Buenos días a todos y todas.
Muchas gracias por asistir a esta mesa redonda
que tiene por objetivo compartir los desafíos, los retos,
las oportunidades que nos da la inteligencia artificial
a las revistas científicas de educación.
Presento muy brevemente a mis compañeros,
está Elsa Corominas, que es editora de gestión de la revista
International Journal of
Educational Technology in
Higher Education, un nombre largo, que es una revista
extremadamente bien situada en los rankings internacionales,
así que es un placer.
También está Juan Luis Fuentes,
que es profesor en la Universidad Complutense,
vicedecano de su facultad, la Facultad de Educación,
y hoy está aquí porque es director de la revista española de pedagogía
y tiene una amplia experiencia en revistas,
pero también estuvo en Educación XXI como editor asociado.
Y yo soy Diego Ardura, soy profesor aquí en esta facultad
y soy editor de Educación XXI.
Bueno, nosotros tres
pertenecemos a un consorcio de revistas que se llama
ULA Magna 2.0.
Es un consorcio de revistas científicas
de alto impacto en educación en el contexto español.
Y ese consorcio es como un paraguas donde nos refugiamos
y donde compartimos nuestras inquietudes.
Una de esas inquietudes surgió a principios de año.
Y está relacionado con lo que vamos a comentar hoy
sobre la inteligencia artificial en las revistas, el impacto,
una preocupación que teníamos, que tenemos
y que compartimos en un encuentro que hicimos el 24 de marzo
con ese título que se ve ahí, ¿no?
Parte
de la información está extraída de las principales conclusiones
de ese encuentro con el resto de compañeros y compañeras
de las diferentes revistas de educación.
Para saber si tiene sentido esta mesa,
conviene aportar algo de evidencia y se muestra en esta diapositiva.
Hemos cogido 466
de los manuscritos que recibimos este año en Educación 21.
Nosotros trabajamos con un detector de plagio que también nos proporciona
información sobre la.
Inteligencia artificial potencial que se ha utilizado para generar
los textos de los manuscritos se llama Compilatio
y pues lo que nos dice este análisis de estos manuscritos es que tan solo
un 10% de ellos no contienen ningún tipo de texto sospechoso
de haber sido generado con inteligencia artificial es decir
que la mesa parece que tiene sentido nos podemos sentir aliviados
porque.
La mayoría no lo utilizan en un porcentaje elevadísimo,
entre el 1 y el 10%,
pero hay otro tercio.
Que lo utiliza para, o que se detecta texto sospechoso entre,
o sea, más del 31% del texto de los manuscritos estaría generado
por inteligencia artificial.
Somos conscientes
de las limitaciones que tienen estas aplicaciones en la detección,
o sea que también estos resultados hay que tomárselos con precaución,
pero sí parece que hay una presencia de.
De esta herramienta.
Por ejemplo,
si comparamos el porcentaje de texto potencialmente sospechoso
con el porcentaje de texto escrito potencialmente con IA,
vemos que hay una correlación importante
y que prácticamente la mitad del texto sospechoso
se está generando ahora mismo con inteligencia artificial.
Estoy empleando la palabra sospechoso,
que seguro que es una palabra mal utilizada en este momento
por lo que voy a explicar.
Es la palabra que utiliza nuestra aplicación
para referirse a este tipo de texto.
Sospechoso tiene una connotación negativa
y nosotros ya iréis viendo que no tenemos una posición contraria
al uso de la inteligencia artificial,
pero.
A lo largo de la charla,
tanto Elsa como Juan Luis,
van a puntualizar, porque hay usos y usos,
como se dijo en el conversatorio anterior,
que a mí me resultó muy interesante porque parece que encajó muy bien
con esto que teníamos pensado.
A pesar de que parece claro que hay un uso
de la inteligencia artificial, Tan solo en el caso
de los manuscritos que hemos seleccionado,
un 2% de las autorías declaran haber lo utilizado.
Y esto es algo que tenemos en las normas de la revista.
O sea, que en las normas
de la revista explícitamente está un párrafo que dice
si se ha utilizado inteligencia artificial
para producir la publicación,
se debe explicar en qué se ha utilizado
y para qué, ¿no?
Y solo un 2% de los manuscritos,
teniendo en cuenta que la mayoría la utiliza,
lo manifiesta de alguna manera, ¿no?
Hay pocos estudios sobre qué hacen los autores y autoras
cuando utilizan la inteligencia artificial.
Nosotros nos concentramos en el uso propiamente
para la publicación científica.
Sabemos que hay un uso que se hace anteriormente
en los procesos anteriores de la investigación,
que también puede estar muy bien,
pero nos estamos concentrando en ese uso
a la hora de escribir el texto final del artículo que va a.
A promocionar esa investigación.
Y pues hay algún estudio, como digo, muy pocos,
y principalmente los usos declarados por los autores y autoras son estos,
la elaboración del texto, el parafraseo,
la corrección de pruebas, la traducción,
y también hay otros usos que parece que son menos intensos,
pero también están ahí, como la redacción de borradores,
la generación de ideas o las síntesis de información, ¿no?
Nosotros cuando utilizamos estas herramientas de detección
de inteligencia artificial, primero, como dije antes,
la propia herramienta te dice que igual
no es del todo fiable lo que te está diciendo
o sea que tenemos que ser cautelosos y segundo lo único que vemos
es unos párrafos destacados en este caso en azul
que son los textos sospechosos o que potencialmente han podido ser
escritos con inteligencia artificial no sabemos cómo se ha llegado ahí
y ahí pues se establecen las primeras diferencias
que debemos tener en cuenta
y que luego hablaremos con más calma.
No es lo mismo decir escríbeme un marco teórico
que decir revísame la redacción.
Revísame la redacción
es algo que ya se hacía antes de la inteligencia artificial,
dándoselo al compañero del despacho o quien sea que,
oye, mírame esto a ver las comas o si lo entiendes o no lo entiendes.
Sin embargo, bueno, pues ahora ese papel
puede jugar la inteligencia artificial,
pero la inteligencia artificial tiene otros potenciales
y también puede jugar otros papeles que antes no existían.
Hay una publicación muy interesante sobre el uso de HGPT
para producir manuscritos.
Y básicamente es una investigación que consistió en solicitar a HGPT
que generase cuatro versiones de un manuscrito,
que hiciese un artículo, pero en cuatro versiones
y con cuatro prompts diferentes.
Desde prompts más sencillos, menos elaborados,
hasta prompts más contextualizados y elaborados.
Y bueno,
pues la.
La investigación consistió en darle esas versiones a 24 personas expertas
en el tema, que era sobre tecnología educativa,
para que revisasen los manuscritos y que emitiesen un informe.
