por RACHEL MEISTER KO. FREITAG*
La integridad en la investigación se construye mediante la formación de científicos conscientes de su papel y responsables de sus prácticas.
El estereotipo del científico es esa persona sola que, de la nada y al instante, aparece como creadora de algo que cambia a la humanidad. Nada más lejos de la realidad, al menos para algunas áreas del conocimiento. La ciencia no es el resultado de un solo logro individual. Quizás la historia narrada solo reproduzca ese intento que funcionó, sugiriendo un camino lineal y pacífico.
Tal vez haya genios, tal vez haya quienes hagan ciencia así.
no es mi caso Mi punto de partida es que la ciencia es un trabajo colectivo y colaborativo. No hay un científico, hay un grupo de científicos que se juntan para hacer ciencia. La unión puede ser en el laboratorio, pero también puede ser en la cafetería o en el bar. Son los encuentros, los puntos de vista y las diversas perspectivas las que contribuyen al avance de la ciencia.
Soy uno de esos científicos que hacen ciencia colectiva. Más que una cosa colectiva, descubrí que hago la ciencia de los grandes equipos. Un grupo muy, muy grande de personas que trabajan por una causa o un problema de investigación. En esta forma de hacer ciencia, el concepto de autoría -entendido como expresión única e individual- pierde sentido. Por eso hablamos de colaboración, no de autoría. Existen propuestas de taxonomía colaborativa (una de ellas es la Crédito) que reconocen la contribución de cada persona que trabajó en un descubrimiento. La persona que diseñó el experimento tiene el mismo valor que la persona que recopiló los datos; quién hizo el análisis estadístico tiene el mismo valor que quién escribió la versión final; quien validó el experimento tiene el mismo valor que quien recaudó fondos, y así sucesivamente. La autoría pertenece a todas las personas que participaron, sin excepción ni jerarquía. Además, los problemas complejos no se resuelven de golpe: si un día alguien anuncia una cura para el cáncer, por ejemplo, es porque hubo un conjunto engendrado de productos científicos anteriores encajados como un rompecabezas, cuyo resultado final es el mismo. un descubrimiento.
Dado que el producto final es colectivo, y existen diferentes productos, en esta forma de hacer ciencia es inconcebible pensar que personas que trabajaron en el mismo proyecto, desarrollando la misma tarea, reporten de manera diferente sus hallazgos, especialmente metodologías y proposiciones de problemas. Lo que las hebras de ciencia que se basan en el concepto de autoría, la hebra de ciencia de los grandes equipos que se basa en la colaboración se llama reciclaje textual. Las revistas tienen una política clara con respecto a la diferencia entre reciclaje textual y plagio (en Brasil, ver las publicaciones aprobadas por la Associação Brasileira de Linguística: Cuadernos de lingüística e Revista Abralín). No tiene sentido parafrasear un problema de búsqueda para eludir las aplicaciones de detección de similitud. Peor aún: la crisis de reproductibilidad en la ciencia, que hace que los resultados obtenidos en los experimentos no puedan ser reproducidos, se ve muy afectada por el patrullaje por la aplicación de conceptos como autoría y originalidad. En proyectos de grandes equipos, el reciclaje textual para explicar el problema de investigación o detallar la metodología es una constante. Se hace un esfuerzo innecesario para “decir de otra manera” lo que ya ha sido dicho por una voz colectiva colaboradora; no solo es innecesario, sino que puede ser perjudicial “decir de otro modo” una rutina metodológica que se ha desarrollado, con el resultado de que la reproducción es inviable.
El software que detecta similitudes entre textos se utiliza para respaldar decisiones relacionadas con la integridad de la investigación. En productos derivados del mismo proyecto de un gran equipo, sería inesperado identificar tasas de disimilitud. El lema de Google Scholar es “Sobre hombros de gigantes”, frase utilizada por Sir Isaac Newton (pero eso no es suyo) cuando "descubrió" las leyes de la mecánica general. Solo podemos avanzar porque hay una base sólida construida, gradualmente. Si cada nuevo producto necesita reinventar la rueda, o más bien decir de otra manera que la rueda ya está inventada, solo para satisfacer porcentajes de similitud, la ciencia no avanza, la ciencia vive la circularidad de reafirmar lo ya dicho, con palabras muy diferentes. .
No es difícil parafrasear lo que ya se ha dicho. De hecho, hoy en día, con grandes modelos de lenguaje como los que subyacen en GPT3, se pueden lograr paráfrasis con un clic, y más: el software de similitud no capta que fue la inteligencia artificial la que lo produjo. El gran debate en la ciencia actual es cómo utilizar la inteligencia artificial para hacer avanzar la ciencia; nuestra postura es que se debe usar (¡porque trabajamos para que exista!), pero siempre con transparencia, explicando su uso (ChatGPT ha sido catalogado como colaborador de investigación, incluido el acceso a Scopus). Las innovaciones tecnológicas exigen reflexiones sobre las prácticas: si la inteligencia artificial puede producir escritura científica, ¿cómo equiparar el papel de la autoría? Si el software de similitud aún no es capaz de identificar si hubo interferencia de la inteligencia artificial en la elaboración del texto, ¿cómo podemos saber si se utilizó o no? Las aplicaciones tipo ChatGPT en ciencia automatizan el trabajo (son capaces de resumir, parafrasear, sistematizar información, organizar referencias, preparar códigos de programación, revisar códigos de programación, entre otros usos) y liberar demanda de tiempo y cognición para que los científicos hagan lo que es su función principal: ¡pensar en soluciones a los problemas! Utilizarlos en el flujo de la investigación científica, desde la etapa inicial (https://elicit.org, por ejemplo, escribe una revisión sistemática), hasta corregir la versión final del texto (https://edit.paperpal.com, por ejemplo), es un camino irreversible que tiene potencial para grandes revoluciones. La discusión sobre la autoría, en este sentido, se torna aún menos relevante. Pero la discusión sobre prácticas éticas e íntegras en investigación, explicando el uso de estas aplicaciones en cada una de las etapas del desarrollo del trabajo, es un camino a seguir.
La integridad en la investigación se construye mediante la formación de científicos conscientes de su papel y responsables de sus prácticas. Como miembro del movimiento Open Science, abogo por la transparencia en las prácticas y la democratización de la ciencia.
*Raquel Meister Ko. Freitag es profesor del Departamento de Letras Vernáculas de la UFS.
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