Les eines d’intel·ligència artificial generativa (Chatgpt, Copilot, Gemini, Claude...) han fet més fàcil la cerca i el consum d’informació. A més, les principals eines de cerca, com Google o Bing (o, fins i tot, les principals bases de dades internacionals), han incorporat ja la IA a les seues interfícies i proporcionen una resposta elaborada, a més del llistat de resultats i enllaços.
Fins i tot, Google Acadèmic l’ha incorporada en fase beta, amb el desenvolupament de Labs, per a localitzar publicacions rellevants després de plantejar una pregunta de recerca detallada.
PRECAUCIONS EN L'ÚS DE LA IA EN LA CERCA D'INFORMACIÓ
No obstant això, tot i que les eines d’intel·ligència artificial generativa poden servir de suport per a l’estudi i l’aprenentatge en molts aspectes (comprensió de textos acadèmics i elaboració d’esquemes i resums; preparació d’exàmens, traduccions o la correcció de textos), cal tenir en compte determinades precaucions a l’hora d’utilitzar-les en la cerca d’informació:
- Encara que resulten útils per a respondre consultes d’una gran varietat de temes, no és recomanable usar-les com a buscadors d’informació acadèmica i científica especialitzada, perquè:
- Aquestes eines en realitat no comprenen ni raonen la informació, sinó que proporcionen respostes fonamentades en la probabilitat (combinen les paraules estadísticament més adequades). Això fa que s’equivoquen i generen informació falsa o inventada (al·lucinacions).
- Convé no sol·licitar referències bibliogràfiques, ja que poden ser inventades en un percentatge elevat o verificar les fonts que proporcionen en respondre una consulta. S’han observat errors inclús en eines d’IA específicament dissenyades per a treballar amb referències bibliogràfiques. Pots consultar el post La epidemia de citas falsas sacude a la ciencia: miles de artículos biomédicos contienen referencias inventadas por IA per a fer-te una idea de les dimensions d’aquesta problemàtica.
- La fiabilitat dels continguts generats depén de la qualitat de les dades que s’han utilitzat per a entrenar la IA. Si les dades d’entrenament contenen informació esbiaixada, imprecisa, falsa, errònia o malintencionada, les respostes de l’eina seran poc fiables.
- Les respostes són aleatòries. El mateix prompt plantejat diverses vegades pot produir resultats diferents, raó per la qual les cerques amb IA no són reproduïbles.
- L’idioma de la consulta és determinant en el resultat, tant per la base de coneixement amb la qual ha sigut entrenat (hi ha diferències entre llengües més esteses, davant d’altres més minoritàries), com pels matisos del llenguatge, que poden donar lloc a biaixos i ambigüitats en les respostes.
Tot açò no implica que no es puga utilitzar la IA. Aquestes eines poden subministrar una gran quantitat d’informació en molt poc temps, motiu pel qual poden ser molt útils com a primer apropament a un tema. Però la informació que ofereixen no és completament fiable, per tant, no haurien de ser usades com a fonts d’informació principals. Tota informació subministrada per una intel·ligència artificial ha de ser contrastada i verificada amb fonts d’informació acadèmiques (articles, llibres, informes, etc.).
USOS ADEQUATS DE LA IA EN LA CERCA D’INFORMACIÓ ACADÈMICA
Malgrat aquestes consideracions inicials, les eines d’IA generativa poden resultar-nos de gran ajuda per a:
- Suggerir-nos aspectes o preguntes d’investigació que ens ajuden a orientar i definir o concretar el nostre tema de cerca o el nostre treball d’investigació.
- Identificar o suggerir bases de dades o fonts d’informació (per exemple, fonts oficials) apropiades a una àrea de coneixement o un tema d’investigació.
- Proporcionar paraules clau del llenguatge natural, descriptors i termes normalitzats dels nostres temes d’investigació i complementar aquesta utilitat amb estratègies de cerca. Tanmateix, és necessari verificar sempre aquests termes amb tesaurus i vocabularis controlats i revisar les estratègies, que poden resultar bàsiques o amb un plantejament erroni o diferent del nostre objectiu.