Y luego se analizaron, se compararon esos informes.
Y los principales resultados son estos.
Algo esperable.
Si el prompt está mejor hecho, el resultado es mejor.
Cuanto más contextualizado esté, más detallado,
mejora la calidad del artículo de acuerdo con las personas expertas
que hicieron esa revisión.
En líneas generales se observa una mejora en la escritura
de la revisión de la literatura, en marco teórico,
cuando el prompt es mejor.
También se ven deficiencias en la redacción,
en la cohesión del texto, en la conexión entre ideas.
Se observa algo que, si no han hecho la prueba, yo se lo recomiendo,
yo sí la he hecho, que es que ChatGPT fabrica referencias que no existen.
Le dices, pues, necesito cinco referencias sobre,
no sé.
El uso de la inteligencia artificial en la publicación científica.
Y entonces te genera cinco referencias
porque te quiere dejar satisfecho o satisfecha.
Y esas referencias incluso pueden ser de revistas que conoces
y mira qué revistas más buenas me estás sugeriendo
y esto.
Y luego cuando vas a esas revistas, esos volúmenes no están,
los artículos no existen.
Es muy fácil hacer la prueba.
En este caso de esta investigación,
solo el 8% de las citas de las referencias eran reales.
Genera información engañosa en los marcos teóricos,
falta acceso a la información más reciente
en el caso de esta investigación y en definitiva
lo que se concluye aquí en este trabajo
es que es imprescindible, al menos hoy por hoy,
no sé, en el futuro, la mano humana para producir una publicación
bien hecha.
Y qué nos preocupa sobre el uso de la inteligencia artificial
para producir artículos científicos.
Pues lo hablaba antes con Elsa.
Que nos provoca un aumento de trabajo en los equipos editoriales importante
y una tensión adicional porque en fin ya se ha visto antes
que no hay una declaración demasiado explícita
del uso de estas herramientas con lo cual pues.
Aunque la responsabilidad es de los autores y autoras,
nosotros también tenemos ahí una preocupación.
Una de las dificultades es que los detectores pueden
no ser del todo fiables.
Algo que también salió en el conversatorio anterior
es que nos preocupan cosas que ya nos preocupaban antes,
como puede ser el plagio,
que ya nos preocupaba antes, ya utilizábamos sistemas antiplagio
antes de la IAEA.
Que los datos no sean reales
o que haya problemas con las autorías.
Todo esto, pues, son preocupaciones que ya teníamos,
pero ahora hay una herramienta más
que, digamos, eleva el nivel de esa preocupación, ¿no?
Tenemos, digamos, que luchar también contra esa fuente, ¿no?
Y una de las cosas que nos preocupan
es cómo gestionar en el proceso de vida
de un manuscrito a lo largo de todo el proceso editorial
que conlleva la revisión y demás.
Y cuándo hacer esa explicitación del uso de la IA
para valorar si es un uso ético o no.
Al principio, cuando tenemos muy poca información,
interaccionando con los autores y autoras,
al final, ese momento en el que tenemos
que abordar este tema no lo tenemos excesivamente claro
y nos preocupa también.
Como decía antes, todo esto.
Depende del uso que se le dé a la inteligencia artificial.
Nosotros pensamos que puede ser beneficioso.
A continuación,
Elsa va a hacer su intervención un poco en esa línea
de las oportunidades que genera la inteligencia artificial
en las publicaciones.
Pero pensamos que es importante esta última frase que ponemos ahí
en esta diapositiva, que es que si la inteligencia artificial
nos va a ayudar a publicar ocho artículos en lugar de cuatro
al año.
No le vemos mucho sentido.
Le vemos sentido para liberar tiempo
a los investigadores e investigadoras,
que ya sabéis que estamos con un alto nivel de saturación,
tiempo de calidad, automatizando algunos procesos,
que nos permita hacer una investigación mejor,
abordar problemas más interesantes,
problemas que tengan más impacto social,
problemas.
De alguna manera que mejoren lo que estamos haciendo ahora.
Si es para producir más, yo creo que estamos de acuerdo
en que no le vemos sentido.
Bien, y ahora voy a pasar la palabra a Elsa,
que nos va a hablar de esas oportunidades.
Bueno, muchas gracias a todos y todas por estar aquí,
gracias por la invitación y gracias Diego
por, bueno, ya ha revelado que yo voy a intentar explicar las oportunidades
o las partes positivas o en qué nos puede ayudar
la inteligencia artificial en publicación académica.
Es verdad que cuando nos planteamos.
Pues como sería esta mesa y me tocó esta parte
de las oportunidades en un primer momento
no es nada fácil y de hecho tal como lo presentaré ya
veréis que pongo las oportunidades y en cada una de ellas la acompañó
del reto que esto supone para los equipos editoriales
no porque no hay ninguna ningún paso que demos en esto de la incorporación
en cómo nos afecta la incorporación de la inteligencia artificial
en la publicación académica.
Siempre pisamos un poco en terreno movedizo
porque todo es muy nuevo y hay mucho por descubrir
y nosotros como editores y editoras tenemos mucho
que hacer y que aprender y que irnos adaptando.
Un poco en la línea de la mesa anterior.
Creo que son escenarios parecidos que presentan grandes oportunidades
pero no exentos de grandes retos para llevarlas a cabo.
Yo primero, bueno, haciendo un poco de ir hacia atrás,
la inteligencia artificial hace años que está,
antes ha salido también, desde los 60
no sé si decían, pero bueno, la inteligencia artificial
hace mucho tiempo que todos nosotros traducimos textos con.
Con inteligencia artificial,
que se hacen diagnósticos por imagen,
también se utilizan diversos, ha salido también en medicina, etc.
Pero un poco, y esto sí que es muy reciente,
porque la presentación de la herramienta,
ChatGPT fue en noviembre de 2022, o sea, hace apenas tres años,
que se presentó esta nueva herramienta
a la cual se le viene a llamar inteligencia artificial generativa.
Es la diferencia con lo que teníamos antes.
También un poco escuchando la mesa anterior,
que se decía si es creativa, no es creativa,
si nos puede suplantar, etc. Lo que está claro
es que es generativa.
Antes, entre generativo y creativo,
bueno, son palabras bastante similares
y en todo caso.
La gran novedad es que genera textos, imágenes,
sonidos a partir de indicaciones.
Es decir, que las indicaciones,
como muchos de vosotros sabréis y ya lo habéis probado,
pueden ser de mucha índole, incluso del tono, el tipo,
que se parezca a tal autor o autora, etc. Por tanto,
este es el gran reto.
