El uso ético de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la investigación

Miércoles 25 de septiembre de 2024 • 12:00 PM

Auditorio Dr. Julián Adem

Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático

Ciudad Universitaria, CDMX

IMPARTE: Mtro. Saúl Armendáriz Sánchez, Coordinador de la BCCT ┃Invitado del Comité de Cómputo del ICAyCC

RESUMEN:

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) no solo es el ChatGPT, va más allá de redactar promot, es planear una estrategia en la búsqueda de contenidos, pero sobre todo es hacer uso de la información y datos recuperados para la generación de nuevo conocimiento, sin violar ninguna norma o ley bajo un pretexto académico. En ese sentido, la ética representa la principal herramienta para la aplicación de buenas prácticas en el manejo de la IAG y al mismo tiempo para mostrar una integridad académica que lleve a buen término los resultados que se generen con la utilización de ésta herramienta.

Como sabemos, el fenómeno de la IAG, aunque no nuevo, toma un impulso a partir del año 2022 con el lanzamiento libre del ChatGPT, existiendo ahora más de 300 plataformas distintas (en diversos idiomas) de las cuales se puede obtener contenidos. Su uso se ha popularizado y va desde una actividad personal y hasta el desarrollo de ciencia escrita (artículos, revistas, tesis, conferencias, etc.), por ello, es indispensable hacer énfasis en establecer una ética para el uso de los contenidos recuperados, pero sobre todo para no generar ciencia basura o conocimiento apócrifo que aviva la comercialización ilícita de artículos y otros materiales.

Por ese motivo, en la plática, se presenta la forma correcta de citar los resultados de la IAG para evitar violar derechos de autor, la forma prudente de su manejo para la generación de nuevo conocimiento, los programas de detección de su uso en documentos y el posible plagio al copiar los datos obtenidos, mostrando así distintas fases en el uso de la IAG, concluyendo en términos generales que no es malo utilizarla siempre y cuando se haga de forma ética y eficiente.

Nota: La IAG es un tipo de IA en el que se puede obtener ideas y contenidos variados como conversaciones, historias, imágenes, videos, música y códigos para desarrollo computacional. En sí, busca imitar la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y la traducción.

SEMBLANZA:

Egresado a nivel Licenciatura de la Escuela Nacional de Biblioteconomía y Archivonomía y estudios a nivel Maestría en la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Filosofía y Letras de la UNAM.

Coordinador de la Biblioteca Conjunta de Ciencias de la Tierra de la UNAM.

Trabaja en las líneas de investigación sobre métricas de la ciencia, repositorios institucionales, historia de las bibliotecas en México e inteligencia artificial generativa para la docencia e investigación. Apoya en estudios métricos a diversas revistas académicas de universidades del país.

Galardonado a nivel nacional con el “Premio al Servicio Bibliotecario”, por la aportación al desarrollo de los servicios en las unidades de información de las Instituciones de Educación Superior de México, Coordinador del desarrollo de los repositorios de datos científicos para la investigación del Servicio Sismológico Nacional, Geotermia de México, Cambio Climático, Clima Espacial y Fuentes Históricas de Información Científica.

También es Editor Responsable de la revista indizada Geofísica Internacional. Profesor de asignatura por 17 años en la ENBA.

Coordinador del proyecto GeoCRIS para la visibilidad y proyección de la actividad científica publicada del área de ciencias de la tierra en la UNAM, autor de más de 80 publicaciones entre artículos, libros, capítulos de libros, memorias de congresos, etc., y asesor de 54 tesis de licenciatura de bibliotecología y ciencias de la información.

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