Los editores de las revistas científicas a lo largo y ancho del mundo están desbordados. Ha habido en tiempos recientes un crecimiento exponencial en el número de artículos que son enviados a las revistas para la evaluación de sus editores, la posible revisión de pares académicos si los editores encuentran promisorio el documento y, en caso de aceptación por ese comité, su posterior publicación.
La explosión se explica sin duda alguna por el uso de la inteligencia artificial, IA. Las herramientas de IA pueden ser usadas como un asistente de investigación para los científicos. Esas tareas pueden comenzar con ayudas para afinar la redacción o para traducir textos (buena parte de las revistas más reconocidas publican las investigaciones en inglés). Los usos pueden ser más intensivos: los investigadores pueden pedir a la IA que escriba de ceros el texto y darle los insumos generales para hacerlo—los datos, los argumentos generados por ellos, la estructura deseada, el tono, las citas a incluir.
En áreas del conocimiento en los que los avances requieren escribir códigos de programación, la IA es un tremendo asistente en esa tarea. Esas ganancias en eficiencia aumentan la velocidad a la que los investigadores producen documentos. Pero la IA, para bien y para mal, también puede escribir las investigaciones completas. Con pocas líneas de comandos, escupe un documento que se asemeja a una contribución al conocimiento generada por un equipo humano.
De todo este proceso puede haber sin duda avances para la humanidad, descubrimientos que pueden hacer nuestra vida y la del planeta mejor. Pero también habrá en las torres de documentos postulados mucha basura y resultará cada vez más difícil separarla de los aportes al saber.
Algunas revistas han tomado nota y han incrementado el número de editores. Como eso no alcanza están empezando a usar la IA para apoyarlos en algunas fases de la evaluación de los documentos. Habrá entonces, de manera creciente, en un extremo una IA produciendo buena parte de la investigación y en el otro una IA evaluándola. Como en un partido de tenis, los humanos serán espectadores del peloteo entre ambos extremos.
Un mundo en que se produce tanta investigación con estas características es también uno en que habría (o habrá, no veo que esto tenga reversa) mucha menos apropiación humana del conocimiento. Una idea, una investigación, un saber era útil en cuanto hubiera humanos que lo cargaran, lo usaran, lo difundieran, lo discutieran.
A la velocidad a la que va ahora esa creación está resultando cada vez más difícil para los científicos mantenerse en la frontera de conocimiento de sus áreas. Un posible resultado del proceso es que ahora las áreas de especialización se achiquen aún más, que cada quién en el mundo de la investigación sabrá muchas más cosas, pero de una tajadita cada vez más acotada del conocimiento.
Esa microespecialización puede ser eficiente para avanzar en cada minifeudo de saberes. Pero allí, en los minifeudos y los códigos que los empujan, no están las grandes preguntas de la sociedad. Las universidades, tienen un enorme reto: seguir aportando al nuevo conocimiento, transmitiendo y apropiando el acervo del existente sin perder de vista las grandes preguntas y a la vez lograr que sus investigadores sean jugadores en el campo y no simples espectadores del peloteo de marras.