Especialmente en publicación académica,
que esta inteligencia artificial puede generar contenido.
¿Cómo?
Pues accediendo a grandes bases de datos
y sabiéndose mover bien en ellas.
Partiendo de aquí,
de repente resulta que hay una cantidad de herramientas,
este es un gráfico bastante exhaustivo,
es espectacular la cantidad de herramientas diversas que hay
y además que dan oportunidades a muchos distintos procesos
de gestión.
Que llevan a la construcción de un artículo científico
y por lo tanto tenemos que lidiar con todas estas opciones.
Obviamente estos usos
que ofrecen muchas posibilidades presentan muchos retos legales
y éticos que en cualquier sector económico, académico, etcétera,
pero también en las revistas nos hemos tenido
que poner a regular.
Hacen falta marcos que digan que se puede
y que no se puede hacer o cómo se debe hacer
ante todas estas oportunidades.
Al final, en las revistas,
lo que se busca en las revistas académicas,
en las revistas científicas, es que queremos publicar
los resultados de las investigaciones científicas
y a poder ser los más relevantes o los de mejor calidad.
Por tanto, tenemos que establecer unas pautas y unos criterios
para que la cantidad de herramientas que hay de inteligencia artificial
que pueden impactar en los artículos presentados a las revistas,
sigan garantizando la transparencia, la ética,
la integridad y la calidad de los contenidos publicados.
Este es el reto.
Y bueno, entonces, a partir de esta situación
y este reto importante, ¿qué oportunidades?
O sea, intentándolo un poco, como decía Paz Prendes
hace un rato, ¿no?
El lado positivo
en que nos podemos beneficiar desde la publicación académica,
tanto desde los distintos actores que impactamos en ella.
Una de ellas, clarísimamente,
es que en cuanto a los procesos de investigación,
cuyos resultados se publican en las revistas científicas,
pues dotan clarísimamente de mayor eficiencia,
velocidad, posibilidad, no solo de recogida de datos,
de síntesis, de obtener informaciones, etc.,
sino también de cómo presentar los resultados de lo que se investiga,
desde gráficos, estilos, formatos, diseños, etc.,
Esto, ya os he dicho que en cada oportunidad
o cuestión positiva
pondría un poco el reto para la publicación académica,
porque lo hay y son importantes, como decía Diego hace un rato,
pues en este caso clarísimamente nos está aumentando de manera muy,
en algunos casos incluso alarmante,
el número de manuscritos recibidos, ¿no?
Y entre ellos también la cantidad de artículos fraudulentos,
paper mills en inglés,
hay una cantidad, es decir,
la herramienta facilita el poder hacer también con mayor pericia
y cada vez de manera más rápida.
Pues elaborada, posibles artículos fraudulentos
y nosotros los editores de revistas tenemos
que estar allí para detectarlos
y que no pasen los procesos de calidad de la revista.
Otra oportunidad, como sabéis,
el mundo académico está bastante adaptado
o se tiende mucho a utilizar el idioma inglés
como lengua franca de la comunicación científica
y, por tanto, todas las personas de países que no tengamos esta lengua
como principal nos podemos beneficiar mucho.
Para superar las barreras lingüísticas
que el idioma nos ofrece.
Esto, obviamente, también hay que vigilarlo
porque, como todos sabemos, se cuelan errores
y siempre tenemos que intentar que haya algún corrector, traductor
o alguna revisión humana final porque si no se producen errores.
Otra posible oportunidad es la capacidad de síntesis.
Esto acompañado del volumen y de las cantidades de manuscritos
recibidos o de la posibilidad de elaborar resultados
de la investigación más rápido que tienen todo el personal académico,
los investigadores e investigadoras,
pues también.
Es verdad que podemos tener síntesis de manera muy rápida
y además con resultados muy buenos de grandes cantidades
de información.
Aquí hay un tema importante de.
Que hay que estar, que es difícil también vigilar por parte
de las revistas,
pero que debería tener, quien vaya a usar estas herramientas
debe cumplir con normas legales y éticas
en cuanto a los datos protegidos.
Es decir, en principio,
Y esto es importante, las personas que revisan artículos,
las personas expertas a quienes se les pide que revisen artículos
para su posible publicación,
no deberían utilizar las herramientas, o sea,
no deberían depositar ese manuscrito que no está publicado
en una herramienta de publicación.
Para generar posibles respuestas
etcétera esto es importante es difícil de controlar
y bueno hay que hacer mucha pedagogía muchas políticas y acotarlo
para que se respeten estos pues datos protegidos también.
Y esto cada vez se está dando más
y aquí sí que es verdad que vemos velocidades distintas
entre las revistas, que quizás como es el caso de la revista
en la cual yo hago de editora,
tienen un gran publisher detrás que puede
estar elaborando herramientas.
A bastante velocidad, en este caso es el grupo Springer,
pues hay una cuestión positiva que es que la inteligencia artificial
puede ayudar a encontrar o a facilitar revistas o espacios
donde encaje mejor el contenido que estamos preparando
para su publicación.
En eso cada vez más hay herramientas directamente para ello.
No quita que aunque desde la autoría
esto se pueda utilizar para orientar a saber dónde puedes publicar,
esto no quita que nos lleguen cantidad de artículos, cantidad
y os diré una cifra porque lo miré
antes de venir por curiosidad y ahora lo comentaba con Diego
y es.
Es impresionante, nos llegan cantidad de artículos
fuera del foco de la revista.
Y cantidad quiero decir que os estoy hablando
de que la revista en la que estoy yo implicada,
de unos 4.200 manuscritos que hemos recibido en lo que va de año,
os estoy hablando, 800 eran fuera del scope del journal.
O sea, que aunque aún habiendo herramientas que faciliten buscar
un mejor camino para nuestro resultado de publicación,
pues también ahí sigue habiendo una necesidad por parte
de las revistas de revisar, de ver si el contenido encaja,
etcétera.
Y también esto cada vez más,
y aquí también seguramente hay diferencias entre las revistas
que pueden tener este tipo de herramientas y las que no,
pero cada vez más introduciendo en herramientas
de inteligencia artificial ciertos mínimos aspectos,
el título, el resumen, etc.,
o las palabras clave de un artículo,
la inteligencia artificial sugiere posibles revisores o personas
expertas que podrían realizar este trabajo.
Quizá no es tanto el ámbito de este congreso, etcétera,
pero que sepáis que en publicación académica
tenemos una grandísima dificultad por encontrar personas expertas
que revisen los trabajos
porque, pues bueno, Es un trabajo invisible que se añade
a todos los del personal académico y bueno,
aquí un poco podría ser que la herramienta pueda ayudar,
pero siempre tendrá que haber una persona humana
que determine finalmente si esa persona
sugerida por una herramienta no tiene un conflicto de interés
o realmente es la adecuada para revisar un contenido.
