El alfagrama y el Manuscrito Voynich

El «Manuscrito Voynich» es conocido por su contenido encriptado y las ilustraciones desconcertantes, pero el método específico utilizado para cifrar el texto aún no se ha identificado. Se cree que el manuscrito fue redactado con alfagramas hebreos, lo que significa que las palabras originales se han modificado para que no sean reconocibles

Este enigmático libro ilustrado, que se remonta al siglo XV, ha resistido todos los intentos de descifrar su contenido. Nombrado en honor a Wilfrid Voynich, un librero polaco que lo adquirió en 1912, el manuscrito ha desconcertado a criptógrafos, lingüistas y académicos debido a su contenido incomprensible y a las detalladas e inusuales ilustraciones que lo acompañan.

Escrito en un sistema de escritura desconocido, el texto del manuscrito ha desafiado la comprensión a pesar de numerosos esfuerzos a lo largo de los años. Además, destaca por sus ilustraciones meticulosas de plantas, estrellas, anatomía humana y escenas que no tienen paralelo en ninguna realidad conocida. Muchas de estas imágenes son genuinamente únicas y peculiares.

El uso de alfagramas, que implica la reorganización alfabética de las letras de una palabra original, se ha sugerido como parte del método de cifrado del «Manuscrito Voynich». Este proceso desempeña un papel esencial en criptografía, donde la escritura se cifra para alterar la apariencia de la palabra original. Por ejemplo, al reordenar alfabéticamente las letras de «alfagrama», se obtiene «aaaafglmr», y para «escritura» se forma «aceirrstu». Aunque se especula sobre el uso de alfagramas hebreos en el manuscrito, hasta ahora no se ha logrado demostrar ni traducir ninguna de sus páginas.

A pesar de los persistentes esfuerzos de expertos en criptografía y lingüística, el contenido del «Manuscrito Voynich» permanece sin descifrar, manteniendo su significado en el misterio. Las teorías sobre su origen y propósito varían ampliamente, desde la posibilidad de ser un sofisticado fraude hasta la idea de contener información codificada sobre prácticas médicas o alquímicas de la época. La incertidumbre que rodea al manuscrito ha generado un considerable interés tanto en la comunidad académica como entre los entusiastas de los misterios históricos.

ACRL y CNI designan un grupo de trabajo conjunto sobre planificación de escenarios para futuros de IA y aprendizaje automático en bibliotecas

«Association of Research Libraries and Coalition for Networked Information Appoint Joint Task Force on Scenario Planning for AI and Machine-Learning Futures». s. f. Association of Research Libraries (blog). Accedido 19 de diciembre de 2023.

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La planificación de escenarios para los futuros de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático implica desarrollar varios escenarios plausibles y diversos para ayudar a las organizaciones y personas a anticipar posibles desafíos y oportunidades. Dada la rápida innovación en estos campos, considerar diferentes futuros es crucial para la planificación estratégica y la toma de decisiones.

Un grupo de trabajo conjunto, representando a los miembros de la Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) y la Coalición para la Información en Red (CNI), ha comenzado a trabajar en una iniciativa de seis meses para desarrollar un conjunto de posibles escenarios futuros que examinen cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático podrían transformar la empresa de investigación. Esperamos que estos escenarios sean útiles para nuestras instituciones miembros y la comunidad en general para comprender, planificar y explorar las implicaciones de estas tecnologías.

Las oportunidades para contribuir al desarrollo de estos escenarios se llevarán a cabo a través de reuniones que coincidan con las reuniones de ARL y CNI, y mediante grupos de enfoque virtuales abiertos a la comunidad en general. ARL y CNI han contratado a Stratus, Inc. para facilitar el desarrollo del conjunto de escenarios. Susan Stickley, CEO de Stratus, trabajó anteriormente con ARL en los Escenarios 2030, publicados en 2010.

