¿Qué sucede cuando producimos datos utilizando IA y se los damos a otras IA para que estudien los cigarrillos electrónicos?
La tambaleante IA y la ciencia experimental
El uso de la IA para la ciencia plantea interrogantes.
La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en parte de nuestra vida diaria. Ya sea para mejorar nuestra productividad, ayudarnos con determinadas tareas o incluso hacernos la vida más fácil, la IA es ahora un componente con el que debemos contar. Como el resto de industrias, la comunidad científica no es ajena al desarrollo de estas máquinas supuestamente capaces de reproducir la inteligencia humana. Y cada vez más, estos se utilizan en la investigación. Este es particularmente el caso de un estudio reciente1 publicado en la revista médica Naturalezaque tenía como objetivo “prevenir riesgos” vapear para la salud.
Utilizando una red neuronal, los autores de la investigación intentaron predecir las transformaciones que sufrirían 180 productos utilizados para diseñar sabores de e-líquidos como parte de una reacción de pirólisis. Estos productos estaban compuestos por 66 ésteres, 46 cetonas/aldehídos, 27 alcoholes/acetales, 26 aromáticos/heterociclos/carbociclos y 15 ácidos carboxílicos/amidas.
La pirólisis es la descomposición química de compuestos orgánicos inducida por el calor. En otras palabras, se trata de nuevos productos creados por un e-líquido cuando se calienta durante el vapeo.
Datos producidos por la inteligencia artificial, entregados a la inteligencia artificial
Así, con la ayuda de la inteligencia artificial y “datos experimentales de espectrometría de masas de impacto electrónico”, los autores de la investigación pudieron predecir las transformaciones químicas de cada uno de los 180 compuestos estudiados, y sus productos asociados. Luego, otra inteligencia artificial se encargó de asignarles una puntuación de probabilidad, es decir, las posibilidades de que cada producto haya sido realmente creado tras la pirólisis del producto original del que procede. En total, las predicciones de la IA mostraron que se crearían 7.307 productos como resultado del calentamiento de los 180 compuestos originales. Una cifra que se sitúa en 4.524 una vez eliminados los duplicados del mismo sabor.
Luego se extrajeron datos específicos de los resultados y luego se los volvió a introducir en una IA para fusionarlos con otros datos. “datos experimentales”. El propósito de este procedimiento era identificar los productos de pirólisis más probables para cada uno de los 180 compuestos originales y luego poder asignarles riesgos para la salud.
Los científicos están imaginando con entusiasmo cómo las herramientas de inteligencia artificial (IA) podrían mejorar la investigación.Extracto de un artículo científico que advierte sobre los peligros del uso de la IA.
Quedaba una pregunta sin respuesta: ¿qué temperatura se necesitaría para que realmente se produjera el fenómeno de pirólisis que induce la creación de todos estos compuestos químicos? La energía de activación, es decir, la energía mínima necesaria para que se produzca una reacción, es una excelente manera de obtener una primera aproximación de las condiciones térmicas necesarias para que se produzca la pirólisis en el marco del vapeo, señalan los investigadores. Sin embargo, como explican, “La determinación de AEs es experimentalmente muy laboriosa y computacionalmente costosa, porque requiere cálculos químicos cuánticos”.
Para simplificar, volvieron a utilizar la inteligencia artificial, que permitió determinar las condiciones que serían realmente necesarias para el fenómeno de pirólisis y luego producir una hoja que agrupa cada uno de los productos inducidos por esta reacción para los 180 compuestos originales. estudiados, junto con sus clasificaciones de peligro asociadas.
En sus conclusiones, los investigadores señalan que el 24% de los compuestos detectados están clasificados como tóxicos agudos o peligrosos para la salud, y que si bien sus resultados muestran que existen similitudes con fumar, “Al vapear surge un perfil significativamente diferente de compuestos peligrosos”. Por lo tanto, comparar la nocividad de vapear sólo con la de fumar probablemente “dan una falsa sensación de seguridad, especialmente a los jóvenes no fumadores”. También recomiendan “limitar estrictamente el número de entidades químicas en los e-líquidos”.
IA aquí, IA allá
Si bien siempre es interesante ver a la ciencia interesada en los cigarrillos electrónicos, cabe señalar que este estudio tiene varias limitaciones. En primer lugar, el uso, incluso excesivo, de la inteligencia artificial. Sabiendo que el conocimiento de la IA sólo proviene de los datos que ha recibido, se deben tener en cuenta los riesgos de sesgo.
Luego, el hecho de que para ser tenidos en cuenta por la IA, los 180 compuestos originales debían ser “transformados” en datos que pudiera asimilar, sin ninguna seguridad de que esta transformación no hubiera distorsionado de una forma u otra los compuestos originales.
Tales ilusiones oscurecen la capacidad de la comunidad científica para ver la formación de monoculturas científicas, en las que ciertos tipos de métodos, preguntas y puntos de vista llegan a dominar enfoques alternativos, haciendo que la ciencia sea menos innovadora y más vulnerable al error. Extracto de un artículo científico que advierte sobre los peligros del uso de IA.
La inteligencia artificial también se ha utilizado en varias ocasiones sucesivas. Primero, para predecir los compuestos químicos potenciales que podrían crearse, luego para darles una puntuación de probabilidad de ser creados y, finalmente, para fusionar el resultado con otros datos descritos como “experimental”. En tales condiciones, es difícil saber qué queda realmente de los datos originales después de haber sido procesados con IA tantas veces consecutivas. Sabiendo que estos datos fueron, de nuevo, entregados por última vez a la inteligencia artificial para intentar calcular las condiciones que realmente tendrían que darse para que todo esto sucediera.
Aparte del hecho de que todos estos resultados son, cuanto menos, peligrosos, tengamos en cuenta también que cada dispositivo de vapeo funciona a diferentes temperaturas, tiene resistencias compuestas de forma diferente y que hay decenas de miles de e-líquidos en el mercado, todos ellos teniendo una composición diferente. Es decir, aunque parte de los resultados de este estudio fueran correctos, sólo corresponderían a una ínfima parte de las múltiples combinaciones que es posible conseguir entre el par de cigarrillos electrónicos, e-líquido utilizado, resistencia utilizada, calentamiento. temperatura utilizada, etc.
Algunos científicos advierten sobre la IA
La comunidad científica también está alarmada por el uso de inteligencia artificial para estudios. El pasado mes de marzo, dos investigadores publicaron un artículo2 en la misma revista médica que este estudio, advirtiendo que la IA podría “explotar nuestras limitaciones cognitivas, haciéndonos vulnerables a ilusiones de comprensión en las que creemos que entendemos el mundo mejor de lo que realmente lo entendemos”. Concluyeron indicando que la proliferación de herramientas de IA en la ciencia corre el riesgo de “Introducir una fase de investigación científica en la que producimos más pero entendemos menos”.
1 Kishimoto, A., Wu, D. & O’Shea, DF Previsión de los riesgos para la salud del vapeo mediante la predicción de modelos de redes neuronales de reacciones de pirólisis de sabor. SciRep 14, 9591 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-59619-x.
2 Messeri, L., Crockett, MJ Inteligencia artificial e ilusiones de comprensión en la investigación científica. Naturaleza 627, 49–58 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0.
