Esperanza Diaz
Profesora Facultad de Medicina. Universidad de Bergen. Noruega
Los avances en inteligencia artificial (AI) ponen en tela de juicio la propiedad del conocimiento. Aparte de reglas jurídicas concretas sobre si un ordenador tiene o no derechos de autor, preguntas sobre si una máquina puede producir nuevo conocimiento de forma creativa y a quién pertenece en ese caso este nuevo producto son cada vez más frecuentes y nos invitan a reflexionar sobre la propiedad del pensamiento.
ChatGPT y programas semejantes han abierto nuevas posibilidades para estudiantes y profesores que sin duda pueden mejorar la calidad de los textos y exámenes producidos en todos los niveles de docencia. De aquí a poco tiempo, no usar estas herramientas será como no usar la calculadora para hacer raíces cuadradas. Simplemente absurdo. ¿Pero dónde está el límite entre lo aceptable y la trampa?
Por otro lado, estos nuevos programas se pueden usar para revisar trabajos ya aceptados. En los últimos meses hemos visto en Noruega cómo la mismísima ministra de educación, que hace sólo unos meses había insistido en sancionar duramente a un estudiante por plagiar su propio texto inédito, resulto tener más de un 25% de su tesis copiada de otros autores sin haber puesto las necesarias referencias bibliográficas. Una inaceptable usurpación del conocimiento de otros reconocida inmediatamente por la ministra en una dimisión fulminante a las pocas horas de ser el hecho conocido a través de la prensa. Una “equivocación” que pone fin a su carrera, al menos en ese puesto.
En el otro extremo de la interpretación de la realidad, filosofías como la del Yoga kundalini defienden que todos los pensamientos del mundo están ya pensados y que es una cuestión más o menos aleatoria quién “capta” un pensamiento del Universo y lo hace consciente. Entendido así, la propiedad del conocimiento tiene bastante menos solidez e importancia. Lo interesante sería captar estos pensamientos útiles para el bien de la humanidad.
Occidente parece correr con las nuevas tecnologías en dirección opuesta, en brazos de dilemas irresolubles. La reacción de las Universidades a las preguntas introducidas por la IA es con frecuencia la de poner normas cada vez más estrictas en contra del plagio, hasta el punto de que los estudiantes de doctorado, por ejemplo, no se atreven a difundir ningún resultado antes de que hayan sido publicados en revistas con evaluación por pares, proceso que puede tardar años.
Por otro lado, la ciencia necesita cada vez más producir conocimiento a velocidad real. La reciente pandemia aceleró y multiplicó la producción científica a niveles previamente desconocidos para poder frenar una crisis global. En una conferencia sobre salud y cambios climáticos en Bruselas pocas semanas antes de escribir este texto, políticos y científicos declaraban conjuntamente la necesidad de rápida co-producción de conocimiento para servir al desarrollo social en una dirección sostenible sin esperar a las publicaciones ciéntificas como hoy las conocemos. En esta carrera no hay tiempo para copyrights científicos.
Como profesora de una universidad he dicho muchas veces, esperando que nadie me tome la palabra literalmente, que yo trabajaría también si no me pagasen. Considero un privilegio el participar, a ser posible en equipo con los usuarios representados, en la producción de conocimiento que pueda servir a una sociedad mejor. Entendido así, creo con el evangelista Mateo en la frase: “Lo que habéis recibido gratis, dadlo gratis” e intento no preocuparme mucho por la posición de mi nombre entre los autores científicos. Pero no es tan fácil iniciar la construcción de una carrera de este modo: la importancia de la cantidad versus calidad de las publicaciones, meritocracias y carreras basadas en factores de impacto son la base de la tentación para defender a capa y espada lo “propio” frente a lo ajeno y, en el peor de los casos, apropiarse de lo que uno no ha producido.
Visto así, el problema no es la IA ni los estudiantes que utilizan su inteligencia natural para usarla de manera que los profesores no nos enteremos. El problema es un sistema que valora puntos intermedios para generar conocimiento con claros y definidos “dueños”: cantidad, rapidez, superficialidad, producción “salami” y colaboraciones en círculos cerrados de conocimiento aceleran la carrera académica más que abordar problemas complejos desde diferentes perspectivas, profundizar en el pensamiento lento ‒que no inútil ni estéril‒, la colaboración transparente o la responsabilidad de las consecuencias de nuestra investigación (accountability) por encima de la propiedad. Ojalá la IA nos ayude a entender a quién pertenece o debe pertenecer el conocimiento para ayudarnos a avanzar hacia un futuro mejor.
Para citar esta entrada
Díaz, Esperanza. Facultad de Medicina, Universidad de Bergen, Noruega En Niaiá, consultado el 28/02/2024 en https://niaia.es/inteligencia-artificial-a-quien-pertenece-el-conocimiento/
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