Servicios de referencia con chatbots en las bibliotecas universitarias canadienses

Guy, J., Pival, P. R., Lewis, C. J., & Groome, K. (2023). Reference Chatbots in Canadian Academic LibrariesInformation Technology and Libraries42(4). Retrieved from https://ital.corejournals.org/index.php/ital/article/view/16511

Los chatbots son «agentes informáticos que pueden interactuar con el usuario» de una forma parecida a una conversación entre humanos. Aunque el uso de chatbots para el servicio de referencia en las bibliotecas universitarias es un tema de interés tanto para los profesionales de las bibliotecas como para los investigadores, se sabe poco sobre cómo se utilizan en el servicio de referencia de las bibliotecas, especialmente en las bibliotecas universitarias de Canadá.

Este artículo tiene como objetivo llenar este vacío mediante la realización de una encuesta basada en la web de 106 sitios web de bibliotecas académicas en Canadá y el análisis de la prevalencia y las características de los servicios de chatbot y chat en vivo ofrecidos por estas bibliotecas. Los autores descubrieron que sólo dos bibliotecas utilizaban chatbots para el servicio de referencia. En cuanto a los servicios de chat en vivo, los autores descubrieron que 78 bibliotecas ofrecían este servicio. El artículo analiza las posibles razones de la escasa adopción de chatbots en las bibliotecas universitarias, como la accesibilidad, la privacidad, el coste y los problemas de identidad profesional. El artículo también ofrece un estudio de caso de la institución de los autores, la Universidad de Calgary, que integró un servicio de chatbot en 2021. El artículo concluye con sugerencias para futuras investigaciones sobre el uso de chatbot en bibliotecas.

Estafadores que se hacen pasar por editores invitados para publicar documentos falsos

Else, Holly. 2021. «Scammers Impersonate Guest Editors to Get Sham Papers Published». Nature 599 (7885): 361-361. https://doi.org/10.1038/d41586-021-03035-y.

Cientos de artículos publicados en revistas revisadas por pares están siendo retractados después de que estafadores explotaran los procesos para publicar números especiales con el fin de incluir documentos de baja calidad, a veces compuestos completamente de incoherencias, en revistas establecidas. En algunos casos, los defraudadores se hicieron pasar por científicos y ofrecieron editar números especiales que luego llenaron con documentos fraudulentos.

Elsevier está retirando 165 artículos actualmente en prensa y planea retractar 300 más que se han publicado como parte de 6 números especiales en una de sus revistas, mientras que Springer Nature está retractando 62 artículos publicados en un número especial de una revista. Las retractaciones se producen después de que ambos editores emitieran comunicados de preocupación a principios de este año, que cubrían cientos de artículos.

Expertos en integridad científica esperan que haya más investigaciones en los próximos meses a medida que otros títulos se den cuenta de que han sido engañados.

«Es muy preocupante», dice Guillaume Cabanac, un científico informático de la Universidad de Toulouse en Francia, quien ha trabajado para descubrir documentos de ciencia sin sentido en números especiales. Añade que es impactante ver tales documentos en revistas de editores «emblemáticos» y que «no solo son las revistas depredadoras las que publican tonterías».

Un portavoz de Springer Nature dijo que una investigación reveló «intentos deliberados de subvertir el proceso editorial basado en la confianza y manipular el registro de publicación». Agregaron que aún no saben quién es responsable Elsevier dice que ha implementado medidas para evitar problemas similares en el futuro.

Muchas revistas publican números especiales, colecciones de artículos que se centran en un tema particular de relevancia para sus lectores. Estos números a menudo son supervisados por editores invitados que son expertos en el tema de investigación, pero que generalmente no están involucrados en el trabajo editorial diario de la revista.

Los estafadores han sido descubiertos varias veces en los últimos años al intentar utilizar números especiales como una forma de publicar documentos de baja calidad en revistas legítimas, pero el número de documentos afectados parece estar aumentando.

En 2016, Retraction Watch informó que los estafadores se hicieron pasar por un científico conocido para engañar a The Scientific World Journal, publicado por Hindawi, para que los nombrara editor invitado de un número especial sobre metaheurísticas. Una investigación posterior del editor encontró que varios informes de revisión por pares para documentos publicados en el número especial provenían de cuentas de correo electrónico comprometidas pertenecientes a otros investigadores. Hindawi le dijo a Retraction Watch que no tenía idea de quién estaba detrás de la estafa y dijo que había implementado medidas para ayudar a prevenir que el problema vuelva a ocurrir.

