Un artículo publicado este año en Nature señala 3 ilusiones a las que puede conducir una aplicación acrítica de la IA en la ciencia: (1) Ilusión de profundidad explicativa: hacer creer a científicos que entienden más sobre los fenómenos porque fueron predichos con exactitud por un modelo de IA. (2) Ilusión de amplitud exploratoria: creer que lo que puede ser modelizado por la IA agota la realidad que ha de ser explorada. (3) Ilusión de objetividad: creer que la IA elimina cualquier elemento de subjetividad y representa todos los puntos de vista
Comentarios
No veo el problema; lo que no conocemos respeto a lo que conocemos es enorme
#4 Ya, de ahí la segunda ilusión.
Ilusión de amplitud exploratoria: creer que lo que puede ser modelizado por la IA agota la realidad que ha de ser explorada.
#5, ya puestos, podemos argumentar que hay que dejar de creer la realidad va más allá de lo que puede ser modelizado por el cerebro humano y hay cosas que para nosotros siempre serán inabarcables.
Las IAs son cajas negras en las que no sabes cómo han llegado al resultado. Aun así estaría genial una IA que nos dijera como abrir un agujero de gusano a otras estrellas aunque no entendiéramos el proceso.
#6 por ahí irá la cosa en el futuro…
dudo mucho que los científicos tengan esos sesgos (al menos de forma mayoritaria)
Sí va a haber un avance porque cuando abstraes suficiente, pued ocurrir que un problema que ya está resuelto en un campo de la ciencia, ayuda a resolver otro problema en otro campo completamente diferente.
Nos volveríamos ialipollas
Tiene bastante sentido todo lo que dice.