ChatGPT Cambia la Ciencia: 50 % Más Artículos, Menos Probabilidades de Ser Aceptados

¿Alguna vez sentiste que tu bandeja de entrada se llena más rápido de lo que puedes leer? En la ciencia está pasando algo parecido: cada semana aparecen más artículos, más “novedades”, más PDFs. Pero, entre tanto volumen, la pregunta es otra: ¿cuántos traen una pieza clave de conocimiento real?

Un hallazgo de la Universidad de Cornell, publicado en Science, puso números a esa sensación. El estudio revela que los científicos que usan inteligencia artificial, en especial modelos lingüísticos (programas que generan texto, como ChatGPT), producen hasta un 50% más de artículos que quienes no los usan.

Ahora bien, el mismo mecanismo que acelera la escritura también enciende una alerta: esos trabajos muestran una menor tasa de aceptación en revistas científicas. Dicho en simple, se publica más, pero no necesariamente mejor. Y eso cambia el cableado del ecosistema académico.

Keigo Kusumegi señala que el uso de modelos de lenguaje permite conectar con un conocimiento más diverso, lo que podría impulsar ideas más creativas.

La clave está en entender qué hace realmente esta IA en la cocina de un paper. Un modelo lingüístico (IA que predice la siguiente palabra) no “descubre” por sí mismo, pero sí puede ordenar, reescribir y dar forma a un manuscrito con velocidad de máquina. Y cuando el idioma es una barrera, ese interruptor se siente todavía más potente.

De hecho, el incremento fue especialmente marcado en países donde el inglés no es la lengua materna. En instituciones asiáticas, tras la adopción generalizada a partir de 2023, los científicos llegaron a publicar entre un 40% y casi un 90% más, según la disciplina. Es una oportunidad clara: menos fricción para participar de una conversación global que, muchas veces, se decide en inglés.

Pero hay un efecto colateral. Cuando la canilla se abre demasiado, también puede salir agua sin filtrar.

En esa misma línea, el estudio observó que quienes adoptan estos modelos no solo producen más, sino que también citan referencias más diversas y recientes. Es como tener un organizador que te alcanza más libros de la biblioteca y te marca novedades. Puede abrir conexiones nuevas. Pero un montón de libros sobre la mesa no asegura una buena receta.

El engranaje de datos detrás del hallazgo

El equipo de Cornell analizó más de dos millones de artículos publicados entre 2018 y 2024 en tres repositorios reconocidos de preprints (manuscritos que se comparten antes de la revisión formal). Además, aplicó un sistema de detección (herramienta que estima si un texto suena a IA) para identificar escritos probablemente redactados con ayuda de modelos.

Luego compararon el “antes y después” de 2023, el año en que herramientas como ChatGPT se generalizaron. El patrón fue consistente en varias áreas: ciencias físicas, informática, biología y ciencias sociales. Según Yian Yin, el aumento de producción con dudas sobre la calidad aparece en múltiples ámbitos, y complica el trabajo de evaluadores, financiadores y responsables de políticas.

En términos de calidad, los artículos con mayor complejidad textual y atribuidos a autores humanos mostraron más probabilidad de ser aceptados. En cambio, los manuscritos que parecían redactados con IA superaron menos veces la comprobación por pares. La señal es clara: una redacción prolija no es sinónimo de aporte científico.

Por eso, los autores advierten que el avance rápido de la IA exige nuevas regulaciones y estándares. Yin incluso plantea un cambio de foco: la cuestión ya no es si se usó IA, sino cómo se usó y si resultó útil para la investigación.

Si la ciencia es una central eléctrica, la IA puede ser un nuevo generador para que circule más energía. La tarea urgente es instalar medidores y reglas claras, para que esa potencia extra ilumine descubrimientos y no solo alimente una montaña de papeles.