¿Por qué la IA no puede reemplazar a los científicos?

GD&TĐ - A medida que la inteligencia artificial continúa desarrollándose, surge la pregunta: ¿pueden las máquinas reemplazar a los científicos?

La respuesta reside en cómo los seres humanos se exploran a sí mismos y al mundo que les rodea.

La IA no crea ciencia.

En la ola de integración de la inteligencia artificial (IA) en prácticamente todos los campos, la ciencia no es una excepción. Investigadores y responsables políticos esperan que los modelos de IA, entrenados con enormes cantidades de datos científicos, razonen automáticamente, propongan hipótesis e incluso aceleren grandes descubrimientos. Entonces, ¿llegará la IA a reemplazar por completo a los científicos algún día?

Esta ambición se refleja en la Iniciativa Génesis, anunciada por Estados Unidos en noviembre de 2025. El objetivo es crear y entrenar "agentes de IA" basados ​​en conjuntos de datos científicos federales para "probar nuevas hipótesis, automatizar procesos de investigación y acelerar los avances científicos".

Sin embargo, los logros de los "científicos de IA" hasta la fecha siguen siendo controvertidos. Por un lado, los sistemas de IA son capaces de procesar conjuntos de datos masivos y detectar correlaciones sutiles que a los humanos les resulta difícil reconocer. Por otro lado, la falta de sentido común y comprensión del contexto implica que pueden ofrecer sugerencias experimentales sin sentido.

La profesora asociada Alessandra Buccella, filósofa e investigadora especializada en la historia y los fundamentos conceptuales de la ciencia, que trabaja en la Universidad de Albany (EE. UU.), sostiene que, si bien la IA puede ayudar en muchos aspectos del proceso de investigación, aún está lejos de alcanzar, y quizás nunca alcance, el verdadero significado de "automatizar la ciencia". Considera que la ciencia está intrínsecamente ligada a los seres humanos y que las máquinas no pueden reemplazarlos.

Los modelos de IA no aprenden directamente del mundo real. Solo pueden aprender a través de los "mundos" que los humanos construyen para ellos; es decir, conjuntos de datos que han sido seleccionados, organizados e interpretados. Sin la supervisión científica de la construcción de esos mundos de datos, la IA no tendría una base sobre la cual operar.

El caso de AlphaFold es un ejemplo paradigmático. Este modelo, gracias a su capacidad para predecir la estructura de las proteínas, le valió a su equipo de desarrollo el Premio Nobel de Química de 2024. Gracias a AlphaFold, los investigadores pueden modelar rápidamente las estructuras de las proteínas, acelerando así el diseño de fármacos, la investigación de enfermedades y muchos otros campos biomédicos.

Sin embargo, AlphaFold no "crea" nuevos conocimientos biológicos por sí mismo. No comprende las proteínas, las enfermedades ni qué constituye un buen fármaco. Simplemente analiza y reorganiza una enorme cantidad de información que los humanos ya han creado, de una manera más rápida y eficiente.

"En otras palabras, la IA no se sitúa al margen de la ciencia para crear ciencia. Se sitúa dentro de ella, como una herramienta, y depende por completo de lo que la ciencia humana ya ha preparado para ella", enfatizó la profesora asociada Alessandra.

La IA no puede reemplazar a los científicos.

La ciencia es una actividad humana.

Según Alessandra, el papel de los humanos en la ciencia no se limita a diseñar y desarrollar modelos de IA. De manera más fundamental, la ciencia como logro intelectual está intrínsecamente ligada a los valores, objetivos y formas de vida propios de la humanidad. Se basa en la manera en que los seres humanos piensan, cuestionan, debaten, creen y dudan unos de otros.

Los grandes descubrimientos científicos no son simplemente teorías «formuladas mecánicamente» a partir de datos. Son el resultado de generaciones de científicos, con intereses, sesgos y perspectivas diversas, que trabajan juntos en una comunidad regida por estándares de integridad intelectual y ética profesional.

La historia de la estructura de doble hélice del ADN es prueba de ello. Cuando se propuso la idea por primera vez, no existían experimentos directos que la confirmaran. Se basaba en gran medida en el razonamiento, la síntesis y la imaginación de científicos altamente capacitados. Fueron necesarios casi un siglo de progreso tecnológico y generaciones de investigación, desde las vagas especulaciones de finales del siglo XIX, para que la ciencia llegara al descubrimiento que le valió el Premio Nobel en 1953.

Esto demuestra que la ciencia es, por su propia naturaleza, una actividad social. Se presentan ideas para el debate y las interpretaciones compiten entre sí. Los científicos no solo registran el mundo, sino que también construyen conocimiento a través de la práctica, el debate y los estándares que se forman a partir de valores sociales e incluso políticos.

En esa imagen, es difícil imaginar un sistema de IA, sin vida social, valores ni aspiraciones, participando realmente en la ciencia como lo hacen los humanos. «Sin embargo, el enorme potencial de la IA para impulsar el progreso científico es innegable. Por lo tanto, es necesario utilizar la IA con cautela y responsabilidad para convertirla en una herramienta fundamental para los científicos», afirmó Alessandra.

Las herramientas de IA pueden ayudar a los científicos a ahorrar tiempo, reducir errores y centrarse más en las grandes preguntas. La IA puede ser una herramienta excelente. Pero no tiene motivos para ser curiosa, ni incentivos para ser escéptica, ni responsabilidad moral por las consecuencias del conocimiento que produce.

Mientras la ciencia siga siendo una historia sobre humanos que intentan comprenderse a sí mismos y al mundo, la IA solo puede acompañar a los científicos, y no reemplazarlos.

Fuente: https://giaoducthoidai.vn/vi-sao-ai-khong-the-thay-the-nha-khoa-hoc-post778616.html