Algunas consideraciones importantes a tener en cuenta para un uso exitoso de la inteligencia artificial generativa.
La inteligencia artificial generativa (IA Generativa) es parte del nuevo panorama educativo. Puede parecer que la conversación actual se centra en todos los peligros potenciales, pero el uso de herramientas de IA generativa adecuadas puede ayudar a los académicos experimentados a ahorrar tiempo y esfuerzo en algunas de las partes más tediosas del proceso de investigación. A continuación, se presentan algunas consideraciones importantes a tener en cuenta para un uso exitoso de la IA Generativa en investigación.
IA Generativa en investigación
Prompt engineering es el proceso de creación de indicaciones, principalmente en forma de comandos escritos, que provocan respuestas específicas de las herramientas de IA generativa. Aprender prompt engineering eficaz hace que sus interacciones con la IA generativa se desarrollen sin problemas. Las indicaciones más específicas provocan respuestas más matizadas y críticas. Una forma de hacerlo es siguiendo el marco CLEAR de Leo S. Lo, en el que los investigadores consideran en lenguaje, el orden y la claridad de sus indicaciones a la vez que ajustan y reflexionan continuamente para obtener mejores resultados. Ya sea que la herramienta sea un chatbot o un motor de búsqueda, comprender cómo estructurar su interacción proporcionará un resultado más sofisticado y exitoso.
Comprender las limitaciones de las herramientas mantiene las expectativas bajo control. La mayoría de las herramientas de búsqueda de IA generativa se centran en la literatura científica para sus datos, lo que significa que sus resultados para cuestiones de ciencias sociales y humanidades pueden ser bastante limitados.
Las herramientas de búsqueda también pueden depender en gran medida de contenido de acceso abierto, lo que puede distorsionar los resultados y dejar sin abordar información privada. Además, existe la amenaza habitual de sufrir alucinaciones y prejuicios. Las alucinaciones son imprecisiones fácticas en los resultados de las herramientas de IA generativa, mientras que los sesgos de la IA generativa son similares a los sesgos raciales y de género observados en los algoritmos y otros tipos de IA. La mejor manera de medir las limitaciones de una herramienta es practicar su uso y analizar críticamente los resultados en busca de alucinaciones, sesgos e información limitada.
La mejor manera de familiarizarse con las herramientas de IA generativa es probarlas usted mismo, incluso si solo experimenta con versiones gratuitas. Al reconocer los marcos de prompt engineering y las posibles limitaciones, es posible que el proceso le resulte menos intimidantes y más exitoso.
Leído en: