GEF Madrid 2024: AI: Reshaping Academic Research
Summary
TLDRThe transcript from a roundtable discussion hosted by the Camilo José Cela University explores the impact of artificial intelligence (AI) on academic research processes. Experts from various fields deliberate on AI's potential to reshape research, influence scientific production, and enhance academic collaboration and innovation. The conversation touches on AI's role in improving research quality, the challenges of interdisciplinary research, and the necessity for universities to adapt and prepare researchers for the integration of AI technologies in their daily activities.
Takeaways
- 😀 The roundtable discussion focused on the potential of Artificial Intelligence (AI) to reshape academic research processes, influence scientific production, and improve collaboration between universities.
- 🧠 AI's role in analyzing and managing research results was highlighted, along with its capacity to potentially enhance academic collaborations and accelerate innovation and scientific discoveries.
- 🏆 Victor Pones discussed the use of AI in university rankings, emphasizing its utility in measuring research impact and detecting fraudulent citation practices.
- 🔍 Rubén San Segundo, a professor and researcher in artificial intelligence, spoke about AI's ability to reduce barriers in research fields, leading to increased multidisciplinarity and competitiveness in scientific research.
- 📚 The importance of AI in profiling universities for better partnerships and collaborations was mentioned, suggesting that AI can assist in matching staff and students with suitable universities.
- 🤖 The integration of AI in educational environments was a key topic, with Jordi Sager Mirir discussing AI's application in enhancing the educational process and training.
- 🔑 There was a consensus that while AI can facilitate research and education, it is not a substitute for human knowledge and expertise, and researchers must be adept in using AI tools effectively.
- 🔍 AI's potential to predict and optimize collaborations in research was discussed, with the idea that AI could identify the best interdisciplinary matches for research teams.
- 📈 The discussion touched on the need for universities to invest in training and infrastructure to prepare researchers to work with AI, emphasizing the importance of continuous learning.
- 🛠️ AI's ability to perform tasks in research was debated, with some participants expressing concern about the potential for AI to replace certain aspects of human research, while others were optimistic about AI's role as a tool to augment human capabilities.
- 🌐 The roundtable concluded with a philosophical reflection on whether AI can replace human knowledge in research, with participants expressing hope that AI will serve as an aid to human intellect rather than a substitute.
Q & A
What is the main topic of the roundtable discussion in the transcript?
-The main topic of the roundtable discussion is whether artificial intelligence will be capable of reshaping academic research processes, influencing scientific production, and accelerating innovation and scientific discoveries.
Who is moderating the roundtable discussion and what is their role in the university?
-Víctor Pones is moderating the roundtable discussion. He is a professor of pharmacology and the Vice-Rector of Research and Science at Camilo José Cela University.
What is Rubén San Segundo's area of research and what position does he hold at the university?
-Rubén San Segundo is a Full Professor at the Polytechnic University of Madrid, specifically at the School of Telecommunications. His research is related to artificial intelligence, focusing on speech technology, automatic learning, and the development of human-machine interfaces.
How does the University Ranking system utilize AI to measure research performance?
-The University Ranking system uses AI to rank universities based on performance, including research as a key component. AI helps in achieving a fair measurement of research by not only considering the number of citations but also the source and detecting fraudulent activities in the citation system.
What is the role of AI in profiling universities for better partnerships and collaborations?
-AI is used to profile universities in order to suggest better partnerships and collaborations. It helps in identifying which university or staff and students would be the best fit by analyzing data and creating a fair platform for scoring universities worldwide.
What is the concern regarding the increase in scientific production due to AI and its potential impact on research quality?
-The concern is that the increase in scientific production due to AI might lead to a decrease in research quality, with a potential rise in mediocre research. However, the responsibility lies with the review processes and scientific journals to filter and ensure the quality of published work.
How does AI facilitate interdisciplinary research according to the speakers?
-AI facilitates interdisciplinary research by reducing barriers to entry in various fields of study. It allows experts in one field to apply machine learning algorithms to another field, such as from video processing to voice recognition, thus promoting more competitiveness and catalyzing the research process.
What is the potential risk of AI in generating research that lacks originality?
-The potential risk is that AI might produce research that is not original but rather a rephrasing of existing knowledge, leading to an inundation of the literature with meaningless research. This can happen if AI is used in the wrong way, without proper oversight and understanding of its limitations.
How can AI assist in the educational process according to Jordi Sager?
-Jordi Sager suggests that AI can be applied in educational environments to enhance the learning process. His research focuses on how AI can be integrated into the educational process and training in general, leveraging AI's capabilities to improve learning outcomes.
What is the role of AI in the field of genomic medicine as discussed by Javier Soberón?
-Javier Soberón discusses the application of AI in genomic medicine, where it helps in understanding the complex systems of human genetics and its relation to health. AI is used as a tool to analyze and interpret large volumes of genetic data, contributing to advancements in the field.
How do the speakers view the future integration of AI in daily university activities?
-The speakers believe that AI will be integrated into daily university activities, but the pace of integration may vary. They highlight the need for understanding AI's limitations, the importance of asking the right questions, and the potential for AI to assist in research and education by providing quick access to information and solving minor issues.
Outlines
🎙️ Opening Remarks and Introductions
The script begins with the opening of a roundtable discussion, hosted by the Camilo José Cela University, focusing on the potential of artificial intelligence (AI) to reshape academic research processes. The moderator, Víctor Pones, introduces the panelists, including Rubén San Segundo, a professor from the Polytechnic University of Madrid, and others who discuss their backgrounds in AI, telecommunications, and academic rankings. The discussion aims to explore AI's influence on scientific production, research transfer, academic collaboration, and innovation acceleration.
🤖 AI's Role in Academic Research and Interdisciplinary Collaboration
This section delves into the role of AI in enhancing academic research and interdisciplinary collaboration. Panelists discuss AI's potential to improve educational processes, facilitate better university partnerships, and its application in various fields such as genetics, genomics, and complexity sciences. The conversation highlights AI's ability to solve complex problems, like protein structure prediction with AlphaFold, and the importance of interdisciplinary research in tackling significant challenges.
