Archivo de la categoría: Tecnologías de la información

ChatGPT Implicaciones para las bibliotecas universitarias

Cox, Christopher, y Elias Tzoc. «ChatGPT: Implications for Academic Libraries College & Research Libraries News», 6 de marzo de 2023. https://doi.org/10.5860/crln.84.3.99.

ChatGPT irrumpió en escena a finales de noviembre de 2022 e inmediatamente se hizo viral, alcanzando un millón de usuarios en una semana. Creada por OpenAI, responsable también del revolucionario generador de imágenes DALL-E, ChatGPT es una herramienta LLM (large language model) que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto en respuesta a las preguntas que se le plantean. Puede generar ensayos, correos electrónicos, letras de canciones, recetas, código informático, páginas web, incluso juegos y diagnósticos médicos. En lugar de buscar en Internet, ChatGPT ha sido entrenado en un gran corpus de texto, que incluye artículos de noticias, libros, sitios web, artículos académicos y otras fuentes. El corpus actual incluye datos de varios idiomas y códigos informáticos. La generación de texto se realiza mediante la predicción de la palabra siguiente en una serie de palabras para producir frases y luego páginas enteras de contenido. (Ver como funciona VIDEO)

Unas dos o tres semanas después de su lanzamiento, varios grupos empezaron a debatir el efecto de ChatGPT y sus implicaciones para la enseñanza. Bryan Alexander publicó en su blog «Resources for Exploring ChatGPT and Higher Education» (Recursos para explorar ChatGPT y la enseñanza superior) una lista de más de 20 recursos sobre esta tecnología disruptiva (1). Durante la primera semana de enero, la conversación llegó a medios de enseñanza universitaria como Chronicle of Higher Education e Inside Higher Ed. Las reacciones a ChatGPT han ido desde los elogios como posible asistente digital o compañero de investigación hasta la prohibición de su uso en las aulas por temor a que los alumnos lo utilicen para generar trabajos de investigación y respuestas a exámenes. Para los bibliotecarios y profesionales de la información, algunas de las preguntas son: ¿Qué implicaciones tienen las herramientas de IA como ChatGPT y DALL-E para las bibliotecas universitarias? ¿Cómo puede cambiar lo que hacemos y cómo puede ayudarnos a atender y satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes del siglo XXI? A continuación se presentan algunas sugerencias y predicciones sobre cómo las herramientas de IA pueden cambiar nuestro trabajo y cómo podemos aprovecharlas para potenciarlo y mejorarlo.

Descubrimiento y búsqueda: ChatGPT ofrece una interesante alternativa a los motores de búsqueda como Google, que responden a las consultas con una lista de enlaces sobre un tema para ayudarte a aprender más sobre él. La experiencia de ChatGPT reside en su capacidad para responder a preguntas concretas, proporcionando una explicación experta de un tema o respuestas objetivas, todo ello sin que el usuario tenga que desplazarse por decenas de respuestas. Al igual que Google, puede aprender las necesidades y preferencias de información del usuario y ofrecer resultados personalizados y relevantes. De momento, los conocimientos de ChatGPT se limitan a 2021 y años anteriores, aunque sin duda eso cambiará.

Podemos imaginarnos un futuro en el que ChatGPT se ofrezca como herramienta complementaria, mejora o sustitución de los actuales métodos de búsqueda tipo Google. Esto se puede ver ahora mismo en You.com, que ofrece tanto un motor de búsqueda tradicional como resultados de chat con IA. (2) Google y Microsoft han anunciado que integrarán ChatGPT en sus herramientas en los próximos meses. Gracias a una API publicada recientemente, la tecnología de ChatGPT puede integrarse en herramientas de búsqueda de bibliotecas, proporcionando respuestas a preguntas, así como materiales sobre el tema. Considera las ventajas de consultar grandes corpus de texto como HathiTrust con ChatGPT. ¿Fomentará esto un deseo renovado de incluir y buscar el texto completo de los artículos en nuestros catálogos? Es posible que las empresas de bases de datos se lancen a una carrera armamentística para añadir rápidamente la función ChatGPT a sus productos.

Investigación: ChatGPT puede utilizarse para generar ideas o simplificar aspectos del proceso de investigación. Puede ayudar a buscar ideas, generar listas de palabras clave y proporcionar resúmenes de trabajos. Pronto podrás cargar tu propio texto en ChatGPT y pedirle un resumen. Si ChatGPT puede conectarse a herramientas de búsqueda de bibliotecas, también podría crear una bibliografía de recursos relevantes sobre un tema. En el futuro, las herramientas de IA podrán servir como asistentes de investigación, realizando experimentos virtuales, analizando datos, redactando y editando textos y generando citas.

Referencia: Al igual que ChatGPT, los bibliotecarios han sido entrenados para aprender lo que la gente quiere decir basándose en las preguntas que hacen. Las bibliotecas ya utilizan chatbots de inteligencia artificial para responder a preguntas básicas y remitir las más difíciles a los bibliotecarios. ChatGPT es simplemente una extensión de ese servicio actual. Los bibliotecarios pueden ayudar a los investigadores dándoles consejos sobre cómo hacer las preguntas adecuadas para obtener los mejores resultados. Estas herramientas también liberan tiempo de los bibliotecarios para centrarse en consultas o tareas de investigación más complejas. Además, ofrecen un servicio 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que satisface una necesidad que los bibliotecarios no siempre pueden satisfacer.

Enseñanza: La facilidad con la que ChatGPT puede responder a preguntas de investigación puede cambiar nuestra forma de enseñar. En lugar de confiar en pruebas de comprensión de hechos o asignar ensayos, se requerirán tareas más complejas conectadas específicamente con el contenido del curso. La tendencia actual a incorporar e integrar en el plan de estudios actividades de aprendizaje más activas y experienciales también puede ayudar, sobre todo si las tareas adoptan otras formas, como infografías, podcasts o vídeos. Las bibliotecas universitarias ya ofrecen servicios y espacios para este tipo de creaciones y oportunidades de aprendizaje. Los bibliotecarios pueden ayudar al profesorado a crear este tipo de tareas.

