Editorial
Ciencia Ciudadana y conciencia: Wikipedia vs Inteligencia Artificial
Alberto Rodríguez (*)
*Sociólogo, Universidad Católica Andrés Bello.
La Ciencia Ciudadana, un modelo que descansa en la confianza mutua entre los participantes, desafía el paradigma tradicional de la investigación científica, donde el conocimiento es un monopolio de las instituciones académicas. Al abrir las puertas a la participación ciudadana, se plantea un reto fundamental: construir una confianza sólida en personas provenientes de diversos ámbitos y con distintas formaciones.
La confianza en este contexto se manifiesta en tres dimensiones interrelacionadas:
- Confianza Profesional: La creencia en que los participantes poseen las competencias, habilidades y conocimientos necesarios para llevar a cabo sus tareas.
- Confianza Gerencial: La convicción de que los participantes son capaces de tomar decisiones acertadas y colectivas en beneficio del proyecto.
- Confianza Personal: La suposición de que los participantes actúan de buena fe y con un compromiso genuino hacia el bien común.
Wikipedia: Un caso paradigmático
Wikipedia, un exponente emblemático de la Ciencia Ciudadana, ha sido objeto de escepticismo y rechazo por parte de ciertos sectores académicos. La diversidad de sus colaboradores y la ausencia de un control institucionalizado han generado dudas sobre la confiabilidad y calidad de su contenido. Estas reservas se basan en una desconfianza profunda en las tres dimensiones mencionadas anteriormente.
Inteligencia Artificial: Un contraste sorprendente
Paralelamente, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido acogida con mayor apertura por la comunidad académica. A pesar de que los modelos de IA también se basan en datos generados por múltiples fuentes y pueden presentar sesgos, las críticas hacia ellos han sido menos intensas. ¿Por qué esta disparidad de trato? ¿Por qué se confía más en una tecnología desarrollada por grandes corporaciones que en el conocimiento colectivo de millones de personas?
La importancia de la diversidad y la uniformidad
La clave de esta paradoja reside en la valoración que se otorga a la diversidad y la uniformidad. Mientras que la diversidad de Wikipedia es vista como una amenaza para la calidad, la uniformidad de la IA se percibe como garantía de fiabilidad. Sin embargo, esta visión es reduccionista y no considera los beneficios que la diversidad puede aportar a la producción de conocimiento.
Un llamado a la reflexión
Para comprender mejor esta dinámica, propongo un análisis comparativo de la Ciencia Ciudadana en el contexto de la IA y Wikipedia. A través de un recorrido por diferentes idiomas y culturas, podemos identificar los elementos comunes y las particularidades de cada enfoque.
Preguntas clave para la reflexión:
- ¿Cómo se concibe la confianza en la IA y en Wikipedia en diferentes contextos culturales?
- ¿Qué papel juega la institucionalidad en la construcción de la confianza?
- ¿Cuáles son los beneficios y los riesgos de la diversidad en la producción de conocimiento?
- ¿Cómo podemos fomentar una cultura de confianza mutua en la Ciencia Ciudadana?
Al explorar estas preguntas, podremos avanzar hacia una comprensión más profunda de los desafíos y las oportunidades que plantea la Ciencia Ciudadana en la era de la inteligencia artificial.
Sugerencias adicionales:
- Ampliar el análisis: Incluir otros casos de Ciencia Ciudadana, como proyectos de ciencia ciudadana ambiental o de salud.
- Explorar las dimensiones éticas: Analizar las implicaciones éticas de la confianza en la Ciencia Ciudadana y en la IA.
Proponer soluciones: Identificar estrategias para fomentar la confianza en la Ciencia Ciudadana y para mitigar los riesgos asociados a la IA.
Invitación a pasantías
Estimado profesor de los últimos años de pregrado o docente interesado en la divulgación del conocimiento ¿Le gustaría proponer la realización de una pasantía en divulgación científica y tecnológica a través de nuestro portal? En el mismo los participantes contribuirán activamente a la movilización del conocimiento, la misión principal de Interconectados. Además, formará parte de una comunidad internacional apasionada por la divulgación, donde compartir ideas y aprender de expertos en el campo es parte del día a día. En Venezuela, el periodismo científico vive desde hace años horas bajas pero es justamente allí donde hay oportunidad para crear, como lo hizo Arístides Bastidas en el siglo pasado cuando fundó el Círculo de Periodismo Científico de Venezuela.