Y creo que pasó la palabra a Juan Luis.
Bueno, pues muchas gracias también.
Enhorabuena a los organizadores del Congreso y gracias por la oportunidad
de estar aquí hoy hablando de este tema
que en muchos casos despierta más preguntas que respuestas.
Y quería empezar con una pequeña anécdota
de algo que nos pasó hace un año ya
en la Facultad de Educación de la Complutense, donde yo trabajo,
en el que hicimos un programa de movilidad
con algunas universidades europeas y solicitamos,
es un programa de movilidad para estudiantes,
una movilidad corta de una semana presencial
y una parte híbrida,
Y solicitamos a los estudiantes, a 30 estudiantes,
que mandaran una carta de motivación.
Teníamos 30 cartas de motivación y íbamos a enviarlas a un comité
para evaluarlas.
Enviamos esas 30 cartas de motivación
y una carta que elaboramos con inteligencia artificial.
La primera persona que salió en la lista para participar
en ese programa era la carta de la inteligencia artificial.
Con lo cual, esto que despierta, no voy a decir pesimismo,
pero sí cierta ansiedad en distintos ámbitos,
en el ámbito de las revistas, de la formación universitaria,
pues no podía ser menos.
Voy a tratar de dar algunas pinceladas
sobre lo que podemos decir el marco ético
o la responsabilidad, porque al fin y al cabo,
y la conclusión ya la adelanto, va un poco por ahí.
Nos encontramos en esa ansiedad que tenemos
o esa dimensión un poco desamparada a nivel legislativo
o a nivel también de herramientas,
Parece que al final nos queda la ética,
nos queda esa responsabilidad individual,
por varias razones.
Lo primero quizás es porque es verdad que con la inteligencia artificial
llevamos ya muchos años,
pero con la inteligencia artificial generativa
llevamos un poquito menos, llevamos dos años,
tres años desde que salió el chat GPT.
Por eso podemos decir,
y la mayor parte de los documentos internacionales
nos hablan de que estamos en una fase experimental,
una fase exploratoria.
Con todos los permisos que nos podemos dar para fallar
en este caso.
Pero al mismo tiempo nos encontramos con que tenemos que darles
respuestas cotidianas, es nuestro día a día,
como editores de revistas, como profesores universitarios,
tenemos que responder de alguna manera.
Y esto implica también un proceso de transición,
como también se ha dicho, del Turnitin al ChatGPT,
si trabajábamos con el Turnitin
o cualquier herramienta de detección de coincidencias online,
hemos pasado a tener que detectar otras cuestiones que, si bien antes
eran un poco más sencillas, tampoco 100% claras.
De hecho, el Turnitin,
como sabemos, no habla de plagio,
habla de coincidencias.
También esa palabra intermedia
que no nos dice exactamente qué es lo que ha encontrado.
Y eso es algo que tenemos que tratar de solventar al mismo tiempo
que nos movemos en un equilibrio que nos amenaza
por un lado los que defienden o defendemos las aportaciones
que puede tener la inteligencia artificial,
que es la infrautilización de una herramienta.
¿Cómo no vamos a utilizar esto?
En aquella reunión que tuvimos que decía Diego del Aula Magna,
pues alguna persona situaba al mismo nivel
el SPSS con la inteligencia artificial
o incluso el Excel.
Yo creo que hay alguna diferencia cualitativa,
no estoy yo demasiado confortable con esa comparación.
Pero de alguna manera sí que hay un reto,
eso refleja ese espíritu de necesidad
de poder aprovechar las oportunidades,
como destacaba Elsa, de la inteligencia artificial.
Pero al mismo tiempo,
algo que podemos decir que es un abuso, un abuso ético,
o incluso podemos denominar como un dopaje académico.
Hasta hace poco parecía que no éramos capaces de publicar un artículo,
que podías hacer cualquier cosa con dinero menos
publicar un artículo académico.
Llegaron las revistas depredadoras
y nos dijeron que si pagabas 3.000 euros,
pues publicabas un artículo académico.
Podías tener un sexenio si tenías suficiente dinero
como para hacerlo.
Ahora estamos en otro nivel, incluso superior,
donde pagando un dinero
con una abuela en inteligencia artificial,
que cuesta dinero, no el chat GPT de uso gratuito,
sino alguna herramienta más elaborada,
también te permite estar en otro estatus académico.
Por eso me parece que dopaje académico
puede ser una buena etiqueta para definirlo.
Estamos en revisión constante, como digo.
Y quizás también un reto que supone de característico para las revistas
es romper con eso que.
Que nos movíamos antes dentro de una comunidad académica
que no deja de ser una revista,
donde tiene ciertas normas, ciertos valores,
cierto conocimiento, al fin y al cabo,
sobre todo en revistas más especializadas, más temáticas,
entre los investigadores que publican en esa revista,
a un momento en el que parece que eso se ha roto.
Con 4.000 artículos
o con 800 que no encajan en la temática,
parece que alguien no se ha encargado ni siquiera de revisar
a qué se dedica esa revista para enviar artículos a esa revista.
Nosotros nos pasó algo parecido en las navidades pasadas,
en el que llegaron como cuatro veces más
de los artículos que recibimos normalmente en ese periodo
y eran todos sobre la misma temática,
sobre educación musical,
sobre el cual íbamos a publicar un monográfico,
pero que ya estábamos, durante Navidad
el monográfico salía en enero, ya estamos fuera de plazo.
Se había visto que en esa revista se iba a publicar un monográfico
y se enviaron del orden de 300 artículos sobre educación musical
y todos del mismo país de procedencia.
No diré cuál, pero todos del mismo país de procedencia.
Hablando con un compañero editor de una revista inglesa,
me comentaba que le había pasado algo parecido y me contó que,
indagando un poco, había llegado a la fuente
de esos artículos, que era una empresa de este país,
que enviando un abstract de 300 palabras
y pagando 300 dólares a las dos horas, a las dos horas,
tenías el artículo escrito.
Con lo cual, bueno, pues también es algo que despierta
cierta ansiedad.
Esto nos mueve también en un contexto que no afecta solamente
a las revistas científicas,
sino el efecto ya comúnmente conocido de la globalización,
de que nos movemos en marcos disciplinares y geográficos
también muy distintos.
Es decir, las normas no son para todos iguales
en cuanto que cada país se mueve en un marco diferente, ¿no?