ChatGPT también puede crear programas de estudios, ejemplos de planes de clases y el texto para una LibGuide en cuestión de segundos. Algunos incluso han sugerido que ChatGPT podría actuar como asistente en una clase, proporcionando apoyo de tutoría a los estudiantes. Sitios como Sentient Syllabus (3) y «Understanding AI Writing Tools and their Uses for Teaching and Learning» de la Universidad de California-Berkeley,(4) ofrecen ideas para utilizar ChatGPT en el aula.

Libros de texto: Las bibliotecas universitarias están muy interesadas en apoyar al profesorado en la creación de recursos educativos abiertos (REA). Los libros de texto que antes tardaban un año en escribirse pueden ser redactados por ChatGPT en horas en respuesta a una serie de consultas. Obviamente, el texto resultante tendrá que ser revisado y corregido para garantizar la exactitud de la información y asegurar la calidad. Si se reduce el tiempo necesario para crear REA, habrá más libros de texto gratuitos a disposición del profesorado, lo que le permitirá elegirlos y adaptarlos a cursos específicos, mejorando su enseñanza y ahorrando miles de dólares a los estudiantes.

Alfabetización informacional y alfabetización digital: Herramientas de IA como ChatGPT y DALL-E harán que la alfabetización informacional y digital sea más importante que nunca. Los bibliotecarios pueden ayudar al profesorado a enseñar a los estudiantes habilidades de pensamiento crítico para validar los hechos y evaluar la calidad de las respuestas proporcionadas por ChatGPT o determinar si un cuadro de Matisse es realmente un Matisse o arte generado por IA en su estilo. Aunque puede ser difícil identificar una obra escrita o creada por un estudiante frente a un bot, enseñar a los estudiantes y al profesorado habilidades de alfabetización informacional les ayudará a hacer conjeturas educadas a través del análisis crítico de lo que se presenta.

Escritura y creación: Anand Rao, catedrático del Departamento de Comunicación y Estudios Digitales de la Universidad Mary Washington de Virginia, cree que ChatGPT y otras herramientas de IA «cambiarán la naturaleza misma de la producción de conocimiento» (5). En lugar de empezar desde cero, ChatGPT puede producir un borrador de texto que puede servir de inspiración para tu propio trabajo. DALL-E puede crear obras de arte nuevas e inspiradoras que pueden introducirse en herramientas de creación de imágenes como Adobe Creative Suite y alterarse y retocarse para desarrollar creaciones originales. Lo mismo ocurre con la escritura de letras y música con ChatGPT. ChatGPT también puede «ayudar a los desarrolladores a escribir mejor código a mayor velocidad». (6)

Plagio: Los dilemas éticos entran en juego cuando se trata de identificar la autoría o monetizar los productos de las consultas sobre herramientas de IA. Los profesores dicen que los estudiantes que entregan trabajos de ChatGPT como suyos están cometiendo plagio. ¿Pero es así? El plagio se define como «presentar como propio el trabajo o las ideas de otra persona, con o sin su consentimiento, incorporándolo a tu trabajo sin reconocerlo plenamente». ChatGPT no es un «alguien». ¿Deberían los estudiantes citar a ChatGPT o acreditarlo como coautor? Además de la preocupación por que los estudiantes entreguen trabajos generados por ChatGPT, las revistas científicas como Nature están preocupadas por cómo las herramientas de IA amenazan la transparencia de la ciencia. A los científicos les preocupa que «los investigadores puedan hacer pasar por suyos textos escritos con LLM de forma engañosa o utilizar LLM de forma simplista y producir trabajos que no sean fiables». (7)

Nature ya ha recibido varios trabajos con ChatGPT como coautor. Los científicos discrepan sobre si ChatGPT puede cumplir este criterio, ya que la herramienta no puede responsabilizarse del contenido que está creando ni aceptar las condiciones de una revista. En lo que sí están de acuerdo los científicos es en que se necesitan políticas, ¡y rápido! Los bibliotecarios pueden trabajar con profesores, investigadores y editores para facilitar estas conversaciones y abogar por orientaciones que garanticen la transparencia y reconozcan la autoría.

Los derechos de autor: Existe un animado debate sobre a quién pertenecen los derechos de autor de un producto creado por IA. Las noticias están llenas de historias de autores que publican libros en Amazon creados íntegramente con texto e ilustraciones generados por IA. Hay empresarios que piden a DALL-E que cree obras de arte y luego las añaden a catálogos web para imprimirlas en lienzos bajo demanda y obtener beneficios. Estos «autores» afirman que consultaron a la herramienta de IA y que, por tanto, deberían tener los derechos de autor del producto resultante. Otros alegan «uso justo». David Wiley, director académico de Lumen Learning, consultó a la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. «con el fin de registrar [una] obra generada por ordenador como obra de alquiler al propietario» (8). La Oficina de Derechos de Autor respondió que «no registrará obras producidas por una máquina o un mero proceso mecánico que funcione sin ninguna aportación creativa o intervención de un autor humano porque, según la ley, ‘una obra debe ser creada por un ser humano'». Queda por ver si ésta es la respuesta definitiva o si este tema se debatirá en los tribunales. Los bibliotecarios, que ya son considerados expertos en derechos de autor, deberían mantenerse al día de estos debates, proporcionando al profesorado la información y orientación más recientes a medida que las normas se vayan aclarando.

Productividad: Los bibliotecarios pueden maximizar su productividad de otras formas utilizando herramientas de IA. ChatGPT puede redactar correos electrónicos, como una llamada en frío animando a un miembro de la facultad a utilizar el servicio de reserva electrónica de la biblioteca. Puede generar una lista de lecturas favoritas o libros sobre temas para una exposición temática. Los borradores de materiales de marketing, como comunicados de prensa e incluso carteles de eventos, pueden crearse mediante consultas de IA. Las formas en que las herramientas de IA pueden agilizar y facilitar la escritura y la creación de imágenes parecen ilimitadas.

Equidad e inclusión: Al igual que cualquier creación, las herramientas de IA pueden estar sesgadas en función de las ideas preconcebidas de sus creadores o de la exactitud de sus fuentes de datos. Los bibliotecarios pueden animar a los estudiantes a ser conscientes de los sesgos que pueden aparecer en las respuestas de ChatGPT. La actual monetización de ChatGPT por parte de OpenAI, que ofrece un nivel «pro» de pago que promete un acceso más fiable y un tiempo de respuesta más rápido, hace saltar las alarmas sobre el futuro de este producto. Este modelo podría dar lugar a un comercio del conocimiento en el que los que tienen y los que no tienen dependerían de la capacidad de cada persona para pagar la factura.

