Los sistemas de IA pueden tener sesgos incorporados

a través de los datos de entrenamiento y el algorítmicos. Si no se mitigan, los sesgos algorítmicos puede conducir a resultados injustos y agravar las desigualdades.

Los daños algorítmicos también pueden manifestarse

en el ámbito de la financiación y la comunicación

académica. Las herramientas de IA se utilizan para

la revisión inicial de los procesos de y la revisión por homólogos

1. La informática y el trabajo como elementos fundamentales Infraestructuras de IA

2. Dominación de la investigación centrada en los grandes datos

3. Ciencia abierta vs cerrada

4. Cuestionar las nociones de transparencia y aplicabilidad

5. La ciencia como actividad interdisciplinar

6. Combinación de la experiencia humana y Automatización de la IA

Estos desarrollos presentar nuevas oportunidades y desafíos la naturaleza y el método de la investigación científica. Basándose en las ideas de las mesas redondas, entrevistas y estudios de investigación, este capítulo describe cómo está cambiando la IA el esfuerzo científico.

Un mayo acceso público a los LLM reduce los obstáculos malintencionados para generar contenidos contenidos creados por máquinas que reduzcan probabilidad de detección humana.

El uso de LLM en un proyecto científico también puede aumentar la exposición a las «alucinaciones - que se refiere a la generación de resultados convincentes y realistas que no se corresponden con la realidad. Incluso cuando no hay intención maliciosa, las tecnologías transformador general preentrenado (GPT) pueden fabricar hechos, datos y citas cuando responder a una pregunta.

responder a una pregunta.

A partir de una base de datos pública

y en menos de 6 horas, el modelo había

generado 40.000 moléculas. Muchas de estas moléculas eran similares o más tóxicas que que el agente nervioso VX, un arma química letal prohibida y altamente tóxica.

Aunque la generación teórica de moléculas

tóxicas no implica que su producción

sea viable o factible, el experimento muestra cómo la IA puede acelerar el proceso de creación de azar

Entrenamientomodelos de IA sobre conjuntos de datosde datos, crea

vulnerabilidades ante casos de «envenenamiento de datos», «inyecciones de datos falsos» ataques de un solo píxel.

Los conjuntos de datos «envenenados» o manipulados son uno de los ataques más comunes y documentados contra la fiabilidad de los sistemas de IA.

Se calcula que las emisiones globales de gases de efecto invernadero de los centros de datos de los centros de datos equivalen a las de la aviación de la aviación comercial estadounidense, y a medida que

modelos, es probable que esta cifra aumente.

Para mitigar los efectos negativos del cambio del cambio climático, estos sistemas el principio de proporcionalidad energética.

- Normas de certificación de prácticas

sostenibles. Ampliar las redes de «laboratorios verdes junto con las políticas institucionales pueden cambiar las normas de los investigadores.

- Los financiadores pueden obligar a

de carbono y apoyar mejoras como en proyectos de investigación

- Mandatos gubernamentales y presión

las normas de la UE sobre información del carbono

- Utilización de la IA para optimizar y minimizar impacto medioambiental de los métodos de investigación.

Por ejemplo, las tecnologías inmersivas

proporcionan experiencias virtuales, minimizando daños y una visualización que

puede reforzar la eficacia de la preparación

A partir de entrevistas y debates de mesa redonda se sugirieron las siguientes medidas para garantizar la aplicación ética.

- Establecimiento de una taxonomía de daños específica para cada ámbito:

Establecer auditorías, evaluaciones de impacto o marcos de evaluación

para comprender los daños socio

minimizar los riesgos negativos del uso

de la IA para descubrimientos científicos.

Se necesitan más orientaciones específicas de cada ámbito para garantizar que los científicos de todos los ámbitos y sectores puedan tomar decisiones con conocimiento de causa cuando integren la IA en su trabajo.

La sociedad civil han presentado una propuesta para mejorar la confianza a través de medidas de fomento de la confianza, como la comunicación y la coordinación, la observación y la verificación, la cooperación y la integración, y la transparencia

- Compromiso público: Explorar nuevos enfoques de gobernanza para implicar al público afectado en la construcción de limitaciones y barreras de seguridad. También debe estudiarse una estrategia para comunicar al público el riesgo

Los datos de baja calidad, incompletos, incorrectos o no representativos, pueden dar lugar a resultados engañosos.

La aplicación del aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial generativa ofrecen la oportunidad de superar algunas de estas limitaciones.

Aplicaciones de IA en el campo de las enfermedades

Aprovechamiento de las imágenes médicas para el diagnóstico temprano