Startups de IA criticadas por usar la revisión por pares como táctica de PR

Una tormenta se está gestando en el mundo académico por el uso de estudios generados por IA en la conferencia ICLR de este año, un evento importante centrado en la inteligencia artificial. Tres laboratorios de IA, Sakana, Intology y Autoscience, han generado controversia al presentar estudios generados por IA en los talleres de ICLR.
Sakana adoptó un enfoque transparente, informando a los líderes de ICLR y obteniendo el consentimiento de los revisores pares antes de presentar sus artículos generados por IA. Sin embargo, Intology y Autoscience no siguieron este ejemplo, presentando sus estudios sin notificación previa, según confirmó un portavoz de ICLR a TechCrunch.
La comunidad académica ha sido muy vocal en las redes sociales, con muchos criticando a Intology y Autoscience por explotar el proceso de revisión por pares. Prithviraj Ammanabrolu, profesor asistente en UC San Diego, expresó su frustración en X, destacando la falta de consentimiento de los revisores que ofrecen su tiempo y esfuerzo de forma gratuita. Instó a una divulgación completa a los editores sobre el uso de IA en la generación de estos estudios.
La revisión por pares ya es una tarea exigente, con una reciente encuesta de Nature que indica que el 40% de los académicos dedican de dos a cuatro horas a revisar un solo estudio. La carga de trabajo está aumentando, como lo demuestra el aumento del 41% en las presentaciones a la conferencia NeurIPS el año pasado, con un total de 17,491 artículos.
El problema del contenido generado por IA en la academia no es nuevo, con estimaciones que sugieren que entre el 6.5% y el 16.9% de los artículos presentados a conferencias de IA en 2023 contenían texto sintético. Sin embargo, usar la revisión por pares como un medio para evaluar y promover la tecnología de IA es un desarrollo más reciente.
Intology presumió en X de haber recibido críticas unánimemente positivas para sus artículos generados por IA, incluso citando a revisores de talleres que elogiaron las "ideas ingeniosas" en uno de sus estudios. Esta autopromoción no fue bien recibida por los académicos.
Ashwinee Panda, becaria postdoctoral en la Universidad de Maryland, criticó la falta de respeto hacia los revisores humanos al presentar artículos generados por IA sin su consentimiento. Panda señaló que Sakana se había acercado a su taller en ICLR, pero ella declinó participar, enfatizando la importancia de respetar el tiempo y los derechos de los revisores.
El escepticismo sobre el valor de los artículos generados por IA es generalizado entre los investigadores. Sakana reconoció que su IA cometió errores de citación "embarazosos" y que solo uno de sus tres artículos presentados habría cumplido con los estándares de la conferencia. En un movimiento hacia la transparencia, Sakana retiró su artículo de ICLR.
Alexander Doria, cofundador de la startup de IA Pleias, sugirió la necesidad de una "compañía/agencia pública regulada" para realizar evaluaciones pagadas y de alta calidad de los estudios generados por IA. Argumentó que los investigadores deberían ser completamente compensados por su tiempo y que la academia no debería ser utilizada como un recurso gratuito para evaluaciones de IA.
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It's wild how AI startups are turning peer review into a PR stunt! 😅 Sakana and others submitting AI-generated studies to ICLR is bold, but it feels like they're more focused on headlines than real science. Anyone else think this could backfire big time?
Я в замешательстве по поводу этих исследований, созданных ИИ, на ICLR. С одной стороны, круто, что ИИ может генерировать исследования, но использовать это для PR? Это кажется немного неправильным. Это расширяет границы, но не уверен, что это лучший способ.
I'm kinda torn about these AI startups using peer review as a PR move. On one hand, it's clever marketing, but on the other, it feels like they're gaming the system. I mean, if the studies are legit, why not just say so? Feels a bit shady to me.
