Scopus AI para la educación superior e investigación en Latinoamérica: La nueva herramienta de búsqueda de ELSEVIER, desarrollada con inteligencia artificial generativa

El surgimiento de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en la educación y la ciencia ha implicado diversos espacios de discusión y debate, en los que se han definido alcances y límites precisos para proteger la seguridad, la precisión y la ética. La UNESCO, por ejemplo, ha compartido desde 2021 algunas recomendaciones sobre ética de la Inteligencia Artificial y en 2023 ha publicado la Guía para la IA generativa en la educación y la investigación(se abre en una nueva pestaña/ventana).

El documento no pretende enunciar un marco que descalifique la IAGen en la academia o la investigación. Es más bien un llamado a los formuladores de políticas educativas e instituciones a revisar por qué, qué y cómo aprendemos. Es un documento que ofrece un análisis crítico sobre la IAGen para apoyar la planificación de regulaciones del uso de la inteligencia artificial generativa, que permita casos éticos y efectivos de esta tecnología en la educación. Todo esto considerando “las profundas implicaciones a largo plazo de la inteligencia artificial generativa en cómo entendemos el conocimiento y definimos el contenido, los métodos y los resultados del aprendizaje, así como en la forma en que evaluamos y validamos el aprendizaje.”

Además de las distintas controversias alrededor de la IAGen, como el fortalecimiento de la “pobreza digital”, la propiedad intelectual o la generación de información falsa “deep fakes”; en la guía se aborda aquella que corresponde a la generación de contenido que no es confiable. Y esto es especialmente importante porque el contenido generado por las GenAI tiene como objeto imitar la forma de redactar de los seres humanos, por lo que es preciso y convincente, pero puede contener información creada e ideas sesgadas por el universo de datos con los que se entrenaron los modelos. Esto representa un riesgo para quien no tienen un conocimiento previo sólido sobre el tema en cuestión o no aplican el pensamiento escéptico sobre el contenido generado.

Así pues, alrededor de toda esta controversia, las principales recomendaciones de la UNESCO, implican que las IAGEn deben basarse en un enfoque centrado en el ser humano y estando al servicio del desarrollo de las capacidades humanas para futuros inclusivos, justos y sostenibles. Se propone que el uso de tecnologías de IAGen en la educación también debería estar al servicio de las capacidades humanas para el desarrollo sostenible y la colaboración efectiva entre humanos y máquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo.

Luego, propone algunos pasos para regular el uso de la IAGen en la educación, tales como 1. Regulaciones de Protección de Datos; 2. La formulación, aprobación, financiamiento e implementación de estrategias nacionales de IA; 3. Fortalecer e implementar regulaciones específicas sobre ética; 4. Ajustar o hacer cumplir las leyes de derechos de autor existentes; 5. Elaborar marcos regulatorios 6. Desarrollar capacidades para el uso adecuado de la inteligencia artificial generativa en educación e investigación y 7. Reflexionar sobre las implicaciones a largo plazo de la inteligencia artificial generativa (GenAI) para la educación y la investigación.

Ahora bien, son varios los esfuerzos que la comunidad académica latinoamericana está realizando desde 2021. En México, por ejemplo, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) instaló formalmente un grupo de trabajo sobre el uso de estas herramientas en docencia, con el fin de explorar el potencial de IAGen en enseñanza, aprendizaje y evaluación en la institución, así como organizar actividades relativas al tema y emitir recomendaciones que sean de utilidad para la Universidad.

Asimismo, ha publicado una Guía de recomendaciones para el uso de Inteligencia Artificial en la docencia(se abre en una nueva pestaña/ventana) en donde se invita a la comunidad académica a explorar y experimentar con actitud reflexiva y crítica, identificando los riesgos o las limitaciones, determinando las acciones mitigantes ante dichos riesgos, y comprendiendo la explicabilidaden la IAGen como un principio fundamental que debe guiar el estudio, desarrollo, y uso de estos sistemas.

“Se puede definir como la capacidad de comprender y explicar la manera en cómo se toman las decisiones internamente en los sistemas, ya que entre más extenso y complejo sea un sistema, hay más dificultad para interpretar cómo se procesa la información, convirtiéndose en “cajas negras” para los usuarios” (Barredo Arrieta et al., 2020).

En Colombia, en 2021, el Ministerio de Ciencia y Tecnología e Innovación, con el objeto de facilitar la implementación de la Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial (CONPES 3975), elaboró el documento del Marco Ético para la Inteligencia Artificial en Colombia(se abre en una nueva pestaña/ventana), que proporciona una guía de soft law, compuesta de recomendaciones y sugerencias, para las entidades públicas del país, con el fin de abordar la formulación y gestión de proyectos que involucren el uso de Inteligencia Artificial (IA). Esta guía incorpora prácticas internacionales y se presenta como un conjunto de recomendaciones, no como mandatos obligatorios.

El "5to Plan de Acción Nacional de Gobierno Abierto 2021-2024" de Uruguay incluye un compromiso relevante relacionado con el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el Estado. Este compromiso consiste en crear un Observatorio de Inteligencia Artificial para promover y fomentar el uso ético, responsable, seguro y confiable de la tecnología de IA y fortalecer el ecosistema de IA en Uruguay. El plan reconoce que las soluciones basadas en IA son esenciales para el desarrollo y la prestación de servicios digitales a la ciudadanía, contribuyendo así a la transformación digital del Estado.

