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El ChatGPT llega a la Universidad
El Diari Digital de la Universitat Rovira i Virgili (URV) publicó el pasado lunes, 30 de enero, un artículo sobre el ChatGPT en las universidades. Os dejamos aquí la noticia.
El ChatGPT ha puesto a prueba a los estudiantes de primero del grado en Ingeniería Matemática y Física de la URV. De hecho, ha sido el profesor de matemática aplicada Manel Sanromà quien les ha puesto a prueba sirviéndose de esta herramienta de inteligencia artificial (IA) que está copando las noticias y las conversaciones, especialmente del profesorado, y que se basa en un modelo de lenguaje que utiliza el aprendizaje profundo para producir textos similares a los que podría redactar una persona humana. Sanromà afirma que la aparición de este sistema le generó la misma sensación de estar frente a un elemento de disrupción que la aparición de Internet, y considera que las organizaciones educativas “no pueden darle la espalda”.
Por eso este profesor ya ha empezado a probarlo y decidió integrarlo en el examen de sus estudiantes de Álgebra Lineal, la base matemática del aprendizaje de máquinas, que es la tecnología que está en el corazón de la explosión de la Inteligencia Artificial (AI), como el famoso algoritmo de Google. El profesor le pidió al ChatGPT que elaborara cuatro afirmaciones sobre independencia lineal de vectores, dos de las cuales debían ser verdaderas y dos falsas. Y los estudiantes debían razonar en qué afirmaciones acertó y en cuáles se había equivocado la máquina.
Preguntado por cómo afectará el ChatGPT a la docencia que se imparte en las universidades, el mismo chat enumera otras tres ventajas además de la generación automática de preguntas y respuestas: la creación de materiales educativos; la corrección automática de exámenes, y la asistencia en tiempo real para los estudiantes. ¿Pero esto puede cambiar el día a día de los estudiantes y de los docentes e investigadores?
Para empezar, Sanromà aventura que «en cuestión de semanas, Bing (el buscador de Microsoft) incorporará la respuesta ya elaborada a las búsquedas y Google puede pasar de ser el monopolio de búsqueda a ser el segundo o tercer buscador». También prevé que el paquete de software Microsoft 365 “incorporará el nuevo sistema a las aplicaciones y podremos pedirles que elaboren el contenido que queramos en lenguaje natural. Por ejemplo, un Power Point podrá generar una presentación del tema que le pedimos en el número de diapositivas que le indiquemos”.
Ahora bien, ¿son suficientemente fiables las respuestas que muestra este chat para ser utilizadas en contextos educativos e incluso en el ámbito de la investigación? Antonio Moreno, catedrático de lenguajes y sistemas informáticos experto en lógicas para la IA, especifica que el ChatGPT “no es una base de conocimiento con complejos mecanismos de inferencia asociados, ni una herramienta a la que le hagas una pregunta y vaya a la web a buscar la posible respuesta, sino que es simplemente un modelo de lenguaje. Eso sí, sofisticado.”
De ahí que la máquina sólo acertara una afirmación de las cuatro que generó en la pregunta de examen que le pidió Sanromà, porque “el algoritmo no tiene ninguna idea de su validez lógica. Es un generador de frases correctas, a partir del texto que introducimos y del aprendizaje que ha tenido”. El ChatGPT le da la razón y puntualiza que «se requiere una implementación cuidadosa y una evaluación continua para asegurar que esta tecnología se utilice de manera efectiva y ética.»
En este sentido, Marta Sales, catedrática de física experta en análisis y predicción de datos, considera que “el mayor peligro es que esta herramienta se convierta en la fuente principal de información. Es útil pero debes saber aplicar el pensamiento crítico y contrastar la información que te ha proporcionado.” Sanromà coincide en que es “vital enseñar espíritu crítico.” De hecho, “el rol del profesor será enseñar a verificar lo que dice la máquina y provocar a los estudiantes: ¿Qué es verdadero? ¿Qué es falso? Las clases serán más divertidas”, afirma.
El profesor de seguridad en redes y comisionado de Gobierno Abierto y TIC de la URV, Jordi Castellà, va un poco más allá y reflexiona sobre el posible uso indebido de la herramienta para superar las evaluaciones y qué hacer en caso de conflicto. Ve «complicado» demostrar con evidencias cuándo se ha utilizado, por eso valora más factible «hacer las pruebas evaluativas en entornos controlados donde se garantice que la respuesta proviene del estudiante». Sin embargo, concluye que si bien estos sistemas “pueden facilitar mucho más el plagio o comportamientos reprobables por parte de los estudiantes, utilizarlos con esta finalidad va en su contra porque su objetivo ya no sería aprender, sino superar la evaluación.”
Según Sanromà, la herramienta también afectará a la investigación: «Los artículos científicos los escribirá la máquina y tú tendrás que modularlos». Marta Sales considera, sin embargo, que para escribir revisiones y contexto de los proyectos de investigación «puede ser inspirador» pero «no servirá si haces investigación innovadora o investigas cuestiones que nunca ha hecho nadie».
Moreno tiene una opinión similar: “Yo aconsejaría a cualquier investigador de cualquier área que esté atento a los avances en el tema, pero si utiliza ChatGPT ahora mismo, que sea consciente de los mecanismos que tiene detrás y, por tanto, de lo que puede o no puede esperarse de él.” Su grupo de investigación, ITAKA, diseña nuevos mecanismos de análisis inteligente de datos o de apoyo a la toma de decisiones, y después los aplican a diferentes dominios como medicina, turismo, comunicación o lingüística. Y si bien es consciente de que sistemas como ChatGPT «son ahora muy populares porque son muy aparentes, gratuitos y accesibles por el gran público», tiene claro que «aparecerán sistemas mejores y más avanzados.»
