{"id":5433,"date":"2023-12-06T10:30:54","date_gmt":"2023-12-06T13:30:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=5433"},"modified":"2023-12-20T14:27:42","modified_gmt":"2023-12-20T17:27:42","slug":"puede-la-ia-hacer-arbitrajes-confiables-de-articulos-cientificos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/06\/puede-la-ia-hacer-arbitrajes-confiables-de-articulos-cientificos\/","title":{"rendered":"\u00bfPuede la IA hacer arbitrajes confiables de art\u00edculos cient\u00edficos?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Por Ernesto Spinak<\/strong><\/p>\n<h3>Introducci\u00f3n<\/h3>\n<div id=\"attachment_5442\" style=\"width: 310px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/google-deepmind-ebMFfR2uuJ0-unsplash.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-5442\" class=\"wp-image-5442 size-medium\" title=\"Imagen de dos pantallas superpuestas con palabras sobre fondo morado generada por Google DeepMind\" src=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/google-deepmind-ebMFfR2uuJ0-unsplash-300x169.jpg\" alt=\"Imagen de dos pantallas superpuestas con palabras sobre fondo morado generada por Google DeepMind\" width=\"300\" height=\"169\" srcset=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/google-deepmind-ebMFfR2uuJ0-unsplash-300x169.jpg 300w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/google-deepmind-ebMFfR2uuJ0-unsplash-768x432.jpg 768w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/google-deepmind-ebMFfR2uuJ0-unsplash.jpg 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-5442\" class=\"wp-caption-text\"><em>Imagen: <a href=\"https:\/\/unsplash.com\/pt-br\/fotografias\/forma-ebMFfR2uuJ0\">Google DeepMind<\/a>.<\/em><\/p><\/div>\n<p>Es interesante observar las discusiones en torno a los <em>chatbox<\/em> y la inteligencia artificial (IA) generativa. Las opiniones var\u00edan entre el gran potencial que ofrece la IA y las preocupaciones sobre el da\u00f1o que causar\u00eda a los sistemas de evaluaci\u00f3n de la publicaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n<p>Pero en verdad, ChatGPT y las tecnolog\u00edas similares, simplemente reflejan los problemas que ya tiene el sistema de publicaci\u00f3n acad\u00e9mica actual. Al igual que hace una d\u00e9cada, el acceso abierto fue un chivo expiatorio de la comunicaci\u00f3n acad\u00e9mica; ahora la IA generativa es el nuevo chivo expiatorio del sistema de publicaci\u00f3n actual. Estas preocupaciones parten de una suposici\u00f3n subyacente: <em>que el sistema actual est\u00e1 funcionando<\/em> (lo cual no ser\u00eda enteramente cierto)<\/p>\n<p>Existen problemas bien conocidos en el \u00e1rea, por ejemplo las revistas depredadoras, la preocupante cantidad de fraude en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica, y que los investigadores que aceptan manipular citas tienen m\u00e1s probabilidades de que se publiquen sus art\u00edculos. Asimismo son alarmantes los detalles que revelan el intercambio de dinero por autor\u00eda, con precios que dependen de d\u00f3nde se publicar\u00e1 el trabajo y el \u00e1rea de investigaci\u00f3n. Las investigaciones sobre estos asuntos est\u00e1n llevando a una serie de retractaciones. Incluso la \u201cnaturaleza autocorrectiva\u201d del sistema no funciona, con la revelaci\u00f3n de un gran n\u00famero de citas a art\u00edculos que han sido retractados, y m\u00e1s de una cuarta parte de estas citas ocurrieron despu\u00e9s de la retractaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Por cierto que la novedad de la IA en la publicaci\u00f3n acad\u00e9mica despierta preocupaciones, debido a la incapacidad actual de la IA para documentar el origen de sus fuentes de datos a trav\u00e9s de citas. Porque la falta de identificadores de esas fuentes de datos, significa que no hay capacidad para replicar los <em>hallazgos<\/em> generados por los <em>Large Language Models<\/em> (LLMs). En este entorno, la generaci\u00f3n de datos falsos es motivo de preocupaci\u00f3n. Sin embargo, ChatGPT \u201cno es el creador de estos problemas; en cambio, permite que este problema exista en una escala mucho mayor.\u201d<sup>1<\/sup><\/p>\n<p>Esto introduce una nueva estrategia para afrontar el problema: usar la IA para el arbitraje cient\u00edfico con un sistema de confianza y que aporte comentarios \u00fatiles a los trabajos de investigaci\u00f3n. Pues de eso se trata la nota que estamos publicando, de los resultados altamente positivos que ha arrojado un experimento recientemente publicado en <em><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">arXiv<\/a><\/em>.