ICLRでのAI生成の研究論文について、複雑な気持ちです。AIが研究を生成できるのは面白いけど、PRに利用するのは少し違和感があります。境界を押し広げる試みではあるけど、必ずしも最良の方法とは言えないかもしれませんね。
Estoy dividido sobre estas startups de IA que usan la revisión por pares como una táctica de relaciones públicas. Por un lado, es un marketing inteligente, pero por otro, parece que están jugando con el sistema. Si los estudios son legítimos, ¿por qué no decirlo simplemente? Me parece un poco turbio.

Una tormenta se está gestando en el mundo académico por el uso de estudios generados por IA en la conferencia ICLR de este año, un evento importante centrado en la inteligencia artificial. Tres laboratorios de IA, Sakana, Intology y Autoscience, han generado controversia al presentar estudios generados por IA en los talleres de ICLR.
Sakana adoptó un enfoque transparente, informando a los líderes de ICLR y obteniendo el consentimiento de los revisores pares antes de presentar sus artículos generados por IA. Sin embargo, Intology y Autoscience no siguieron este ejemplo, presentando sus estudios sin notificación previa, según confirmó un portavoz de ICLR a TechCrunch.
La comunidad académica ha sido muy vocal en las redes sociales, con muchos criticando a Intology y Autoscience por explotar el proceso de revisión por pares. Prithviraj Ammanabrolu, profesor asistente en UC San Diego, expresó su frustración en X, destacando la falta de consentimiento de los revisores que ofrecen su tiempo y esfuerzo de forma gratuita. Instó a una divulgación completa a los editores sobre el uso de IA en la generación de estos estudios.
La revisión por pares ya es una tarea exigente, con una reciente encuesta de Nature que indica que el 40% de los académicos dedican de dos a cuatro horas a revisar un solo estudio. La carga de trabajo está aumentando, como lo demuestra el aumento del 41% en las presentaciones a la conferencia NeurIPS el año pasado, con un total de 17,491 artículos.
El problema del contenido generado por IA en la academia no es nuevo, con estimaciones que sugieren que entre el 6.5% y el 16.9% de los artículos presentados a conferencias de IA en 2023 contenían texto sintético. Sin embargo, usar la revisión por pares como un medio para evaluar y promover la tecnología de IA es un desarrollo más reciente.
Intology presumió en X de haber recibido críticas unánimemente positivas para sus artículos generados por IA, incluso citando a revisores de talleres que elogiaron las "ideas ingeniosas" en uno de sus estudios. Esta autopromoción no fue bien recibida por los académicos.
Ashwinee Panda, becaria postdoctoral en la Universidad de Maryland, criticó la falta de respeto hacia los revisores humanos al presentar artículos generados por IA sin su consentimiento. Panda señaló que Sakana se había acercado a su taller en ICLR, pero ella declinó participar, enfatizando la importancia de respetar el tiempo y los derechos de los revisores.
El escepticismo sobre el valor de los artículos generados por IA es generalizado entre los investigadores. Sakana reconoció que su IA cometió errores de citación "embarazosos" y que solo uno de sus tres artículos presentados habría cumplido con los estándares de la conferencia. En un movimiento hacia la transparencia, Sakana retiró su artículo de ICLR.
Alexander Doria, cofundador de la startup de IA Pleias, sugirió la necesidad de una "compañía/agencia pública regulada" para realizar evaluaciones pagadas y de alta calidad de los estudios generados por IA. Argumentó que los investigadores deberían ser completamente compensados por su tiempo y que la academia no debería ser utilizada como un recurso gratuito para evaluaciones de IA.
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I'm kinda torn about these AI startups using peer review as a PR move. On one hand, it's clever marketing, but on the other, it feels like they're gaming the system. I mean, if the studies are legit, why not just say so? Feels a bit shady to me.
ICLRでのAI生成の研究論文について、複雑な気持ちです。AIが研究を生成できるのは面白いけど、PRに利用するのは少し違和感があります。境界を押し広げる試みではあるけど、必ずしも最良の方法とは言えないかもしれませんね。
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