Algunas ideas que también para ver este proceso que hemos seguido,
pues nos encontramos también con la publicación gratuita,
el conocido como Diamond Open Access,
que requiere que todos los artículos estén abiertos,
que nos da ciertas ventajas tanto a los editores
en cuanto que es más accesible
tener nuestros artículos en abierto para que sean leídos y citados,
como también para los propios autores en la medida
en que sus artículos pueden ser compartidos.
Pero movemos también
en otro contexto, que es el del pagar por publicar.
No entro en si es lo que podría venir después,
que sí que he puesto aparte las revistas depredadoras.
Pagar por publicar, entendiendo que el proceso de edición
de las revistas no es gratis, no hay nada gratis,
y hay veces que hay que asumirlo, y está muy bien asumido
por entidades que lo tienen que asumir, como universidades
u otro tipo de instituciones.
De organizaciones,
porque es parte de la comunidad académica,
o lo pagamos con impuestos, y yo creo que es lógico
que sea así.
Pasamos a las revistas depredadoras.
Aquí quería poner una imagen,
pero no me he atrevido a hacerlo, de una revista muy conocida,
la revista del Ministerio de Educación, donde le van
sacando cada dos por tres la revista depredadora, que tiene el mismo
nombre, el mismo logo del Ministerio, Si buscáis en Google
revista de educación vais a encontrar la propia,
pero si cambiáis la extensión, ya no es.
es, será la de educación, pues la otra ponéis.
net o.
com o.
org, cosas distintas, vais a parecer que está ahí.
El juez nos contó, el editor de la revista,
que van cerrando páginas pero van saliendo otras,
pero parece exactamente la misma.
Eso ya no solamente es una revista depredadora
sino que es claramente un engaño.
Y luego pues estamos en el pagar por crear.
Ahora pagamos por crear artículos con la inteligencia artificial
en distintos niveles.
Aquí he puesto la foto del gratuito, es el que tengo yo,
y luego el otro que es el que tienes que pagar, que es el más elaborado.
Dentro de esta fragilidad o de esta ansiedad
está el propio hecho de que nos basamos
o nos apoyamos en buena medida en las declaraciones responsables,
que no son otra cosa que decir, afirmar y firmar un papel
en el que ponemos que efectivamente no estamos cometiendo un plagio,
que no estamos utilizando la inteligencia artificial generativa
para elaborar un artículo que sería cuestionable
si se nos puede atribuir la autoría o no.
Pero eso implica algunos problemas importantes.
Aquí he puesto el que tenemos en nuestra propia revista.
Pero a mí me recuerda esta declaración responsable
a lo que te hacen firmar cuando vas en el avión a Estados Unidos
y tienes que decir que no vas a matar al presidente de los Estados Unidos.
Pero creo que aquí tenemos algún problema más.
He listado aquí algunas de las cuestiones clásicas,
como ya os han comentado, a las que nos enfrentamos.
Asegurar la teoría de uno o varios autores.
Tenemos la experiencia
también muchas veces de que nos envían un artículo
y cuando se acepta dicen, oiga, pero añádame también a este autor.
Bueno, pues esto también resulta un poco, ¿y por qué ahora?
O la taxonomía credit que nos obliga de alguna manera
a decir qué es lo que ha hecho cada uno de los participantes.
Los boss writers, que no es otra cosa,
pero la denominación tampoco me convence a mucho,
que es el escritor, el negro,
el que te hace el artículo.
Me acordaba ayer de esto,
porque Isabel Pressler acaba de escribir un libro,
una autobiografía, que resulta que tampoco la ha escrito ella, ¿no?
Entonces, bueno, pues ya es el colmo, ¿no?
Una autobiografía que tampoco la has escrito tú,
pues ya parece el colmo.
El hecho de la envío a dos revistas al mismo tiempo
también es otro problema que podemos encontrar.
Si uno está dispuesto a darle a una máquina a pagar 300 dólares
porque le quiere un artículo, ¿cómo no vas a enviar al artículo
a dos revistas al mismo tiempo?
El plagio, el autoplagio,
y sobre todo, ¿qué consecuencias hay?
Es decir, si en caso de que alguien firme esto
y le pillemos, ¿qué consecuencias hay?
Yo creo que es algo que tenemos también
que plantearnos en las revistas.
Ahí hay un mito que es el tema de la lista negra,
que cuando alguien hace una de estas cosas,
nos decimos al resto de las revistas que alguien lo ha hecho
y ya le prohibimos publicar en esas revistas.
Yo creo que eso no existe.
Yo no lo he visto en los años en los que me he encargado.
Yo creo que eso no existe, de verdad.
Diríais, bueno, si existiera tampoco lo dirías.
No, no, de verdad que no, yo no lo he visto nunca, ¿no?
Encontramos un dato para ver que esto es difícil
que exista, el contexto globalizado,
ahora mismo tenemos en SJR 1.597 revistas de 69 países distintos,
lo cual nos complica bastante tener una lista negra,
un.
Déjame que comente algunas ideas de un documento que nos envió hace
muy poquito, hace un par de semanas,
la Universidad Complutense al profesorado.
La universidad está más enfocada en la docencia,
pero creo que tiene algunos paralelismos
con lo que hacemos en las revistas.
La primera idea, que también se ve reflejada
en otro documento que luego voy a poner,
es el principal papel o el papel prioritario del profesor,
la profesora, universitarios, en este caso
podría ser el académico, como principal fuente de autoridad.
Frente a dos cuestiones que ya se han comentado,
las alucinaciones o los sesgos,
la invención que decía antes Diego de referencias,
pero también.
Lo que se considera naturaleza estocástica en el sentido
de que hay veces que se le pide que te dé el resultado de un estudio
y da resultados distintos en el mismo estudio.
Es como llegar a las distintas conclusiones
partiendo de las mismas premisas.
Son cuestiones eminentemente graves
dentro de lo que consideramos como un conocimiento científico,
un conocimiento académico riguroso.
Y luego hay algunas cuestiones más clásicas
que surgen no solamente desde la inteligencia artificial,
sino desde que la tecnología empieza a ahorrarnos trabajos
en muchos momentos, como la pérdida de práctica y capacidades humanas
cuando no se ejercitan.
Esto es una cuestión, una discusión, por ejemplo,
el tema de la calculadora.
Pero hay una cuestión importante y es que cuando hace unos años,
yo creo que en torno al 2014, 2012, se estrelló aquel avión
en las montañas y fue atribuido, murió muchísima gente
y fue atribuido a la poca experticia del piloto a la hora de conducir,
precisamente porque utilizan habitualmente el piloto automático
y no había desarrollado las capacidades
para poder conducir adecuadamente,
pues despertó un debate de carácter ético.
