✨︎ Resumen (TL;DR):
- Sakana AI y universidades desarrollaron un sistema que ejecuta todo el proceso científico de forma independiente.
- Un artículo generado por esta IA logró una calificación de 6.33, superando al 55 % de los trabajos en una conferencia internacional.
- El avance plantea debates sobre la automejora recursiva y el futuro de la gobernanza académica.
La revista científica Nature publicó este miércoles un documento sobre un sistema de inteligencia artificial capaz de ejecutar investigaciones científicas completas de manera independiente. Desarrollado por la empresa Sakana AI en colaboración con la Universidad de Columbia Británica (UBC), el Instituto Vector y la Universidad de Oxford, el software abarca desde la lluvia de ideas hasta la redacción del reporte final.
El estudio, titulado “Towards end-to-end automation of AI research”, detalla cómo la herramienta automatiza el proceso académico. Jeff Clune, profesor de ciencias de la computación en UBC y autor principal, explicó la escala del avance: “Este artículo marca el amanecer de un nuevo capítulo en la historia humana, donde el progreso científico se acelera radicalmente gracias a científicos de IA que pueden actuar de forma autónoma”.
The AI Scientist es un sistema impulsado por modelos fundacionales que genera ideas, revisa literatura para asegurar originalidad, escribe y depura código, analiza resultados y redacta los documentos en LaTeX.
Además, incluye un Revisor Automatizado que predice si los artículos serán aceptados en conferencias especializadas, logrando un nivel de precisión comparable al de evaluadores humanos.
Pruebas en el mundo real y los límites del software
Para comprobar sus capacidades, los investigadores enviaron tres artículos generados íntegramente por la inteligencia artificial a un taller de la Conferencia Internacional de Representaciones de Aprendizaje (ICLR) programada para 2025.
El resultado más destacado fue un texto sobre regularización de redes neuronales que alcanzó una calificación promedio de 6.33. Esto lo colocó por encima del 55 % de las propuestas, superando el umbral de aceptación del taller.
Sin embargo, Sakana AI retiró el documento antes de su publicación citando normas no resueltas sobre trabajos generados por algoritmos. Los desarrolladores reconocen que el sistema aún tiene fallas:
- Genera ideas de investigación poco desarrolladas.
- Inventa o cita fuentes de forma inexacta.
- Su capacidad se limita actualmente a la investigación en ciencias de la computación.
- Ninguno de los tres documentos enviados cumplió con los estándares principales de la conferencia; solo pasaron el filtro de un taller secundario con una tasa de aceptación del 60 al 70 %.
A pesar de las barreras actuales, el potencial de la herramienta obliga a replantear el quehacer investigador. Shengran Hu, estudiante de doctorado en UBC y coautor del trabajo, señaló: “El AI Scientist abre las puertas a una automejora recursiva en la que el sistema de IA no solo descubre nuevos conocimientos científicos, sino que utiliza esos descubrimientos para volverse mejor haciendo más hallazgos”.
Un editorial de Nature, publicado de forma paralela, advirtió que esta tecnología levanta preguntas sin respuesta sobre cómo debe ejecutarse y gobernarse la investigación frente a la inminente automatización académica.