📊 AI in University Rankings and Research Impact Measurement
The discussion turns to the application of AI in university rankings and the measurement of research impact. Victor from University Ranking explains how AI helps in evaluating research performance, moving beyond simple citation counts to more nuanced metrics that capture the quality and authenticity of research. The conversation also touches on the detection of fraudulent citation practices and the use of AI to ensure fair and accurate university scoring in global rankings.
📚 AI and the Future of Scientific Research Quality
The panelists consider the impact of generative AI on the volume and quality of scientific production. They debate whether AI might lead to an increase in mediocre research or if it could foster more specialized and interdisciplinary studies. Rubén San Segundo emphasizes the importance of peer review processes and scientific journals in maintaining research quality, while others highlight AI's potential to democratize access to research tools, increasing competitiveness in the field.
🛠️ AI as a Tool for Researchers: Enhancing or Undermining Research?
This segment explores the dual nature of AI as a tool for researchers, discussing whether it enhances or undermines the research process. Panelists share their perspectives on AI's capacity to streamline tasks, thereby allowing researchers to focus on more significant inquiries. However, there are concerns about the potential for AI to propagate low-quality research and the ethical implications of its use in academic publishing.
🧑🏫 Preparing Researchers for the AI Integration in Academia
The conversation addresses the preparedness of researchers to effectively utilize AI technologies in their work. It raises questions about the current state of university education and whether it is adequately equipping researchers with the necessary technical skills. Panelists discuss the need for continuous learning, the challenges of resistance to change, and the importance of fostering an environment where AI can be integrated into daily research activities.
🔮 Predicting Successful Research Collaborations with AI
The panelists consider the potential of AI models to predict successful research collaborations between universities and institutions. They discuss the use of AI in optimizing research proposals, identifying the best interdisciplinary fits for collaboration, and the role of AI in analyzing large datasets to inform strategic partnerships in research.
🌐 AI's Influence on Interdisciplinary Research and Knowledge Interfaces
This section examines AI's influence on interdisciplinary research, focusing on its ability to synthesize vast amounts of information and identify connections between different fields. Panelists discuss the potential for AI to act as a translator between disciplines, facilitating interdisciplinary collaboration and the exploration of new research avenues.
🚀 The Transformative Potential of AI in Research and Academia
The final segment of the discussion contemplates the broader implications of AI for the future of research and academia. Panelists share their views on whether AI can replace human knowledge in research, emphasizing the irreplaceable value of human insight and the importance of maintaining a central role for human researchers in the evolving landscape of scientific discovery.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Research
💡Academic Collaborations
💡Innovation
💡Data Analysis
💡Machine Learning
💡Interdisciplinarity
💡Quality Assurance
💡Ranking Systems
💡Educational Transformation
💡Research Fraud
💡Multidisciplinary Research
Highlights
The panelists discuss the potential of artificial intelligence (AI) to reshape academic research processes and its impact on scientific production and innovation.
Rubén San Segundo, a professor and researcher in artificial intelligence, emphasizes the role of AI in developing multimodal interfaces and chatbots for natural language systems.
Victor Melati from University Ranking discusses how AI helps in ranking universities based on research performance, including the use of algorithms to detect citation fraud.
Sociological perspectives on AI's transformative effect on education are presented by Fernández Cenguita, highlighting the sudden emergence of generative AI like Chat GPT.
Javier Soberoń, a researcher and former director of genomic medicine, explains how AI has revolutionized the understanding of human genetics and protein structure through methods like AlphaFold.
Jordi Sardà-Mir discusses the application of AI in educational environments and the interdisciplinary approach to research at the Institute of Artificial Intelligence.
The debate on whether AI will lead to an increase in mediocre scientific production or foster more specialized and interdisciplinary research is highlighted.
The importance of AI in filtering and improving the quality of research publications is underscored by the panelists, emphasizing the role of peer-review processes.
The potential of AI to accelerate the process of scientific discovery and innovation is explored, with examples from various fields such as biotechnology and genomics.
The ethical considerations and the need for vigilance in AI's role in academic research to prevent misuse and ensure meaningful contributions are discussed.
The panel reflects on the necessity of technical training for researchers to effectively utilize AI in their work and the challenges of interdisciplinary collaboration.
The use of AI in profiling universities to suggest better partnerships and collaborations is mentioned, showcasing its utility in academic strategy.
The discussion on AI's ability to synthesize vast amounts of information and identify potential interdisciplinary connections and collaborations is highlighted.
The potential of AI to act as an intermediary, connecting researchers from different fields and facilitating interdisciplinary work, is explored.
The philosophical question of whether AI can replace human knowledge in research is addressed, with panelists expressing hope that human insight remains central.
The closing remarks emphasize the importance of human knowledge in the research process, despite AI's growing capabilities and applications.