Que tiene que ver sobre todo con la idea de la responsabilidad.
¿Quién tiene la responsabilidad?
Y eso es algo también que nos afecta ahora mismo
con los coches eléctricos.
Los coches eléctricos,
que se han triplicado las ventas.
En Estados Unidos hay estados
en los que está permitido conducir en el piloto automático
y otros en los que no.
Y el principal argumento,
o al menos el que yo he visto más fuerte,
es el argumento precisamente de la responsabilidad ética.
Es decir, si pasa algo, ¿quién tiene la responsabilidad?
¿Es de la empresa?
Es de la señora que va en el volante pero no lo coge, va leyendo un libro
o viendo una serie.
Es de la normativa de quién es la responsabilidad.
La cuestión, filosóficamente hablando,
la responsabilidad no puede ser de nadie que no sea de un
ser humano.
Una máquina a la que le damos indicaciones
para que haga unas tareas no puede ejercer una responsabilidad.
Voy a ir un poco más rápido que creo que voy.
Hay algunas cuestiones que también nos pueden ayudar a situarnos
en el momento en el que estamos.
La Ley de Inteligencia Artificial Europea establece
esta pirámide que me parece que puede ser interesante también ver
dónde estamos en el momento de evaluar
qué riesgo supone que los autores estén elaborando artículos
a través de inteligencia artificial.
El último nivel, el nivel mínimo,
como es mínimo, no establece ninguna medida,
pero nosotros encontramos algunas cuestiones,
esto es un pequeño resumen
de algunos de los puntos que aquí se establecen,
que sí que están relacionados con lo que hacemos.
Dentro de un riesgo inaceptable, el mayor riesgo
que hay sitúa precisamente de lo que estamos hablando aquí,
y es la manipulación y engaño perjudiciales basados
en la inteligencia artificial.
El envío de un abstract a una empresa
que por 300 dólares te da un artículo es precisamente esto.
Quizás esta denominación sea un poco general,
pero vamos a ver otras un poco más específicas.
Luego hay otra relativa a instituciones educativas.
Ahí aparecelo de hablando usted y no se ve bien,
pero se refiere en lugares de trabajo,
instituciones educativas, que es el reconocimiento de emociones.
Las emociones, que es también otro de los temas que despiertan,
sobre todo no textos, pero sí vídeos
y sonidos que nos cambian también las percepciones sobre la realidad.
Dentro de los usos de alto riesgo
están las soluciones de la inteligencia artificial
utilizadas en instituciones educativas.
Y aquí sí que es interesante,
dice que pueden determinar el acceso a la educación
y el curso de la vida profesional de una persona.
Por ejemplo, puntuación en los exámenes,
yo diría, por ejemplo, puntuación en oposiciones,
puntuación en acceso a plazas, puntuación en acceso a acreditaciones
de profesores y profesoras de universidad.
Pero por otro lado también el estudio con datos personales sensibles
o propiedad intelectual,
las evaluaciones de artículos de los que hablaban los compañeros,
dentro de un riesgo alto.
Cuando yo le doy el artículo
para que lo evalúe a una inteligencia artificial,
hay algunas que sí que te permiten decir si esos datos se comparten
o no, también el Turnitin lo hacía,
pero esto supone un riesgo alto en el efecto social
que puede tener.
Y dentro de un riesgo limitado, aunque también importante,
los proveedores de inteligencia artificial generativa
deben garantizar que los contenidos
generados por inteligencia artificial sean identificables,
que es precisamente la declaración responsable de la que hablábamos
en la diapositiva anterior.
Además, determinados contenidos deben etiquetarse
de manera clara y visible, a saber,
las falsificaciones profundas y el texto publicado con el fin
de informar al público sobre asuntos de interés público.
Si la educación no es un asunto de interés público,
que lo es.
Y ya casi para terminar, algunas ideas vinculadas
con un documento bastante breve, la verdad,
quizás se echa de menos un poco mayor de desarrollo.
Dos documentos en realidad.
El primero es el que tenemos arriba y el segundo
es otro anterior que viene a sentar las bases del documento actual
sobre inteligencia artificial.
El primero, que es el de abajo, el azul,
habla sobre integridad académica, que establece una serie de principios
para distintas entidades, investigadores,
promotores editoriales, donde podríamos estar las revistas,
y nos habla de principios, vuelvo a la tesis
que estoy planteando aquí, que son eminentemente de carácter ético.
La fiabilidad,
para garantizar la calidad de la investigación,
cuando hay errores, alucinaciones, sesgos, etc.,
el principio de fiabilidad falla completamente.
La honestidad en el desarrollo, ejecución, revisión,
presentación de informes y comunicación transparente
de la investigación.
Repito, esto no son cuestiones que se dijeran ahora,
son cuestiones que se elaboraron hace tiempo
antes de estar en la inteligencia artificial,
pero vemos cómo siguen estando vigentes.
Como el reto de la inteligencia artificial,
lo que está haciendo es cuestionar algunas de las bases
que teníamos incluso previamente a la inteligencia artificial.
Son bases de la convivencia común.
Respecto a los colegas, participantes,
sujetos de investigación,
sociedad, ecosistemas, patrimonio cultural y medioambiente,
y responsabilidad en la investigación desde su concepción
hasta su propia publicación.
Mientras que en el documento actual plantea algunas cosas
también muy interesantes, de carácter profundo
y, a mi juicio, relacionadas también con aspectos éticos.
El primero creo que es el fundamental.
La inteligencia artificial no puede ser considerada coautora
de un artículo.
En aquella reunión que tuvimos de Aula Magna
también salió este tema.
Ni de una revisión de un artículo en cuanto que el investigador humano
es el último responsable.
El último, y podríamos decir casi el único,
es decir, no se le puede dar esa responsabilidad
a nadie que no sea un humano.
En segundo lugar, el principio de transparencia,
declarar para qué se utiliza la inteligencia artificial.
Y esto es algo que también es inherente a la propia naturaleza
de la comunicación científica, por ejemplo,
a través de las citaciones.
¿Por qué enseñamos a citar?
Cuando hay que justificar a nuestros estudiantes, doctorandos,
que hay que citar es precisamente porque hay que ser honestos
en el proceso de comunicación científica.
Si yo digo que este autor
o esta autora ha dicho esto, ¿dónde lo ha dicho?
, ¿en qué momento lo ha dicho y en qué términos lo ha dicho?
Incluso cito el número de la página
para que alguien pueda continuar ese proceso de revisión
de la comunicación científica.
Luego se señala que deben de abstenerse de utilizar
herramientas de forma sustancial en actividades sensibles
que puedan afectar a otros investigadores
u urbanizaciones, la responsabilidad con otros.