<\/p>\n<p>El problema principal es que cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil obtener revisiones por pares de alta calidad, pues tiene un alto costo e insume millones de horas de dedicaci\u00f3n. La mayor\u00eda de los principales canales de retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica cuestan m\u00e1s de 100 millones de horas de investigaci\u00f3n en USA y 2.500 millones de d\u00f3lares estadounidenses en un solo a\u00f1o. Los investigadores m\u00e1s j\u00f3venes o de entornos de escasos recursos tienen dificultades especialmente para obtener comentarios oportunos. Debido a estas dificultades, y con el avance de los modelos LLM como GPT-4, existe un inter\u00e9s creciente en utilizarlos para generar retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica sobre manuscritos de investigaci\u00f3n y, en particular, acelerar el proceso de arbitraje editorial manteniendo los est\u00e1ndares de seguridad.<\/p>\n<p>La motivaci\u00f3n principal de los proyectos que incorporan la IA es poder reemplazar a los humanos en tareas tediosas, minimizar los errores, y facilitar una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida para la publicaci\u00f3n y difusi\u00f3n.<\/p>\n<p>La IA se puede aplicar para tareas que tienen diferentes niveles de complejidad. Por ejemplo, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, con las dificultades de interpretaci\u00f3n sem\u00e1ntica y gram\u00e1ticas que difieren en los diferentes idiomas, es un problema que hoy d\u00eda se encuentra razonablemente resuelto como se ha publicado en este sitio.<\/p>\n<p>Un nivel de mayor complejidad es la generaci\u00f3n de res\u00famenes que involucra varios m\u00e9todos y tecnolog\u00edas, incluido OCR para reconocimiento de texto, modelos de lenguaje y t\u00e9cnicas para extracci\u00f3n de informaci\u00f3n, y uso de expresiones regulares para comparar patrones de datos espec\u00edficos; t\u00e9cnica esta conocida como <em>summarization<\/em>. El procedimiento pasa por tres fases principales:<\/p>\n<ul>\n<li>Extracci\u00f3n de datos,<\/li>\n<li>Captura de informaci\u00f3n relevante y<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n del resumen con niveles de complejidad ajustado a diferentes audiencias.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas aplicaciones de <em>summarization<\/em> (o <em>canalizaci\u00f3n<\/em>) est\u00e1n siendo usadas ampliamente y hay revisiones bibliogr\u00e1ficas amplias y sistem\u00e1ticas en este campo de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El proceso de <em>summarization<\/em>, seg\u00fan explica Dang Kiel,<sup>2<\/sup> primero realiza un resumen de texto extractivo para reconocer los puntos de los comentarios planteados en LLM y luego realiza una comparaci\u00f3n sem\u00e1ntica del texto para que coincida con los puntos de informaci\u00f3n publicada.<\/p>\n<p>Hasta aqu\u00ed estamos en territorio conocido. Sin embargo, el arbitraje de publicaciones originales (la <em>terra incognita<\/em>), requiere todav\u00eda un nivel mayor de complejidad y conceptualizaci\u00f3n, pues debe realizar inferencias que permitan hacer un juicio de valor respecto no solo a la estructura del texto, su redacci\u00f3n y contenido, sino tambi\u00e9n a la novedad, relevancia y aspectos metodol\u00f3gicos de la experimentaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Esta es la nueva frontera de la IA, incorporarla a la evaluaci\u00f3n y arbitraje de publicaciones cient\u00edficas, porque el espectro de disciplinas y posibilidades, para los que no siempre se dispone de entrenamiento suficiente, requiere la capacidad de abstracci\u00f3n de los temas y generar aprendizaje autom\u00e1tico sobre nuevos conocimientos (<em>Zero-shot learning<\/em><sup>3<\/sup>).