En diciembre de 2020, el Journal of Nanoparticle Research de Springer Nature escribió que había sido «atacado de una nueva manera por una red sofisticada y organizada». Un grupo de lo que parecían ser eminentes científicos e ingenieros de instituciones conocidas en Alemania y el Reino Unido escribieron a los editores de la revista sugiriendo un número especial sobre el papel de la nanotecnología en la atención médica en septiembre de 2019. La junta editorial aceptó la propuesta, creó una entrada para el número especial en su sistema de gestión editorial y dio acceso a tres miembros del grupo para que pudieran manejar los manuscritos.

Meses después, algunos miembros de la junta editorial comenzaron a notar que la mayoría de los manuscritos presentados para el número especial eran de baja calidad o no se ajustaban al tema. Iniciaron una investigación, pero para entonces, 19 de las 80 presentaciones ya habían sido aceptadas o publicadas. Estos documentos han sido retractados desde entonces.

La investigación reveló que las personas que sugirieron el número especial no eran quienes decían ser, sino estafadores que usaban nombres de dominio de Internet que se parecían mucho a las direcciones de correo electrónico institucionales reales de los científicos. Estos incluían un sufijo de correo electrónico con ‘univ’ en lugar de ‘uni’ y ‘-ac.uk’ en lugar de ‘.ac.uk’. También hubo anomalías con las identidades de los revisores y los informes de revisión por pares.

«Todo apunta a una red organizada que intenta, en este caso con éxito, infiltrarse en revistas científicas con el objetivo de publicar fácilmente manuscritos de seudo científicos o investigadores menos productivos que desean aparecer en revistas respetables», escribieron tres miembros de la junta editorial de la revista en el artículo de diciembre.

Todavía no está claro por qué los estafadores están manipulando el sistema para publicar artículos falsos. Cabanac sugiere que podría deberse a la presión sobre los investigadores para publicar artículos y continuar con sus carreras. La capacidad de publicar en revistas específicas, incluso si los documentos son claramente sin sentido, podría permitir que algunos investigadores «obtengan publicaciones para su currículum y un pase verde para permanecer en la academia», dice.

Pero las motivaciones de los estafadores siguen siendo un misterio para Ivan Oransky, un periodista que dirige Retraction Watch. Incluso los títulos de los artículos, que se listarían como parte del historial de publicaciones de un individuo, a menudo no tienen sentido, dice. «Los artículos son tan obviamente terribles, ¿por qué querrías tenerlos en tu currículum?»

Las últimas retractaciones de importantes editoriales académicas, Springer Nature y Elsevier, señalan una creciente sofisticación y prevalencia de prácticas engañosas en la publicación académica. A pesar de estos esfuerzos, persisten preocupaciones sobre la credibilidad de los números especiales, con una posible culpabilidad por asociación planteando un desafío. Ivan Oransky, cofundador de Retraction Watch, anticipa más retractaciones en el futuro, subrayando la necesidad de una vigilancia continua y medidas preventivas dentro de la comunidad de publicaciones académicas.

Récord de retracciones en investigación en 2023: Más de 10.000 artículos retirados

Van Noorden, Richard. 2023. «More than 10,000 Research Papers Were Retracted in 2023 — a New Record». Nature, diciembre. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03974-8.


Durante el año 2023, se ha registrado un número sin precedentes de retractaciones para artículos de investigación, superando los 10,000, en medio de esfuerzos editoriales por abordar una proliferación de documentos fraudulentos y prácticas fraudulentas en la revisión por pares. Un análisis realizado por Nature revela que entre las naciones líderes en producción de investigación, Arabia Saudita, Pakistán, Rusia y China destacan por tener las tasas de retractación más elevadas en las últimas dos décadas.

El año 2023 ha experimentado un aumento significativo en la retractación de artículos de investigación, con más de 10.000 retracciones, marcando un nuevo récord. Este aumento se atribuye a los esfuerzos de los editores para abordar documentos fraudulentos y manipulación de la revisión por pares. Entre los países líderes con altas tasas de retractación en las últimas dos décadas se encuentran Arabia Saudita, Pakistán, Rusia y China. Hindawi, una subsidiaria con sede en Londres de Wiley, es responsable de la mayoría de las retractaciones en 2023, con más de 8.000 artículos retirados debido a preocupaciones sobre la revisión por pares comprometida y manipulación del proceso de publicación.

