El “científico de IA” ya está aquí

El futuro de la investigación podría depender de la capacidad del científico de IA para superar los desafíos técnicos y éticos que enfrenta actualmente.

El descubrimiento científico no es solo para humanos

El descubrimiento científico es una tarea compleja que históricamente ha estado reservada para los seres humanos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a ocupar un espacio importante en este ámbito. Sakana AI Labs ha desarrollado un “científico de IA”, un sistema diseñado para automatizar el proceso completo de investigación en el área del aprendizaje automático. A través de modelos de lenguaje generativo (LLM), esta IA puede generar hipótesis, codificar algoritmos, analizar resultados y redactar artículos científicos de manera autónoma.

La creación del científico de IA despierta interés sobre los beneficios y limitaciones que esta tecnología podría aportar al ámbito científico y su impacto global.

La IA como motor del conocimiento

El sistema de Sakana AI se basa en la capacidad de los LLM para aprender del vasto repositorio de artículos científicos disponibles en línea. La IA analiza patrones en estos documentos, lo que le permite producir nuevos estudios. Según los creadores, el costo de producir un artículo completo con esta herramienta es de solo 15 dólares. Este desarrollo promete acelerar la producción de conocimiento, haciendo accesibles experimentos y análisis que de otro modo requerirían grandes cantidades de tiempo y recursos.

Gran parte de la ciencia se hace al aire libre, y casi todo el conocimiento científico se ha escrito en algún lugar (de lo contrario, no tendríamos forma de “conocerlo”). Millones de artículos científicos están disponibles gratuitamente en línea en repositorios como arXiv y PubMed.

El científico de IA, selección y calidad de las investigaciones

Una de las principales preocupaciones en la comunidad científica es si la IA puede generar investigaciones novedosas y valiosas. Para abordar esto, Sakana AI implementa un sistema de puntuación para evaluar la originalidad de las ideas propuestas por la IA. Si una idea es demasiado similar a investigaciones previas, se descarta. Además, se utiliza otro modelo de IA para realizar una revisión por pares interna, evaluando la calidad y novedad del artículo generado antes de su publicación.

Investigación automatizada en acción del científico de IA

Los experimentos generados por la IA de Sakana no se llevan a cabo en laboratorios físicos, sino en entornos computacionales. Esto es posible gracias a que los modelos de lenguaje han sido entrenados para generar código estructurado, lo que permite a la IA realizar experimentos con rapidez. “La capacidad de Sakana para codificar y probar nuevos algoritmos en cuestión de minutos es un avance significativo en la investigación computacional”, comenta uno de los desarrolladores. Estos experimentos se realizan con un nivel de precisión que facilita la replicación y verificación por parte de otros científicos.

La evaluación de la IA en investigación médica

El uso de IA para juzgar la calidad de la investigación sigue siendo un tema en debate. Investigaciones recientes, como las realizadas por la Decana Karin Verspoor, han mostrado que los LLM no son particularmente efectivos en evaluar el riesgo de sesgo en estudios médicos. Aunque esta tecnología está en constante evolución, la capacidad de un “científico de IA” para emitir juicios precisos sobre la calidad de las investigaciones sigue siendo una incógnita. “Aún estamos lejos de confiar plenamente en la IA para la revisión de estudios complejos,” señala Verspoor.

Los obstáculos en el desarrollo del científico de IA reflejan la importancia de abordar desafíos clave en la búsqueda de nuevas perspectivas y retos científicos.

Para seguir pensando

El aumento de artículos científicos generados por IA podría llevar a un punto de saturación en la literatura científica. Esto plantea preguntas sobre cómo se entrenarán los futuros sistemas de IA y cómo se mantendrá la integridad del proceso científico. Si bien las herramientas de IA como Sakana AI prometen apoyar a los científicos en su labor, el riesgo de que la IA se convierta en un “juez y parte” en la ciencia no puede ser ignorado. Mantener un equilibrio entre el uso de la IA y la supervisión humana será crucial para garantizar que la ciencia continúe avanzando de manera confiable.