Que es la evaluación de pares de propuestas de investigación.
No habla de revisión de artículos,
propuestas de investigación en términos generales.
Podrían ser proyectos de investigación nacionales,
internacionales, etcétera.
Algo que ha hecho muy bien aquí
Diego, yo no he podido tener estos datos,
pero es el medir el uso de la inteligencia artificial,
es decir, dónde estamos, algo también esencial
para saber en qué momento lo tenemos.
Sí que lo pedimos, pero no tengo los datos
para enseñarlo.
Y cuál es la evolución,
es algo que está bajando, que está creciendo,
que se mantiene en el tiempo.
Y el último dato que quizás es el más descorazonador,
que no tenemos herramientas fiables para la detección de contenidos,
al menos según lo que se plantean aquí.
Y lo peor es la coletilla que añaden al final.
Ni están ni se las espera.
No lo dice exactamente así, esto lo he cogido del 23F,
pero dice algo parecido.
Aquí, en la Complutense,
se nos decía que hay que utilizar otro tipo de actividades
en la docencia, actividades orales,
supervisadas, que pueden suponer una sobrecarga.
¿Y en investigación qué hacemos?
¿Pedimos los artículos hablados?
Esta sí que es la última.
Voy regular, voy bien.
Bien, una cosa que decía
Diego antes, podemos estar en un publicar o morir el Publish or
Perish clásico renovado, reloaded, una nueva versión.
En cuanto a que la publicación de artículos
supone el principal factor en este momento actual,
para la financiación de investigadores
para tener trabajo, para progresar en la carrera académica,
para tener sexenios y también de las universidades.
Vamos a ver qué ocurre con las nuevas leyes de universidades
que nos regulan, viendo lo que ocurre en otros países de nuestro entorno,
Reino Unido, por ejemplo, donde la publicación de artículos
no es algo opcional como ocurre aquí cada seis años,
sino que es obligatorio para mantener el puesto de trabajo.
Pues a lo mejor es, según esta lógica,
es mejor publicar ocho que cinco.
Pero claro, esto es un problema, claramente.
Otra de las cuestiones clave me parece
que es delimitar la frontera entre el uso de apoyo
y el uso de sustitución.
Es decir, yo soy el responsable, yo soy la gente,
el humano.
¿Cómo puedo aprovechar el uso de la inteligencia oficial
sin perder precisamente ese papel de agencia,
sin que me sustituya mi papel y mi criterio?
También no hay que ser inocente,
aparte de factores técnicos hay factores volitivos,
es decir, hay que querer y esto es eminentemente una cuestión ética,
la ética es posible porque somos libres para decidir,
la voluntad es lo que nos hace tomar decisiones en uno u otro sentido.
También yo creo que es importante subrayar algo
que quizá parezca muy idealista, pero de lo que estamos hablando
es de un fraude, no solamente a la propia revista,
sino también a la propia comunidad académica
en la que pretendemos insertarnos y a la propia tarea investigadora,
a lo que somos en realidad.
En ese sentido,
quizás hay que reforzar una cultura de la investigación sobre valores
compartidos.
Tiene valor lo que hacemos precisamente
porque confiamos en que los resultados de los otros
son resultados positivos.
Hablar de esto en un contexto de polarización social,
donde precisamente la pérdida de confianza
es una de las características más importantes,
desconfiamos de los otros.
Decía Michael Sandel en un libro que es más fácil
casarse con una persona de una religión distinta
que alguien que piense políticamente distinto a uno mismo.
Luego también algunas cuestiones vinculadas con los comités éticos
de las universidades, que están creciendo
y que cada vez tienen más trabajo, donde por el momento
no hay prácticamente inclusión de consideraciones
sobre inteligencia artificial.
Medimos otras cuestiones que son importantes,
pero esto es algo que hay que situarle también en este lugar.
Cuanto más visible sea, quizá más conscientes
seremos de la responsabilidad que tenemos.
Y otra cuestión también relevante es la formación inicial y permanente
del PDI.
Tenemos muchas tareas, efectivamente, como decía Diego,
pero dentro de esa alfabetización digital prácticamente no se habla
de inteligencia artificial.
Tenemos un marco de competencia digital docente,
europeo, que se ha aprobado también aquí en España,
que ya tiene dos versiones.
No se habla todavía de esto, estábamos en otro momento
cuando se publicó.
Pero es demandable, exigible o es esperable
que en la próxima versión haya cuestiones de inteligencia artificial
a todos los niveles.
Y la última idea que quería decir es que la ética de la investigación
es un soporte necesario, imprescindible,
pero que por sí solo no puede.
Tenemos que buscar otras herramientas.
La cuestión de las consecuencias legales hay que revisarlo
y tenemos que pensar cómo lo hacemos,
porque si no, esa ansiedad yo creo que va a ir a más
en los próximos años.
Nada más.
Gracias.
Bueno, voy a intentar volver a poner un poco de optimismo.
No, en realidad aquí hay tres diapositivas
de recomendaciones finales a los tres grandes grupos de personas
que participan en la cuestión de la publicación académica.
Son autores y autoras, revisores y revisoras y editores
y editoras o equipos editoriales de las revistas.
Es un resumen con tres puntos que podrían ayudar.
Yo un poco, si vamos al inicio de esta presentación,
cuando Diego comentaba que se declaran el 2%
del uso en inteligencia artificial
cuando en realidad los detectores detectan casi un 50%.
Es decir, puede ser también que
falte un poco de pedagogía o de saber qué hay que hacer.
Desde las autorías,
y aquí probablemente no se puede conectar también
con profesores a la hora de evaluar a alumnos y alumnas,
etc. O sea, aquí desde las revistas tenemos este trabajo,
que lo estamos intentando hacer lo mejor que se puede,
de explicar cómo hay que organizar esto,
porque muchas veces hay ignorancia por parte de la autoría de.
No es que no lo hayan declarado por maldad o mala fe o mala praxis,
sino porque no sabían qué es lo que había que hacer.
En ese sentido, el primer punto conecta con esto.
Hay que declarar en los trabajos presentados
y de forma explícita
el uso de cualquier herramienta de inteligencia artificial.
Cuál se ha usado,
para qué se ha usado y además citarla correctamente
que aquí os he puesto un enlace a un artículo de la profesora
Carolina Corral que está muy bien, lo rescatamos también
en el consorcio Aula Magna y es un resumen esquemático muy bueno
de cómo se cita el uso de la inteligencia artificial
en un trabajo.
Este sería el primer punto.
El segundo punto es muy importante también
porque antes en la mesa anterior se hablaba
de si la inteligencia artificial es creativa,
si genera o no genera.
