Writing is thinking. Nat Rev Bioeng 3, 431 (2025). https://doi.org/10.1038/s44222-025-00323-4
El texto subraya que escribir no se reduce a comunicar resultados, sino que es una herramienta esencial para descubrir y ordenar ideas de manera estructurada. Al plasmar pensamientos en palabras, se logra transformar años de investigación en una narrativa coherente que permite definir claramente el mensaje central y el impacto del trabajo científico
Escribir artículos científicos es una parte integral del método científico y una práctica habitual para comunicar los resultados de la investigación. Sin embargo, escribir no consiste únicamente en informar de resultados; también es una herramienta para descubrir nuevos pensamientos e ideas. La escritura nos obliga a pensar —no de la forma caótica y no lineal en la que nuestra mente suele divagar, sino de manera estructurada e intencional—. Al ponerlo por escrito, podemos ordenar años de investigación, datos y análisis en una historia coherente, identificando así nuestro mensaje principal y la influencia de nuestro trabajo. Esto no es solo una observación filosófica; está respaldada por evidencias científicas. Por ejemplo, escribir a mano puede generar una amplia conectividad cerebral y tener efectos positivos sobre el aprendizaje y la memoria.
Aunque los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden generar artículos y hasta revisiones de pares en pocos minutos, el editorial advierte que carecen de responsabilidad ética y académica. Además, su contenido puede contener errores, como referencias inventadas o hallazgos inexactos (fenómeno conocido como hallucination), lo que exige una verificación exhaustiva
Los LLMs actuales también pueden equivocarse, un fenómeno conocido como alucinación. Por ello, el texto generado por estos modelos debe ser revisado y verificado minuciosamente (incluyendo cada referencia, ya que podría ser inventada). Esto pone en duda cuánto tiempo ahorran realmente los LLMs en la actualidad. Puede resultar incluso más difícil y llevar más tiempo editar un texto generado por un LLM que redactar un artículo o un informe de revisión por pares desde cero, en parte porque para poder editarlo es necesario comprender el razonamiento que hay detrás. Algunos de estos problemas podrían abordarse con LLMs entrenados únicamente con bases de datos científicas, como se describe en un artículo de revisión de Fenglin Liu y su equipo incluido en este mismo número. El tiempo lo dirá.
No obstante, los LLMs pueden tener un papel útil: ayudan a mejorar la gramática y la claridad, especialmente para quienes no son hablantes nativos de inglés. También pueden servir para resumir literatura, estimular la creatividad o superar bloqueos de escritura, Sin embargo, el editorial concluye que delegar completamente la escritura a estos modelos puede impedirnos reflexionar profundamente y elaborar una narrativa memorable, una habilidad valiosa más allá del ámbito académico
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