El método científico tiene los siguientes pasos: observación, planteamiento del problema, investigación previa, formulación de hipótesis, experimentación, análisis de resultados, conclusión, comunicación, repetición y revisión. Hoy en día, la IA tiene una gran influencia en todos aquellos pasos relacionados con la generación y el procesamiento de datos. Estas influencias pueden ser tanto positivas como negativas.
Influencia positiva de la IA
- Análisis de grandes volúmenes de datos: Lo que antes era una tarea manual y tediosa, hoy la IA puede realizar de manera eficiente y rápida.
- Simulación: La IA no solo puede ayudar a reducir la cantidad de experimentos necesarios, sino que en el futuro podría eliminar la necesidad de algunos experimentos en ciertos casos.
- Colaboración: La colaboración entre científicos se acelerará gracias a diversas herramientas de IA.
- Descubrimiento de patrones ocultos: Datos generados anteriormente podrían ser utilizados para descubrir patrones ocultos mediante IA.
- Automatización: Tanto en el procesamiento de datos como en la experimentación, la automatización es uno de los campos con mayor potencial de la IA.
- Publicación de datos: Lo que antes era tarea de los científicos, hoy la IA podría realizarlo, siempre que los datos estén disponibles en un formato adecuado.
Influencia negativa de la IA
- Pensamiento crítico: El uso constante de la IA podría provocar un adormecimiento en la forma de pensar de los científicos. El pensamiento crítico es la base de la ciencia, y si se confía demasiado en la IA, se corre el riesgo de abandonar este tipo de razonamiento.
- Dependencia: Al hablar de IA, generalmente se hace referencia al uso de modelos ya creados. Los científicos que quieran comprender realmente lo que está ocurriendo necesitarán involucrarse en el desarrollo de los modelos de IA; de lo contrario, se convierten únicamente en usuarios de un programa.
- Sesgos en los datos: Será crucial entender cómo están formateados los datos, ya que este aspecto es tan importante como el modelo de IA que se utiliza. Datos incompletos o sesgados pueden conducir a conclusiones erróneas.
- Ética y propiedad intelectual: La IA puede generar alucinaciones; por lo tanto, surge la pregunta: ¿quién será responsable de los datos generados por la IA? ¿El científico, el creador del modelo o el empleador del científico? ¿Y a quién pertenecerán los descubrimientos resultantes de una investigación científica: al científico, al empleador, a la empresa dueña del modelo de IA o a todos ellos a la vez?
- Desigualdad de acceso: La ciencia ya es desigual, pues depende en gran medida de los presupuestos y de la hipótesis que se quiere comprobar. La IA probablemente aumente esta brecha, ya que solo aquellos con recursos económicos y conocimientos para usar la IA podrán acelerar sus investigaciones.
Conclusiones
Estas son algunas influencias de la IA en la ciencia. Dado que la ciencia es muy amplia y abarca diferentes industrias, lo más importante que veo es el pensamiento crítico que debe tener un científico al usar la IA. ¿Qué tipo de modelo debo utilizar? ¿Cómo deben estar formateados mis datos para ser procesados por la IA? ¿Cómo debo comprobar los resultados? ¿Qué experimentos ya no son necesarios gracias al diseño de experimentos, que será mejorado por la IA? El reto no es tanto el simple uso de la IA, sino entender por qué y cómo una IA puede ayudar en cualquier paso del método científico.
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