Se utilizan palabras, bueno, en realidad se le llama generativa
porque sí que genera.
Antes hablaban de crear, sí que crea contenidos,
a veces mejores que los de humanos.
Y además, bueno, creo que Diego ha usado la palabra
fabrica también, ¿no?
La cuestión es que además de crear contenidos y fabricarlos
o como le queramos llamar, también nos engaña y nos da datos,
también lo mencionabas tú, Diego, pero esto hay que tenerlo en cuenta.
La inteligencia artificial generativa también genera,
en citaciones es muy claro, se las inventa literalmente,
pero también pone traducciones falsas
o cosas que no sabe cuando es preguntada,
porque acordaros también que hay otro uso
de la inteligencia artificial generativa que es preguntarle cosas,
no solo que genere contenido,
sino preguntarle cosas que no sabemos.
A veces también se las inventa, etc. Por tanto,
es muy importante que siempre se revise y se edite el artículo
antes de presentarlo a una revista
o a donde sea, para que toda esta información
que parece fidedigna se compruebe que lo es realmente.
Fijaros, hablaba ahora Juan Luis de la dificultad de las herramientas
y ponía un marco un poco.
Negativo al respecto, de que va a ser muy difícil,
con qué herramientas lucharemos contra esto.
Yo antes de preparar esta presentación le pregunté
a mis editores
de Springer qué herramientas se estaban desarrollando
desde este grupo para todo esto.
Y es muy curioso porque los nombres que tienen ya dicen mucho
de los fallos.
Por ejemplo, hay una que es.
Nonsense checker, o sea, el que busca los no sentidos.
El otro era non-standard checker,
cuando frases no estandarizadas en el lenguaje académico
que se hayan colado ahí.
Esos son los nombres de las herramientas.
Y bueno, también obviamente, como se sabe,
es sabido que en las citaciones van bastante atrás las herramientas
estas generativas, pues.
Otro es el reference checker, que es
para directamente comprobar cómo están hechas las citaciones.
Pero bueno, os lo decía, hay algunas más.
También hay herramientas que van directamente a las imágenes,
a ver si se han alterado las imágenes.
Esto se puede chequear con algunas herramientas.
Pero bueno,
el nombre de las herramientas también me parece muy indicativo
de los fallos que, como autores y autoras,
tenemos que siempre revisar y comprobar que existen.
Que no se hayan incluido en el texto final que se presenta.
Y finalmente, pues también lo decía hace un rato Juan Luis,
y además, bueno, es obvio,
la inteligencia artificial no es un autor,
ni una autora, ni un coautor,
ni nada que se le parezca.
Y además esto plantea toda una necesidad de responsabilidad
en el contenido,
no solo en no alterar imágenes gráficos,
obviamente no poner información que no sea de verdad,
sino también respetar los derechos de autoría,
porque acordaros que finalmente todas estas herramientas
se nutren de bases de datos con información
de otros autores y autoras que hay que hacer un uso correcto
de los derechos.
Y para las personas que revisan,
que son llamadas en la academia a los expertos y expertas
para que revisen los artículos, antes ya os he comentado,
no se puede delegar la revisión en las herramientas,
esto está clarísimo.
Aquí también entraríamos en quién lo detecta y cómo.
Eso es una gran historia dentro de las revistas.
A mí me ha ocurrido que te detecte el mal uso por parte
de un revisor del propio autor que es revisado.
Y te lo dicen, es verdad, eso no dará tiempo hoy,
pero ¿qué es todo lo que tenemos que hacer cuando alguien
detecta un mal uso?
Que es otro.
Otro campo, bueno, pero sí que se puede hacer usos parciales,
o sea, hacer pequeños resúmenes,
utilizar indicaciones estandarizadas,
información de cómo hay que revisar un artículo, etcétera,
metodología, datos, originalidad, en eso se puede ayudar.
Nunca, como decía, no delegarla, esto no se puede hacer,
y pues también utilizar las herramientas
estas son muy buenas en sintetizar, en hacer resúmenes de algunas partes
que quizás podemos, entonces, como revisores o revisoras,
dedicar a dar retroalimentaciones más interesantes
que no estar pendientes del contenido.
Y finalmente, para editores y editoras,
sí que es verdad que hay herramientas que ya existen
para localizar revisores.
Esto es un consuelo un poco parcial,
porque una cosa es que localices el revisor
o la revisora ideal y la otra es que te haga la revisión
y que no lo hayan localizado directamente.
300 herramientas más y le hayan pedido 7 esa semana.
Bueno, ahí hay un sinfín de problemáticas relacionadas
con las revisiones que se escaparían un poco del marco
de esta presentación.
La otra que lo hemos estado diciendo todo el rato,
hay que crear, es fundamental crear una política clara
en todas las revistas,
igual que me imagino que es fundamental
para el profesorado ante la evaluación del alumnado
definir cómo van a tener que ser estos trabajos,
un poco lo decíais antes,
pues nosotros tenemos que hacer esto.
Esta política clara y publicarla de manera clara
y que llegue a todo el mundo que va a interaccionar con la revista.
Y también lo último es asumir que esto no se ha terminado aquí,
ni mucho menos.
Esto está en evolución y tanto en las normas
como en el ámbito tecnológico
vamos a tener que irnos poniendo al día y ir afrontando las oportunidades
y amenazas que surjan.
Esperemos que sean más oportunidades que amenazas,
aunque aparentemente son mayores las amenazas.
Y finalmente, pues hay una diapositiva,
pues que esto está en un libro,
un libro normal y corriente,
un libro de páginas de una editorial muy bonita
y muy cuidada, que es Folco de la Ediciones,
que al final de sus libros pone esta advertencia, ¿no?
, que era un poco bueno que también acordémonos de que también hay
la opción de no utilizar la inteligencia artificial
y de ser creativos, creativas y de seguir haciendo
lo mismo que hacíamos antes o utilizarla muy puntualmente
solamente para cosas que claramente nos sentamos,
haya una comodidad ética
de que ese uso va a ser correcto.
Muy bien, pues muchas gracias Elsa y Juan Luis.
Ya veis que somos gente con bastantes problemas,
pero también entusiastas con nuestro trabajo en las revistas
e intentando desde ahí contribuir a la comunidad,
como decíamos antes.
Es un placer siempre escuchar a Elsa y a Juan Luis,
así que muchas gracias.
Muchas gracias también a la organización
por invitarnos a ocupar este espacio y a compartir.
Me parece que no nos queda tiempo para preguntas,
pero como vamos a comer, también se puede debatir ahí.
Así que muchas gracias a todos y todas.