Foto de Eliott Reyna
Una de las funciones que los LLMs (sigla en inglés de Large Language Model, o sea chatbots tipo IA) parecen hacer mejor son las síntesis narrativas de otras fuentes de información. Por ejemplo, cuando tienes un conjunto de papers (artículos científicos), y quieres resumir los argumentos de cada paper, y compararlos. Según lo que sabemos por ahora, un chatbot hará “bien” esa tarea con dos condiciones: la primera es que a) las fuentes de información se las des tú, o b) sean transparentes para ti, es decir, que puedas rastrear las fuentes de información de las que se alimenta el algoritmo.
En el video de esta semana me planteo la reflexión, junto con Inger Mewburn y su post sobre este tema (que referencio abajo), ¿Qué pasa con nuestro entrenamiento o con nuestra profesión como investigador+s si aparece un chatbot basado en inteligencia artificial con la promesa de que puede hacer revisiones de la literatura de forma más “optimizada” y más rápida? ¿Nos convertiremos en “diseñador+s de prompts profesionales”?
También comparto, desde un punto de vista fenomenológico, es decir, desde mi propia experiencia, las diferencias que surgen después de comparar la lectura de un sólo paper, en particular, “AI and its implications for research in higher education: a critical dialogue” (Butson y Spronken-Smith, 2024) con el apoyo de la plataforma “ChatPDF”, y la lectura “a mano” de este mismo paper, es decir, una lectura en la que sólo estoy yo y el paper, sin intermediación de un LLM.
También te lanzo preguntas como: aunque leer con el apoyo de IA sea más rápido y eficiente, ¿Qué pasa si disfrutas leyendo? Si existe la posibilidad de hacerlo rápido, ¿Qué pasará si necesitas leer lentamente para crearte una imagen mental completa del pensamiento de ciertas autoras y autores clave? ¿Qué pasa si vas directamente a la fase de la síntesis de las ideas más importantes, elegidas no por ti, sino por la máquina, a través de lo bien o no tan bien que seamos capaces de transmitirle nuestras necesidades a través de prompts, y a través de la interpretación de esos prompts que haga la máquina?
Si quieres unirte a estas reflexiones y comparativas, no te pierdas el video de abajo.
Referencias
Butson, Russel, y Spronken-Smith, Rachel (2024). AI and its implications for research in higher education: a critical dialogue. Higher Education Research and Development, 43(3), 563–577. https://doi.org/10.1080/07294360.2023.2280200