La IAG es capaz de generar ideas más innovadoras que 100 científicos
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Vicerrectorado de Enseñanza Virtual 01/10/2024 ⏱️ 5 min
El estudio "Can LLMs Generate Novel Research Ideas?" de la Universidad de Stanford ha revelado que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) pueden generar ideas de investigación innovadoras, comparables a las formuladas por expertos humanos. Estos LLM, que son una aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), representan una de las tecnologías más avanzadas en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Este hallazgo sugiere que la IAG supondrá un papel relevante en el futuro de la investigación científica, aunque persisten ciertos desafíos relacionados con las propuestas generadas.
El estudio, que involucró a más de 100 expertos en procesamiento del lenguaje natural (NLP), evaluó la novedad, viabilidad y el entusiasmo que generaban las ideas propuestas por humanos y por una IAG diseñada específicamente para este experimento. Los resultados indicaron que las ideas producidas por la IAG eran calificadas como más innovadoras que las de los expertos humanos. Sin embargo, cuando se evaluaba la viabilidad de llevar a cabo estas ideas en proyectos reales, las propuestas humanas superan claramente a las de la IAG.
Figura 1
Gráficos de la comparación del estudio
Nota: Estos gráficos muestran la comparación de las tres condiciones del estudio en todas las métricas de revisión. Todas las puntuaciones están en una escala de 1 a 10.
Fuente: Traducida de STANFORD, 2024.
Los investigadores señalaron que, aunque la IAG puede estimular la creatividad, no puede evaluar con precisión los aspectos prácticos de sus propuestas. Este hallazgo pone en evidencia la necesidad de que la IAG y los humanos colaboren estrechamente en el proceso de investigación científica.
Los autores del estudio subrayan que, aunque la IAG puede aportar novedad al proceso creativo, los humanos siguen siendo insustituibles a la hora de evaluar y ejecutar estas ideas, especialmente en proyectos que requieren un profundo conocimiento del campo y de los recursos disponibles.
Se abren nuevas perspectivas y oportunidades del uso de la inteligencia artificial generativa en el ámbito académico, y sugiere que la colaboración entre humanos e IAG podría ser clave para impulsar la innovación en los próximos años. Sin embargo, se necesita seguir investigando para superar las limitaciones actuales y garantizar que las propuestas de IAG puedan no solo ser innovadoras, sino también viables.
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