Conclusión

Es difícil predecir cómo afectarán las herramientas de IA a las bibliotecas. En muchos sentidos, ChatGPT nos recuerda a cómo reaccionó la sociedad ante otros desarrollos innovadores, como la invención de las calculadoras, los teléfonos móviles, la World Wide Web y Wikipedia. Quizás la otra serie de preguntas que deberíamos hacernos es: ¿Cómo podemos los bibliotecarios integrar estas nuevas herramientas en lo que hacemos? ¿Cómo podemos contribuir a reducir sus sesgos y mejorar la calidad de los resultados? ¿Cómo podemos integrarlas en el futuro de la enseñanza y el aprendizaje a distintos niveles? Aunque las herramientas de IA tienen el potencial de mejorar nuestras vidas y las de aquellos a quienes servimos, no pueden sustituir las interacciones humanas que nos diferencian de cualquier tecnología. Las bibliotecas pueden abrazar la revolución de la IA evaluando estas nuevas herramientas y desarrollando servicios que apoyen su uso.

Notes

  1. Bryan Alexander, “Resources for exploring ChatGPT and higher education,” Bryan Alexander (blog), December 15, 2022, https://bryanalexander.org/future-of-education/resources-for-exploring-chatgpt-and-higher-education/.
  2. On February 7, 2023, Microsoft integrated AI into its Bing search engine. In contrast to ChatGPT, Bing’s AI can include results from the internet.
  3. The Sentient Syllabus Project, http://sentientsyllabus.org/.
  4. Berkeley Center for Teaching and Learning, “Understanding AI Writing Tools and their Uses for Teaching and Learning at UC Berkeley,” accessed February 10, 2023, https://teaching.berkeley.edu/understanding-ai-writing-tools-and-their-uses-teaching-and-learning-uc-berkeley.
  5. Douglas Belkin, “Professors Turn to ChatGPT to Teach Students a Lesson: The Powerful Paper-Writing Chatbot Presents an Educational Challenge: Ban It or Build On It?,” Wall Street Journal, January 15, 2023, https://www.wsj.com/articles/professors-turn-to-chatgpt-to-teach-students-a-lesson-11674657460.
  6. Hunter Johnson, “4 Ways Devs can Use ChatGPT to Be More Productive,” Educative (blog), January 25, 2023, https://www.educative.io/blog/chatgpt-how-it-can-help-devs-productivity.
  7. Nature, “Tools Such as ChatGPT Threaten Transparent Science; Here Are Our Ground Rules for Their Use,” editorial, Nature 612, no. 7945 (January 26, 2023), https://doi.org/10.1038/d41586-023-00191-1.
  8. David Wiley, “AI, Instructional Design, and OER,” Improving Learning (blog), January 23, 2023, https://opencontent.org/blog/archives/7129.

Copyright Christopher Cox, Elias Tzoc

Dominar ChatGPT: Cómo crear mensajes eficaces (Guía completa)

«Mastering ChatGPT: How to Craft Effective Prompts (Full Guide + Examples)». 2023. 24 de marzo de 2023. https://gptbot.io/master-chatgpt-prompting-techniques-guide/.

Al final de esta guía, dispondrás de los conocimientos y habilidades necesarios para crear mensajes ChatGPT eficaces, dar rienda suelta a la creatividad de la IA y evitar los errores más comunes.

ChatGPT, basado en las arquitecturas GPT-3 y GPT-4 de OpenAI, se ha convertido en uno de los modelos lingüísticos de IA más versátiles y potentes. Puede generar respuestas de texto similares a las humanas, responder a preguntas, crear contenidos e incluso entablar conversaciones.

Sin embargo, para aprovechar al máximo el potencial de ChatGPT, es esencial saber cómo comunicarse eficazmente con la IA. Esto comienza con la elaboración de las instrucciones perfectas para guiar al modelo y obtener el resultado deseado. Esta guía definitiva, nos adentraremos en el arte de la creación de instrucciones, analizaremos técnicas para optimizar la comunicación con ChatGPT y compartiremos valiosos consejos y trucos para sacar el máximo partido a esta tecnología de vanguardia.

ChatGPT, que significa Chatbot Generative Pre-trained Transformer, es un modelo de lenguaje de IA de última generación desarrollado por OpenAI. Está basado en la arquitectura GPT-4, que es la última iteración de la serie de modelos GPT. Estos modelos están diseñados para comprender y generar texto similar al humano basándose en el contexto que se les proporciona.

Al haber sido entrenado con grandes cantidades de datos de texto, ChatGPT se ha vuelto increíblemente versátil y potente. Es capaz de entender patrones lingüísticos complejos, generar respuestas coherentes e incluso entablar una conversación con los usuarios.

El principal punto fuerte de ChatGPT reside en su capacidad para comprender y generar respuestas contextualmente relevantes. Aprovecha los conocimientos que ha adquirido gracias a su amplia formación para ofrecer resultados útiles y significativos. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de lo bien que el usuario pueda comunicar sus necesidades a través de las instrucciones, por lo que comprender la elaboración de las instrucciones es crucial para una interacción satisfactoria con ChatGPT.

Importancia de crear instrucciones eficaces

La elaboración de instrucciones eficaces es un aspecto fundamental del trabajo con ChatGPT, ya que influye directamente en la calidad de los resultados que se obtienen. Las instrucciones actúan como una fuerza guía para la IA, preparando el escenario para el tipo de respuesta que usted desea. Cuando se hacen correctamente, las instrucciones bien elaboradas pueden dar lugar a respuestas perspicaces, precisas y creativas de ChatGPT, garantizando que satisfaga sus necesidades y expectativas.

Las instrucciones eficaces ayudan de varias maneras:

  • Comunicación clara: Al proporcionar un mensaje bien estructurado y específico, se asegura de que la IA entiende su solicitud con precisión, lo que aumenta la probabilidad de recibir una respuesta relevante y útil.
  • Ahorro de tiempo y esfuerzo: Una petición bien pensada puede reducir el número de iteraciones y de idas y venidas necesarias para obtener el resultado deseado, ahorrando tiempo y esfuerzo.
  • Desbloquear la creatividad: Unas instrucciones bien elaboradas pueden inspirar a la IA para generar soluciones únicas y creativas, aprovechando su amplia base de conocimientos y su capacidad para procesar información.
  • Minimizar los errores: Al ofrecer el contexto y las directrices necesarias, puede minimizar las posibilidades de que la IA genere respuestas irrelevantes, incorrectas o inútiles.