Transcripts
haré la moderación de la mesa redonda en
castellano
vctor pones
elular unito de espa muy bien soy
catedrático de farmacología y
vicerrector de investigación y ciencia
de esta universidad que nos acoge hoy la
universidad Camilo José cela por tanto
Bienvenidos a esta mesa redonda en la
que vamos a debatir fundamentalmente si
la Inteligencia artificial será capaz de
remodelar los procesos de investigación
académica
Cómo influirá en la producción
científica y también en la transferencia
de los resultados de investigación se
hablará también de su papel en el
análisis y manejo de resultados de
investigación de la posible mejora de
las colaboraciones académicas entre
universidades y en su capacidad también
para acelerar los procesos de innovación
y de descubrimientos científicos sin más
demora lo primero que voy a hacer es
invitar a cada uno de los ponentes uno
de ellos ha escrito esta mañana diendo
que no va a poder asistir por un
problema médico pero invito a cada uno
de los ponentes a que brevemente se
presenten si os parece comenzamos por
por aquel pico muy bien Bueno pues
buenos días a todos y en primer lugar
agradecer a la universidad Camilo José
cela la posibilidad de participar en
esta en esta mesa redonda que yo creo
que es muy interesante y darle la
Enhorabuena por lo que lleva de de
evento que yo creo que las charlas de
esta mañana han sido fantásticas no
bueno mi nombre es Rubén San segundo soy
profesor catedrático de la universidad
politécnica de Madrid concretamente de
la escuela de telecomunicaciones de
Ciudad Universitaria Y bueno pues mi mi
foco de investigación es o está
relacionado con temas de de Inteligencia
artificial trabajamos en el grupo de
tecnología del habla y aprendizaje
automático y desarrollamos pues
interfaces persona máquina pues con la
voz pero no solo con la voz sino también
multimodal y desarrollo de de de
chatbots y de sistemas de
lenguaje natural actualmente coordino el
grado en ingeniería y sistema de datos
de de la
universidad muy bien
vctor University ranking Uh so We have
More Than 25 years of Data collected on
universities Uh so One of of the things
that we try to do is like to rank
University based on the performance
obviously research is one of the key
components of Our ranking and obviously
Ai is Helping Us a lot and to achieving
like a fair measurement of What research
is actually about so not only the number
of cations but also Where this coming
from and like creating fair platform to
actually Uh score University World and
another application that we use is
actually to profile University so that
we can suggest better partnerships
better
collaborations or like sugg staff and
students What University is the best fit
for them
ok Fernández c enguita soy bueno soy o
era no sé muy bien catedrático de
sociología la complutense porque ahora
soy emérito y Bueno siempre está estas
cosas de Educación y me interesa mucho
esto agradezco la invitación es un
placer estar aquí se además que esta
universidad en algunos aspectos no pocos
aspectos pues es muy innovadora como el
grupo educativo es un placer además ver
a colegas y amigos de nuevo y bueno me
interesa mucho esto yo estaba tenía un
libro en pruebas eh estaba a punto de
salir se llamaba la quinta ola la gran
transformación bla bla bla de la
educación cuando de repente por si había
poco bumba en ese instante apareció char
gpt o sea apareció de manera pública
notoria incluso Escandalosa la la
Inteligencia artificial generativa y
obviamente eso transformó mucho el
panorama de manera que es muy importante
que estemos sobre esto aquí no sé si lo
que más me interesa es el efecto la
investigación
me interesa más francamente el efecto
sobre la educación Pero claro una parte
de eso pasa por la investigación y en
todo caso los universitarios somos
investigadores Así que es un placer y a
ver si sacamos algo muy bien Mariano
Xavier Sí yo soy Javier soberón soy de
México de la Universidad Nacional
Autónoma de México mi carrera ha sido en
la investigación originalmente como
químico y biotecnólogo y he dirigido el
instituto de biotecnología de la UNAM y
después en otra etapa el Instituto
Nacional de Medicina genómica donde se
aplica la la los conocimientos de la
genética y la genómica a la salud humana
en ese sentido me involucré en sistemas
complejos como la genética humana
y más recientemente
eh estoy a cargo de una centro de la
Universidad Nacional el centro de
ciencias de la complejidad que es un
centro de alguna manera virtual en donde
convergen los investigadores y
profesores de diferentes institutos
facultades de la universidad para
trabajar en problemas de importancia en
una forma interdisciplinar y proveniente
con con el insumo de las ciencias de la
complejidad que incluye necesariamente
el aprendizaje de máquina la
Inteligencia artificial como un adub an
para poder trabajar estos problemas y
quisiera terminar diciendo que mi mi
tema de investigación de toda la vida ha
sido la relación estructura función
evolución en proteínas Por lo cual la
Inteligencia artificial se convirtió en
uno de mis ídolos a los que le tengo un
altar porque se resolvió ese problema
por virtud de la Inteligencia artificial
de una manera notable y drástica en el
en este método que se llama el eh
alphafold Muy bien Jordi Vale pues mi
nombre es Jordi saer mirir soy
científico titular del Consejo superior
de investigaciones científicas y trabajo
en el instituto de investigación
Inteligencia artificial estamos en
Campus de la Autónoma en Barcelona y
bueno supongo que el Por qué me
invitaron aquí es porque una de las
líneas de investigación que tenemos allí
es precisamente Cómo aplicar la
Inteligencia artificial en entornos
educativos Entonces mi trayectoria es
bueno pues yo más de 20 años digamos en
el mundo de la investigación trabajando
en Inteligencia artificial yo soy
principalmente de lo que se conoce como
el campo de sistemas multiagente y
agentes autónomos pero últimos estos
últimos años hemos trabajado mucho con
el tema este de Cómo aplicar la
Inteligencia artificial de distintas
formas en lo que es el proceso educativo
y de formación en general perfecto Muy
bien pues sin más dilación porque ya hos
un poquito de retraso va a haber una
primera pregunta específica para para
Víctor melati sobre todo dada su
actividad como nos ha comentado antes
profesional en el mundo de los ranking
no Y la pregunta es dada la gran
