¿Puede la inteligencia artificial predecir quién ganará el Premio Nobel?

ChatGPT ahora puede integrarse con muchas aplicaciones. Además de las empresas que recurren a la inteligencia artificial generativa para motores de búsqueda y navegadores, Santo Fortunato, de la Universidad de Indiana, le preguntó a ChatGPT quiénes podrían ganar el Premio Nobel.

NO PUEDE PREDECIR LOS NOMBRES DE LOS GANADORES DEL PREMIO NOBEL

Fortunato, quien dirigió sus preguntas a ChatGPT antes de que comenzaran a anunciarse los Premios Nobel, no obtuvo las respuestas que buscaba, especialmente en lo que respecta al Nobel. 

Al preguntarle a ChatGPT quién ganaría los premios, Fortunato recibió la respuesta: ''No puedo predecir el futuro, incluidos los ganadores del Premio Nobel de 2023 o de otros años''.

El investigador, que intentó formular preguntas de diferentes maneras, pidió a la inteligencia artificial que identificara tres grandes descubrimientos en los campos de la química, la física y la fisiología o medicina —las tres categorías de los premios Nobel científicos— para determinar la identidad de científicos vivos que aún no han sido galardonados con el Nobel. Sus estudiantes también hicieron una solicitud similar y probaron Claude, el chatbot de inteligencia artificial de Google.

Aunque ambos chatbots tuvieron éxito al seleccionar descubrimientos importantes, desde el desarrollo de la herramienta de edición genómica llamada CRISPR hasta el descubrimiento del material 2D llamado grafeno, sus respuestas tenían muchos defectos. En algunos casos, identificaron descubrimientos cuyos científicos ya habían ganado el Premio Nobel. Y ese no era el único problema. Fortunato señala: "Aunque pedí científicos vivos, me dio ejemplos de personas que ya habían fallecido".

SE REQUIERE UN ESFUERZO ESPECIAL PARA UNA IA QUE PREDIGA EL NOBEL

Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT y Claude, no son actualmente predictores del Premio Nobel, James Evans, científico social de la Universidad de Chicago en Illinois, afirma que tienen el potencial de convertirse en herramientas de predicción poderosas. Sin embargo, añade que se necesitará algo de trabajo para hacerlos adecuados para ese propósito. Para crear una inteligencia artificial que prediga el Nobel, los LLM actuales deben ser modificados y entrenados con datos apropiados. "Tendremos que hacer algo más que simplemente tomar el modelo de lenguaje de otra persona y forzarlo a realizar esta tarea".

La semana pasada, la empresa de análisis global Clarivate publicó su lista anual de 'laureados por citas', que ha predicho con éxito más de 70 premios Nobel en los últimos dos años, para pronosticar futuros Premios Nobel.

Estas predicciones se realizaron en gran medida analizando las citas.

La lista destaca a investigadores que han publicado artículos citados al menos 2.000 veces. El análisis de Clarivate también considera si los autores de estos artículos altamente citados han realizado descubrimientos innovadores y si han ganado premios importantes. Los investigadores que figuran en la lista de este año han hecho grandes contribuciones en campos como la inmunoterapia contra el cáncer, la biología sintética y la ciencia de materiales.

Clarivate había comenzado sus investigaciones con el fin de hacer predicciones para el Premio Nobel.

La inteligencia artificial necesita ser entrenada más para realizar este tipo de predicciones. Rasmus Bjork, físico de la Universidad Técnica de Dinamarca, quien afirma que las citas en trabajos científicos no pueden ser suficientes para 'predecir quién ganará el Nobel', dice que para ganar el Premio Nobel, los investigadores deben producir trabajos que impulsen un campo, tengan un impacto en la sociedad o sean innovadores: "Algo tiene que tener ese 'algo especial'. Por supuesto, puede ser difícil cuantificar ese algo especial".

También existen dificultades para desarrollar una inteligencia artificial que prediga a los científicos que ganarán el premio. Este modelo de lenguaje puede estar 'sesgado' debido a su desarrollador o a la influencia de los conjuntos de datos con los que fue entrenado, lo que en última instancia puede llevar a la perpetuación de errores.

Esto es similar a lo que ocurre con el reconocimiento facial utilizado en EE. UU. para atrapar criminales

Fuente de la noticia: 12punto

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