En resumen, nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de crear instrucciones eficaces, ya que desempeña un papel crucial a la hora de determinar el éxito de su interacción con ChatGPT. Si dominas la creación de instrucciones, podrás liberar todo el potencial de esta potente herramienta de IA y aprovecharla para una amplia gama de aplicaciones.

Antes de sumergirnos en los consejos y trucos para elaborar prompts eficaces, es esencial entender qué son los prompts y por qué desempeñan un papel tan importante en la comunicación con ChatGPT.

Qué es un prompt?

Un prompt es una entrada de texto proporcionada por el usuario que sirve como punto de partida para la generación de respuestas de ChatGPT. Puede ser una pregunta, una afirmación, una instrucción o cualquier combinación de estos elementos. El objetivo de una instrucción es guiar a la IA para que comprenda el contexto y las expectativas del usuario, permitiéndole generar una respuesta útil y pertinente.

En esencia, un prompt actúa como un inicio de conversación o una solicitud de información, dando a ChatGPT la orientación necesaria para formular su respuesta. Cuanto más específica y clara sea la pregunta, mejor podrá comprender la IA la intención del usuario y producir el resultado deseado.

Las instrucciones son la base de una comunicación eficaz con ChatGPT por varias razones:

  • Contextualización: Las instrucciones establecen el contexto para la respuesta de la IA, proporcionándole la información que necesita para generar resultados relevantes y precisos. Sin un contexto adecuado, la IA puede producir respuestas fuera de tema o que no respondan a las necesidades del usuario.
  • Definir las expectativas: Las instrucciones ayudan a definir las expectativas del usuario, asegurándose de que ChatGPT entiende el propósito de la tarea, el nivel de detalle requerido y cualquier restricción específica que pueda aplicarse.
  • Canalizar la creatividad: Las instrucciones bien elaboradas pueden inspirar a la IA a explorar soluciones creativas y perspectivas únicas, permitiendo a los usuarios aprovechar todo el potencial de los conocimientos y capacidades lingüísticas de ChatGPT.
  • Reducción de la ambigüedad: Unas instrucciones eficaces minimizan la ambigüedad y evitan los errores de comunicación, ya que indican claramente la intención del usuario y el resultado deseado, reduciendo así la probabilidad de recibir respuestas inútiles o irrelevantes.
  • En última instancia, las instrucciones son cruciales para una comunicación eficaz con ChatGPT, ya que sirven de guía para dar forma a las respuestas de la IA y garantizan que los resultados generados se ajusten a las necesidades y expectativas del usuario.

Para sacar el máximo provecho de tu interacción con ChatGPT, es fundamental crear instrucciones claras, concisas e informativas. Uno de los factores más importantes a la hora de elaborar una petición eficaz es ser específico.

A. Especifica tu petición

Describe claramente la información que buscas o la tarea que quieres que realice la IA. La especificidad reduce la ambigüedad y ayuda a ChatGPT a entender sus requisitos, aumentando la probabilidad de recibir una respuesta relevante y útil. Por ejemplo, en lugar de preguntar: «Háblame del cambio climático», podrías preguntar: «¿Cuáles son las principales causas del cambio climático y cuáles son algunas soluciones potenciales para mitigar sus efectos?».

B. Proporciona contexto e información de fondo

El contexto es clave a la hora de comunicarse con ChatGPT. Incluir información de fondo relevante y contexto en su pregunta permite a la IA comprender mejor el alcance y el propósito de su solicitud. Esto puede ser especialmente útil cuando se trata de temas complejos o cuando se desea que la IA se base en información proporcionada previamente. Por ejemplo, si deseas hablar de un libro concreto, indicar el título, el autor y una breve sinopsis puede ayudar a la IA a generar respuestas más significativas y específicas.

C. Utiliza restricciones y directrices explícitas

A la hora de elaborar la pregunta, puede ser útil incluir restricciones y directrices explícitas para garantizar que la IA no se desvíe del camino y produzca el resultado deseado. Estas restricciones pueden consistir en especificar el formato de la respuesta, el número de palabras o cualquier otro requisito pertinente para la tarea. Por ejemplo, si necesita un resumen de un artículo, puedes decir: «Por favor, proporciona un resumen del siguiente artículo en 100-150 palabras, centrándote en los puntos principales y las conclusiones».

D. Experimenta con distintas fórmulas y enfoques

Si no obtienes los resultados deseados con ChatGPT, no dudes en experimentar con distintas fórmulas y enfoques. A veces, reformular el enunciado o ajustar su estructura puede producir mejores resultados. Además, probar varios enfoques puede ayudarle a comprender los matices de cómo ChatGPT interpreta y responde a los distintos tipos de preguntas. Por ejemplo, si al hacer una pregunta no obtienes la respuesta deseada, puedes intentar formularla como una afirmación o instrucción, como «Explica el proceso de fotosíntesis en términos sencillos» en lugar de «¿Qué es la fotosíntesis?».

Ejemplos de preguntas y estudios de casos reales de ChatGPT

Pregunta: «Por favor, proporcióname una visión general de las diferencias clave entre los coches eléctricos y los coches de gasolina tradicionales, centrándose en el impacto ambiental, el rendimiento y el coste.»

Pregunta: «Como experto en marketing, sugiereme tres estrategias innovadoras para promocionar un nuevo producto ecológico entre los consumidores concienciados con el medio ambiente».

Amazon anuncia ‘Bedrock’, su rival para ChatGPT y DALL-E

 Amazon Bedrock.

«Amazon anunció el jueves que va a lanzar un rival de ChatGPT y DALL-E al que llama Amazon Bedrock, un conjunto de herramientas de IA generativa que puede ayudar a los clientes de Amazon Web Service -empresas que ejecutan sus operaciones en los servidores de datos de Amazon- a crear chatbots, generar y resumir texto, y crear y clasificar imágenes basándose en instrucciones.