importancia que tiene la investigación
en los procesos de acreditación y su
vida en los rankings
Cómo podría ayudar la Inteligencia
artificial en la mejora de las
posiciones de las distintas
instituciones en los diferentes ranking
so what we actually try to to measure
today is actually the Impact that This
research is actually having in the Field
so For instance Like we we are Now in
the position to actually Look at Uh look
into algorithms that can actually
perform better this tasks so We are We
are all familiar with the H Index in
research like Uh This is not in Our like
something that is effective Anymore
today Because Just Looking at the number
of s It's not What we is Val to to count
that also Because with the new neural
Network for instance we can actually
capture the frauds We have seen in so
many countries systematic fring in the
citation System for instance so Uh there
are some countries that hire High
profile professors to c their or like
participate in some
um partnerships but this are fake and we
can and we can actually find that
Because once Those
partnership
like we we see this connection between
University simply Just disappear but in
the meantime That paper since has like a
High profile professor citing like Maybe
as a First Au and it gets Lots of
citations and Uh without like a proper
anti-fraud System similar to What we do
for banking System so we like apply
these
different algorithms based on mainly
like Deep learning algorithms actually
try To capture This Uh fring and we then
apply this into Our ranking so We have
more matrics this year and we actually
started this year Uh having like more
metrics that capture not only the
quantity but the quality and I think
that moving forwards the Quality is
going to be What actually University
want to see reflected in the ranking
Rather than Just
theti ok
Bueno pues si os parece pasamos a tratar
un par de cuestiones vamos a tratar
ajustarnos a un tiempo de unos 3 minutos
cada uno puedes un poquito más si lo
necesitáis porque si no nos van a quedar
solo dos preguntas que tratar no dos
cuestiones la primera que yo estaba
pensando el otro día es que parece Claro
que la Inteligencia artificial
generativa sin duda va a dar lugar a un
mayor volumen de producción científica
pero en vuestra opinión y Como dicen
como muchos autores apuntan este aumento
de la productividad se va a ir en
producción mediocre es decir va a bajar
la calidad y por otro lado la
investigación generada con Inteligencia
artificial será más digamos focalizada
más especializada o dará paso una
investigación más
interdisciplinar Rubén Muchas gracias
Paco sobre la primera pregunta yo creo
que no es tanto culpa o no va a ser si
se genera mala o o se reduce la calidad
de la investigación de los paper no va a
ser tanto culpa de la Inteligencia
artificial como de los procesos de
revisión o de las propias eh revistas
científicas que son al final los que
tienen que digamos eh Y son los propios
revisores que están detrás de la revista
los que tienen que decir si eso es una
contribución suficientemente relevante
como para que se publique Creo yo que
son esos los mecanismos de filtro o los
filtros que tienen que que que poner
para ver si eh Si es de calidad o no Yo
creo que tenemos que poner Asis en esos
en esos filtros y hay revistas que
tienen modelos de negocio diferentes que
ponen un tipo de filtro diferente a otro
digamos no sobre la segunda pregunta sin
duda sin duda yo yo en mi experiencia lo
que he observado es que los
procedimientos de aprendizaje los
algoritmos de aprendizaje automático que
se aplicaban a a un campo son ahora
mismo los mismos que se pueden aplicar
en otros campos procesado de la voz
procesado del vídeo del audio de las
proteínas etcétera eso está eso lo que
ocurre o sea lo que produce es que las
barreras de entrada en las carreras de
investigación se reducen drásticamente
entonces un experto en vídeo es capaz de
hacer un sistema de reconocimiento de
voz o de procesado de voz sin conocer
eh información específica del campo no
nosotros antes para hacer un reconocedor
de voz tenías que saber muy bien el
tracto vocal la producción la fricativa
vocales todos los sonidos Cómo se
producen los ruidos Ahora no ahora un
experto en en vídeo aplica un algoritmo
de Deep learning y acaba haciendo un
reconocedor de B No eso eso que produce
pues una mayor competitividad yo creo no
Mayor multidisciplinariedad Mayor
competitividad y no tiene por qué ser
malo eh Sino yo creo que hay más más
competitividad y y y y se está digamos
catalizando el proceso de investigación
yo creo que al final vamos a ir más
rápido No en todos los campos okay
Victor alguna opin al
respo ifus that Because I
think fear right have Will produce the
resch for Us I think we Far from think
like mod gooding What we already have
done
but res
moving Our knowledge a little bit
further way is going to be very tricky
and like We are Far away from that Uh so
I think that Uh If we use this
Technology in the horrible wrong way We
Will produce a lot of research that has
no meaning Because It's basically just a
phrasing of What We have already
produced and If We and the fear is that
then We inundate the the literature we
like this crappy Data basically
a m Me parece que de manera general la
Inteligencia artificial nos va a ayudar
y está ayudando muchos creo que esa es
la tendencia de fondo y última pero eh
va a bajar el nivel de la investigación
la respuesta sobre la investigación
media probablemente sería sí pero yo
diría es que ya estaba bajando quiero
decir que el problema no es creo que hay
mejor investigación creo que hay más
investigación pero al mismo tiempo hay
unos mecanismos que vinculan la
investigación a la carrera que producen
un tipo de investigación minimalista la
unidad mínima publicable el máximo de
firmas a ver si cambiando un poco lo
coloco en otro sitio etcétera Y eso la
inteligencia la ia lo va a facilitar el
caso patente que tenemos en estos
momentos que está en la prensa es el
caso corchado en Salamanca mi antigua
universidad no eh Cómo se puede utilizar
la ía bueno el conocimiento de cómo
empiezan a aparecer los seos digamos en
el ámbito académico Entonces es un
riesgo y por lo tanto va a ser una
carrera en un sentido más estricto una
carrera entre educación o entre
investigación y tecnología nos
apoyaremos en la tecnología pero al
mismo tiempo tendremos que vincularla y