Wiley ha decidido deshacerse la marca Hindawi y ha implementado procesos más rigurosos para garantizar la integridad del proceso de publicación y revisión por pares. El editor espera una pérdida de ingresos de 35-40 millones de dólares debido a estos problemas. A pesar de ser en su mayoría artículos falsos, los documentos retirados de Hindawi fueron citados colectivamente más de 35.000 veces, indicando su impacto.

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La tendencia general de retractaciones supera el crecimiento de los documentos científicos, con el número total de retractaciones superando las 50.000. El análisis de Nature sugiere que la tasa de retractación se ha triplicado en la última década, alcanzando más del 0.2% en 2022. Arabia Saudita tiene la tasa de retractación más alta entre los países que han publicado más de 100.000 artículos en las últimas dos décadas.

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El análisis también revela que alrededor de una cuarta parte de las retractaciones son documentos de conferencias, siendo el Instituto de Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) líder en esta categoría. IEEE ha enfrentado críticas por problemas como el fraude de citas y el plagio en algunos de sus documentos.

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Los expertos en integridad enfatizan que las retractaciones registradas son solo la punta del iceberg, con potencialmente cientos de miles de artículos de «fábricas de documentos» (empresas que venden investigación falsa) que aún no se han abordado. Estos documentos fraudulentos representan un problema, ya que pueden agregarse a artículos de revisión y integrarse en la literatura convencional.

Puntos Clave:

  • Más de 10.000 artículos de investigación retractados en 2023, estableciendo un nuevo récord.
  • Hindawi, una subsidiaria de Wiley, es responsable de la mayoría de las retractaciones, con más de 8.000 artículos retirados.
  • Wiley discontinúa la marca Hindawi y anticipa una pérdida de ingresos de 35-40 millones de dólares.
  • Las tasas de retractación están aumentando, superando el crecimiento de los documentos científicos, con un número total que supera las 50.000.
  • Arabia Saudita tiene la tasa de retractación más alta entre los países que publican más de 100.000 artículos.
  • El IEEE lidera las retractaciones de documentos de conferencias, con medidas preventivas en su lugar pero enfrentando críticas por fraude de citas y plagio.
  • Los expertos en integridad sugieren que las retractaciones registradas son solo una fracción del problema, con potencialmente cientos de miles de documentos fraudulentos de «fábricas de documentos» aún por abordar.

El Proyecto y la Metodología de la Investigación

Ynoub, Roxana Cecilia. El Proyecto y la Metodología de la Investigación. 1a ed. Buenos Aires: Cenage, 2011

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¨El Proyecto y la Metodología de la Investigación¨ de la Editorial CENGAGE Learning (Argentina) que Roxana Cecilia Ynoub ha creado. Este libro resume los principales conceptos del mundo de la metodología y la investigación científica. Pensado para quienes se inician en este campo, reúne de manera sencilla y con ejemplos claros las distintas metodologías de investigación. El primer capítulo ahonda en las distintas acepciones del concepto, el segundo se dedica específicamente a la investigación científica. Los siguientes capítulos detallan los diferentes pasos a seguir en cualquier proceso investigativo.

Los libros electrónicos se están convirtiendo rápidamente en herramientas de vigilancia de los lectores

Bounds, Lia Holland and Jade Pfaefflin. 2023. «E-Books Are Fast Becoming Tools of Corporate Surveillance». Fast Company. 12 de diciembre de 2023. https://www.fastcompany.com/90996547/e-books-are-fast-becoming-tools-of-corporate-surveillance.

Mientras Internet Archive apela una decisión judicial que bloquea alternativas a las licencias de libros digitales sujetas a vigilancia, un nuevo informe revela que la editorial más grande del mundo puede estar vendiendo datos personales íntimos de sus lectores al mejor postor.