Mientras que ChatGPT de OpenAI se ejecuta únicamente con su modelo de lenguaje GPT-4, los usuarios de Bedrock pueden realizar tareas específicas seleccionando entre una serie de modelos de aprendizaje automático que denomina «modelos base», como Jurassic-2 de AI21, Claude de Anthropic, Stability AI’s Stable Diffusion y Amazon Titan»

¿Cómo ChatGPT y otras IA similares cambiarán la educación? A los profesores les preocupan las trampas y la información inexacta

How ChatGPT and similar AI will disrupt education. (2023, abril 12).

Ver completo

«Tenemos que hablar», dice Brett Vogelsinger. Un alumno acababa de pedir que le comentaran una redacción. Un párrafo llamaba la atención. Vogelsinger, profesor de inglés de noveno curso en Doylestown (Pensilvania), se dio cuenta de que el alumno no había escrito él mismo la redacción. Había utilizado ChatGPT.

Esta herramienta de inteligencia artificial, que la empresa OpenAI puso a disposición del público gratuitamente a finales del año pasado, puede responder a sencillas preguntas y generar redacciones e historias. También puede escribir código.

En una semana ya tenía más de un millón de usuarios. A principios de 2023, Microsoft tenía previsto invertir 10.000 millones de dólares en OpenAI, cuyo valor se había cifrado en 29.000 millones de dólares, más del doble que en 2021.

No es de extrañar que otras empresas tecnológicas se hayan apresurado a sacar herramientas competidoras. Anthropic, una empresa de IA fundada por antiguos empleados de OpenAI, está probando un nuevo chatbot llamado Claude. Google lanzó Bard a principios de febrero, y la empresa china de búsquedas Baidu lanzó Ernie Bot en marzo.

Mucha gente ha utilizado ChatGPT por curiosidad o entretenimiento. Pero los estudiantes también pueden utilizarlo para hacer trampas. ChatGPT marca el comienzo de una nueva ola de IA, una ola que está a punto de trastornar la educación.

Cuando el periódico dirigido por estudiantes de la Universidad de Stanford realizó una encuesta entre los alumnos de la universidad, el 17% afirmó haber utilizado ChatGPT en tareas o exámenes a finales de 2022. Algunos admitieron haber presentado los escritos del chatbot como propios. Por ahora, es probable que estos estudiantes y otros se salgan con la suya. Y es que ChatGPT suele hacer un trabajo excelente.

«Puede superar a muchos alumnos de secundaria», afirma Vogelsinger. Podría no haber sabido que su alumno lo había utilizado, de no ser por una cosa: «Copió y pegó el prompt».

La redacción era un trabajo en curso, así que Vogelsinger no lo vio como una trampa. Por el contrario, vio una oportunidad. Ahora, el estudiante y la IA trabajan juntos. ChatGPT está ayudando al alumno a mejorar sus habilidades de redacción e investigación.

A principios de enero, los colegios públicos de Nueva York prohibieron ChatGPT en sus dispositivos y redes. A los educadores les preocupaba que los alumnos que recurrieran a ella no aprendieran a pensar de forma crítica y a resolver problemas. También les preocupaba que las respuestas de la herramienta pudieran no ser precisas o seguras. Muchos otros sistemas escolares de Estados Unidos y de todo el mundo han impuesto prohibiciones similares.

Keith Schwarz, profesor de informática en Stanford, dijo que había «vuelto a los exámenes de lápiz y papel» para que los alumnos no pudieran utilizar ChatGPT, según el Stanford Daily.

Sin embargo, ChatGPT y sus afines también podrían ser un gran servicio para los estudiantes de todo el mundo. Al igual que las calculadoras para las matemáticas o Google para los hechos, la IA puede hacer mucho más rápida una escritura que a menudo lleva tiempo y esfuerzo. Con estas herramientas, cualquiera puede generar frases y párrafos bien formados. ¿Cómo podría cambiar esto nuestra forma de enseñar y aprender?

Italia bloquea temporalmente ChatGPT por problemas de privacidad

Italy temporarily blocks ChatGPT over privacy concerns. AP News, 2023

Ver noticia

Italia bloqueará temporalmente el software de inteligencia artificial ChatGPT a raíz de una filtración de datos mientras investiga una posible violación de las estrictas normas de protección de datos de la Unión Europea, dijo el viernes el organismo de control de privacidad del gobierno.

La Autoridad de Protección de Datos de Italia dijo que estaba tomando medidas provisionales «hasta que ChatGPT respete la privacidad», incluida la limitación temporal de que la empresa procese los datos de los usuarios italianos.

OpenAI, con sede en EE. UU., que desarrolló el chatbot, dijo el viernes por la noche que deshabilitó ChatGPT para los usuarios italianos a petición del gobierno. La compañía dijo que cree que sus prácticas cumplen con las leyes de privacidad europeas y espera que ChatGPT vuelva a estar disponible pronto.

Las herramientas de IA están generando una desinformación convincente.

Foto generada con IA por Del Walker

Given, L. M. (2023, marzo 23). AI tools are generating convincing misinformation. Engaging with them means being on high alert. The Conversation.

Ver completo

Las herramientas de IA pueden ayudarnos a crear contenidos, aprender sobre el mundo y (quizá) eliminar las tareas más cotidianas y tediosas de la vida, pero no son perfectas. Se ha demostrado que pueden alterar la información, utilizan el trabajo de otras personas sin su consentimiento e incorporar convencionalismos sociales, como las disculpas, para ganarse la confianza de los usuarios.

Por ejemplo, algunos chatbots de IA, como los bots «acompañantes», se desarrollan a menudo con la intención de tener respuestas empáticas. Esto los hace especialmente creíbles. A pesar de nuestro asombro y admiración, debemos ser consumidores críticos de estas herramientas, o corremos el riesgo de ser engañados.

Sam Altman, consejero delegado de OpenAI (la empresa que creo el chatbot ChatGPT), ha declarado que le «preocupa que estos modelos puedan utilizarse para la desinformación a gran escala».

La desinformación crecerá con la IA de bolsillo

Las herramientas de aprendizaje automático utilizan algoritmos para realizar determinadas tareas. Van «aprendiendo» a medida que acceden a más datos y en consecuencia perfeccionan sus respuestas. Por ejemplo, Netflix utiliza IA para rastrear los programas que te gustan y sugerirte otros para ver en el futuro. Cuantos más programas de cocina veas, más programas de cocina te recomendará Netflix.

