Los artículos científicos con referencias a la IA reciben más citas

Los artículos científicos con referencias a la IA reciben más citas

Estudios con títulos o resúmenes que especifiquen Métodos de inteligencia artificial (IA) tienen más probabilidades de estar entre el 5% de los artículos más citados en su campo que aquellos que no hacen referencia a estas técnicas. Estos trabajos también reciben más Citas de otras disciplinas además de los estudios que no utilizan términos de IA.

Pero este “aumento de las citas” no es percibido por igual por todos los autores. El análisis también muestra que los investigadores de Grupos que históricamente han estado subrepresentados en la ciencia, no reciben el mismo crecimiento de citas que sus colegas cuando utilizan herramientas de IA en su trabajo, lo que sugiere que la IA existe Desigualdades podría exacerbar.

Los hallazgos provienen de un estudio destinado a cuantificar el uso y los beneficios potenciales de la IA en la investigación científica. Sin embargo, el último informe de Nature Human Behaviour también genera preocupaciones. Los científicos podrían verse atraídos a utilizar la IA únicamente como un medio para aumentar sus citas, independientemente de si las herramientas de IA realmente mejoran la calidad de los artículos, dice Lisa Messeri, antropóloga de ciencia y tecnología de la Universidad de Yale en New Haven, Connecticut. "Queremos asegurarnos de que cuando [invirtamos] en IA, no descuidemos otros enfoques", afirma.

El estudio también proporciona una cuantificación muy necesaria de cómo La IA está cambiando la investigación científica dice Dashun Wang, coautor del estudio e investigador científico de la Universidad Northwestern en Evanston, Illinois. "Ahora finalmente tenemos datos sistemáticos", dijo Wang, que serán fundamentales para abordar las disparidades relacionadas con el uso de la IA en la ciencia.

Seguimiento del auge de la IA

Para medir el compromiso de los científicos con la IA, los autores identificaron términos relacionados con la IA, como "aprendizaje automático" y "redes neuronales profundas", en los resúmenes y títulos de casi 75 millones de artículos publicados entre 1960 y 2019 en 19 disciplinas. Wang reconoce que debido a la fecha límite, el estudio ignora los desarrollos actuales en IA, incluido el surgimiento de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, que ya está cambiando la forma en que algunos investigadores hacen ciencia, no puede comprenderlo completamente.

Según el estudio, los científicos de las 19 disciplinas han aumentado el uso de herramientas de IA en las últimas dos décadas (ver "El uso de la IA está aumentando"). Sin embargo, existen diferencias significativas: la informática, las matemáticas y la ingeniería muestran los niveles más altos de uso de IA, mientras que la historia, el arte y las ciencias políticas muestran los más bajos. Las tarifas de geología, física, química y biología se encuentran en el medio.

Eh los beneficios potenciales de la IA Para cada disciplina, los autores primero identificaron tareas relacionadas con la investigación que la IA puede realizar. Luego rastrearon el crecimiento de estas habilidades a lo largo del tiempo mediante el seguimiento de pares verbo-sustantivo específicos, como "analizar datos" y "generar imágenes", en publicaciones sobre IA entre 1960 y 2019. Al examinar en qué medida estos términos se superponían en publicaciones relacionadas con IA en comparación con las tareas fundamentales de un campo de investigación determinado a lo largo del tiempo, los investigadores pudieron evaluar si las capacidades de la IA podían satisfacer las necesidades cambiantes de ese campo.

Una vez más, las ciencias de la computación, las matemáticas y la ingeniería se asociaron con los mayores beneficios potenciales, mientras que la historia, el arte y las ciencias políticas tuvieron los menores.

Marinka Zitnik, especialista en informática biomédica de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts, explica que el enfoque del estudio es interesante porque permite un análisis sistemático en múltiples disciplinas científicas. Sin embargo, también tiene limitaciones. "Debido a que los autores querían realizar un estudio muy amplio y sistemático, no necesariamente podían entrar en detalles y comprender completamente las razones específicas por las que un verbo o sustantivo en particular apareció en un artículo", dice. El hecho de que ciertos verbos y sustantivos aparezcan juntos en un artículo no significa que si la IA puede realizar la tarea descrita, necesariamente será útil para ese campo, señala.

1. Gao, J. y Wang, D. Nature Hum. Comportamiento https://doi.org/10.1038/s41562-024-02020-5 (2024).

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