Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en la Comunicación Científica
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.1607Palabras clave:
Alucinaciones, Desinformación, Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial Generativa, Variables de ConfiguraciónResumen
La integración del conocimiento generado por modelos de inteligencia artificial generativa ha demostrado un impacto significativo en la eficiencia de diversos procesos productivos, pero plantea desafíos relacionados con desinformación, privacidad, seguridad y sesgos. En la comunicación científica, estos modelos enfrentan el problema de las alucinaciones, es decir, contenido incorrecto o inventado, que puede mitigarse configurando la variable "temperatura" desde el diseño del prompt. Esta investigación utiliza un enfoque multimétodo integrando una revisión narrativa, un experimento cuasiexperimental y la triangulación hermenéutica con el fin de analizar la precisión del texto generado por la inteligencia artificial generativa. Los resultados permiten establecer que valores bajos de la variable de configuración temperatura controlan la creatividad de las respuestas del modelo de lenguaje, mientras que valores altos o cercanos a uno aumentan la creatividad incrementando el riesgo de respuestas inexactas. Se concluye que el ajuste de la variable de configuración temperatura en modelos de lenguaje debe tender hacia cero en contextos académicos y científicos con el fin de minimizar la creatividad en las respuestas del modelo de lenguaje, en forma complementaria el ajuste de la variable de configuración top_p hacia valores cercanos a cero aumenta la precisión de la respuesta. En cuanto a la visión ética, el ajuste no apropiado de las variables de configuración puede conducir a generar desinformación sino se llevan a cabo estrategias de verificación y validación del conocimiento generado por los modelos de lenguaje de inteligencia artificial. La investigación especifica recomendaciones prácticas para controlar la creatividad y aumentar la precisión de las respuestas de los modelos de lenguaje, destacando que un ajuste cuidadoso de la temperatura no solo mitiga riesgos, priorizando la generación de contenido confiable, fortaleciendo de esta manera la integridad académica y científica en los procesos de comunicación que utilizan inteligencia artificial generativa.
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