la investigación plantea preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos utilizados, especialmente en campos como la medicina.
2. Cumplimiento normativo : Asegurar que el uso de IA en publicaciones científicas cumpla con las regulaciones de protección de datos y ética de la investigación puede ser complejo.
Si bien las herramientas de IA ofrecen un potencial significativo para mejorar la eficiencia y calidad de las publicaciones científicas, también presentan desafíos sustanciales que requieren una cuidadosa consideración y gestión por parte de la comunidad académica y los editores.

 

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