Aunque muchos estamos explorando y divirtiéndonos con las nuevas herramientas de IA, los expertos insisten en que estas herramientas son tan buenas como sus datos subyacentes, que sabemos que a veces pueden ser datos erróneos, sesgados y incluso diseñados para engañar. Mientras que antes los errores ortográficos nos alertaban de las estafas por correo electrónico, las mejoras del sistema hacen más difícil distinguir la realidad de la ficción.

Estas preocupaciones se ven acentuadas por la creciente integración de la IA en aplicaciones como Microsoft, Google y Adobe que han anunciado la introducción de herramientas de IA en varios de sus servicios, como Google Docs, Gmail, Word, PowerPoint, Excel, Photoshop e Illustrator.

Crear fotos y vídeos falsos ya no requiere conocimientos ni equipos especializados.

Por lo tanto, las herramientas avanzadas de IA permiten democratizar el acceso al conocimiento y su creación, pero tienen un precio. No siempre podemos consultar a expertos, así que tenemos que hacer juicios informados nosotros mismos. Aquí es donde el pensamiento crítico y las habilidades de verificación son vitales.

Estos consejos pueden ayudarle a navegar por un panorama informativo rico en IA.

  1. Haz preguntas y verifica con fuentes independientes
  2. Sé escéptico con los contenidos que encuentres
  3. Habla abiertamente de la IA en tus círculos

El 80% de la mano de obra estadounidense podría ver afectada al menos el 10% de sus tareas laborales con la introducción de ChatGPT

Eloundou, Tyna, Sam Manning, Pamela Mishkin, y Daniel Rock. «GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models». arXiv, 19 de marzo de 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.10130.

Se investigó las posibles implicaciones de los modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) y las tecnologías relacionadas en el mercado laboral estadounidense. Utilizando una nueva rúbrica, Se analizaron las ocupaciones en función de su correspondencia con las capacidades GPT, incorporando tanto la experiencia humana como las clasificaciones de GPT-4. Los resultados indican que aproximadamente el 80% de la mano de obra estadounidense podría ver afectada al menos el 10% de sus tareas laborales por la introducción de las GPT, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores podría ver afectado al menos el 50% de sus tareas.

La influencia se extiende a todos los niveles salariales, con los empleos de mayores ingresos potencialmente más expuestos. En particular, el impacto no se limita a las industrias con mayor crecimiento reciente de la productividad. Llegándose a la conclusión de que GPT presentan características propias de las tecnologías de propósito general (GPT), lo que sugiere que estos modelos podrían tener notables implicaciones económicas, sociales y políticas.

Tecnologías que ayudan a las bibliotecas universitarias a prosperar en entornos físicos, virtuales e híbridos

Ex Libris. «Technologies Helping Academic Libraries Thrive in Physical, Virtual and Hybrid Environments», 15 de febrero de 2023. https://exlibrisgroup.com/blog/technologies-helping-academic-libraries-thrive-in-physical-virtual-and-hybrid-environments/.

Las bibliotecas de todo el mundo trabajan de forma más eficaz gracias a tecnologías que agilizan los flujos de trabajo, mejoran los servicios bibliotecarios e impulsan la visibilidad tanto de la biblioteca como de sus colecciones en todo el campus. Estos son los avances que, según los responsables de producto de Ex Libris, parte de Clarivate™, están configurando el panorama bibliotecario de algunas de las formas más importantes y positivas.

Simplificar los flujos de trabajo y ganar eficiencia con la automatización

Las bibliotecas comenzaron a adoptar sistemas de gestión unificados como Alma hace una década, reduciendo drásticamente el trabajo redundante a través de múltiples sistemas.

Ahora, mientras las bibliotecas luchan con puestos vacantes y crecientes demandas de las partes interesadas, están aprovechando estos sistemas unificados para aumentar aún más la eficiencia. Las bibliotecas están añadiendo más funciones a sus sistemas de gestión, lo que les permite centrarse en mejorar la experiencia de los usuarios.

«Tener que hacer las cosas una sola vez realmente libera el tiempo de los bibliotecarios para hacer el trabajo real para el que se estudia para ser bibliotecario», dijo Lili Daie, gerente de producto de  Alma.

Por ejemplo, las integraciones y la interoperabilidad entre los sistemas de intercambio de recursos y materiales del curso ayudan a las bibliotecas a ampliar el acceso a los contenidos, el servicio y mejorar su visibilidad en el campus sin añadir más personal ni aumentar la carga de trabajo.

Integrar la biblioteca en los flujos de trabajo de profesores y estudiantes

Las bibliotecas están ansiosas por conseguir una mayor visibilidad del papel clave que desempeñan en el apoyo al profesorado y a los estudiantes. Uno de los ámbitos en los que las bibliotecas están ampliando sus servicios es en el suministro eficaz de recursos para los cursos, simplificando la creación y modificación de las listas de recursos de los cursos.

«Sabemos que el profesorado y los estudiantes están muy, muy ocupados», afirma Jessie Ransom, directora de producto de Leganto. «Integrar la biblioteca en los lugares donde el profesorado y los estudiantes ya están trabajando e interactuando con la tecnología significa que los estudiantes y el profesorado no necesitan salir de lo que están haciendo para interactuar con la biblioteca.»

Los sistemas de materiales didácticos como Leganto integran la biblioteca en los flujos de trabajo de las aulas, agilizan el acceso a los materiales didácticos y reducen los costes para los estudiantes, parámetros que demuestran el valor de las colecciones, los servicios y la experiencia de la biblioteca. Dado que el profesorado y los estudiantes acceden a los materiales del curso desde el sistema de gestión del aprendizaje, la participación en el material del curso está integrada en sus flujos de trabajo. Los estudiantes también pueden adjuntar comentarios y preguntas a los contenidos asignados en colaboración con sus compañeros y pueden responder a las indicaciones de lectura de los profesores.

Esto es especialmente importante ahora, cuando la enseñanza híbrida y en línea está creciendo y desafiando a las universidades a garantizar una experiencia académica significativa, satisfacer las expectativas de los estudiantes para el acceso en línea a los materiales del curso y mantener a los estudiantes comprometidos dondequiera que estén.

