Fraude “inteligente”
Partió del reconocimiento tanto de la presencia de la inteligencia artificial en las aulas, como de las consecuencias que esto está acarreando. “Los estudiantes la usan en salones de clase, en tareas académicas y en su vida cotidiana y también lo hacen los docentes en el aula e incluso en apoyo para el armado de cursos. En medio de todo eso, una dimensión de la inteligencia artificial que está también en el centro del debate es su uso para llevar adelante proyectos de investigación”. Sí, porque acá aparece un elemento que no se había puesto anteriormente en consideración, porque muchas veces leímos u oímos sobre el uso de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes. Pero Gallent-Torres nos está diciendo que también los profesores hacen uso de este recurso, y muchas veces hacen un uso no deseable. Advirtió que lo tradicionalmente conocido como “plagio artesanal” ha mutado hacia algo mucho más complejo. “La normalización de las malas prácticas nos lleva a la erosión de la confianza en la ciencia, la pérdida de reputación de instituciones académicas y el deterioro, al final, de la integridad científica”, afirmó.
Gallent-Torres recurrió para ejemplificar a una actualización del “Triángulo del Fraude”, de Donald Cressey (1953), un modelo que explicaba que la deshonestidad surge de la combinación de la motivación, la oportunidad y la racionalización. A esto, en el siglo XXI, se debe sumar la capacidad técnica y la conciencia ética en la ecuación. La experta afirmó que “plagiar nunca fue tan fácil e impune como ahora”, y que la inteligencia artificial (IA) no ha corregido la tendencia al fraude, sino que la ha amplificado al dar paso a la era del “IAgiarismo”. Qué es esto. Un estado en el que la herramienta deja de ser un apoyo para convertirse en un sustituto de la autoría intelectual. Precisamente discernir entre estas dos situaciones, nos permite saber si hemos caído o no, en un “IAgiarismo”.
Gallent-Torres describió, para escenificar la dimensión de la gravedad del tema, que existen cosas tales como los llamados “Paper Mills” o fábricas de papers, a las que se pueden encargar materiales académicos para presentarlos como si fuesen fruto de una investigación propia, o las redes de “Ciencia Bamba”, descrito como un fenómeno de fraude académico, documentado inicialmente en Perú, que funciona como un mercado negro, operado incluso a través de WhatsApp, en el que se subastan posiciones en artículos científicos. “La ciencia está totalmente manipulada muchas veces, y es una pena”, lamentó.
El fin de quienes incurren en la práctica de comprar –en miles de dólares– papers o un lugar en las menciones, es recibir réditos económicos o cumplir con bonos de productividad. Hay instituciones que pagan importantes sumas si un investigador contribuye con un número determinado de proyectos. Finalmente para el investigador que comete plagio, termina siendo lucrativo comprar su lugar en investigaciones que no conoce, con compañeros a los que nunca vio, para obtener el bono por productividad.
Para la experta, es preciso estudiar los incentivos actuales, dado que “la contribución a la ciencia debería ser mucho mayor porque los artículos deben ser de calidad, y sucede precisamente lo contrario: crece la cantidad pero no la calidad”.
Gallent-Torres planteó, a partir de una revisión realizada sobre 596 artículos que hablaban sobre el fraude en trabajos de posgrado, un esquema compuesto por cinco medidas a efectos de combatir el fraude. De estos casi 600 artículos, 27 proponían medidas para prevenir la problemática: “Desde la cultura y el liderazgo institucional a la formación y sensibilización, eso es importante. Así como la regulación y supervisión. La evaluación y mejora continua es otra. Y la quinta es esa parte transversal, que es el tema de las tecnologías y sistemas de información” detalló.
A modo de conclusión, transmitió que todo el sistema académico debería velar por mantener la honestidad y las buenas prácticas en todo el proceso de investigación, así como establecer un compromiso con las instituciones y entidades financiadoras para revisar los incentivos, que muchas veces es el punto que hace caer en estas prácticas. De la misma manera promueve una vigilancia respecto a la mutación hacia comportamientos deshonestos, actualizar estrategias de detección, de prevención y de sanción dentro de las instituciones.
Ahora bien. Más allá de consideraciones éticas sobre desde que altura podrá un docente, un investigador, después transmitir a sus alumnos cuestionamientos acerca del uso de la inteligencia artificial, cuando el mismo se ha beneficiado del uso de la herramienta.
Que la IA llegó para quedarse, eso cada vez genera menos cuestionamientos, lo que sí ocurre es que deberíamos establecer una serie de líneas que no se deberían poder cruzar más allá de cualquier circunstancia, podrían ser límites más laxos o más rigurosos y tomar las medidas que sean necesarias para que se cumpla a cabalidad con el compromiso asumido. Lo que no podemos permitirnos es hacer de cuenta como que nada ha pasado. La simple aceptación de que ya está aquí, colándose por todos los rincones, nos debería ayudar también a sincerarnos y asumir dónde trazar esas líneas que no deberíamos cruzar.
