Integración de inteligencias artificiales generativas (GenAI) en tesis doctorales y otros trabajos académicos. Detalla fases y procedimientos para la búsqueda y evaluación de información, resaltando la importancia de la transparencia, trazabilidad, verificación y triangulación de datos. Codina subraya cinco principios éticos: beneficencia, no maleficencia, justicia, autonomía e integridad, y propone el uso de modelos de IA como Perplexity, Phind y Scopus AI debido a su capacidad para ofrecer fuentes verificables. Además, distingue entre modelos de IA y buscadores con IA, y analiza la efectividad de varios sistemas de GenAI para producir síntesis narrativas de calidad académica.
IA generativa en trabajos académicos: aspectos éticos y pragmáticos
– La IA generativa debe usarse con transparencia, proporcionando fuentes verificables.
– Es crucial diferenciar entre modelos de IA y buscadores con IA para la investigación académica.
– Herramientas como Perplexity y Scopus AI son recomendadas por su capacidad para integrar búsqueda e IA.
Author:
Lluís Codina
Source:
lluiscodina
Type:
Noticia
Publication date:
05/07/2024
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