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Inteligencia artificial (IA)
Robert Klatt
Para demostrar el potencial de abuso de la inteligencia artificial (IA) ChatGPT en la ciencia, los investigadores crearon un estudio médico falso. Sólo con mucho esfuerzo se pudo reconocer que los datos no eran auténticos.
Catanzaro (Italia). En los últimos meses, varios estudios han examinado el rendimiento del ChatGPT del modelo de lenguaje grande (LLM). Según los resultados, la inteligencia artificial (IA) puede superar a los estudiantes en muchos exámenes y escribir textos científicos que ni siquiera los lingüistas pueden distinguir de los textos humanos. Investigadores de la Universidad Magna Græcia de Catanzaro han publicado un estudio en la revista JAMA Ophthalmology que muestra el potencial de uso indebido de la IA en la ciencia.
Según un informe de Nature, los científicos crearon datos de estudio falsos utilizando el complemento ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA), generalmente utilizado para análisis estadístico y visualización de datos, para probar una tesis científica no verificada.
Estudio de procedimientos quirúrgicos.
El proyecto tenía como objetivo demostrar que la IA es capaz de generar conjuntos de datos falsos que puedan respaldar o refutar investigaciones existentes en cuestión de minutos. El LLM generó datos sobre queratoplastia penetrante (PK) y queratoplastia lamelar anterior profunda (DALK), dos operaciones para el tratamiento de la enfermedad ocular queratocono.
Los investigadores pidieron a ChatGPT que mostrara las diferencias en la visión de los participantes antes y después del tratamiento. Esto dio como resultado datos aparentemente realistas para un estudio con 160 hombres y 140 mujeres.
Información de edad inusual de los sujetos de prueba.
Jack Wilkinson, bioestadístico de la Universidad de Manchester, identificó algunas discrepancias durante un análisis detallado de los datos generados del estudio. Observó que la información de género no siempre coincidía con los nombres de los participantes del estudio. También notó un número inusualmente alto de edades que terminaban en 7 u 8. Además, descubrió que no había correlación entre las mediciones de la visión pre y postoperatorias y la prueba de imagen ocular.
Corrección manual de estudios falsos.
Actualmente todavía es posible detectar datos de estudios falsos. Sin embargo, según los autores, en estudios falsos, los investigadores maliciosos podrían corregir manualmente dichas discrepancias o descartar conjuntos de datos incorrectos y hacer que la IA cree otros nuevos. Además, ChatGPT podría generar mejores datos si las consultas se formulan mejor y se puede esperar que los LLM mejoren a la hora de identificar y evitar dichos errores.
JAMA Oftalmología, doi: 10.1001/jamaophthalmol.2023.5162
Naturaleza, doi: 10.1038/d41586-023-03635-w
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