vigilarla mucho no eh En cambio en el
segundo aspecto soy más optimista porque
se ha mencionado también de pasada esta
mañana eh mucho de lo que llamamos
Innovación no más que por qué no hacemos
esto que hacíamos Aquí también allá no
traslados de aquí para allá con una
pequeña adaptación Entonces yo creo que
la ia nos va a ofrecer nos ofrece ya
primero la posibilidad de ahorrarnos
quizá ese State of the Art que podemos
pedírselo directamente Cómo están las
cosas en este campo y yo creo que la
versión que nos probablemente será
razonablemente buena no muy actual más
actual que la última revisión y con
mucha más capacidad si aprendemos Cómo a
buscar analogías parecidos etcétera
entre disciplinas que a menudo no se
conocen pero que pueden aprovecharse
mucho recursos de una para otra etcétera
En ese sentido optimista perfecto Javier
sí pues yo me quería referir a la a la
adopción este que que yo observo por lo
menos en mi
ambiente los científicos hasta este
momento vemos la importancia eh que va a
ser ubicua de usar esta herramienta pero
no necesariamente la estamos usando
todavía no Soy Testigo de cómo lo están
usando todos mis colegas o yo mismo eh Y
y anticipara que la vamos a incorporar
todos y y en muy breve plazo como
herramienta
eh el riesgo sería creo que ya ya se
dijo caer en una tentación de nuestro
cerebro eh flojo y y dejado al al menor
esfuerzo y en donde le cedamos a la
Inteligencia artificial cosas que en
realidad deberíamos estar haciendo de
otra manera Debería ser un potenciador
entonces creo que es un reto en el uso
cotidiano empezar a distinguirlo y
recojo también lo que mi colega acaba de
decir que el la responsabilidad va a
estar mucho en la manera como hacemos la
el curado de lo que se publica o sea en
la forma de las revistas que hoy día
está muy perturbado con todas estas
revistas más comerciales y así y las
predatorias y las predatorias digo no se
diga eh de manera que si Creo yo que el
reto es adaptarse a esta Revolución eh
tomando la herramienta en lo que sirve y
y alejándose un poco de la tentación y
finalmente la la cuestión
interdisciplinar que compete mucho a mi
a mi cargo actual eh me gustaría que así
fuera porque sé que lograr el trabajo
interdisciplinar es sumamente complicado
tal vez cuando los investigadores se
sientan un poco más liberados de las
tareas cotidianas aburridas podrán
pensar en que pueden dedicar parte de su
tiempo a un a un trabajo más arriesgado
que es el interdisciplinar pero que
porque lo saca de su de su especialidad
pero con alguna herramienta facilitadora
sí le veo el potencial También muy
bien a ver al primero el tema de la
calidad yo no creo que la Inteligencia
artificial afecte de de forma significa
a la calidad pero sí que lo que va a
hacer y lo que ya está haciendo de hecho
notamos por ejemplo en nuestra área se
nota mucho es que está dando acceso
digamos está dando altavoz a
investigación mediocre que como la
envuelves con lo que te genera chpt y
tal Y tal llega hasta pues congresos o
revistas y llegas hasta los revisores
entonces estoy de acuerdo que los
revisores ahí tienen un papel importante
pero el problema es que por ejemplo en
nuestra área lo que tenemos es no hay
revisores la gente no quiere revisar
porque cuando estás revisando para un
artículo para un congreso quiere decir
que tienes que dedicar una semana entera
a rasar siete ocho artículos la mayoría
de los cuales no van a valer la pena
digamos no entonces esa investigación de
calidad más dudosa que antes no llegaba
porque había que hacer un esfuerzo extra
para ponerla bien y que llegase ahora
pues mira tengo aquí una idea Así un
poco baratilla la paso por chatp la
envuelvo y tal Pam Hala para el congreso
seguramente no pasará los filtros pero
Añadir ruido a todo el tema y trabajo y
trabajo claro es un problema no y
después respecto al segundo yo quería
poner un poco la de alguien que la USA
no es decir hace un año pues no tal pero
desde hace pues aproximadamente esto la
estoy utilizando en mi día a día
entonces yo cuando bueno por mi mi
bagaje digamos en en informática digamos
con programador Pues a mí me gusta mucho
programar aún y y lo primero que hago es
pues pongo en marcha mi de y tal Y tal y
el chpt ahí al ladoo no Entonces para
qué me va bien y para qué me he dado
cuenta qué va bien si dependes de él
para que te dé la solución vas mal pero
si tú sabes muy bien lo que estás
haciendo Es decir eres un experto en ese
área te soluciona muchos problemillas
que antes Te desviaban de la atención
central de lo que era lo que querías
investigar y te resuelve esos detallitos
es decir No sé necesito una ray en un
pay que me filtre no sé qué tal Bueno
pues se lo pones te saca un código que
la mayoría de las veces funciona no
siempre pero como tú sabes lo que pasa
cuando ves Ese código si hay algún
pequeño fallo pues lo arreglas no
Entonces yo creo que en eso y el otro
tema que también me funciona muy bien es
Cuando entras en áreas que no conoces
que es lo que no sé quién lo ha
comentado antes te da un acceso muy
rápido y además el hecho de poder
interactuar te permite establecer
relaciones y hacer preguntas sobre cosas
que muchas veces los los artículos no O
dan ya por supuesto No es decir por qué
esto es tan importante para este aspecto
no entonces pues te sale una que son
generalidades muchas veces pero que te
sitúan en el camino correcto después
acabas yendo a los artículos concretos y
a la especificación que tienes que ir a
los autores no pero para situarte en
dentro de un área Yo creo que es
fantástico para eso perfecto Muy bien
pues vamos con otra cuestión que engloba
a su vez tres sub cuestiones y que yo
creo que es la pregunta clave que nos
reúne hoy aquí es decir pensáis vosotros
que las Los investigadores de hoy Tienen
la experiencia técnica técnica para
utilizar eficazmente todas las nuevas
tecnologías de de investigación
artificial están las universidades
invirtiendo lo suficiente para
desarrollar o para preparar al personal
investigador Para aprovechar estos
modelos de
ia consideráis o qué consideráis como
más esencial para que la Inteligencia
artificial se integre definitivamente en
la actividad del día a día en las
universidades
tres preguntas pero pero se refieren a
lo mismo por dónde empezamos ahora
empezamos por al revés por Jordi Vale
pues respecto a la capacidad técnica a
ver al principio la la capacidad técnica