Esto afirma el mismo chat cuando le hemos preguntado: «Los investigadores están trabajando constantemente en mejorar las capacidades de los sistemas de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión del contexto». Pero no supo precisar. “Es difícil predecir con precisión cuándo se desarrollarán sistemas mejores y más avanzados que el ChatGPT. El avance de la tecnología de inteligencia artificial dependerá de la inversión en investigación y desarrollo, así como de la velocidad de progreso de la comunidad científica.”
Fuente original: Universitat Rovira i Virgili
Estiman cómo se propaga el SARS-CoV-2 entre las personas en función de si están vacunadas o no
Investigadores de la URV han desarrollado un modelo matemático más preciso a la hora de predecir qué impacto tienen las medidas profilácticas frente a una enfermedad infecciosa.
Desde la llegada de la pandemia por la COVID-19 la comunidad investigadora se ha volcado en comprender el funcionamiento del virus SARS-CoV-2 desde diferentes aspectos, como por ejemplo su transmisión y por qué ésta es más rápida o más lenta en función de los individuos implicados. Ante el reto de entender cómo se comportan y cómo se expanden las enfermedades infecciosas, y concretamente el coronavirus, Giulio Burgio, Benjamin Steinegger y Àlex Arenas, investigadores del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV, han trabajado en un modelo matemático destinado a estimar qué impacto puede tener en la propagación de un virus como COVID-19 la tasa de contacto entre vacunados y no vacunados.
Los contactos entre las personas no son aleatorios, sino que los individuos tienden a interactuar con otros que poseen características sociodemográficas y de comportamiento similares. Este fenómeno se conoce como homofilia, es decir: existen muchas similitudes entre individuos que interaccionan entre sí. Del mismo modo, también existe una correlación entre unas determinadas características individuales y unas actitudes respecto a la adopción de medidas profilácticas ante enfermedades infecciosas. Así, las medidas de protección que los individuos adoptan no siempre se distribuyen de forma homogénea entre la población, lo que acaba afectando a la capacidad de control sobre la propagación de las enfermedades.
Entre estas medidas de protección, las vacunas han sido históricamente una herramienta crucial. Pero la vacunación no se adopta de forma uniforme entre la población. Mientras que en algunos países el acceso a las vacunas está limitado por factores estructurales como la calidad de los servicios de salud o la falta de recursos, en otros lugares con rentas más altas los factores que actúan de barrera a una amplia cobertura de las vacunas son de carácter más individual, como la edad, el estatus socioeconómico, el nivel educativo o la etnia. Así pues, la opción de vacunarse o no hacerlo no se adopta de forma homogénea dentro de una misma población, y esto determina, en parte, cómo se propagan los virus. Un buen ejemplo de ello son los brotes recurrentes de sarampión en algunos países con un nivel de ingresos elevado, y se deben a los grupos contrarios a las vacunas. Para dar respuesta a estos brotes se han realizado varios estudios de modelización con el objetivo de analizar el impacto de la adopción homófila de vacunas en la dinámica de la enfermedad, o lo que es lo mismo: cómo la homofilia – la interacción con individuos de características similares- determina la vacunación y, por tanto, la propagación de las enfermedades.
Debido a la alta calidad de las vacunas contra el sarampión, estos modelos asumieron una eficacia de las vacunas de casi un 100% y demostraron que la adopción homófila aumenta siempre la tasa de ataque final de la epidemia. En cambio, las vacunas contra la gripe o contra las variantes del SARS-CoV-2 tienen una eficacia más baja, de entre el 20 y el 80%, lo que significa que necesitan otros modelos para analizar el impacto de la vacunación y la homofilia en la propagación de este virus.
Ante este contexto, los investigadores de la URV han demostrado que en una situación de eficacia imperfecta de vacunación (como es el caso que se vive con la pandemia) se dan tres tipos distintos de dinámicas de propagación: si aumenta la tasa de interacción entre personas vacunadas y no vacunadas se produce un cambio en la tasa de ataque final de la enfermedad, haciendo que ésta aumente o disminuya. Esta gradación proporciona una herramienta adicional para interpretar los datos epidemiológicos. Además, el modelo que han desarrollado no sólo sirve para prever el impacto de las vacunas, sino que puede aplicarse a la adopción de una amplia gama de medidas profilácticas, como el uso de mascarillas, distanciamiento social o seguimiento digital de contactos.
Los investigadores afirman que el modelo que han desarrollado es más realista, lo que hace que pueda ayudar a entender el impacto de medidas que cambien la estructura de contactos entre personas, y así implementarlas de la forma más adecuada al estado actual de una epidemia. Según apuntan, si no se tiene en cuenta la correlación entre interacciones sociales (homofilia) y comportamientos hacia la salud (vacunación, mascarilla, distanciamiento social y rastreo de contactos), se puede caer en el error de sobreestimar la efectividad de estas medidas.
Fuente: Universidad Rovira i Virgili
La ingeniera informática por la URV Paula Camargo, premiada por una solución tecnológica para personas con dificultades de visión
Paula Camargo Romera, recientemente titulada en el doble grado en Ingeniería Informática y en Biotecnología por la URV, ha sido la ganadora del reto que la empresa HP ha tirado a las participantes del proyecto Top Secret Rosies, un programa para promover la incorporación de mujeres en empleos de calidad en el ámbito de la inteligencia artificial. Paula Camargo fue una de las 20 seleccionadas para entrar en el programa mientras cursaba el último año del doble grado el 2020-21.
Fuente: Diari Més