El "Plan Nacional de Inteligencia Artificial" de Argentina destaca la importancia de la IA como una de las revoluciones tecnológicas del siglo, con un impacto significativo en los ámbitos científico-tecnológico, socioeconómico, político y en la matriz productiva.

ELSEVIER se adhiere a las recomendaciones para el uso de IAGen y desarrolla Scopus AI

Por más de una década, ELSEVIER ha estado utilizando inteligencia artificial (extractiva) y tecnologías de Machine Learning en sus productos, combinado con su incomparable contenido revisado por pares y con extensos conjuntos de datos que provienen de sofisticados análisis que apoyan a la comunidad académica y de investigación en descubrir, aplicar y generar nuevo conocimiento a partir de información confiable.

Es por ello que ELSEVIER, entendiendo las necesidades de los investigadores y haciendo uso de la base datos académica más confiable del mundo, ha lanzado Scopus AI. Una herramienta única para brindar transparencia, seguridad, precisión y relevancia de la información que requieren las organizaciones de investigación y educación superior. Scopus AI es una herramienta de búsqueda intuitiva e inteligente impulsada por IA generativa (GenAI), capaz de mostrar resultados relevantes basados en conocimientos recientes y fiables, que puede sintetizar los resúmenes de los documentos en cuestión de segundos.

Para crear Scopus AI, el equipo de desarrollo de Elsevier tuvo en cuenta esta guía y estableció como principal fuente de consulta el uso de los metadatos y resúmenes de documentos que han sido publicados desde 2013 en Scopus. Esta información confiable y verificada, minimiza los riesgos de que sea contenido falso.

Scopus AI fue construida en colaboración con la comunidad académica, quienes se encargaron de probar su funcionamiento y obtener resultados en cuestión de segundos. El Prof. Estévez explica que

“Scopus AI, pensado como una IAGen responsable, genera sus contenidos sobre la consulta del universo de resúmenes indexados en Scopus, y lo que sería el “prompt” de pregunta se construye usando un método que convierte la solicitud del usuario en lenguaje natural a una forma de vector de palabras que permite ser mucho más preciso para determinar lo que se está requiriendo. Entonces esto significa que a medida que el grueso de la población inicia el uso frecuente de las IAGen en los procesos académicos y algunos no se darán cuenta de las impresiones y constructos sin fundamento hasta que sea demasiado tarde, los que cuenten con herramientas como Scopus AI, no solo no pondrán en riesgo su prestigio y buen nombre, sino que van a ahorrar cantidades importantes de tiempo”.

En Scopus AI se pueden hacer búsquedas por temas o a través de preguntas de profundización. Por ejemplo, al preguntar: “¿Cuáles son los diferentes tipos de tratamientos de inmunoterapia que se utilizan para el cáncer?” El sistema analizará esta pregunta, la pasará por la búsqueda vectorial de Scopus AI, que interpreta la intención y el significado de la consulta.

Luego examinará dentro de los resúmenes de Scopus de los últimos cinco años para encontrar los que mejor respondan la pregunta y así generará una respuesta que se basa en el conocimiento confiable de Scopus, incluyendo referencias para que sepa de dónde proviene todo.

Scopus AI también permite filtrar por resúmenes temáticos, tener resúmenes ampliados y obtener una imagen a partir de un mapa conceptual, este último ofrece una visión general del espacio temático para ayudarle a hacerse una idea más completa de su tema y su relación con otras áreas de investigación.

Scopus AI y su impacto en la academia y la ciencia latinoamericana

Lo que conocemos como Inteligencia Artificial ya está afectando la ciencia en Latinoamérica desde hace varios lustros. Los modelos de IAGen presentan nuevas oportunidades y usos para todas las áreas y en especial la ciencia, dice el Prof. Estévez.

Scopus AI como desarrollo tecnológico para el mundo académico, y para Latinoamérica, permitirá “derrumbar las barreras de idioma respecto del acceso de información, el poder comunicarnos en español para solicitar un tema específico o hacer una pregunta y tener de vuelta información actual y relevante en cuestión de segundos, de seguro fortalecerá la base de los procesos científicos. Y también permitirá tener información de calidad de una forma eficiente y nos debería ayudar en los diferentes pasos del ciclo de investigación para fortalecer nuestro propio conocimiento y ser mucho más competitivos en un entorno global”.

El Prof. Estévez invita a la comunidad científica a maravillarse primero con esta tecnología.

“Suena trivial, pero es muy satisfactorio ver como estos procesos de levantamiento de información significativa que nos tomaban de días a meses se aceleran a tiempos de segundos a minutos”.

Segundo, le hace un llamado a los investigadores latinoamericanos a entender estas tecnologías y reflexionar sobre cómo pueden usarse para el beneficio de nuestras comunidades. Asimismo, invita a los investigadores, profesores y la comunidad académico -científica en general a ser críticos sobre estas herramientas y visualizar posibles efectos tanto benéficos como nocivos en nuestro entorno, para poder explotar la IA de forma segura y ética.

Más información en Elsevier.com/scopus-ai