La adopción de herramientas de inteligencia artificial para analizar datos y resultados de modelos tiene un enorme impacto en las perspectivas profesionales de los jóvenes científicos porque aumenta sus oportunidades de subir posiciones de influencia en sus especialidades, según indica un estudio reciente. Pero parece que el costo de esa ventaja representa algo no tan positivo para la ciencia en general.
Los investigadores de la Universidad de Chicago y la Universidad Tsinghua de China analizaron casi 68 millones de trabajos de investigación en seis disciplinas científicas (excluyendo ciencias de la computación) y hallaron que los que incorporaron técnicas de IA aparecen citados con mayor frecuencia, pero al mismo tiempo se han centrado en un conjunto de temas que es más estrecho, y eran más repetitivos. En esencia, cuanto más usen la IA los científicos, tanto más se centran en el mismo tipo de problemas que pueden responderse con bases de datos existentes. Y se exploran menos las preguntas fundacionales que pueden abrir nuevos campos de estudio.
“Me sorprendió la escala del resultado, ya que la IA aumenta drásticamente la capacidad de las gente de permanecer y avanzar dentro del sistema”, afirmó James Evan, coautor del trabajo en revisión y director del Laboratorio del Conocimiento de la Universidad de Chicago. “Esto sugiere que existe un enorme incentivo para que las personas adopten este tipo de sistemas en su trabajo… es una disyuntiva entre avanzar y no sobrevivir, en un campo competitivo de investigación”.
A medida que ese incentivo lleva a una creciente dependencia del aprendizaje automatizado, redes neurales y modelos transformadores “todo el sistema de la ciencia que se hace con IA se va encogiendo”, dijo también.
Analizaron unos cuarenta años de investigación
El trabajo analizó estudios de investigación publicados entre 1980 y 2024 en campos como la biología, la medicina, la química, la física, la ciencia de los materiales y la geología. Y hallaron que los científicos que usaron herramientas de IA para conducir su investigación publicaron 67% más trabajos cada año en promedio, y que sus trabajos se citaban más de tres veces más que los que no habían usado IA.
Evans y su equipo analizaron las trayectorias profesionales de 3,5 millones de científicos, y los categorizaron como científicos junios – los que no habían encabezado equipos – y científicos establecidos – que sí lo habían hecho. Hallaron que los científicos junior que usaban IA tenían 32% más posibilidades de encabezar un equipo de investigación, y lo lograban más rápido en comparación con sus contrapartes que no usaban la IA, que a su vez tenían más posibilidades de abandonar los estudios de investigación.
Luego los autores usaron modelos de IA para categorizar los temas que cubría la investigación, con y sin IA, para ver cómo los diferentes trabajos se citaban los unos a los otros, y si daban lugar a nuevos caminos de investigación y preguntas.
Encontraron que en los seis campos de la ciencia los que usaban la IA “encogían” el terreno que cubrían en un 5%, en comparación con quienes no usaban la IA.
El plano de la investigación que utiliza la IA se veía dominado por trabajos “superestrellas”. Casi un 80% de los trabajos citados en esa categoría conformaban el 20% más citado, y el 95% de todas esas citas correspondían al 50% de los trabajos más citados. Eso significa que casi la mitad de la investigación asistida por IA rara vez se vuelve a citar.
También, Evans y sus coautores Fengli Xu, Yong Li y Qianyue Hao, hallaron que la investigación con IA da lugar a 24% menos seguimiento que la investigación sin IA en lo referido a trabajos que se citan los unos a los otros, además del trabajo original.
“Estos hallazgos sugieren en conjunto que la IA en la ciencia se ha vuelto más concentrada en temas calientes específicos que quedan como conjuntos solitarios, con reducida interacción entre los trabajos. Y esa concentración lleva a mayor superposición de ideas e innovaciones redundantes que se vinculan con la contracción en la extensión, amplitud y diversidad del conocimiento en los campos de la ciencia”, escribieron.
