Sara Puerto
El seminario, organizado por UNIR, reflexionó sobre el impacto de la inteligencia artificial en el método científico, la dependencia tecnológica y los desafíos que plantea para el futuro de la investigación universitaria.
“La inteligencia artificial ha cambiado totalmente la forma en que hacemos investigación”, afirmó Mateo Valero, director del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), en el seminario ‘La inteligencia artificial en la investigación universitaria’, organizado por la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR).
Para el experto, la computación se ha convertido en el instrumento clave de la ciencia contemporánea: “Si no tenemos los instrumentos adecuados, la investigación se alarga y es más costosa. Los países que no dediquen recursos suficientes a la supercomputación harán una investigación de segunda”.
Mateo Valero, director del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS).
La jornada constituyó la tercera sesión del seminario dirigido por José Manuel Pingarrón, secretario general de Universidades entre 2018 y 2024, y Rubén González, vicerrector de Organización y Planificación Académica de UNIR, junco con Rafael Puyol, presidente de UNIR.
Rafael Puyol introdujo el debate.
El encuentro estuvo dedicado a reflexionar sobre cómo la IA impacta sobre el método científico, los riesgos de la dependencia tecnológica y los retos éticos y metodológicos de la investigación universitaria.
José Manuel Pingarrón, codirector del seminario.
Participaron, asimismo, José Luis Aznarte Mellado, catedrático del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED y director de la División de Enseñanzas e Instituciones de ANECA, y Enrique Herrera-Viedma, vicerrector de Investigación y Transferencia de la Universidad de Granada.
Instrumentos propios para una ciencia con impacto social
Valero planteó la necesidad de dotar a las nuevas generaciones de investigadores de infraestructuras potentes para no quedar a la merced de las grandes potencias internacionales. “Quien tenga los datos, la supercomputación y las personas capacitadas, dominará el mundo. Estados Unidos ya está invirtiendo de forma masiva para liderar la ciencia del futuro”, advirtió.
Mateo Valero y Enrique Herrera-Viedma.
En este marco, el director del BSC destacó que en su centro ya hay cerca de 700 personas utilizando y creando modelos específicos de IA para optimizar procesos clave como el desarrollo de gemelos digitales o el diseño de microchips de vanguardia. “Hacemos modelos de IA que ayuden a hacer mejor investigación, y la única investigación que entendemos es la que permite mejorar a la sociedad”.
El experto instó a los investigadores a guiarse por el método científico en sus investigaciones, frente a la imposibilidad de conocer en profundidad cómo funciona a nivel interno la IA.
Miedos, sesgos y espejismos en la aplicación científica
Por su parte, José Luis Aznarte, catedrático del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED y director de la División de Enseñanzas e Instituciones de ANECA, rechazó la adopción acelerada e irreflexiva de esta tecnología. Aznarte señaló que la tecnología avanza a un ritmo que impide evaluar con rigor los efectos de su adopción en la investigación universitaria a medio plazo.
José Luis Aznarte.
“Los modelos estadísticos trabajan con el centro de la distribución de probabilidad; sin embargo, en la ciencia lo verdaderamente transformador y disruptivo suele estar en las colas, en la diversidad que se queda fuera”, detalló, en referencia a los riesgos del uso de la IA en la ciencia.
Otros riesgos, en su consideración, son generar “monocultivos científicos” y caer en “espejismos de objetividad, entendimiento o profundidad explicativa”. “La IA está intencionadamente creada para que su funcionamiento no sea fácil de comprender”, agregó.
Asimismo, mostró su preocupación por la autonomía universitaria ante el uso masivo de suscripciones externas opacas: “Estamos avanzando con una tecnología sin tener tiempo para pensar y es necesario tener tiempo para pensar. ¿Podemos garantizar que esa ciencia no sea mediocre?”
Ética, control y transferencia al tejido productivo
En la misma línea, Enrique Herrera-Viedma, vicerrector de Investigación y Transferencia de la Universidad de Granada, enfatizó que la IA no debe sustituir el juicio humano ni mermar la creatividad del personal docente e investigador: “Si no tomamos la IA como una aliada perderemos el control, si le dejamos toda la responsabilidad las consecuencias pueden ser nefastas”.
Enrique Herrera-Viedma.
Herrera-Viedma abogó por implantar protocolos de gobernanza, auditoría, transparencia y explicabilidad de los algoritmos en los centros académicos. Asimismo, remarcó la urgencia de actualizar infraestructuras regionales (como el impulso de un centro andaluz de supercomputación e IA generativa) y dotar a la universidad de una legislación más flexible que incentive la transferencia tecnológica, el emprendimiento y la colaboración con el tejido empresarial en el desarrollo de esta tecnología.
Juicio crítico y un modelo universitario transdisciplinar
Durante el debate sobre cómo fomentar la carrera investigadora sin desvirtuar el aprendizaje, el director de las jornadas, José Manuel Pingarrón, insistió en la necesidad de articular mecanismos de colaboración interinstitucional con centros de supercomputación para contrarrestar las limitaciones de recursos que sufren las universidades.
Ante el reto de evitar la pérdida del criterio propio entre los jóvenes científicos, los ponentes coincidieron en la necesidad de formar a la comunidad académica en el uso ético y consciente de los modelos de lenguaje.
Rubén González cerró el debate con la cuestión de cómo evitar la pérdida de criterio propio.
Como conclusión, los participantes abogaron, además, por aprovechar esta disrupción para crear titulaciones y líneas de trabajo más transversales, abriendo las puertas de la academia a equipos interdisciplinares.
Ignacio Hierro, director de Calidad de UNIR, y Pablo Moreno, vicerrector de Investigación y Transferencia de UNIR, en ambos extremos, junto con los directores y ponentes del seminario.
La anterior sesión del ciclo de seminarios ‘Buenas prácticas de la universidad española en la implementación de la IA generativa’ se centró en ‘Las buenas prácticas en la universidad en la implementación de la inteligencia artificial’, mientras que la primera abordó el impacto de la IA en la docencia y el aprendizaje.
La próxima sesión, el 26 de octubre, tratará sobre ‘Ética, gobernanza y marco normativo de la IA en la universidad‘.
