Imagina que entras a una biblioteca y, en lugar de libros ordenados, encuentras una avalancha de hojas cayendo del techo sin parar, enterrándote vivo. Esto no es una pesadilla distópica; es, literalmente, lo que acaba de ocurrir en la conferencia de inteligencia artificial (IA) más importante del mundo, NeurIPS. Se presentaron más de 21.000 trabajos de investigación o papers.
Para que se entienda la magnitud del absurdo, si un científico dedicara toda su jornada laboral a leer, sin comer ni descansar, y tardara 30 minutos por paper, le llevaría más de cinco años leer lo que se produjo solo para este evento de un fin de semana.
Aquí es donde comienza el problema real. No es solo una cuestión de volumen; es una crisis existencial sobre cómo generamos y consumimos conocimiento.
La inflación de la idea
Históricamente, un paper científico era una pieza de artesanía. Era escaso y un investigador pasaba meses o años puliendo una idea original, y otro ser humano, al recibirla, dedicaba horas a leerla, criticarla y entenderla. La escasez garantizaba el valor.
Hoy, la IA rompió esa ecuación cuando industrializamos el pensamiento. Si usar una IA reduce el costo de escribir un artículo académico a casi cero, el resultado es una inundación de textos que, formalmente, parecen ciencia, pero que estructuralmente son commodities.
Aquí yace la gran contradicción interna, la paradoja que ignoramos; el paper se inventó para comunicar un descubrimiento original y único. Pero al producirlos en masa mediante algoritmos predictivos, convertimos la "originalidad" en un producto genérico de mercado. Hemos comoditizado lo único que, por definición, no debería ser un commodity. Cuando todo es "novedoso" y "único" a escala industrial, nada lo es.
El bucle de la irrelevancia humana
Este escenario nos lleva a lo que llamo el "Ciclo de Reemplazo Cognitivo". Este funciona a partir de la escritura, cuando el investigador, presionado por la necesidad de publicar o perecer, el imperativo "publish or perish", utiliza herramientas de IA para redactar, estructurar y rellenar su investigación.
Luego,en la Lectura el revisor o el lector, abrumado por miles de estos textos, es físicamente incapaz de leerlos. Por lo tanto, utiliza otra IA para resumirlos, extraer los puntos clave y decidir si valen la pena. La IA escribe y lee, en esta instancia.
¿Se lo lo que sucedió? Cerramos el círculo sin el ser humano. Una IA escribe el texto y otra IA lo lee. El "conocimiento" fluye de una red neuronal a otra, mientras nosotros quedamos relegados al rol de testigos. Ya no somos los protagonistas del descubrimiento; somos los burócratas que firman el acta de que el intercambio de datos ocurrió.
El sesgo invisible
El peligro de este reemplazo es que perdemos el control de la verdad. Si una IA escribe con los sesgos de sus datos de entrenamiento, y otra IA evalúa con los sesgos de sus propios algoritmos, se crea una cámara de eco sintética.
La ciencia deja de ser un debate humano sobre la realidad para convertirse en una negociación estadística entre máquinas. Y nosotros, incapaces de procesar la velocidad y el volumen de esa negociación, simplemente asentimos. Confiamos en el resumen que nos da la máquina sobre el texto que escribió la otra máquina.
El fin del método
Lo que está claro es que el sistema actual de publicación científica está muerto, falleció bajo el peso de su propia eficiencia artificial. No podemos usar un método del siglo XIX, como el paper escrito y revisado por pares humanos, en una era de generación generativa infinita.
Probablemente, la solución, con un nuevo método para validar la verdad, también será diseñada por una IA porque el problema ya excede nuestra capacidad cognitiva biológica.
Pasamos de ser los autores y críticos de nuestra propia historia intelectual a ser espectadores en la grada. La gran pregunta que nos queda no es cómo vamos a leer 21.000 papers, sino qué haremos nosotros cuando la ciencia avance sola, sin esperarnos.
Las cosas como son
Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.
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