Ética en la Investigación sobre Inteligencia Artificial
Investigadores discutieron las preocupaciones éticas que surgen del auge de la inteligencia artificial generativa en la academia y la investigación en un panel reciente.
Recomendaciones para Investigadores
El panel, que incluyó expertos de diversas áreas, proporcionó recomendaciones para el uso ético de la inteligencia artificial en la investigación. Se destacó que la IA puede complicar las prácticas de investigación debido a su capacidad de generar documentos que pueden “alucinar” información, lo que podría disminuir la calidad del trabajo académico.
Planificación y Uso de Herramientas de IA
Se recomendó a los investigadores que “hagan un plan” al trabajar con herramientas de IA. Es esencial entender cómo funcionan estas herramientas, así como sus términos de uso y las licencias involucradas. Además, se enfatizó la importancia de cumplir con las políticas de publicación respecto al uso de datos provenientes de publicaciones privadas.
Perspectiva del Comité de Revisión Institucional
Los directores del Comité de Revisión Institucional (IRB) presentaron su perspectiva sobre el uso de la IA en investigaciones con sujetos humanos. Definieron la investigación humana como el estudio de información proveniente de sujetos, lo que plantea cuestiones éticas complejas sobre la propiedad intelectual y la reidentificación de datos.
Preocupaciones en el Uso de IA
Se destacó que la información ingresada en herramientas de IA generativa está sujeta a políticas organizacionales específicas. La introducción de datos sensibles o protegidos está prohibida, mientras que los datos públicos pueden ser utilizados.
Impacto en el Empleo y la Regulación
La inteligencia artificial está afectando las carreras más allá del laboratorio de investigación. Se mencionaron legislaciones a nivel federal que buscan regular la interferencia de la IA en la fuerza laboral, especialmente en áreas como la contratación y la formación.
Conclusión
La ética del uso de la inteligencia artificial en la investigación es un tema complejo que requiere atención cuidadosa. Los investigadores deben ser proactivos en entender las herramientas que utilizan y los impactos que estas pueden tener en la calidad de la investigación y en el ámbito laboral.
