El investigador del Instituto de Investigaciones Sociales, de la UNAM, Raúl Trejo Delarbre aseguró que nos guste o no la inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse, para bien o para mal, y eso nos obliga, inevitablemente, a actualizar y modificar nuestras formas de enseñar, investigar, de obtener información y hasta de discutir y analizar.
Al participar en la primera sesión de reflexiones sobre Redes Sociales y la Inteligencia Artificial, el especialista comentó que el acelerado avance que se registra en el desarrollo de tecnologías y herramientas digitales nos lleva a considerar la necesidad de explorar novedosas maneras de evaluación del conocimiento en las universidades.
“Tendremos que pensar, no creo en reemplazar las tesis, pero sí en las formas para verificar sus contenidos y determinar si el alumno que nos entrega el documento es el autor o no, interrogándolo, haciendo un examen más riguroso sobre lo que nos entrega por escrito, para que defienda aquello que se supone conoce, puesto que lo ha escrito”, indicó.
Agregó que las tareas de actualización y alfabetización digital son urgentes, pues desde hace más de un año que comenzó a destacar en las aulas la llamada inteligencia artificial generativa, la respuesta en el campo de la docencia y la investigación no ha sido suficiente y los espacios de reflexión, análisis y toma de acciones concretas han sido limitados.
Trejo Delarbre estimó que hablar de los peligros de la IA quizá no sea la mejor forma de acercarnos a las herramientas digitales, porque junto a esos riesgos se tienen ventajas y posibilidades que ofrecen las aplicaciones cibernéticas.
Estas máquinas son capaces de crear contenidos, procesar información, clasificar datos y sirven para diversas actividades que pueden ir desde sistemas para organizar el tráfico en las grandes ciudades, hasta realizar diagnósticos médicos complejos, ya que tienen capacidad para leer radiografías con más acuciosidad que el ojo de los médicos más expertos.
No obstante, acotó, la información procesada por esos dispositivos y aplicaciones también pueden tener errores o sesgos programados de manera deliberada, incluso llegan a manifestar expresiones disparatadas.