<\/p>\n<p>De eso se trata esta nota, porque un equipo de investigaci\u00f3n de las universidades de Stanford, Northwestern y Cornell<sup>4<\/sup> desarrollaron un canal de generaci\u00f3n de retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica basado en GPT-4 que toma el PDF sin procesar de un art\u00edculo y produce retroalimentaci\u00f3n estructurada. El sistema est\u00e1 dise\u00f1ado para generar comentarios constructivos en varios aspectos clave, reflejando la estructura de revisi\u00f3n de las principales revistas y conferencias interdisciplinarias, que incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li>Importancia y novedad,<\/li>\n<li>Posibles razones de aceptaci\u00f3n,<\/li>\n<li>Posibles razones de rechazo, y<\/li>\n<li>Sugerencias y comentarios del art\u00edculo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con resultados que servir\u00edan para mejorar evidencia sobre si los LLM pueden usarse confiablemente y c\u00f3mo facilitar la retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica y aumentar las pr\u00e1cticas acad\u00e9micas actuales.<\/p>\n<p>El experimento se hizo sobre un conjunto de an\u00e1lisis retrospectivos y trabajos nuevos, de art\u00edculos y presentaciones de conferencias. Se tomaron art\u00edculos de 15 revistas de la familia <em>Nature<\/em>, y art\u00edculos aceptados de <em>Nature Communications,<\/em> que totalizaron 3.096 documentos aceptados junto con las m\u00e1s de 8.700 revisiones disponibles. Los datos se obtuvieron directamente del <em>Nature<\/em> <em>website<\/em>. Asimismo se tomaron 4.966 presentaciones y posters de <em>The International Conference on Learning Representations<\/em> (ICLR). Los archivos PDF y las revisiones correspondientes se recuperaron de <a href=\"https:\/\/docs.openreview.net\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/docs.openreview.net\/<\/a>.<\/p>\n<h4>Generaci\u00f3n de comentarios cient\u00edficos mediante LLM<\/h4>\n<p>El modelo desarroll\u00f3 un canal automatizado que utiliza GPT-4 de OpenAI para generar comentarios sobre el texto completo de art\u00edculos cient\u00edficos cuyos resultados fueron:<\/p>\n<ul>\n<li>La retroalimentaci\u00f3n de LLM se superpone significativamente con la retroalimentaci\u00f3n generada por humanos.<\/li>\n<li>LLM podr\u00eda generar retroalimentaci\u00f3n no gen\u00e9rica.<\/li>\n<li>\u00bfEs posible que LLM simplemente genere comentarios <em>gen\u00e9ricos<\/em> aplicables a varios art\u00edculos?<\/li>\n<li>LLM es consistente con los humanos en los comentarios importantes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los comentarios de LLM enfatizan ciertos aspectos m\u00e1s que los humanos y que comprenden a los siguientes <u>once<\/u> aspectos en orden de importancia descendente: claridad y presentaci\u00f3n; comparaci\u00f3n con estudios anteriores; solidez te\u00f3rica; novedad; eficiencia del algoritmo; reproducibilidad; agregar experimentos en m\u00e1s conjuntos de datos; si faltan citas; agregar experimentos de ablaci\u00f3n; aspectos \u00e9ticos; implicaciones de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n<ul>\n<li>LLM comenta sobre las implicaciones de la investigaci\u00f3n con 7,27 veces m\u00e1s frecuencia que los humanos.<\/li>\n<li>Por el contrario, LLM es 10,69 veces menos propensa a comentar sobre novedades que los humanos. Si bien tanto el LLM como los humanos a menudo sugieren experimentos, sus enfoques difieren: los humanos tienen 6,71 veces m\u00e1s probabilidades que los LLM de solicitar m\u00e1s experimentos de confirmaci\u00f3n, mientras que los LLM tienen 2,19 veces m\u00e1s probabilidades que los humanos de solicitar experimentos en m\u00e1s conjuntos de datos.<\/li>\n<li><strong>Estos hallazgos sugieren que el \u00e9nfasis puesto en ciertos aspectos de los comentarios var\u00eda entre los LLM y los revisores humanos. Esta variaci\u00f3n resalta las ventajas potenciales que podr\u00eda proporcionar una colaboraci\u00f3n entre humanos y IA. En lugar de que LLM automatice completamente el proceso de retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica, los humanos pueden plantear puntos importantes que LLM puede pasar por alto<\/strong> (destacado nuestro).<\/li>\n<\/ul>\n<p>En paralelo se realiz\u00f3 un estudio de encuesta entre 308 investigadores de 110 instituciones de EE.UU. que optaron por recibir comentarios cient\u00edficos generados por LLM sobre sus propios art\u00edculos y se les pidi\u00f3 que evaluaran su utilidad y desempe\u00f1o.<\/p>\n<ul>\n<li>Un participante escribi\u00f3: &#8220;Despu\u00e9s de escribir un art\u00edculo o una rese\u00f1a, GPT podr\u00eda ayudarme a obtener otra perspectiva para volver a revisar el art\u00edculo&#8221;.<\/li>\n<li>LLM podr\u00eda generar comentarios novedosos que los humanos no mencionan.