que necesitas tampoco es tan alta no sé
quién esta mañana comentaba por ejemplo
el acceso a a a a usar un llm o por
ejemplo el acceso a algoritmos digamos
de Deep learning ahora se ha
simplificado mucho es decir tienes
plataformas que te lo montan digamos
para que te funcione no yo creo que lo
que es esencial aquí es que también Se
comentaba esta mañana es saber hacer las
preguntas correctas y saber realmente
Con quién estás hablando Es decir muchas
veces los llm son engañosos porque te
devuelven una respuesta que está muy
bien escrito no yo lo digo yo siempre lo
comparo que son como los tertulianos de
las radios no que hablan muy bien de
todo sin saber mucho Vale entonces
cuando tú lo oyes Y no es de tu área y
dices Hala qué bien habla qué bien lo
dice No pero si tú sabes de qué está
hablando dices Bueno a ver cuidado no
Entonces yo creo que aquí más que nada
es saber cómo trabajar con ese ayudante
digamos que tienes ahí sabiendo cuáles
son sus reales limitaciones cuá son sus
limitaciones de verdad y por lo tanto
saber qué tienes que explotar Y dónde
tienes que eh apretar digamos qué botón
hay que apretar para que te dé la
respuesta que a ti te interesa digamos
no y que sea lo menos alucinante
digamos y y y y y fantasiosa no que a
veces sabemos mucho que inventa no muy
bien a ver yo creo que eh el sector de
investigación o el componente de
investigación en las universidades será
el que más rápidamente eh pueda aprender
e incorporar estos procesos a su vida me
parece natural esperarlo así no no soy
tan optimista en en que lo va a hacer
muy bien y muy rápido eh la resistencia
al cambio yo creo que siempre existe y y
desde luego no soy no soy nada optimista
por lo menos en la realidad mexicana o
de una universidad muy grande compleja
y con mucha inercia como la Universidad
Nacional Autónoma de México que lo vamos
a poder incorporar al tiempo que la
propia evolución de la tecnología va
requiriendo sin embargo yo coincido que
que técnicamente pues no no parece ser
tan complicado creo que es más más
necesaria una citación en cuanto a las
limitaciones
eh En cuanto a estar atento a las
posibles distorsiones en en el trabajo
cotidiano y me preocupa también eh la la
parte del temor al abuso al uso ilegal
eh que que va a generar una reacción
está generando en la universidad lo
tenemos también una reacción de parte de
quienes lo lo lo requieren regular
Entonces yo creo que va a ver que idea
también con eso simultáneamente de
manera que yo veo una etapa de
adaptación un tanto dolorosa perfecto
Mariano qué opinas hombre es un regalo
quiero
decir Sócrates según Platón decía
aquellos de los libros están muy bien
pero luego pregúntale y no te responden
la diferencia es que chat gpt sí te
responde ahora bien lo que te da cierta
seguridad y tranquilidad ante la
respuesta
es el conocimiento que tú tengas de eso
qué es lo que hará bueno muchas veces le
estás preguntando cosas que
Sencillamente no te acuerdas pero las
has estudiado antes las has sabido
habrías sabido decirlas tú mismo est
recuerda te viene de miedo mucho mejor
que Google que en contra de aquel dicho
de que el mejor sitio para esconder un
cadáver era la segunda página de
Altavista se decía no Pues ahora hay que
ir a la quinta página para encontrar
algo que no sea un anuncio no a la
quinta pantalla pero que te protege es
eso pero claro tiene riesgos e lo que
pasa es que yo creo que eso va por áreas
e Yo soy de ciencias sociales y para mí
el mayor problema es que cuando le
preguntas un poquito más allá de la
primera banalidad empieza a ponerse
políticamente correcto prudente etcétera
y no hay quien lo aguante y bar lo mismo
etcétera no entonces Bueno eso es un
problema pero yo creo que se que se
avanzará eh las universidades yo creo
que no están haciendo mucho yo creo que
se dieron prisa en informar
eh bien no sé yo conozco lo de la mía
pero pues bien eh se trató de levantar
la alarma sobre el plagio etcétera
etcétera un poquito y de contarte lo que
había Pero claro formar es más
complicado porque es complicado formar
en cualquier cosa en cualquier cosa
profesor universid universitario no está
acostumbrado a la formación continua
otra cosa es el aprendizaje por su
cuenta eh la formación continua de las
universidades está está demasiado pegada
a lo que es una mala formación continua
de administradores Entonces lo veo
difícil no veo fácil quizá las
sociedades científicas tuvieran
asociaciones etcétera tuvieran un papel
mayor que jugar en eso perfecto Victor
as interdisciplinary
For Like biology so I I hope that
University Uh Will Keep up with this
kind of Evolution and they have to Start
When the researcher are Still students
so like Back at the University Time so
like trying to have more computer
Science courses I think is going to be
crucial Because I remember When I was
doing research in civil engineering I
remember that after a few a few years I
Had also like to learn computer Science
How to do Machine learning for instance
which is Something I was not trained and
compl different subject compter Science
Nothing to do until 10 years ag It was
like Nothing to do with civil
engineering but now It is and so the
same for Medical studies and biology so
really hope that University Will pick up
on this Trend and like do more training
and try
to bueno pu eh la pregunta necesitamos
formación sí necesitamos bastante
formación cuándo se va a revertir Pues
yo creo que se necesita un cambio
generacional porque los profesores
jóvenes por lo menos en mi escuela eh
Pues ya están incorporando la
Inteligencia artificial en el día a día
como comentaba Jordi Pero hay sí que hay
dos aspectos que yo creo que pueden
facilitar a que incorporemos la
Inteligencia artificial en los procesos
de investigación uno comentaba Jordi es
que cada vez las plataformas de
Inteligencia artificial son más fáciles
de usar y por lo tanto aunque no sea tu
área de conocimiento te atreves a usarlo
Aunque sigue habiendo algunas
configuraciones un poquito todavía pero
pero yo creo que eso es un elemento y
hay otro elemento que es la
multidisciplinariedad yo creo que
tenemos que colaborar creo que que los
investigadores que en el área de
Inteligencia artificial son fuertes
tienen que colaborar con con aspectos de
Medicina con aspectos sociales y esa
colaboración es la que va a suplir eh
yo creo que esta
formación es mi opinión porque si no
tendemos que esperar un cambio
