Tesis automatizadas, mentes vacías

Vivimos en un mundo tremendamente complejo en el que hay que resolver problemas muy difíciles y hay que tomar decisiones. Desde el principio de nuestra existencia como especie, la cualidad que hemos utilizado para avanzar es nuestra inteligencia, la cual, con el paso del tiempo, ha ido generando un inmenso caudal de conocimiento que nos permite comprender la realidad a través de la razón, la experiencia, la observación y el aprendizaje. No es mera información acumulada, sino el resultado de procesar, analizar y asimilar esos datos para interpretarlos y aplicarlos en la vida práctica.

De una forma sencilla, podemos clasificar el conocimiento en lo que denominamos ciencias, ingeniería y arquitectura, ciencias de la salud, ciencias sociales y arte y humanidades. Los mejores resultados han ido surgiendo lentamente al seguir un camino aleatorio, no teleológico, contingente, fortuito y muy intrincado, lo que ha requerido una combinación de disciplina y audacia de muchos cerebros a lo largo del tiempo.

La inteligencia artificial, continuación natural del homo faber

Dado que el homo sapiens también es el homo faber, en paralelo al avance de su conocimiento fue construyendo artefactos: herramientas y máquinas que le han ido facilitando el proceso. La especie desde su comienzo ha tenido la capacidad de imaginarlos, diseñarlos, construirlos y utilizarlos en su propio provecho. En estos momentos vemos cómo ha surgido con ímpetu la inteligencia artificial, que no nace de la nada ni es magia; es, simplemente, la continuación natural de cómo el ser humano resuelve problemas, con la característica añadida de ser transversal.

El valor del proceso: qué se aprende al estudiar un problema

Ahora bien, dense cuenta de que, ante un problema X, la pregunta natural parece ser: ¿cuál es la respuesta a X? Sin embargo, también nos hemos dado cuenta de que, durante el transcurso de la búsqueda, la pregunta más valiosa suele ser: ¿qué se puede aprender durante el estudio de X? Es decir, el conocimiento humano no sólo es la colección de parejas problema-solución; quienes saben se han dado cuenta de que obtenemos más respuestas cuando tenemos en cuenta el valor del proceso.

Para ilustrar esto, retengan esta metáfora de Michael White y David Epston, que he adaptado al mundo del conocimiento: “los problemas son como lugares lejanos a los que se puede llegar caminando, fijándonos en que, durante el viaje, podemos asentar senderos, marcar lugares, y crear mapas sobre los que nosotros u otros construirán nuevos caminos”.

La IA en la universidad y el doctorado

Fijémonos ahora en los impactos que está recibiendo la universidad con el uso de la IA. Estos son de diferentes tipos y afectan a todos los ámbitos de los humanos que la poblamos. Si nos centramos en el profesorado y en sus actividades de docencia, gestión y de I+D+i, el resultado global para la mayoría se refleja en un posible aumento de la productividad; es decir, más trabajo en menos tiempo.

En estas líneas me quiero centrar en un ejemplo cada vez más frecuente que está relacionado con los doctorandos, sus directores y los tribunales donde se defienden las tesis realizadas. Esta reflexión no pertenece a un autor de un libro clásico o célebre, sino que se trata de un planteamiento contemporáneo y extendido dentro de los debates académicos actuales sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior, los posgrados y los doctorados, yo se la he leído, entre otros, a Terence Chi-Shen Tao.

Hasta ahora, los resultados tangibles de un doctorado son una tesis, uno o dos artículos y tres o cuatro años de trabajo de un estudiante. Durante este tiempo es lógico utilizar la IA, siempre y cuando este marco de trabajo se emplee de la mejor manera; es decir, cuando sus propuestas de trabajo o de resultados puedan ponerse a prueba, aceptándolos o no por parte del doctorando durante las fases de estudio, análisis y conclusiones.

Pero, actualmente, los resultados tangibles pueden ser cada vez más fácilmente replicados por la IA hasta el punto que a veces es difícil distinguir entre la intervención humana inteligente y crítica o la intervención humana seguidora a ultranza de las recomendaciones de la máquina.

Esto genera al menos, dos problemas.

Primer problema: los tribunales de tesis

El primer problema está relacionado con la labor de los tribunales. Hay que recordar que el propósito de un doctorado no sólo es producir la tesis. Es, además, entrenar las habilidades humanas más difíciles de percibir y que el proceso de la tesis solía representar: asimilar material complejo, sintetizarlo, formular buenas preguntas, buscar buenas respuestas y tomar buenas decisiones.

Ahora la tarea de un buen tribunal consiste en explicitar esos resultados implícitos y valorarlos directamente, ya que todo lo demás puede imitarse fácilmente.

De hecho, en la actualidad, existe una crisis en los fundamentos de los valores y las prácticas a la hora de realizar una tesis. Muchos departamentos, directores de tesis y doctorandos todavía no se han enterado y siguen aferrados a valorar tan sólo los resultados tangibles que exige el documento de normas ad hoc.

Segundo problema: el aprendizaje efectivo del doctorando

El segundo problema, más fundamental, está relacionado con el aprendizaje efectivo de los doctorandos. Resulta que las IA mal utilizadas ofrecen las respuestas a los problemas sin tener en cuenta el valor del proceso. Para el mal doctorando y mal director, las herramientas de IA son como tomar un helicóptero en el punto de partida que te lleva al lugar deseado. De esta manera se pierden todos los beneficios de aprendizaje del viaje en sí. Simplemente llegas al destino, el cual, como ya se ha dicho, en realidad es solo una parte del valor.

Si se deteriora esta segunda perspectiva, se consiguen los resultados, pero se pierde la oportunidad de desarrollar las habilidades humanas que nos han traído hasta aquí. El resultado real es que tendremos dos ceporros (doctorando y director) que han cumplido con las normas, pero han perdido la perspectiva de cómo avanza el conocimiento humano y, por lo tanto, no podrán transmitirlo a las nuevas generaciones.