<\/li>\n<li>M\u00e1s all\u00e1 de generar retroalimentaci\u00f3n que se alinee con los humanos, los resultados tambi\u00e9n sugieren que LLM podr\u00eda potencialmente generar comentarios \u00fatiles \u201cque no han sido mencionados por humanos\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La retroalimentaci\u00f3n de LLM ofrece perspectivas que los humanos han pasado por alto o subestimado. Varios participantes mencionaron que:<\/p>\n<ul>\n<li>\u201cConsta de m\u00e1s puntos, que cubren aspectos en los que los humanos pueden olvidarse de pensar.\u201d<\/li>\n<li>\u201cEn realidad, destac\u00f3 algunas limitaciones que los revisores humanos no se\u00f1alaron, pero como autores est\u00e1bamos conscientes de ello y lo esper\u00e1bamos. Pero este GPT descubri\u00f3 algunos de ellos, lo que es interesante.\u201d<\/li>\n<li>\u201cLa revisi\u00f3n generada por GPT me sugiri\u00f3 presentar argumentos m\u00e1s concretos a favor de la interpretabilidad.\u201d<\/li>\n<li>\u201cTambi\u00e9n pidi\u00f3 abordar las cuestiones de privacidad de datos. Ambos son importantes y los revisores humanos pasaron por alto este punto.\u201d<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Limitaciones de la retroalimentaci\u00f3n de LLM<\/h4>\n<p>Los participantes del estudio tambi\u00e9n discutieron las limitaciones del sistema actual. La limitaci\u00f3n m\u00e1s importante es su capacidad para generar comentarios espec\u00edficos y procesables,<\/p>\n<ul>\n<li>Las posibles recomendaciones pueden ser demasiado vagas y no son espec\u00edficas de un dominio.<\/li>\n<li>GPT no puede incursionar en \u00e1reas t\u00e9cnicas espec\u00edficas para mejorar, lo que hace potencialmente dif\u00edcil mejorar el documento.<\/li>\n<li>Los revisores podr\u00edan comentar dada su probable experiencia considerable en campos estrechamente relacionados con el foco del art\u00edculo.<\/li>\n<li>Una direcci\u00f3n futura para mejorar el sistema de retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica basado en LLM es empujar el sistema hacia generar comentarios m\u00e1s concretos y procesables, p.e. se\u00f1alando trabajos espec\u00edficos faltantes, experimentos para agregar.<\/li>\n<li>Las revisiones (LLM) se centraban menos en el contenido y m\u00e1s en el r\u00e9gimen de pruebas, ya que adem\u00e1s de estar menos centrado en los detalles metodol\u00f3gicos, (esto est\u00e1 bien), a\u00fan brinda consejos relevantes y pr\u00e1cticos sobre \u00e1reas de mejora en t\u00e9rminos de dise\u00f1o del documento y presentaci\u00f3n de resultados. Las rese\u00f1as generadas por GPT son especialmente \u00fatiles aqu\u00ed cuando los autores con menos experiencia pueden omitir detalles sobre la implementaci\u00f3n y la construcci\u00f3n u olvidarse de explicar detalladamente el r\u00e9gimen de pruebas proporcionando indicaciones sobre las \u00e1reas para pulir el documento, lo que podr\u00eda disminuir el n\u00famero de ciclos de revisi\u00f3n antes de la publicaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Nuestra reflexi\u00f3n<\/h3>\n<p>Ser\u00eda muy interesante que SciELO comenzara a implementar y a evaluar modelos de <em>summarization<\/em> y evaluaci\u00f3n por pares para los documentos enviados para publicar en su plataforma de <em>preprints<\/em>. Existen disponibles modelos de LLM y <em>natural language processing<\/em> (PNL) as\u00ed como metodolog\u00edas de evaluaci\u00f3n de resultados, (adem\u00e1s de los mencionados, hay otros como BertScore y ROUGE), con buena documentaci\u00f3n y trabajos te\u00f3ricos que los respaldan.<sup>5<\/sup><\/p>\n<p>A pesar del potencial de los LLM para proporcionar retroalimentaci\u00f3n cient\u00edfica oportuna y \u00fatil, es importante tener en cuenta que la evaluaci\u00f3n humana de expertos seguir\u00e1 siendo la piedra angular de un control cient\u00edfico riguroso, al menos por un largo tiempo.