Tres de cada diez estadounidenses leen libros digitales. Ya sea que estén accediendo a libros de texto en línea o consultando el último e-book más vendido de la biblioteca pública, la mayoría de estos lectores están sujetos tanto a la codicia de las grandes editoriales como a las prioridades de las grandes empresas tecnológicas. De hecho, Kindle de Amazon tenía el 72% del mercado de lectores electrónicos en 2022. Y si hay algo que sabemos sobre las grandes empresas tecnológicas como Amazon, su verdadero producto no es el libro, sino los datos del usuario.

Las principales editoriales están dando carta blanca a las grandes empresas tecnológicas para observar lo que lees y dónde, incluyendo libros sobre temas sensibles, como si tomaras un libro de autocuidado después de un aborto. Peor aún, las corporaciones tecnológicas y editoriales están recogiendo datos más allá de tus hábitos de lectura; hoy en día, no hay leyes federales que los detengan de vigilar a personas que leen libros digitales en todo Internet.

La vigilancia de los lectores es una amenaza profundamente interseccional, según una carta del Congreso emitida la semana pasada por una coalición de grupos cuyos intereses abarcan derechos civiles, contra la vigilancia, contra la prohibición de libros, justicia racial, justicia reproductiva, LGBTQ+, inmigrantes y antimonopolio. La carta insta a los legisladores federales a investigar los daños del poderoso control de las corporaciones tecnológicas y editoriales sobre el acceso a libros digitales.

Esta investigación es un primer paso esencial para revivir el derecho a leer sin temor a que tus intereses se utilicen en tu contra. Porque, lamentablemente, ese derecho está en cuidados intensivos cuando se trata de libros digitales.

En este momento, hay un esfuerzo concertado por parte de legisladores antiaborto y vigilantes para descubrir quiénes están obteniendo o apoyando un aborto, y los recolectores de datos ya han sido demandados por compilar datos de visitantes a centros de salud reproductiva. Pero aún no hay protecciones federales significativas de la privacidad de los datos para detener el flujo de datos personales íntimos.

Amenazas al estilo de «1984» tejidas en la vida cotidiana de las personas son particularmente insidiosas. La persona promedio que busca un aborto no sabe cómo navegar de manera segura en un estado de vigilancia, y saber que pueden estar siendo vigiladas lleva a que las personas no accedan a la atención reproductiva o de aborto que necesitan, que no busquen el apoyo mental y emocional que requieren y que pospongan la atención hasta más avanzado en un embarazo no deseado. Todas estas elecciones ponen en peligro a la persona embarazada.

En la era de la inteligencia artificial, la capacidad para analizar datos detallados de manera insondable sobre individuos, crear informes e inferencias sobre esas personas y usar todo eso para entrenar modelos de IA está mejorando constantemente. Los incentivos para explotar los datos de los lectores son los más fuertes que jamás hayan sido.

Las grandes editoriales claramente no ven más que signos de dólar mientras aplicaciones como Hoopla recogen datos vinculados a la identidad de los lectores. Entonces, sería natural depositar nuestra esperanza en las bibliotecas públicas, que ven la privacidad del usuario como un derecho fundamental esencial para una democracia funcional. En la comunidad de derechos humanos, la resistencia de las bibliotecas contra la vigilancia gubernamental bajo la Ley PATRIOT es legendaria.

Desafortunadamente, las grandes editoriales han demandado para evitar que las bibliotecas presten libros digitales libres de vigilancia, ganando un fallo en un tribunal inferior que la organización sin fines de lucro Internet Archive apelará antes de que termine el año. A menos que ese fallo sea anulado o se aprueben nuevas leyes, las bibliotecas no tienen otra alternativa que licenciar libros digitales que probablemente estén llenos de programas espías.

Sabemos menos sobre la vigilancia en las bibliotecas públicas porque, según un informe de noviembre de la Coalición de Publicaciones Académicas y Recursos Académicos, las grandes editoriales han sido cada vez más astutas en cuanto a privacidad y vigilancia en sus contratos con las bibliotecas. Esto es un juego directo del manual del Sillicon Valley: ocultar mal comportamiento con enlaces externos no responsables o acuerdos de no divulgación que prohíben a las bibliotecas advertir a sus usuarios.