generacional y no tenemos tiempo para
eso no Entonces yo creo que esos dos
catalizadores facilitar el acceso a la
Inteligencia artificial y la
colaboración entre profesores nos va a
permitir resolverlo Ok rén bueno Vamos a
abordar otro tema pensáis que los que se
pueden los modelos de Inteligencia
artificial usar para predecir fijaos
decir colaboraciones en materia de
investigación entre universidades entre
instituciones y qué tipo de
investigadores pensáis vosotros también
que prosperarán en mayor medida con la
integración de la Inteligencia
artificial en el ámbito académico y de
investigativa por dónde queréis comenzar
Bueno si qui empiezo Yo no yo Por
supuesto allí donde se pueda de alguna
manera eh formalizar la descripción de
un problema pues la Inteligencia
artificial va a aplicar algoritmos de
aprendizaje con procesos de optimización
que van a encontrar los hiperparámetros
digamos óptimos para eso que hemos
formalizado Entonces yo creo que eso Si
las colaboraciones entre universidades
igual un poco haciendo referencia los
rankings somos capaces de
cuantificar las universidades en
diferentes Campos y y el impacto que
tien las colaboraciones pues al final
tenemos un modelo que lo optimizaremos y
la Inteligencia artificial lo hará mejor
que nosotros eso yo creo que no no
tenemos ninguna ninguna duda sobre qué
en qué Campos va a tener mayor impacto
Pues yo creo que en los campos en los
que se pueda formalizar si es un tema de
diseño de proteínas que comentaba antes
si hay un modelo por detrás pues la
Inteligencia artificial desarrollará
optimizará ese ese modelo no Entonces
igual que en la ciencias sociales y se
puede formalizar algún aspecto pues ahí
va a entrar Digamos como elefante
cacharrería cacharrería no decir un
tsunami que lo va va a optimizar ese
modelo lo mejor
posible from Our
perspective something that We are really
interested solving of Because we see
that Lots of universi strug with
interdisciplinary
research difficult to find the right
Part research
May each
Network but obviously It's like limited
to I don't know 100 research that he
might have come up with like
collaborating collaborating with with
years Uh so like as professor was saying
before like We have at this moment like
Enough Data that We have collected in
years to actually try to
um predict What kind of collaboration is
the best fit for a University so for
instance if you are more Focus in like
having multic collaboration on you need
computer Science and engineering and
medicine to work collaborate Together We
have I think Enough matrics to try to
come up with the best Solution for you
and then we can try To quantify This
through the gr proposal that gets
accepted so today University writes up
his own proposal try to be as
interdisciplinary as possible Because
this One of the metric for a successful
application and then we can actually see
how Our Team would have compared would
have performed compared to a traditional
Team that Just basically relies on the
Network that each professor has and so
It's kind of a tinder situation if you
allow me this analogy so we try to
implement like this kind of
Network Graph into Getting more
collaboration And I think This Is going
Okay yo creo que aquí va a haber tres
factores no hay uno de escala es decir
muchos de los usos de la Inteligencia
artificial Sencillamente requieren una
escala no hablo ya de los grandes
modelos sino simplemente de adaptaciones
o o fine Tunes ajustes finos solventes
para un cierto ámbito requer una escala
y requerirán colaboraciones lo harán
posible la gente acudirá a esos modelos
o los modelos o quien esté haciendo al
ajuste o lo que sea buscará más equipos
que puedan utilizarlos porque se precisa
esa escala no segundo lugar Eh ya de
hecho la los organismos de gestión y los
propios investigadores acudimos acuden y
acudimos a las bases de datos a ver
quién hace qué Y por consiguiente eso
mejor podrá hacerlo y más rápido
cualquier aplicación de ia No pero en
tercer lugar para mí hay un aspecto más
interesante que s ya de pasado al hablar
de la
interdisciplinaridad es que claro cuando
Cuando alguien va a hacer una tesis
doctoral o va a buscar un proyecto Busca
el estado del arte en su campo Pero esto
tiene límites porque no podemos mirar la
infinidad de investigación que es
Sencillamente imposible cuando yo
empezaba a trabajar en sociología de
Educación pues lo del rigor era que todo
trabajo empezaba diciendo Qué dice el
funcionalismo qué dice el marxismo Y qué
dice la teoría crítica de esto no eran
los tres pasos no hoy en día es muy
micro es que dice el ámbito la cosa que
voy a estudiar salió este artículo que
no sé qué tal tal pero es imposible
cones Entonces yo creo que ahí la ia
efectivamente nos va a poder sintetizar
mucha más información creo que eso está
muy en condiciones de hacerlo y
probablemente va a encontrar esas
analogías puentes conexiones etcétera
que existan con otros ámbitos y
señalándolos pudiendo señalarnos pues
otras posibles vías o formas de
colaboración sobre todo transas
disciplinares interdisciplinares como
queráis decir sí está A ver pues esta
pregunta da muy muy cerca de una de las
tareas importantes en el centro de
ciencias de la complejidad de la
universidad Porque en una visión digamos
más tradicional totalmente independiente
de la Inteligencia artificial es Claro
que hay algunas personas más propensas a
la colaboración que otras hay personas
cuya capacidad de traducción entre
alguna y otra disciplina digamos que
sean traductores que sean en las
interfaces pudieran hacer lo más
atractivo para un trabajo trabajo
interdisciplinar y detectar Quiénes
tienen estas cualidades el perfil para
poderse incorporar a esto ha sido uno de
nuestros retos no hemos empleado todavía
la Inteligencia artificial estamos
usando simples métodos de búsqueda este
hay un campo digamos de que llama de
ciencia de la ciencia que establece
todas estas redes de de de
colaboraciones y de interacciones Y a
partir de ahí tratar de de desarrollar
una capacidad pues pues de identificar a
estos potenciales eh colaboradores en
problemas específicos lo otro que yo veo
aquí que también está está entrando en
la discusión Es que la propia
Inteligencia artificial permita la
interacción fomente el trabajo
interdisciplinar a través de acercar los
campos quizá de fungir como un traductor
que en alguna forma eh Pues produce
textos que sean inteligibles para una u