<\/p>\n<h3>Posts de la serie sobre Inteligencia Artificial (IA)<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/\">GPT, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y qu\u00e9 tan buenos son: una evaluaci\u00f3n integral<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/30\/inteligencia-artificial-y-comunicacion-de-investigaciones\/\">Inteligencia Artificial y comunicaci\u00f3n de investigaciones<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/17\/ia-como-detectar-textos-producidos-por-chatbox-y-sus-plagios\/\">IA: C\u00f3mo detectar textos producidos por\u00a0<em>chatbox<\/em>\u00a0y sus plagios<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/24\/investigacion-y-comunicacion-cientifica-la-ia-y-la-legislacion-que-se-avecina\/\">Investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n cient\u00edfica, la IA y la legislaci\u00f3n que se avecina<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/06\/puede-la-ia-hacer-arbitrajes-confiables-de-articulos-cientificos\/\">\u00bfPuede la IA hacer arbitrajes confiables de art\u00edculos cient\u00edficos?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/20\/es-que-la-inteligencia-artificial-tiene-alucinaciones\/\">\u00bfEs que la Inteligencia Artificial tiene\u00a0<em>alucinaciones<\/em>?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Notas<\/h3>\n<p>1. KINGSLEY, D. Generative AI \u2013 the Latest Scapegoat for Research Assessment [online]. <em>LSE Impact blog<\/em>, 2023. [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/blogs.lse.ac.uk\/impactofsocialsciences\/2023\/10\/13\/generative-ai-the-latest-scapegoat-for-research-assessment\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/blogs.lse.ac.uk\/impactofsocialsciences\/2023\/10\/13\/generative-ai-the-latest-scapegoat-for-research-assessment\/<\/a><\/p>\n<p>2. KIEL, D. Automated Text Data Extraction [online]. Medium. 2023 [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@kirudang\/automated-text-data-extraction-and-form-filling-system-8c97250da6aa\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@kirudang\/automated-text-data-extraction-and-form-filling-system-8c97250da6aa<\/a><\/p>\n<p>3. <em>Zero-shot learning<\/em> (ZSL) es un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico que busca abordar el desaf\u00edo de reconocer y clasificar objetos o conceptos para los cuales no se dispone de datos de entrenamiento directo. El objetivo es aprender a reconocer nuevas clases o categor\u00edas sin ejemplos previos de entrenamiento.<\/p>\n<p>4. WEIXIN, L., <em>et al<\/em>. Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis [online]. <em>arXiv<\/em>. 2023 [viewed 6 December 2023] <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.01783\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.01783<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2310.01783\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2310.01783<\/a><\/p>\n<p>5. El resumen de texto consiste en condensar un texto extenso en una versi\u00f3n m\u00e1s corta y concisa. Este proceso resalta los puntos clave del texto y facilita que el lector lo comprenda r\u00e1pidamente. <em>BertScore<\/em> es un m\u00e9todo utilizado para medir la calidad del resumen de texto. Este m\u00e9todo mide qu\u00e9 tan similar es el resumen del texto al texto original. La combinaci\u00f3n de valores de Precisi\u00f3n y Recuperaci\u00f3n hace que la medici\u00f3n de similitud de texto sea m\u00e1s precisa y equilibrada. Esto ofrece una ventaja significativa para muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Otra m\u00e9trica es ROUGE (<em>Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation<\/em>) es un conjunto de m\u00e9tricas y un paquete de software que se utiliza para evaluar el software de resumen autom\u00e1tico y traducci\u00f3n autom\u00e1tica en el procesamiento del lenguaje natural. Las m\u00e9tricas comparan un resumen o traducci\u00f3n producido autom\u00e1ticamente con una referencia o un conjunto de resumen o traducciones de referencias (producidas por humanos).<\/p>\n<h3>Referencias<\/h3>\n<p>ALTMANI, N.I. and MENAI, M.E.B. Automatic summarization of scientific articles: A survey. <em>Journal of King Saud University &#8211; Computer and Information Sciences <\/em>[online]. 2022, vol. 34, no. 4, pp. 1029-1046 [viewed 6 December 2023]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jksuci.2020.04.020\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jksuci.2020.04.020<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1319157820303554?via%3Dihub\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1319157820303554?via%3Dihub<\/a><\/p>\n<p>KIEL, D. Automated Text Data Extraction [online]. Medium. 