El año pasado, la reconocida revista científica Nature publicó este breve pero contundente artículo sobre el valor de escribir artículos científicos en lugar de delegar esa tarea a los sistemas de inteligencia artificial. En una época en la que los grandes modelos de lenguaje pueden generar un manuscrito completo en minutos, la tentación es comprensible: alimentar la IA con nuestros datos, resultados y referencias, y obtener un texto listo para enviar a revisión. Pero el artículo nos invita a detenernos y preguntarnos: ¿qué perdemos en ese proceso? Porque escribir no es solo el paso final de una investigación; es parte del pensamiento mismo. Es en la escritura donde ordenamos ideas, descubrimos conexiones que no habíamos visto y construimos el argumento que da sentido a nuestro trabajo. Delegar eso por completo a una máquina no solo plantea problemas éticos y de precisión, sino que nos priva de una de las herramientas intelectuales más poderosas que tenemos.
Si bien el artículo está dirigido a la escritura científica, su argumento central aplica a cualquier área: clínica, educativa, periodística o personal. Cada vez que escribimos: un informe, un caso clínico, una clase, incluso un correo importante, estamos pensando. Y eso no es algo que convenga delegar a la ligera.
Precisamente por eso me tomé el tiempo de traducir este artículo de forma manual —sí, sin IA— para que puedas leerlo en español y reflexionar sobre lo que significa escribir en una era en la que ya no es estrictamente necesario hacerlo.
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Sobre el valor de la escritura generada por humanos en la era de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
Escribir artículos científicos es parte integral del método científico y una práctica común para comunicar hallazgos de investigación. Sin embargo, escribir no se trata solo de comunicar resultados; también es una herramienta para descubrir nuevas ideas y pensamientos. Escribir nos hace pensar —no de la forma caótica y no lineal en que usualmente funciona nuestra mente, sino de manera estructurada e intencional—. Al escribir, podemos ordenar años de investigación, datos y análisis en una historia coherente, identificar nuestro mensaje principal y dimensionar la influencia de nuestro trabajo. Esto no es meramente una observación filosófica, sino que está respaldado por evidencia científica. Por ejemplo, escribir a mano puede incrementar la conectividad cerebral y tiene un efecto positivo en el aprendizaje y la memoria.
Este es un llamado a continuar reconociendo la importancia de la escritura científica generada por humanos.
Este llamado podría parecer anacrónico en la era de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que, con los prompts correctos, pueden generar en unos pocos minutos un artículo científico completo (e incluso reportes de revisión por pares), ahorrando tiempo y esfuerzo una vez que el trabajo difícil de la investigación ha terminado. Sin embargo, los LLM no son considerados autores por su falta de responsabilidad, y no podemos aceptar para publicación manuscritos completamente escritos por LLM (usar LLM para editar textos sí está permitido, pero debe declararse). Y si escribir es pensar, ¿no estaríamos entonces leyendo los «pensamientos» del LLM en lugar de los del investigador?
Los LLM actuales también pueden equivocarse, un fenómeno conocido como alucinaciones. Por lo tanto, los textos que generan necesitan ser cuidadosamente revisados y verificados, incluida cada referencia que utilizan. Además, es cuestionable cuánto tiempo realmente ahorran. Puede ser más difícil y consumir más tiempo editar un texto generado por un LLM que escribir un artículo o un reporte de revisión desde cero, porque se necesita reconstruir el razonamiento detrás del texto para poder editarlo con criterio. Algunos de estos problemas podrían resolverse con LLM entrenados con bases de datos científicas, como lo describe el artículo de revisión de Fenglin Liu y su equipo. El tiempo lo dirá.
Nada de esto quiere decir que los LLM no puedan ser herramientas valiosas en la escritura científica. Por ejemplo, pueden ayudar a mejorar la redacción y la gramática, algo particularmente útil para quienes el inglés no es su primera lengua. También pueden ser herramientas valiosas para investigar y resumir literatura científica diversa, generar listas de datos y asistir en lluvias de ideas. Además, los LLM pueden ser útiles para superar el bloqueo del escritor, al ofrecer explicaciones alternativas para los hallazgos o identificar conexiones entre temas aparentemente inconexos, encendiendo así nuevas ideas.
Sin embargo, externalizar todo el proceso de redacción a los LLM puede privarnos de la oportunidad de reflexionar sobre nuestro campo y de participar en la tarea creativa y esencial de transformar resultados de investigación en una narrativa convincente —una habilidad que, sin duda, es importante más allá de la redacción y la publicación académica—.
