Coloquio la IA Generativa en el quehacer científico

Coloquio la IA Generativa en el quehacer científico. ¿Primavera o borrasca del conocimiento?

10 de octubre de 2025

Modalidad híbrida

Google Meet/Parque Científico Tecnológico de Yucatán

Fechas

Fecha límite para recepción de propuestas: 31 de agosto de 2025
Comunicación de propuestas aceptadas: 10 de septiembre

Objetivo

Cada innovación tecnológica despierta en las sociedades respuestas simultáneas de entusiasmo y de sospecha. Como la invención del libro, la imprenta y las computadoras, la tecnología conocida popularmente como IA -es decir, la producción de resultados sintéticos en texto, imágenes y sonido mediante modelos generativos- ha provocado reacciones diversas, que oscilan entre la celebración de lo que se interpreta como un avance para la humanidad, y la desconfianza ante la posibilidad de pérdida de autonomía, capacidades creativas y originalidad. Entre los usuarios entusiastas se encuentran estudiantes de todos los niveles, periodistas, artistas, publicistas y políticos. Un sector menos obvio y, sin embargo, creciente, es la comunidad científica, que está convirtiendo a robots como ChatGPT, Research Rabbit, SciSpace y otros en actores silenciosos, expansivos y omnipresentes en la vida académica. La docencia, el diseño de las investigaciones, la interpretación de resultados, el análisis de la literatura y los procesos de evaluación son sólo algunos de los ámbitos en los que la IA generativa ha comenzado a impregnar el quehacer de las comunidades científicas. Con el objetivo de debatir sobre los usos de los modelos generativos de IA en el quehacer científico -y especialmente, sus problemas éticos-, este coloquio reunirá a especialistas y profesionales de diversas áreas interesados en reflexionar sobre las posibilidades, alcances y repercusiones de esta tecnología en la producción de saberes y el avance del conocimiento. Al final del coloquio esperamos poder responder a nuestra interrogante central: los modelos generativos de IA, ¿son una primavera o una borrasca para el conocimiento científico?

 Ejes temáticos

1. ¿Una nueva narrativa? El texto artificial en las ciencias sociales y humanidades

Un número creciente de investigaciones en el campo de las ciencias sociales y las humanidades incorpora textos elaborados mediante modelos generativos, lo que implica la integración -a veces, acrítica- no sólo de frases y enunciados producidos de manera sintética, sino también las ideas y marcos interpretativos de los que provienen originalmente. En este eje temático nos interesa debatir en torno a las nuevas narrativas producidas con ayuda de modelos generativos, y los problemas que implica su incorporación en la investigación social. En específico, nos preguntamos si el texto producido artificialmente sería una neolengua orwelliana, capaz de impulsar visiones hegemónicas del mundo.

2. Uso de datos sintéticos obtenidos con IA generativa y los riesgos de sesgo en el entrenamiento de nuevos modelos matemáticos

Reflexionaremos sobre la pertinencia del uso de datos sintéticos para el entrenamiento de nuevos modelos matemáticos de aprendizaje automático u otras áreas. En particular, queremos debatir sobre cómo evitar el traslado de los sesgos de los datos originales a los datos sintéticos, cuando el uso de estos es indispensable, y de qué forma podemos prevenir la creación de nuevos sesgos.

3. La IA generativa en la investigación en salud. Potencialidades y límites

En años recientes se ha popularizado el uso de chatbots y otras herramientas de IA generativa en el campo de la salud, empleados no solo en el autodiagnóstico, referencia y tratamiento de los pacientes, sino también en la investigación médica en diversas áreas, que emplean modelos generativos para el análisis de imágenes, estudios clínicos y de laboratorio, entre otros usos. ¿Cuáles son las potencialidades, límites y riesgos de estos usos? Algunos de los problemas a abordar son el trato ético de los datos personales de los usuarios, la transparencia u opacidad de los modelos empleados, así como los sesgos algorítmicos que influyan en la interpretación de la información.

4. Implicaciones éticas en torno a la autoría. De la originalidad al plagio

Las perspectivas más críticas del uso de modelos generativos advierten que los trabajos producidos mediante esta tecnología no pueden considerarse obras originales, sino que, en estricto sentido, constituyen plagio, al ser producto de la combinación aleatoria de las ideas de los autores cuyas obras alimentan las bases de datos. En este eje temático nos interesa discutir los problemas éticos en torno a la autoría que involucra la incorporación de modelos generativos en los procesos de producción de conocimiento. De manera particular, nos preguntamos: ¿dónde comienza y dónde termina la originalidad de un trabajo producido con ayuda de modelos generativos?

5. Dilemas en la formación de los científicos del mañana. La IA generativa y los procesos de enseñanza/aprendizaje

Las innovaciones tecnológicas de la llamada era de la información han trastocado los procesos educativos a niveles inestimables. La popularización de los modelos generativos ha abierto nuevas preguntas sobre la capacidad y límites de las tecnologías emergentes para potenciar el aprendizaje: ¿quién enseña y quién aprende cuando el resultado del proceso es un contenido sintético? En este eje temático nos centraremos en la formación educativa de los jóvenes de hoy que serán los científicos del mañana; queremos reflexionar sobre si el uso de modelos generativos está potenciando, limitando o transformando las capacidades de razonamiento, crítica, síntesis, análisis y comprensión de los futuros científicos.

6. Impactos de la IA generativa en los procesos de investigación

La invención del alfabeto, el papel, el libro, y más recientemente el internet, cambió para siempre el lugar de la memoria humana como depósito de información. La creciente incorporación de los modelos generativos en actividades creativas como la investigación, plantea cuestionamientos sobre sus impactos en los procesos de invención, indagación, experimentación, explicación, demostración y revisión, pilares del trabajo científico. Este eje temático se centrará en discutir sobre los impactos de los modelos generativos en los procesos investigativos, tales como la proposición de preguntas e hipótesis, la delimitación de problemas de investigación, la definición de metodologías y la elaboración de conceptos, métodos y teorías. En síntesis, nos preguntamos: ¿cómo están incidiendo los modelos generativos en los procesos de investigación?

7. Temas libres

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Puede ingresar propuestas hasta 31/08/2025 12:00 America/Mexico_City

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