En un antiguo edificio de Londres, la empresa Basecamp Research guarda cientos de tubos con ADN que, según su cofundador, el doctor Oliver Vince, podrían contener diez veces más información que todo el texto de internet. Su plan es usar ese material genético para entrenar una inteligencia artificial capaz de ‘hablar’ el lenguaje de la biología, algo parecido a como las grandes tecnológicas crearon los modelos de lenguaje que hoy conocemos como IA.
Pero el entusiasmo por el potencial científico de la IA se topó con una controversia reciente. El mes pasado, OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT) anunció que su sistema había resuelto en 88 horas uno de los problemas matemáticos más difíciles, relacionado con las ecuaciones de Navier-Stokes. Poco antes del anuncio, el matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, denunció que su propio equipo trabajaba en la misma solución y que sus avances, guardados en una herramienta de OpenAI, pudieron haber sido vistos por la compañía. OpenAI lo negó, aunque primero admitió no poder descartarlo del todo.
El caso expone un problema más amplio: la dificultad para distinguir entre descubrimientos reales y errores o ‘alucinaciones’ generadas por IA, justo cuando las revistas científicas enfrentan una avalancha de contenido dudoso sin suficiente personal para revisarlo. Expertos advierten que esto podría minar la confianza, el pilar fundamental de la ciencia.
Te invitamos a leer la nota original de la BBC para conocer todos los detalles de esta historia.
Fuente: A bust-up between mathematicians is fuelling fears that AI could undermine science (feeds.bbci.co.uk).
Imagen: Maggie Bartlett, NHGRI.