La inteligencia artificial no es tóxica para las ciencias, es la desinformación.

Desafíos de la Inteligencia Artificial en las Ciencias

Tras una exhaustiva investigación en diversos campos relacionados con la inteligencia artificial y sus aplicaciones, el objetivo de esta tinta es abordar interrogantes como ¿qué alcance tiene la inteligencia artificial en las ciencias exactas? y ¿qué preocupaciones surgen en torno al uso de la inteligencia artificial? Así, finalmente buscaremos identificar los puntos en los que los beneficios de la inteligencia artificial se entrecruzan con sus desafíos.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una poderosa herramienta que ha revolucionado diversas áreas de la sociedad moderna. En particular, su impacto en las ciencias exactas ha sido notable y ha abierto un vasto territorio de oportunidades para la investigación y el avance científico. En este ensayo, se pretende abordar las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial en estos campos, y cómo su implementación ha llevado a importantes descubrimientos y desarrollos. Desde el reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de datos hasta la simulación de fenómenos naturales complejos, la inteligencia artificial ha demostrado su potencial para transformar la manera en que abordamos los desafíos científicos. Sin embargo, también examinaremos algunas de las inquietudes éticas y preocupaciones asociadas con su uso, y cómo es esencial abordarlas de manera responsable para asegurar un futuro equitativo y sostenible para la ciencia y la sociedad en general.

Las IA han dejado una huella significativa en el campo de las ciencias naturales, teniendo distintos enfoques e impactos; un claro ejemplo de cómo la IA ha permeado en estas áreas es la bioingeniería, en donde se aplican diversas técnicas de ingeniería a la biología, de igual manera la ingeniería biomédica ha tenido grandes avances gracias a la IA en la investigación e interacción entre el cuerpo humano y distintas tecnologías en la restauración y sustitución de funciones y estructuras dañadas. La biónica, por ejemplo, ha encontrado en la inteligencia artificial un aliado invaluable para el desarrollo de dispositivos ingenieriles especializados, inspirados en principios de sistemas biológicos. De la misma manera las IA han contribuido en gran medida en el descubrimiento y diseño de nuevos materiales con propiedades específicas, abriendo un mundo de posibilidades en la química, física de materiales e ingeniería, esta capacidad ha resultado en la creación de materiales innovadores con aplicaciones prácticas en la industria y la medicina. (Rangel, et al, 2015).

En el ámbito de la biología, las inteligencias artificiales han revolucionado la investigación genética y el descubrimiento de medicamentos, acelerando el análisis de secuencias de ADN y proteínas, y ofreciendo nuevas perspectivas para la comprensión de enfermedades y procesos biológicos complejos. Finalmente, en la astronomía, estas tecnologías han desempeñado un papel fundamental en la clasificación y análisis de vastos conjuntos de datos astronómicos, enriqueciendo nuestra comprensión del cosmos y revelando nuevos objetos y fenómenos celestes (Hopgood, 2003).

Las inteligencias artificiales han sido el catalizador de una nueva era en las ciencias naturales, abriendo un camino hacia la comprensión y el avance en áreas que antes parecían inalcanzables. Su colaboración con los científicos ha demostrado ser esencial para enfrentar desafíos cruciales en la conservación del medio ambiente, el progreso médico y la exploración de la diversidad biológica. (D. Chahal, 2020) Gracias a su capacidad para reconocer patrones, diseñar materiales innovadores, analizar el ADN y explorar el cosmos, las IA han ampliado nuestro conocimiento de la naturaleza y han transformado nuestra manera de investigar.

Inteligencia artificial ética

Ahora bien, es innegable que la inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en las ciencias, pero también ha suscitado una serie de críticas y preocupaciones. Kurzweil, R. (2005) describe las principales críticas, entre estas, se destacan las cuestiones éticas y de privacidad vinculadas al masivo uso de datos personales y la toma de decisiones automatizadas; el uso y procesamiento de grandes cantidades de información generada en campo y laboratorios plantea dilemas sobre el consentimiento informado y el control de los datos, generando preocupaciones sobre la protección de la privacidad de los individuos involucrados en la investigación científica. Además, la falta de comprensión en algunos algoritmos de inteligencia artificial puede generar desconfianza en los resultados obtenidos y dificultar la rendición de cuentas en caso de errores o sesgos.

