
«Be on Alert: Generative AI Can Foster Science Denial | Psychology Today». Accedido 13 de junio de 2023. https://www.psychologytoday.com/us/blog/the-psychology-of-science-denial/202305/generative-ai-can-foster-science-denial-how-to-be-on.
ChatGPT y otros sistemas de IA generativa generan respuestas prediciendo posibles combinaciones de palabras a partir de una amalgama de información en línea. Lo que puede fomentar potencialmente el negacionismo científico porque puede ser engañoso y generar desinformación.
Hasta hace muy poco, si uno quería saber más sobre un tema científico controvertido -la investigación con células madre, la seguridad de la energía nuclear, el cambio climático-, probablemente hacías una búsqueda en Google. Cuando se le presentaban múltiples fuentes, elegía qué leer y en qué sitios o autoridades confiar.
ChatGPT no busca en Internet como Google. En su lugar, genera respuestas a las consultas prediciendo combinaciones de palabras probables a partir de una amalgama masiva de información en línea. Por lo que ahora tienes otra opción: Plantear la pregunta a ChatGPT o a otra plataforma de inteligencia artificial generativa y recibir rápidamente una respuesta sucinta en forma de párrafo.
Aunque tiene el potencial de mejorar la productividad, la IA generativa ha demostrado tener algunos fallos importantes. Puede producir información errónea. Puede crear «alucinaciones«: un término utilizado para cuando ChatGPT se inventa cosas. Y no siempre resuelve con precisión los problemas de razonamiento.
Así, la IA generativa puede difuminar los límites entre la verdad y la ficción para quienes buscan información científica fidedigna. Todos los consumidores de medios de comunicación deben estar más atentos que nunca para verificar la exactitud científica de lo que leen. De esta manera, con la abundancia de información disponible en línea, las personas se enfrentan constantemente al reto de determinar en quién y en qué confiar. El uso de la IA generativa introduce el riesgo de erosionar aún más esta confianza, ya que la manipulación y la desinformación pueden propagarse fácilmente.
Uno de los principales problemas de la IA generativa es la posibilidad de que la información sea engañosa o incorrecta. Si los datos utilizados para entrenar las plataformas de IA contienen errores o sesgos, pueden dar lugar a respuestas inexactas o sesgadas. Incluso cuando se les hace la misma pregunta varias veces, los sistemas de IA pueden generar respuestas contradictorias, reconociendo su propia falibilidad. Esto plantea un reto a la hora de identificar cuándo el contenido generado por la IA es preciso o digno de confianza.
Otro aspecto preocupante es la difusión intencionada de desinformación mediante IA. La IA generativa puede utilizarse para producir textos falsos convincentes, imágenes deepfake y vídeos que difundan información falsa. Los sistemas de IA pueden programarse para generar desinformación de forma que parezca auténtica, lo que dificulta a las personas distinguir entre realidad y ficción. Esta facilidad para crear y difundir información científica deliberadamente incorrecta amplifica el problema existente de la desinformación.
Las fuentes falsas agravan aún más el problema. Los sistemas de IA generativa suelen dar respuestas sin fuentes, o pueden generar fuentes ficticias cuando se les pregunta. Esto puede ser problemático, sobre todo cuando la autoridad de la información se atribuye a la reputación de las fuentes citadas. Los lectores que no verifiquen estas fuentes pueden ser engañados por referencias aparentemente reputadas pero fabricadas, lo que socava la confianza en el conocimiento científico.
La IA generativa también adolece de conocimientos obsoletos. Los modelos de IA se entrenan con datos hasta una determinada fecha límite, lo que significa que desconocen los acontecimientos y descubrimientos posteriores. Esta limitación puede conducir a la difusión de información errónea y obsoleta. Las personas que buscan las últimas investigaciones o información sobre temas que evolucionan rápidamente, como problemas de salud personal o enfermedades emergentes, pueden recibir información inexacta o incompleta de los sistemas de IA.