otra tal vez se puedan entrenar los
sistemas de esta manera no y y Creo yo
que el trabajo interdisciplinar Eso es
lo que requiere las
interfaces detectar quién ya las Puebla
y también este facilitar que se de
esa esa producción de conocimiento en la
inter vale me par dicho a ver qué áreas
se verían más afectadas no también para
yo creo que todas precisamente la semana
pasada por ejemplo estaba hablando con
un colega italiano que é está trabajando
trajando con historiadores por ejemplo
entonces lo que hacen es cogen un llm
cogen toda una serie de documentos y de
contexto de un momento histórico
concreto lo ponen ahí hacen un f tuning
del lm y después los historiadores
mismos hacen consultas y van encadenando
cosas no y estaban encantados los
historiadores no porque de vez en cuando
les sale cosas que no son vale Pero
ellos saben perfectamente de lo que
están hablando por lo tanto pueden
descartarlo fácilmente pero hay a veces
relaciones cosas que aparecen el jugar
con esta información de forma con
lenguaje natural pues les abre un
campo muy nuevo no Entonces cómo habrá
que hacer esto seguramente Seguiremos la
gente que estamos en el campo de la
Inteligencia artificial eh actuando un
como como intermediarios no pero de
hecho es lo que hemos estado haciendo yo
desde los 20 años que llevo en esto Pues
he trabajado con médicos he trabajado
con gente en supermercados he trabajado
con educadores con variedad de gente que
quieren hacer cosas quizá no tienen el
perfil técnico necesario y tú haces un
poco de Puente no y o de conexión con
otros eh eh digamos entonces eso seguirá
siendo necesario seguramente facilitado
por todas esas herramientas nuevas muy
bien Bueno yo creo que le vamos a robar
TR minutos a la organización porque
hemos empezado 5 minutos tarde con Una
última pregunta que en vez de hacer las
conclusiones de la mesa es la pregunta
yo creo del millón entonces Os doy un
minuto como máximo para que me
respondáis a Si la investigación
artificial basada en datos puede
sustituir el conocimiento humano en el
ámbito de la investigación venga un
minuto de filosofía Yo espero que no O
sea Espero que no espero que nos ayuden
como contaba profesor Mariano en todo el
proceso de estudio del arte Y tal Pero
yo espero que al final el conocimiento
humano sea imprescindible
I would say I hope no as well Because I
I like to think that We Will Always Play
a Central role however If We think in a
years there's going to be a model that
actually Uh manage to simplify Quantum
Theory with the general Theory of
Gravity and Finally gives Us the answer
We are like Far away from that but If We
achieve that we We Will achieve that
probably so It's going to Still be Us
Being central even
y creo que la respuesta es sí y no hay
una frase que repite siempre mitra una
cosa que dijo Arthur Clark que dijo si
un profesor puede ser sustituido por un
robot debe serlo dicha Vale y tea lo
mismo si lo puede hacer la ia que lo
haga no en el cuando se hacen
predicciones sobre empleo esto de que va
desaparecer tal aparecer cual etcétera
las primeras fueron sobre puestos de
trabajo qué puestos de trabajo podría
sustituir la ía y las siguientes fueron
sobre tareas no entonces creo que es la
perspectiva correcta pero tiene un lado
incorrecto porque hay que decir bueno
tranquilos todos que es sobre tareas no
tranquilos todos bien Bueno sí o no e
mejor para los usuarios peor para los
productores pero si es sobre tareas
también hay los puestos de trabajo Los
hay que tienen muchas tareas
sustituibles y otros que tienen pocas y
en todo caso si sustituyes tareas a la
larga sustituy expuestos salvo que como
sucedió con el textil o con otras cosas
que parecía que desaparecían pues al
hacerlo más barato hay más demanda
consecuencia no lo sabemos pero lo que
va a mover Es mucho el sector va a
sustituir Muchas tareas de investigación
Porque además estamos en puertas de que
ya actúe la ia como un agente es decir
no como algo a lo que le das tareas sino
como algo que le das un objetivo y elige
las tareas claro Hasta cierto punto No
por lo tanto hab sustitución parcial de
muchas cosas y digamos los que queramos
seguir si es que queremos pues Tendremos
que reciclar noos y los que vengan
vendrán con otra formación para trabajar
con eso okay Y ya
veremos a ver yo sí yo yo yo pienso que
la es es dificilísimo predecir qué va a
pasar con una tecnología con estas
capacidades transformadoras y yo Eh
entonces no no No sabría decir si sí o
sí no sea que en en lo inmediato el
potencial que a mí me gustaría ha
realizado es que sugiera el trabajo con
la Inteligencia artificial algunas
nuevas preguntas que son en ese sentido
algo novedoso que
logre sacarnos de la caja eso a mí me
gustaría y y lo segundo es que Eh Pues
si nos sustituye pues tendremos otras
muchas cosas que hacer y y al final el
único sentido de aquello en lo que nos
instituyó es que nos provea ese
satisfactor de conocer y de entender que
será siempre a nivel muy
humano a ver iba a decir un rotundo no
pero seguramente dentro años lo tendría
que comer eh No yo no creo que la
pregunta era si los datos iban a
sustituir el conocimiento yo creo que no
De hecho hace unos años por ejemplo
cuando apareció todo el tema de la
visión que con Deep learning y tal más
de uno decía bueno los radiólogos van a
desaparecer Pero para qué necesitamos un
radiólogo es decir la máquina va a
interpretar la radiografía yo no conozco
a ninguno que esté en el paro Vale
entonces eso sí cambia la forma de
trabajar es decir ahora el radiólogo se
apoya en todas estas herramientas y
entonces se convierte en un Super
radiólogo no entonces si somos
suficientemente inteligentes como Para
aprovechar estas herramientas y
transformarnos en Súper Entonces yo creo
que iremos en el buen camino si nos
relajamos como alguien decía antes no
del tema de que seamos vagos y dejamos
que la como lo hace la máquina Pues yo
no tengo que aprenderlo no Entonces
vamos mal porque nos vamos a quedar en
la mediocridad Eso es así entonces yo
creo que que bueno depende un poco de
nosotros que sea un rotundo No perfecto
pues entonces yo creo y Hoy estamos Ven
a modo de conclusión en jornada de
Champion de Fútbol pues siguiendo esto
podemos a decir conocimiento humano tres
Inteligencia artificial dos bien pues
muchas gracias por acompañarnos en este
día
[Aplausos]
corriendo
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