Sin leyes para detenerlos, es razonable esperar que aplicaciones populares de bibliotecas como Hoopla y Libby estén ocultando un comportamiento similar detrás de cortinas legales. Ya se ha documentado bien lo absurdo de la recopilación de datos de Amazon Kindle y es una fuente del poder monopsonístico general de Amazon en el mercado de libros.

Con las bibliotecas enfrentando la aniquilación legal desde todos los lados si intentan crear espacios libres de vigilancia para libros digitales, el futuro de la lectura está en la última hora. Los legisladores deben lanzar de inmediato una investigación para proteger no solo a los pacientes de aborto, sino a todos los lectores en todo el país.

Amazon vende el 83% de las compras de libros electrónicos

«Amazon Kindle, E-Book, and Kindle Unlimited Statistics – WordsRated». 2022. 10 de noviembre de 2022. https://wordsrated.com/amazon-kindle-e-book-and-kindle-unlimited-statistics/.

Resumen de Estadísticas de Amazon Kindle, E-books y Kindle Unlimited – 10 de noviembre de 2022

  • Kindle es el operador más grande en el mercado de libros electrónicos, aunque su participación en las ventas de libros de Amazon ha disminuido en los últimos años.
  • Se estima que Amazon ha vendido al menos 487 millones de libros Kindle.
  • La participación de mercado de los libros electrónicos de Amazon se estima en un 67%.
  • Incluyendo Kindle Unlimited, se estima que la participación de mercado de Amazon representa el 83% de las compras de libros electrónicos en EE. UU.
  • En 2020, las personas gastaron 405 millones de dólares en libros electrónicos.
  • Aunque en 2011 Amazon vendió más libros electrónicos que impresos, ahora los libros electrónicos representan el 19% de las ventas totales de libros por ingresos, pero el 36% por cantidad.
  • Amazon Kindle tiene el 72% del mercado de lectores electrónicos.
  • Kindle Unlimited tiene aproximadamente 3 millones de suscriptores, y el 60% de los títulos más vendidos en Amazon forman parte de este servicio.
  • Las suscripciones como Amazon Prime y Kindle Unlimited ahora generan cerca de 6 mil millones de dólares para Amazon.
  • La mayoría de los títulos disponibles en Kindle Unlimited son clásicos, autoeditados o publicados por Amazon.
  • Más de 3/4 de los suscriptores leen al menos 5 libros al mes, y 1/4 afirma leer hasta 20 libros al mes.
  • En el Reino Unido, Amazon.co.uk se estima responsable del 87.9% de las ventas de libros electrónicos.
  • En 2021, se estima que Amazon vende 3 libros impresos por cada 1 libro electrónico.
  • Kindle Unlimited pagó $450 millones a autores de libros autoeditados en 2021, un aumento del 19% respecto a 2020.
  • Los géneros más populares de libros electrónicos incluyen religión y espiritualidad, memorias y biografías, negocios y dinero, autoayuda, y cocina y vinos.
  • La historia del dispositivo Kindle comenzó en 2004 cuando Jeff Bezos instruyó al personal de Amazon a crear el mejor lector electrónico.
  • El primer Kindle se lanzó el 19 de noviembre de 2007 y se agotó en menos de 6 horas.
  • Más de 30 millones de personas utilizan activamente dispositivos Kindle solo en los EE. UU.
  • Amazon Kindle mantiene el 72% del mercado de lectores electrónicos.

Principios para unas tecnologías de IA generativa responsables, fiables y que protejan la intimidad

Canada, Office of the Privacy Commissioner of. 2023. «Principles for Responsible, Trustworthy and Privacy-Protective Generative AI Technologies». 7 de diciembre de 2023. https://www.priv.gc.ca/en/privacy-topics/technology/artificial-intelligence/gd_principles_ai/.

En el contexto general de los avances continuos en las tecnologías de inteligencia artificial, una versión de la tecnología ha experimentado un desarrollo particularmente rápido, una proliferación de casos de uso y un aumento en la adopción en los últimos tiempos: la inteligencia artificial generativa. La inteligencia artificial generativa es un subconjunto del aprendizaje automático en el que los sistemas se entrenan en conjuntos masivos de información, a menudo incluyendo información personal, para generar contenido como texto, código informático, imágenes, video o audio en respuesta a una solicitud del usuario. Este contenido es probabilístico y puede variar incluso en respuesta a múltiples usos de solicitudes similares.

