From Wikipedia to AI: Measuring 25 years of synthesis of human genetics research in the public-facing information ecosystem
Este estudio analiza 25 años de revisiones de Wikipedia y de salidas emergentes de IA para revelar que la investigación en genética humana se sintetiza frecuentemente en información pública sobre etnicidad y nacionalidad, y que las enciclopedias generadas por IA exhiben una mayor frecuencia de referencias genéticas y una mayor tendencia a alucinar o tergiversar esta investigación en comparación con las fuentes tradicionales.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA de un preprint que no ha sido revisado por pares. No es consejo médico. No tome decisiones de salud basándose en este contenido. Leer descargo de responsabilidad completo
Imagina el genoma humano como el manual de instrucciones definitivo para construir a una persona, una enorme biblioteca de código que los científicos tardaron décadas en descodificar. Pero aquí está la parte difícil: este manual no solo habla de ojos azules o cabello rizado; a menudo se enreda con la forma en que definimos a los grupos de personas, como naciones, etnias o razas. Piensa en ello como un libro de recetas que accidentalmente se mezcla con un libro de historia. Debido a que estos temas son tan personales y políticos, es muy fácil que la ciencia se tuerza o se malinterprete cuando la gente común lee sobre ella. Todos dependemos de la información pública —como los sitios web que visitamos o los chatbots a los que les pedimos ayuda con la tarea— para dar sentido a esta ciencia compleja. Pero si la información que hay por ahí está un poco desordenada, o si inventa hechos que no existen, podría llevarnos a creer cosas sobre nuestra propia biología que simplemente no son ciertas. Por eso es importante verificar qué es lo que realmente se escribe en estos espacios públicos y ver si la ciencia se está contando correctamente.
Este artículo actúa como una historia de detectives que viaja en el tiempo, mirando hacia atrás durante 25 años para ver cómo la investigación en genética humana se ha mezclado en el ecosistema de información pública. Los investigadores decidieron tomar una instantánea masiva de Wikipedia, la enciclopedia en línea más popular del mundo, a la que tratan como un mural gigante y vivo que se repinta millones de veces. No se limitaron a mirar unas pocas páginas; analizaron la asombrosa cifra de 3.050.422 revisiones históricas de 6.738 páginas diferentes sobre etnia, nacionalidad y raza.
Lo que encontraron es que la terminología genética se ha deslizado silenciosamente en el 14,8% de estas páginas, pero si haces zoom en las 1.000 páginas más populares, ese número salta al 55,5%. Es como si más de la mitad de las historias más famosas sobre grupos nacionales incluyeran ahora un capítulo biológico. Específicamente, el 67,8% de las páginas sobre nacionalidades mencionan la genética, lo que sugiere que la investigación se está sintetizando para presentar un elemento biológico a la idea de etnia y nacionalidad. Los autores también echaron un vistazo entre bastidores a las "páginas de discusión", donde los editores discuten sobre qué debería escribirse, y descubrieron que el 10,1% de las 56.908 discusiones allí contenían terminología genética.
La historia no termina en Wikipedia. El equipo también hizo preguntas a tres chatbots populares sobre nacionalidades, y descubrieron que estos asistentes de IA a menudo remiten tanto a la genética como a Wikipedia como sus fuentes. Pero el giro más sorprendente viene de una nueva enciclopedia generada por IA llamada Grokipedia. Cuando los investigadores examinaron 133 páginas de esta nueva fuente, descubrieron que mencionaba la genética con mayor frecuencia que Wikipedia. Sin embargo, a diferencia de los editores humanos que intentan ser cuidadosos, esta enciclopedia generada por IA fue hallada alucinando o tergiversando la investigación de la genética humana, esencialmente inventando hechos o equivocándose en la ciencia. El artículo sugiere que, si bien estamos sintetizando más ciencia en nuestras historias públicas, debemos tener cuidado de que los nuevos narradores de IA no estén inventando una realidad biológica que no existe.
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