Investigadores del CREAF y del CSIC han revelado que ChatGPT no alcanza la creatividad humana en la investigación sobre plantas, aunque sí puede agilizar el trabajo. En nuevo estudio, cuyos resultados publica la revista Trends in Plant Science, se demuestra que el chat de inteligencia artificial (IA) ayuda a formular preguntas científicas sobre plantas, aunque las propuestas son limitadas y no contempla aspectos como la urgencia climática, el contexto político, estudios más recientes o la necesidad de plantear investigaciones multidisciplinares.

En vista de estos resultados, el equipo de autores alerta que el listado debe enriquecerse siempre con la mirada humana. “Hemos detectado un sesgo hacia el contenido más abundante. Así que, si sólo nos basamos en esta tecnología, nos arriesgamos a estrechar la perspectiva científica”, comenta Josep Peñuelas, investigador del CSIC en el CREAF y uno de los autores. 

Un ejemplo de este sesgo es que, según ChatGPT, la prioridad número uno de las investigaciones debería ser desarrollar productos sostenibles con plantas, “creemos que el motivo es que hay mucho contenido en la red que relaciona plantas y productos fitosanitarios, medicamentos, ropa, etc.”, apunta Peñuelas.  

Los 100 temas críticos 

Para llevar a cabo la investigación los autores preguntaron al ChatGPT los 100 temas críticos en los que la ciencia de las plantas debe centrarse en los próximos años. Las respuestas las compararon con un estudio científico internacional en el que se ya se habían consensuado este centenar de preguntas.

“Nuestro objetivo era evaluar las diferencias y saber hasta qué punto los resultados eran similares”, explica el coautor.

Cuando compararon ambas listas, observaron que las dos incluían temas como las interacciones entre plantas y polinizadores, la fijación del nitrógeno o el uso de plantas para elaborar productos sostenibles. Sin embargo, el ChatGPT no incluyó preguntas que los investigadores consideran muy relevantes. Entre ellas, temáticas relacionadas con el cambio climático y la captura de carbono, “muy presentes en la agenda social y política”, dice Peñuelas. 

Tampoco propuso temas punteros como el estudio del sistema inmunitario de las plantas o priming, que puede contribuir a desarrollar ‘vacunas vegetales’ contra patógenos, insectos y otros estresores o investigar el potencial de las algas marinas para disminuir la contaminación “probablemente porque todavía no hay mucha información publicada”, aclara Peñuelas.

Por otro lado, también consultaron con el ChatGPT los 10 temas más relevantes de la ciencia de las plantas y dónde debería poner el foco la investigación en la segunda mitad del siglo XXI y el siglo XXII. Respondió de manera diferente a cada pregunta, “esto demuestra que es capaz de dar respuestas diferentes según el escenario”, comenta Peñuelas. 

Las limitaciones de basar la ciencia en la IA

Los resultados de la investigación también revelan que el ChatGPT no tiene en cuenta cuestiones que requieren una comprensión más profunda del mundo «algo imprescindible para que la ciencia avance». 

Por ejemplo, no menciona que es importante transferir los resultados científicos a la política; fortalecer el vínculo entre ciencia y sociedad; mantener la biodiversidad genética entre la vegetación, esencial en un contexto de crisis climática y de biodiversidad, o la importancia de que la ciencia colabore otras disciplinas, entre ellas, la arquitectura o la ingeniería para reverdecer las ciudades o el sector agrícola para abordar la seguridad alimentaria. “Estos matices, de momento, aún no los puede apreciar”, destaca Peñuelas.

En la investigación han participado, además del CREAF y el CSIC, la Universidad de Nanjing, la Universidad de Berlín y el Instituto de Investigación Avanzada sobre Biodiversidad de Berlín-Brandemburgo (BBIB). Los autores concluyen que el ChatGPT puede ahorrar tiempo a la hora de revisar bibliografía y analizarla, pero alertan de que se debe utilizar con mucha cautela y siempre contando con la visión de la comunidad científica. 

Referencia:

Agathokleous, E., Rillig, M.C., Peñuelas, J., Yu, Z. “One hundred important questions facing plant science derived using a large language model”. Trends in Plant Science (2023).