Las autoridades en múltiples campos en todo el mundo están reconociendo los riesgos potenciales planteados por esta tecnología, como se evidencia en la declaración conjunta de las autoridades de protección de datos y privacidad del G7 en junio de 2023 sobre las tecnologías de inteligencia artificial generativa, la Declaración de los líderes del G7 en noviembre de 2023 que incluyó principios rectores y un código de conducta para organizaciones que desarrollan sistemas de inteligencia artificial avanzados, y la resolución de la Asamblea Global de Privacidad en octubre de 2023 sobre sistemas de inteligencia artificial generativa. El Comisionado de Privacidad de Canadá (OPC) y sus homólogos en Columbia Británica, Quebec y Alberta también tienen una investigación abierta relacionada con un servicio específico de inteligencia artificial generativa. Las autoridades de privacidad de todo el mundo han instado recientemente a las organizaciones a ejercer gran precaución antes de recopilar información personal «accesible públicamente», que aún está sujeta a leyes de protección de datos y privacidad en la mayoría de las jurisdicciones. Esta práctica es común al entrenar sistemas de inteligencia artificial generativa. Las autoridades de privacidad también han estado trabajando con sus homólogos en campos relacionados, como los comisionados de derechos humanos, para pedir fuertes salvaguardias que aseguren que los sistemas de inteligencia artificial sean seguros, protectores de la privacidad, transparentes, responsables y afirmativos de los derechos humanos .

Si bien las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden plantear riesgos novedosos para la privacidad y plantear nuevas preguntas e inquietudes sobre la recopilación, uso y divulgación de información personal, no se encuentran fuera de los marcos legislativos actuales. Las organizaciones que desarrollan, proporcionan o utilizan inteligencia artificial generativa tienen la obligación de garantizar que sus actividades cumplan con las leyes y regulaciones de privacidad aplicables en Canadá. Las organizaciones también deben reconocer que, para construir y mantener una sociedad digital en la que la innovación sea socialmente beneficiosa y la dignidad humana esté protegida, el desarrollo y uso de la inteligencia artificial deben ser responsables y confiables.

En este documento, se identifican consideraciones para la aplicación de los principios clave de privacidad a las tecnologías de inteligencia artificial generativa. Reconocemos que la inteligencia artificial generativa es un campo emergente y que nuestra comprensión de ella evolucionará con el tiempo. Los comisionados de privacidad federales, provinciales y territoriales de Canadá continuarán explorando este tema complejo y pueden proporcionar orientación u otros recursos a medida que aprendamos más sobre la tecnología y sus riesgos potenciales, incluso a medida que se completen investigaciones formales relacionadas con la tecnología.

Las obligaciones bajo la legislación de privacidad en Canadá variarán según la naturaleza de la organización (si se encuentra en el sector privado, de la salud o público) y las actividades que realice. Como tal, aunque utilizamos «debería» a lo largo de este documento, muchas de las consideraciones enumeradas serán necesarias para que una organización cumpla con la ley de privacidad aplicable. Las organizaciones son responsables de comprender y cumplir con estas leyes. También señalamos que los principios establecidos a continuación no reflejan exhaustivamente todos los requisitos de cumplimiento bajo las leyes de privacidad y otras leyes y no vinculan a investigaciones o fallos específicos llevados a cabo por los comisionados federales, provinciales o territoriales de privacidad de Canadá, según las circunstancias individuales de cada caso.

El documento tiene como objetivo ayudar a las organizaciones que desarrollan, proporcionan o utilizan inteligencia artificial generativa a aplicar los principales principios de privacidad canadienses. Para este documento, utilizamos la siguiente terminología:

Desarrolladores y Proveedores: Individuos u organizaciones que desarrollan (incluido el entrenamiento) modelos básicos o sistemas de inteligencia artificial generativa, o que ponen dichos servicios en el mercado. En resumen, aquellas organizaciones que determinan cómo opera un sistema de inteligencia artificial generativa, cómo se entrena y prueba inicialmente, y cómo puede utilizarse.

