IA en la frontera del conocimiento

En los últimos años se ha producido una transformación en el uso de la IA aplicada a los descubrimientos científicos.

Desde AlphaFold, de Deep Mind, un sistema de IA que predice con precisión los modelos tridimensionales de las estructuras de las proteínas, hasta el descubrimiento de una nueva familia de antibióticos y materiales para baterías más eficientes, el mundo está en la cúspide de una revolución impulsada por la IA en la forma de descubrir y utilizar nuevos conocimientos. Según un reciente informe del Consejo de Asesores sobre Ciencia y Tecnología del Presidente de Estados Unidos, "la IA tiene el potencial de transformar todas las disciplinas científicas y muchos aspectos de la forma en que llevamos a cabo la ciencia".

Aunque la IA se ha utilizado en la investigación durante muchos años, los recientes avances en aprendizaje profundo, IA generativa y modelos fundacionales son transformadores. Los científicos están construyendo y utilizando grandes modelos lingüísticos (LLMs) para analizar la literatura científica, trabajando con chatbots de IA para generar nuevas hipótesis, creando modelos de IA capaces de analizar grandes cantidades de datos científicos y utilizando el aprendizaje profundo para hacer descubrimientos.

Como resultado, la IA está emergiendo como una tecnología transformadora de uso general en la investigación científica que puede facilitar descubrimientos que de otro modo habrían sido imposibles. Con el actual ritmo de innovación, es probable que se produzcan avances en los ámbitos de:

- Diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades.

- Materiales novedosos que permitan tecnologías ecológicas de nueva generación.

- Avances en las ciencias de la vida que amplíen la comprensión actual de la biología.

- Saltos transformadores en la comprensión de la mente humana, y muchos más.

Siguen existiendo consideraciones y desafíos éticos: aún no se conoce del todo el grado de riesgo para la intimidad, la autonomía y la identidad de las personas, ni la posibilidad de que estas potentes tecnologías provoquen trastornos en la sociedad .

Asimismo, es necesario seguir investigando para gestionar eficazmente su impacto. Por ejemplo, es crucial para la integridad científica abordar los sesgos inherentes a los conjuntos de datos y mejorar la fiabilidad de los contenidos generados por modelos.

Garantizar el uso ético de los datos y salvaguardar la privacidad de los sujetos de investigación exige estrictas medidas de seguridad . En un entorno colaborativo, es esencial abordar la cuestión de los derechos de propiedad intelectual, en particular la propiedad y los derechos de autor de los contenidos generados por modelos.

La inversión realizada en IA no deja de crecer a nivel mundial.

Como vemos, EE.UU. lidera por amplio margen la inversión, tanto a nivel empresarial como en becas académicas

En la siguiente imagen, proveniente del WEF, podemos apreciar las principales industrias que cuentan con grandes sumas de dinero para el descubrimiento científico (2021-2023).

La comunidad científica parece estar en la cúspide de una era dorada de descubrimientos, impulsada por la IA, pero también es consciente de que el camino por delante requiere un enfoque ético y responsable. La clave estará en equilibrar la innovación con la salvaguarda de principios fundamentales, garantizando que los beneficios de la IA se extiendan de manera justa y segura a toda la humanidad.