2023 [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@kirudang\/automated-text-data-extraction-and-form-filling-system-8c97250da6aa\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@kirudang\/automated-text-data-extraction-and-form-filling-system-8c97250da6aa<\/a><\/p>\n<p>KINGSLEY, D. Generative AI \u2013 the Latest Scapegoat for Research Assessment [online]. <em>LSE Impact blog<\/em>, 2023. [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/blogs.lse.ac.uk\/impactofsocialsciences\/2023\/10\/13\/generative-ai-the-latest-scapegoat-for-research-assessment\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/blogs.lse.ac.uk\/impactofsocialsciences\/2023\/10\/13\/generative-ai-the-latest-scapegoat-for-research-assessment\/<\/a><\/p>\n<p>KIZILIRMAK, E. and ALPARSLAN, M. Text Summarization: How To Calculate Rouge Score [online]. Medium. 2023 [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@eren9677\/text-summarization-387836c9e178\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@eren9677\/text-summarization-387836c9e178<\/a><\/p>\n<p>SPINAK, E. GPT, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y qu\u00e9 tan buenos son: una evaluaci\u00f3n integral [online]. <em>SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 6 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/<\/a><\/p>\n<p>WEIXIN, L., <em>et al<\/em>. Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis [online]. <em>arXiv<\/em>. 2023 [viewed 6 December 2023] <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.01783\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.01783<\/a>. 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Ser\u00eda importante que SciELO incorporara progresivamente m\u00f3dulos de IA para la evaluaci\u00f3n en su servidor de preprints como un nuevo avance y desarrollo de las tecnolog\u00edas que maneja.","twitter:creator":"@RedeSciELO"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"5433","title":null,"description":null,"keywords":[],"keyphrases":{"focus":{"keyphrase":"","score":0,"analysis":{"keyphraseInTitle":{"score":0,"maxScore":9,"error":1}}},"additional":[]},"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":"","og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":[],"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"Article","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":"default","schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":"-1","robots_max_videopreview":"-1","robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":"default","local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2025-08-15 15:17:55","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"open_ai":"{\"title\":{\"suggestions\":[],\"usage\":0},\"description\":{\"suggestions\":[],\"usage\":0}}","ai":null,"created":"2023-12-05 18:29:29","updated":"2025-08-15 15:17:55","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"aioseo_breadcrumb":"<div class=\"aioseo-breadcrumbs\"><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t<a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\" title=\"Home\">Home<\/a>\n<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb-separator\">&raquo;<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t<a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/category\/analisis\/\" title=\"An\u00e1lisis\">An\u00e1lisis<\/a>\n<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb-separator\">&raquo;<\/span><span class=\"aioseo-breadcrumb\">\n\t\u00bfPuede la IA hacer arbitrajes confiables de art\u00edculos cient\u00edficos?\n<\/span><\/div>","aioseo_breadcrumb_json":[{"label":"Home","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es"},{"label":"An\u00e1lisis","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/category\/analisis\/"},{"label":"\u00bfPuede la IA hacer arbitrajes confiables de art\u00edculos cient\u00edficos?","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/06\/puede-la-ia-hacer-arbitrajes-confiables-de-articulos-cientificos\/"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5433","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5433"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5433\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5464,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5433\/revisions\/5464"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5441"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5433"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5433"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5433"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}