Organizaciones que utilizan inteligencia artificial generativa: Organizaciones (o individuos que actúan en nombre de una organización) que utilizan un sistema de inteligencia artificial generativa como parte de sus actividades. Esto podría incluir usos dirigidos al público (por ejemplo, un chatbot basado en inteligencia artificial generativa para interactuar con clientes) o uso privado (por ejemplo, el uso de inteligencia artificial generativa como parte de un sistema de toma de decisiones). Las organizaciones que ajustan un modelo básico para un propósito específico (como al entrenarlo aún más en un conjunto de datos propio de la organización) están incluidas en esta categoría.

Una organización puede cambiar entre roles o desempeñar múltiples roles al mismo tiempo. Las actividades realizadas (incluida la recopilación, el uso o la divulgación de información personal) por una organización también variarán dentro de cada grupo. Sin embargo, la división en «desarrolladores y proveedores» y «organizaciones que utilizan inteligencia artificial generativa» es una forma útil de examinar la aplicación de los principios de privacidad a múltiples elementos del ecosistema de inteligencia artificial generativa.

Para mayor claridad, estos principios se centran en la legislación y regulación de privacidad, y cómo pueden aplicarse a las organizaciones. Sin embargo, reconocemos que las personas u organizaciones pueden tener más obligaciones, restricciones o responsabilidades según otras leyes, regulaciones o políticas.

Comprender los distintos tipos de mala conducta científica

Nader Ale Ebrahim «Shedding Light on the Shadows: Understanding Different Types of Scientific Misconduct». 2023. Accedido 18 de diciembre de 2023. https://www.linkedin.com/pulse/shedding-light-shadows-understanding-different-types-ale-ebrahim-y32qc.

En la búsqueda del conocimiento y la verdad, la comunidad científica opera sobre una base de confianza, integridad y conducta ética. Sin embargo, el panorama de la investigación científica no está exento de conductas impropias. Este artículo profundiza en diversas formas de mala conducta científica, con el objetivo de aumentar la conciencia y promover una cultura de honestidad y transparencia en la investigación.

  1. Plagio: El Ladrón Silencioso El plagio, el acto de utilizar el trabajo o las ideas de alguien más sin el debido reconocimiento, representa una grave violación de la integridad académica. Minimiza la credibilidad de la investigación y muestra falta de respeto por el trabajo original de otros. Detectar y prevenir el plagio es crucial para mantener la integridad de la literatura científica.
  2. Fabricación y Falsificación de Datos: El Arte de la Decepción La fabricación de datos implica crear datos ficticios, mientras que la falsificación implica manipular o alterar datos para ajustarlos a resultados deseados. Ambas prácticas son perjudiciales, ya que pueden llevar a conclusiones incorrectas y engañar a otros investigadores, potencialmente causando un efecto dominó de desinformación.
  3. Autoría indebida: Cuando se otorga autoría a individuos que no han contribuido significativamente a la investigación o, por el contrario, se omiten contribuyentes merecedores. Esta mala conducta cuestiona la autenticidad de la autoría y puede dar lugar a disputas y desconfianza dentro de la comunidad académica.
  4. Publicación Duplicada: Publicar los mismos datos o estudio en varias revistas como trabajo original es otra forma de mala conducta. Esta práctica puede distorsionar la literatura científica, dando una falsa impresión de hallazgos corroborados e inflando artificialmente el historial de publicaciones del investigador.
  5. Manipulación de la Revisión por Pares: La revisión por pares es fundamental para la validación de la investigación. Manipular este proceso, ya sea influyendo en los revisores o comprometiendo la imparcialidad de la revisión, socava la esencia misma de la validación de la investigación.

En conclusión, comprender y reconocer las diversas formas de mala conducta científica es el primer paso para combatirlas. Incumbe a las instituciones, revistas y a los propios investigadores fomentar un entorno donde la conducta ética sea la norma, no la excepción. La vigilancia, la educación y políticas rigurosas son clave para mantener la integridad de la investigación científica. Como miembros de la comunidad científica, debemos comprometernos con estos estándares, asegurando que nuestra búsqueda del conocimiento sea pura, creíble y confiable.