Esta falta de transparencia en el funcionamiento de los modelos de IA se convierte en un obstáculo para la aceptación y adopción generalizada de esta tecnología en el ámbito científico. Por otro lado, el temor a la automatización de empleos y su impacto socioeconómico es otro punto crítico para considerar. Según Latorre, (2019) Aunque las IA tienen el potencial de mejorar la eficiencia y productividad en diversas áreas científicas, existe la preocupación de que ciertos trabajos puedan ser reemplazados por la automatización, lo que podría afectar a la fuerza laboral y requerir adaptaciones y soluciones adecuadas para mitigar los posibles efectos negativos. Claramente, es un aspecto crucial que merece atención, aunque no podemos explorar en profundidad en este momento, dicha transformación del entorno laboral es imperativo considerar estas acciones si queremos genuinamente que la promoción de la inteligencia artificial sea digna de confianza y contribuya a la creación de un entorno fiable.

Uno de los principales aspectos que suscita preocupación es la posible deshumanización de la ciencia y la pérdida de la intuición y juicio humano en la toma de decisiones moralmente correctas. Monasterio, A. (2017) explica que el uso excesivo de algoritmos y sistemas automatizados podría relegar la experiencia y perspicacia humana en la investigación biológica, limitando la comprensión profunda de fenómenos complejos y sutiles presentes en la naturaleza. La presencia de sesgos en los datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial puede nublar los resultados obtenidos en la investigación y llevar a interpretaciones erróneas, lo que podría tener consecuencias graves para el avance del conocimiento.

Dentro de las ciencias humanas y el uso de las IA; uno de los problemas más destacados es la falta de comprensión contextual y la incapacidad para captar la complejidad de las interacciones humanas, lo que ha llevado a la reproducción de sesgos y estereotipos. Esto resulta en análisis simplificados y generalizaciones inexactas que no reflejan la realidad diversa y cambiante de las sociedades humanas. Además, las IA tienen dificultades para interpretar y comprender las emociones y el comportamiento humano, lo que limita su capacidad para abordar temas complejos y centrándose hegemónicamente en diferentes dinámicas sociales, históricas y culturales, lo que lleva a interpretaciones incorrectas o superficiales de fenómenos sociales. Estas preocupaciones éticas y limitaciones técnicas en el uso de la inteligencia artificial en las ciencias exactas plantean un reto significativo para la comunidad científica.

Es esencial desarrollar marcos éticos y metodológicos sólidos que guíen el uso adecuado de la IA en las investigaciones científicas y mitiguen los riesgos asociados con su implementación. Al abordar de manera responsable los desafíos éticos y técnicos asociados, podremos aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen estas tecnologías para mejorar nuestra comprensión de la naturaleza y resolver problemas que afectan a la sociedad en su conjunto. La colaboración entre la inteligencia artificial y la intuición humana es clave para optimizar los resultados y garantizar que la IA se convierta en una herramienta que logre disminuir errores humanos y beneficie a la sociedad en general. De esta manera se optimiza la productividad y la calidad de las diferentes ciencias, así como a la realización de trabajo más eficiente que impacta de manera positiva en cada investigación.

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y se posiciona como una disciplina esencial en el avance de las ciencias. Su capacidad para expandir los límites de la resolución humana, mejorar la medicina, estudiar fenómenos biológicos y contribuir en la conservación del medio ambiente es un testimonio de su valor y potencial. A su vez, podríamos estar a la expectativa de cómo la IA va a manejar los datos que vienen de las ciencias humanas, teniendo en cuenta las limitaciones de la misma en el área. Seguramente la inteligencia artificial seguirá transformando la forma en que abordamos los desafíos científicos y nos proporcionará herramientas poderosas para comprender y preservar la naturaleza que nos rodea.

Referencias:

Adrian Hopgood (2003) Artificial Intelligence: Hype or reality EEE Computer Magazine, pp. 24-28

D. Chahal et al. (2020) Una introducción a la inteligencia artificial y su aplicación a la endoscopia

Cointe, N., Bonnet, G., & Boissier, O. (2016). Ethical Judgment of Agents' Behaviors in Multi-Agent Systems. En ACM Digital Library.

Kurzweil, R. (2005): The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Penguin (hay trad. esp. en Lola Books, Berlin, 2012).

Latorre, J. I. (2019): Ética para máquinas, Ariel, Barcelona.

Monasterio, A. (2017): “Ética algorítmica: Implicaciones éticas de una sociedad cada vez más gobernada por algoritmos”, Dilemata, 185-217

Rangel, J. G. C., Fuentes, A. S. F., & Fernández, J. E. R. (2015). La inteligencia artificial y sus contribuciones a la física médica y la bioingeniería.