Mejorar el servicio a los usuarios con tecnologías de intercambio de recursos

Aunque el intercambio de recursos existe desde hace décadas, su importancia aumentó cuando los edificios de las bibliotecas cerraron durante la pandemia y éstas colaboraron para aumentar el acceso a los contenidos digitales. Los beneficios de compartir colecciones son muchos, y las bibliotecas están creando redes que llevan la colaboración a un nuevo nivel. Estas redes se crean cada vez más a través de sistemas de intercambio de nueva generación como Rapido, que automatizan los flujos de trabajo y permiten a las bibliotecas gestionar un gran volumen de préstamos con poca mediación. Estos sistemas centrados en el usuario tienen plazos de entrega rápidos y procesos transparentes que identifican fechas de entrega firmes.

«Un servicio similar al comercio electrónico, rápido y fácil de usar, es realmente importante y lo va a ser cada vez más», afirma Katie Birch, vicepresidenta de soluciones para compartir recursos. «Cuando un usuario solicita un artículo, quiere saber cuánto tiempo va a tardar en llegarle».

Con soluciones de nueva generación como Rapido, los estudiantes y el profesorado pueden autoservirse de forma eficaz, dotados de conocimientos, capacidad de elección y control, todo ello posible gracias al servicio de la biblioteca.

Ampliar el acceso a los recursos con el préstamo digital controlado

Controlled Digital Lending (CDL) es una práctica en desarrollo que permite a las bibliotecas prestar una copia digital de un recurso físico que la biblioteca tiene en su colección. De este modo, las bibliotecas pueden atender a usuarios con necesidades diferentes, como personas con dificultades para leer o para acceder al edificio de la biblioteca.

«El préstamo digital controlado puede dar a las bibliotecas y a los usuarios más flexibilidad para acceder a los materiales», afirma Daniel Greenberg, director de gestión de productos de soluciones digitales. El CDL puede proporcionar un «uso transformador» que va más allá del simple escaneado de material. «Con CDL, los usuarios tienen la flexibilidad de ampliar y reducir, buscar en texto completo y mejorar su accesibilidad mediante ayudas audiovisuales».

CDL funciona con una serie de principios básicos:

  • Para prestar, una biblioteca debe poseer una copia legal del libro físico
  • La biblioteca no puede prestar más ejemplares de los que posee
  • La biblioteca debe utilizar medidas técnicas para impedir que el archivo digital se copie o redistribuya

El cumplimiento de estos principios requiere una respuesta de toda la comunidad, que incluya medidas por parte de los proveedores. Por ejemplo, Alma, como sistema de gestión bibliotecaria de recursos unificados que gestiona tanto la fuente física como el sustituto digital, ha demostrado su utilidad para los flujos de trabajo de las bibliotecas y una red de seguridad mejorada en materia de derechos de autor. Un mayor apoyo de la comunidad se ha traducido en una mayor atención a los flujos de trabajo funcionales, los sistemas de gestión de materiales de cursos y las soluciones para compartir recursos, como Leganto y Rapido.

Impulsar el descubrimiento de contenidos bibliotecarios con datos enlazados

Las bibliotecas son una fuente de conocimiento curado, a diferencia de Internet, que es una puerta de acceso a contenidos abundantes pero no siempre fidedignos. Para disfrutar de información de calidad, ésta debe ser fácilmente accesible para los usuarios, acostumbrados a encontrar todo lo que quieren saber al alcance de la mano. Las búsquedas limitadas al tema, título del libro y nombre del autor en un sistema cerrado no son suficientes.

«El mundo de la información consiste en conectar. Es muy importante que las bibliotecas no se queden al margen», afirma Daie. «Los datos enlazados son una de las formas de hacer que la información de alta calidad de la biblioteca sea fácil de encontrar y conectar».

Con los datos enlazados, las bibliotecas y los usuarios pueden acceder a un ecosistema de metadatos con una capacidad de descubrimiento enriquecida y una interoperabilidad completa, lo que inspira el descubrimiento casual. La combinación de los datos relevantes, fiables e informativos que proporcionan las bibliotecas con prácticas rápidas e intuitivas de descubrimiento y vinculación puede cambiar la forma de acceder y utilizar el conocimiento.

Las organizaciones centradas en las bibliotecas, como Ex Libris, están liderando el camino trabajando con sus comunidades de usuarios para priorizar los planes y aprovechar los datos enlazados. Esa colaboración ha dado lugar a la posibilidad de utilizar datos enlazados a través de los servicios Alma y Primo.

¿Está ChatGPT más cerca de un bibliotecario humano que de Google?


Shah, Chirag. «Is ChatGPT Closer to a Human Librarian Than It Is to Google?» Gizmodo, 19 de marzo de 2023. https://gizmodo.com/chatgpt-ai-openai-like-a-librarian-search-google-1850238908.

Más sobre

ChatGPT y Chatbot

Un investigador de motores de búsqueda explica la promesa y el peligro de dejar que ChatGPT y sus replicas busquen en Internet por ti.

El modelo predominante de acceso y recuperación de información antes de que los motores de búsqueda se convirtieran en la norma -bibliotecarios y expertos en la materia o en la búsqueda proporcionando información relevante- era interactivo, personalizado, transparente y autorizado. Hoy en día, los motores de búsqueda son la principal forma de acceder a la información, pero introducir unas cuantas palabras clave y obtener una lista de resultados ordenados por una función desconocida no es lo ideal.

Una nueva generación de sistemas de acceso a la información basados en inteligencia artificial, como Bing/ChatGPT, Google/Bard y Meta/LLaMA está cambiando el modo tradicional de entrada y salida de los motores de búsqueda. Estos sistemas son capaces de a partir de frases completas e incluso párrafos y generar respuestas personalizadas en lenguaje natural.

A primera vista, esto podría parecer lo mejor de ambos mundos: respuestas personalizadas combinadas con la amplitud y profundidad del conocimiento en Internet. Pero como investigador que estudia los sistemas de búsqueda y recomendación, creo que el panorama es, en el mejor de los casos, contradictorio.

Los sistemas de IA como ChatGPT y Bard se basan en grandes modelos lingüísticos. Un modelo lingüístico es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una gran cantidad de textos disponibles, como artículos de Wikipedia y PubMed, para aprender patrones. En términos sencillos, estos modelos calculan qué palabra es probable que venga a continuación, dado un conjunto de palabras o una frase. De este modo, son capaces de generar frases, párrafos e incluso páginas que corresponden a una consulta de un usuario. El 14 de marzo de 2023, OpenAI anunció la próxima generación de la tecnología, GPT-4, que funciona tanto con texto como con imágenes, y Microsoft anunció que su Bing conversacional se basa en GPT-4.