Interesados pueden comunicarse a través de estos correos:
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lpicon@interconectados.org
Entre boletines
Sobre los múltiples desafíos que tiene la universidad latinoamericana, en el sentido de establecer programas de formación continua para los docentes, se reflexiona en este artículo. Pero se va más allá al argumentar por qué es insuficiente y que debe abordarse el problema de la modernización de la universidad acompañando dicha formación con otras medidas como la renovación de los planes de estudio y promover la investigación, entre otras.
Infoteca
Con el reconocimiento del premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton, y Geoffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales, el término transdisciplinario tomó un auge en estos días como una característica de la ciencia moderna. En la bitácora tenemos elementos teóricos sobre el término, que para 2023 aún no estaba en el diccionario, pero que en sistemas complejos se requiere de una aproximación para construir un sistema a partir de sus partes. En lo transdisciplinario y multidisciplinario se requiere de una colaboración eficiente, y en tal sentido hay elementos teóricos aquí.
Edición: Leonardo Picón. Equipo de apoyo: Zuly Del Fiaco, Luis Ordóñez, Fernando Díaz, Alberto Castellano(✟).
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Paul Esqueda
octubre 17, 2024Este editorial de Alberto Rodríguez me parece excelente. Se plantea el dilema de la confianza de dos enfoques (Wikipedia e Inteligencia Artificial) donde ambos utilizan fuentes de información similares, no obstante, uno es seriamente cuestionado y el otro. Recientemente falleció el premio Nobel de Economía, Daniel Kahneman, galardonado por su trabajo en la psicología de juzgar situaciones y toma de decisiones. Kahneman fue un estudioso de los sesgos de la mente humana y lo que describe Alberto Rodríguez pone en evidencia esos sesgos
Zuly Del Fiaco
octubre 17, 2024Saludos. A propósito de los sesgos que refieres está todo un sistema de creencias presentes en los consumidores de Wikipedia y de I.A, y es ese sistema el que determina si aceptamos más o menos la información proporcionada, según lo que conocemos y en atención a la identificación de las fuentes. Para mi ambas vías pueden proporcionarme información confiable y no confiable, la cuestión está en la verificación
HENRY VAZQUEZ
octubre 17, 2024¿Por qué se confía más en una tecnología desarrollada por grandes corporaciones que en el conocimiento colectivo de millones de personas?
Inicialmente, pudiera estar fundamentado en el dinamismo que las herramientas digitales han proporcionado en las personas y el asunto de la prontitud (rapidez en la respuesta). Por otro lado, está la promoción permanente de estas herramientas; cosa que Wikipedia no hace.
De seguida, comparto esta respuesta de la IA Copilot:
“Imagina Wikipedia como una gran biblioteca con libros escritos por miles de personas, mientras que la IA es como una asistente que puede leer esos libros, resumir la información y responder a tus preguntas. La IA puede hacer mucho más que eso, como entender patrones, aprender de datos y tomar decisiones. Así que, aunque Wikipedia recopila conocimientos humanos, la IA tiene la capacidad de procesar y usar esos conocimientos de forma inteligente”.
a esto es lo que me refiero, cuando señalo que las personas optan obtener estos análisis con mayor prontitud.
Personalmente, pienso que también es, una moda y las personas viven de esto
Gabriel Arroyo Estacio
octubre 17, 2024Interesantísimo artículo, está totalmente relacionado con el síndrome de Dunning-Kruger, del cual no menciona, ni la gente sabe mucho.
Este síndrome describe la relación de estupidez y vanidad de las personas con escaso nivel intelectual y cultural, que tienden sistemáticamente a pensar que saben más de lo que saben y a considerarse más inteligentes de lo que son. Es toda una epidemia que se ha desatado gracias al mayor acceso a las redes sociales y a la Internet. Por otra parte, también se relaciona con el efecto contrario, al síndrome del impostor, que muchos académicos, científicos y gente con conocimientos tiende a silenciarse ante esta gran masa de pacientes de Dunning-Kruger que pululan todas las redes con sus rebuznos.
De acuerdo con el artículo, me parece lógico que los científicos y demás intelectuales aúpen as AI, porque son unas herramientas con un valor inconmensurable, fundamentales para el desarrollo de nuestras futuras tecnologías al aplicarlas en forma responsable.