Erice, lectora de Ancient Slashdot, comparte los hallazgos de un estudio nuevo mostrando que si correctamente la IA ayudó a los investigadores a anunciar con más frecuencia e impulsó sus carreras, la Los artículos resultantes fueron, en promedio, menos bártulos.. “Existe este conflicto entre los incentivos individuales y la ciencia en su conjunto”, dice James Evans, sociólogo de la Universidad de Chicago que dirigió el estudio. De un artículo nuevo de IEEE Spectrum: Para cuantificar el sorpresa, Evans y sus colaboradores del Centro Doméstico de Investigación de Ciencias y Tecnología de la Información de Beijing entrenaron un maniquí de procesamiento del idioma natural para identificar investigaciones potenciadas por IA en seis disciplinas de las ciencias naturales. Su conjunto de datos incluía 41,3 millones de artículos en inglés publicados entre 1980 y 2025 en biología, química, física, medicina, ciencia de materiales y petrografía. Excluyeron campos como la informática y las matemáticas que se centran en el mejora de métodos de IA. Los investigadores rastrearon las carreras de científicos individuales, examinaron cómo sus artículos acumulaban atención y se alejaron para considerar cómo campos enteros se agruparon o dispersaron intelectualmente con el tiempo. Compararon aproximadamente 311.000 artículos que incorporaban IA de alguna guisa (mediante el uso de redes neuronales o grandes modelos de idioma, por ejemplo) con millones de otros que no lo hacían.

Los resultados revelaron una sorprendente compensación. Los científicos que adoptan la IA ganan productividad y visibilidad: en promedio, publican tres veces más artículos, reciben casi cinco veces más citas y se convierten en líderes de equipo uno o dos primaveras antiguamente que aquellos que no lo hacen. Pero cuando esos artículos se mapean en un “espacio de conocimiento” de suscripción dimensión, la investigación con mucha IA ocupa una huella intelectual más pequeña, se agrupa más estrechamente en torno a problemas populares y ricos en datos y genera redes más débiles de décimo de seguimiento entre estudios. El patrón se mantuvo a lo prolongado de décadas de mejora de la IA, abarcando el estudios necesario temprano, el auge del estudios profundo y la ola presente de IA generativa. “En todo caso”, señala Evans, “se está intensificando”. (…) Párrafo de las recientes distorsiones editoriales, el prospección de Evans sugiere que la IA está automatizando en gran medida las partes más manejables de la ciencia en lado de expandir sus fronteras.