Cacciamani, Giovanni, Michael Eppler, Conner Ganjavi, Asli Pekcan, Brett Biedermann, Gary Collins, y Inderbir Gill. «Development of the ChatGPT and generative artificial intelligence natural large language models for accountable reporting and use (cangaru) guidelines», 27 de junio de 2023. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/9Y5NW.

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CANGARU es una iniciativa interdisciplinaria que busca establecer estándares éticos y de divulgación para el uso de inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje natural en la investigación académica. Su objetivo es promover el uso responsable de estas tecnologías mediante la colaboración con instituciones y desarrollar directrices coherentes y universales. Se enfoca en crear criterios para prácticas éticas y transparentes en el ámbito académico.

La iniciativa ChatGPT, Inteligencia Artificial Generativa y Modelos de Lenguaje Natural para el Reporte y Uso Responsable (CANGARU) con el objetivo de establecer un consenso interdisciplinario sobre el uso responsable, divulgación y guía para el reporte del uso de GAI/GPTs/LLM en el ámbito académico. Trabajando colaborativamente con individuos, organizaciones regulatorias académicas y editoriales, se mitigará de manera efectiva la posible confusión o guías conflictivas que podrían surgir cuando varios grupos trabajan independientemente en la misma tarea. A su vez, esto asegurará que cualquier recomendación sea coherente, completa y universalmente aplicable, promoviendo el uso responsable de esta poderosa tecnología.

El objetivo general de las directrices CANGARU es establecer prácticas recomendadas comúnmente compartidas y transdisciplinares para el uso de GAI/GPTs/LLM en el ámbito académico de la siguiente manera:

a. La Lista de Criterios ‘NO HACER’: Será una guía integral que tiene como objetivo asegurar el uso ético y adecuado de GAI/GPTs/LLM en la investigación académica. Cubrirá cada paso del proceso académico, desde (pero no limitado a) la generación de hipótesis de investigación, la conducción del estudio y el análisis de datos (incluida la codificación), la creación de imágenes, la interpretación de hallazgos y la redacción, revisión, refinamiento y edición del manuscrito. Esta lista servirá como un recurso valioso para los investigadores, proporcionando orientación sobre qué evitar a lo largo de las diferentes etapas del proceso de investigación. Al identificar y resaltar posibles obstáculos y preocupaciones éticas, la Lista de Criterios ‘NO HACER’ ayudará a los investigadores a navegar el uso de GAI/GPTs/LLM de manera responsable y con integridad.

b. La Lista de Criterios de Divulgación: Proporcionará orientación para que los investigadores divulguen de manera transparente su uso de GAI/GPTs/LLM en la investigación académica, mejorando la transparencia, la responsabilidad y permitiendo una mejor evaluación de los hallazgos de investigación. Se enfatiza la importancia de qué y cómo divulgar, fomentando la responsabilidad y abordando los posibles riesgos y limitaciones asociados con esta tecnología.

c. La Lista de Criterios de Reporte: Proporcionará una lista de verificación de recomendaciones para garantizar el reporte completo y transparente de GAI/GPTs/LLM cuando se utilicen como intervenciones en estudios científicos. Considerará todos los aspectos importantes que deben reportarse en el manuscrito científico para mejorar la transparencia, mejorar la reproducibilidad, estandarizar las prácticas de reporte, reducir la interpretación errónea, apoyar los procesos de revisión por pares y editoriales, y facilitar la síntesis de investigación y la traducción del conocimiento.