Los sistemas de IA son cada vez más potentes y capaces de aprender a un ritmo acelerado. Sin embargo, faltan salvaguardias suficientes para garantizar que la IA generativa se convierta en una fuente fiable de información científica. La posibilidad de que la IA aprenda y perpetúe la desinformación científica hace temer por su exactitud y credibilidad a largo plazo.
En conclusión, la IA generativa tiene el potencial de promover el negacionismo científico a través de varios mecanismos. La erosión de la confianza epistémica, la posibilidad de que la información sea engañosa o incorrecta, la desinformación intencionada, las fuentes inventadas, los conocimientos obsoletos y el rápido avance de la IA sin la transparencia adecuada contribuyen a los retos que plantea la IA generativa en el ámbito de la información científica. Abordar estos problemas es crucial para garantizar el uso responsable y fiable de la IA en la promoción de la comprensión científica y la lucha contra la negación de la ciencia.
¿Qué hacer?
Si utilizas ChatGPT u otras plataformas de IA, lo primero es ser consciente que muchas de las informaciones que genera podrían no ser completamente precisas. Para ello aumenta la vigilancia. Es posible que en el futuro estén disponibles aplicaciones de verificación de hechos mediante IA, pero por ahora los usuarios deben ser sus propios verificadores de hechos. Se recomienda seguir algunos pasos:
- El primero es estar alerta. Con frecuencia, las personas comparten información encontrada en las redes sociales sin examinarla adecuadamente. Es importante saber cuándo debemos reflexionar más y cuándo vale la pena identificar y evaluar las fuentes de información. Si estás tratando de decidir cómo abordar una enfermedad grave o entender las mejores medidas para enfrentar el cambio climático, tómate el tiempo necesario para investigar las fuentes.
- Mejora tu capacidad de verificación de hechos. Un segundo paso es realizar una «lectura lateral», un proceso utilizado por los verificadores de hechos profesionales. Si es posible, abre una nueva ventana y busca información sobre las fuentes. ¿Es creíble esa fuente? ¿El autor tiene la experiencia necesaria? ¿Cuál es el consenso de los expertos? Si no se proporcionan fuentes o si no sabes si son válidas, utiliza un motor de búsqueda convencional para encontrar y evaluar a expertos en el tema.
- Evalúa las pruebas. A continuación, examina las pruebas y su relación con la afirmación. ¿Existen pruebas de que los alimentos modificados genéticamente son seguros? ¿Hay pruebas de lo contrario? ¿Cuál es el consenso científico al respecto? Evaluar las afirmaciones requerirá un esfuerzo más allá de una rápida consulta a ChatGPT.
- Si recurres a la IA, no te detengas ahí. Sé cauteloso al utilizarla como única autoridad en cuestiones científicas. Puedes ver lo que dice ChatGPT sobre organismos modificados genéticamente o la seguridad de las vacunas. Sin embargo, realiza una búsqueda más exhaustiva en motores de búsqueda convencionales antes de sacar conclusiones.
- Evalúa la verosimilitud. Juzga si la afirmación es plausible. ¿Es probable que sea cierta? Si la IA hace una afirmación inverosímil (e incorrecta), como «las vacunas causaron un millón de muertes, no el COVID-19», considera si tiene sentido siquiera. Haz un juicio provisional y mantente abierto a revisar tus ideas una vez que hayas verificado las pruebas.
- Promueve tu alfabetización digital y la de los demás. Todos debemos mejorar en este aspecto. Mejora tu alfabetización digital y promueve la alfabetización digital de los demás si eres padre, profesor, mentor o líder comunitario. La Asociación Americana de Psicología ofrece orientación sobre la verificación de información en línea y recomienda que los adolescentes reciban formación sobre redes sociales para minimizar los riesgos para la salud y el bienestar. El Proyecto de Alfabetización en Noticias proporciona herramientas útiles para mejorar y apoyar la alfabetización digital.
- Equípate con las habilidades necesarias para navegar por el nuevo panorama informativo de la IA. Aunque no utilices IA generativa, es probable que ya hayas leído artículos creados por ella o desarrollados a partir de ella. Encontrar y evaluar información confiable sobre ciencia en línea puede llevar tiempo y esfuerzo, pero vale la pena hacerlo.