Gracias al entrenamiento sobre grandes volúmenes de texto, ajuste fino y otros métodos basados en el aprendizaje automático, este tipo de técnica de recuperación de información funciona con bastante eficacia. Los grandes sistemas basados en modelos lingüísticos generan respuestas personalizadas para satisfacer las consultas de información. Los resultados han sido tan impresionantes que ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en un tercio del tiempo que tardó TikTok en llegar a ese hito. La gente lo ha utilizado no sólo para encontrar respuestas, sino para generar diagnósticos, crear planes de dieta y hacer recomendaciones de inversión.

Sin embargo, existen muchos inconvenientes. En primer lugar, consideremos lo que constituye el núcleo de un gran modelo lingüístico: un mecanismo mediante el cual conecta las palabras y, presumiblemente, sus significados. Esto produce un resultado que a menudo parece una respuesta inteligente, pero se sabe que los grandes sistemas de modelos lingüísticos producen declaraciones casi como loros sin una comprensión real. Así que, aunque el resultado generado por estos sistemas pueda parecer inteligente, no es más que un reflejo de patrones subyacentes de palabras que la IA ha encontrado en un contexto apropiado.

Esta limitación hace que los grandes sistemas de modelos lingüísticos sean susceptibles de inventarse o «deducir» respuestas. Los sistemas tampoco son lo suficientemente inteligentes como para entender la premisa incorrecta de una pregunta y responder de todos modos a preguntas erróneas. Por ejemplo, cuando se le pregunta qué cara de presidente de EE.UU. aparece en el billete de 100 dólares, ChatGPT responde Benjamin Franklin sin darse cuenta de que Franklin nunca fue presidente y de que la premisa de que el billete de 100 dólares tiene la foto de un presidente de EE.UU. es incorrecta.

El problema es que, aunque estos sistemas se equivoquen sólo un 10% de las veces, no se sabe qué 10%. La gente tampoco puede validar rápidamente las respuestas de los sistemas. Esto se debe a que estos sistemas carecen de transparencia: no revelan con qué datos se han entrenado, qué fuentes han utilizado para dar respuestas o cómo se generan esas respuestas.

Por ejemplo, puedes pedirle a ChatGPT que escriba un informe técnico con citas. Pero a menudo se inventa estas citas, «elucubrando» tanto con los títulos de los artículos académicos como con los autores. Los sistemas tampoco validan la exactitud de sus respuestas. Esto deja la validación en manos del usuario, y los usuarios pueden no tener la motivación o las habilidades para hacerlo o incluso reconocer la necesidad de comprobar las respuestas de una IA. ChatGPT no sabe cuándo una pregunta no tiene sentido, porque no conoce ningún dato.

Aunque la falta de transparencia puede ser perjudicial para los usuarios, también es injusta para los autores, artistas y creadores de los contenidos originales de los que han aprendido los sistemas, ya que éstos no revelan sus fuentes ni proporcionan atribuciones suficientes. En la mayoría de los casos, los creadores no son compensados ni acreditados, ni se les da la oportunidad de dar su consentimiento.

Esto también tiene un aspecto económico. En un motor de búsqueda típico, los resultados se muestran con los enlaces a las fuentes. Esto no sólo permite al usuario verificar las respuestas y proporciona las atribuciones a esas fuentes, sino que también genera tráfico para esos sitios. Muchas de estas fuentes dependen de este tráfico para generar ingresos. Dado que los grandes sistemas de modelos lingüísticos producen respuestas directas pero no las fuentes de las que proceden, es probable que esos sitios vean disminuir sus flujos de ingresos.

Por último, esta nueva forma de acceder a la información también puede restar poder a las personas y les quita la oportunidad de aprender. Un proceso de búsqueda típico permite a los usuarios explorar el abanico de posibilidades para sus necesidades de información, lo que a menudo les lleva a ajustar lo que buscan. También les da la oportunidad de aprender qué hay ahí fuera y cómo se conectan las distintas piezas de información para realizar sus tareas. Y permite encuentros accidentales o serendipia.

Estos son aspectos muy importantes de la búsqueda, pero cuando un sistema produce los resultados sin mostrar sus fuentes ni guiar al usuario a través de un proceso, le priva de estas posibilidades.

Los grandes modelos lingüísticos suponen un gran avance en el acceso a la información, ya que ofrecen a las personas una forma de interactuar basada en el lenguaje natural, producir respuestas personalizadas y descubrir respuestas y patrones que a menudo resultan difíciles de encontrar para un usuario medio. Pero tienen graves limitaciones por la forma en que aprenden y construyen las respuestas. Sus respuestas pueden ser erróneas, tóxicas o sesgadas.

Aunque otros sistemas de acceso a la información también pueden adolecer de estos problemas, los sistemas de IA con grandes modelos lingüísticos también carecen de transparencia. Y lo que es peor, sus respuestas en lenguaje natural pueden contribuir a alimentar una falsa sensación de confianza y autoridad que puede resultar peligrosa para los usuarios desinformados.

ChatGPT y una nueva realidad académica: los trabajos de investigación escritos con Inteligencia Artificial y la ética en la publicación

Lund, Brady D., Ting Wang, Nishith Reddy Mannuru, Bing Nie, Somipam Shimray, y Ziang Wang. «ChatGPT and a New Academic Reality: Artificial Intelligence-Written Research Papers and the Ethics of the Large Language Models in Scholarly Publishing». Journal of the Association for Information Science and Technology n/a, n.o n/a. Accedido 20 de marzo de 2023. https://doi.org/10.1002/asi.24750.

Texto completo

En este artículo se analiza ChatGPT de OpenAI, un transformador generativo preentrenado que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para satisfacer las peticiones de texto de los usuarios (es decir, un «chatbot»). Se analizan la historia y los principios en los que se basan ChatGPT y otros modelos similares. A continuación, se analiza el impacto potencial de esta tecnología en el mundo académico y en la investigación y publicación académicas. ChatGPT se considera un modelo potencial para la preparación automatizada de ensayos y otros tipos de manuscritos académicos. Los posibles problemas éticos que podrían surgir con la aparición de grandes modelos lingüísticos como GPT-3, la tecnología subyacente detrás de ChatGPT y su uso por académicos e investigadores, se discuten y se sitúan en el contexto de avances más amplios en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para la investigación y la publicación académica.