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Aug 18, 2023

ChatGPT

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Los chatbots de IA como ChatGPT se están vinculando con bases de datos científicas para crear experiencias de búsqueda conversacionales. Crédito: Gabby Jones/Bloomberg vía Getty

Los chatbots conversacionales impulsados ​​por IA que han llegado a los motores de búsqueda de Internet, como Bard de Google y Bing de Microsoft, parecen cada vez más dispuestos a cambiar también la búsqueda científica. El 1 de agosto, el gigante editorial holandés Elsevier lanzó una interfaz de IA basada en ChatGPT para algunos usuarios de su base de datos Scopus, mientras que la empresa británica Digital Science anunció una prueba cerrada de un asistente de modelo de lenguaje grande (LLM) de IA para su base de datos Dimensions. Mientras tanto, la empresa estadounidense Clarivate afirma que también está trabajando para incorporar los LLM a su base de datos Web of Science.

Los LLM para búsqueda científica no son nuevos: empresas emergentes como Elicit, Scite y Consensus ya cuentan con sistemas de inteligencia artificial de este tipo, que ayudan a resumir los hallazgos de un campo o identificar los mejores estudios, basándose en bases de datos científicas gratuitas o (en el caso de Scite) acceso a artículos de investigación de pago a través de asociaciones con editores. Pero las empresas que poseen grandes bases de datos patentadas de resúmenes y referencias científicas se están uniendo ahora a la fiebre de la IA.

El chatbot de Elsevier, llamado Scopus AI y lanzado como piloto, pretende ser una herramienta ligera y divertida para ayudar a los investigadores a obtener rápidamente resúmenes de temas de investigación con los que no están familiarizados, dice Maxim Khan, un ejecutivo de Elsevier en Londres que supervisó el desarrollo de la herramienta. En respuesta a una pregunta en lenguaje natural, el bot utiliza una versión del LLM GPT-3.5 para devolver un párrafo de resumen fluido sobre un tema de investigación, junto con referencias citadas y más preguntas para explorar.

En respuesta a una pregunta basada en texto, Scopus AI devuelve un resumen fluido de un tema de investigación, así como referencias relevantes. Crédito: Scopus AI

Una preocupación acerca de los LLM para búsqueda, especialmente la búsqueda científica, es que no son confiables. Los LLM no comprenden el texto que producen; funcionan simplemente escupiendo palabras que son estilísticamente plausibles. Sus resultados pueden contener errores fácticos y sesgos y, como rápidamente descubrieron los académicos, pueden constituir referencias inexistentes.

Por lo tanto, la IA de Scopus está limitada: se le ha pedido que genere su respuesta sólo con referencia a cinco o diez resúmenes de investigación. La IA no encuentra esos resúmenes por sí misma: más bien, después de que el usuario ha escrito una consulta, un motor de búsqueda convencional los devuelve como relevantes para una pregunta, explica Khan.

Muchos otros sistemas de motores de búsqueda de IA adoptan una estrategia similar, señala Aaron Tay, bibliotecario de la Singapore Management University que sigue las herramientas de búsqueda de IA. A esto a veces se le denomina generación de recuperación aumentada, porque el LLM se limita a resumir información relevante que recupera otro motor de búsqueda. "El LLM todavía puede ocasionalmente alucinar o inventar cosas", dice Tay, señalando investigaciones sobre chatbots de inteligencia artificial de búsqueda en Internet, como Bing y Perplexity, que utilizan una técnica similar.

Elsevier ha limitado su producto de inteligencia artificial a buscar solo artículos publicados desde 2018, a fin de seleccionar artículos recientes, y ha ordenado a su chatbot que cite apropiadamente los resúmenes devueltos en su respuesta, para evitar consultas inseguras o maliciosas, y para indicar si hay no hay información relevante en los resúmenes que recibe. Esto no puede evitar errores, pero sí minimizarlos. Elsevier también ha reducido la imprevisibilidad de su IA al elegir una configuración baja para la "temperatura" del robot, una medida de la frecuencia con la que elige desviarse de las palabras más plausibles en su respuesta.

¿Podrían los usuarios simplemente copiar y pegar los párrafos del robot en sus propios artículos, plagiando efectivamente la herramienta? Esa es una posibilidad, dice Khan. Hasta ahora, Elsevier ha abordado este problema con orientaciones que piden a los investigadores que utilicen los resúmenes de forma responsable, afirma. Khan señala que los financiadores y editores han emitido directrices similares, solicitando una divulgación transparente si los LLM se utilizan, por ejemplo, para escribir artículos o realizar revisiones por pares, o en algunos casos afirmando que los LLM no deberían usarse en absoluto.

Por el momento, la herramienta se está implementando sólo para unos 15.000 usuarios, un subconjunto de suscriptores de Scopus, y se invita a otros investigadores a ponerse en contacto con Elsevier si quieren probarla. La firma dice que espera un lanzamiento completo a principios de 2024.

También el 1 de agosto, Digital Science anunció que introduciría un asistente de inteligencia artificial para su gran base de datos científica Dimensions, por el momento solo para probadores beta seleccionados. Al igual que con Scopus AI, después de que un usuario escribe su pregunta, un motor de búsqueda primero recupera los artículos relevantes y luego un modelo Open AI GPT genera un párrafo de resumen sobre los resúmenes mejor clasificados que se han recuperado.

"Es sorprendentemente similar, curiosamente", dice Christian Herzog, director de producto de la empresa. (Digital Science es parte de Holtzbrinck Publishing Group, el accionista mayoritario de la editorial de Nature, Springer Nature).

Dimensions también utiliza el LLM para proporcionar más detalles sobre artículos relevantes, incluidos breves resúmenes reformulados de sus hallazgos.

Herzog dice que la firma espera lanzar su herramienta más ampliamente para fin de año, pero por el momento está trabajando con científicos, financiadores y otros que usan Dimensions para probar dónde los LLM podrían ser útiles, algo que aún está por verse. "Se trata de adaptarse gradualmente a una nueva tecnología y generar confianza", afirma.

Tay dice que espera herramientas que utilicen LLM en el texto completo de los artículos, y no solo en resúmenes. Sitios como Elicit ya permiten a los usuarios utilizar LLM para responder preguntas detalladas sobre el texto completo de un artículo, cuando los robots tienen acceso a él, como ocurre con algunos artículos de acceso abierto, señala.

Mientras tanto, en Clarivate, Bar Veinstein, presidente de lo que la firma llama su 'segmento académico y gubernamental', dice que la compañía está "trabajando para agregar la búsqueda basada en LLM en Web of Science", en referencia a una asociación estratégica firmada con AI21 Labs. con sede en Tel Aviv, Israel, que las empresas anunciaron en junio. Sin embargo, Veinstein no dio un cronograma para el lanzamiento de una herramienta Web of Science basada en LLM.

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02470-3

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