Utilizzare l'intelligenza artificiale nel lavoro accademico

Ultimamente si parla molto del progresso e della diffusione delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA). Se inizialmente le utilizzavamo per scopi di intrattenimento, per socializzare o per lavoro, in seguito abbiamo iniziato a impiegarle anche in ambito accademico per scopi educativi. 

All'inizio abbiamo visto l'intelligenza artificiale come un assistente, un servitore. Ora diciamo che questo servitore potrebbe essere il carnefice dell'umanità. Ne abbiamo paura. Il motivo per cui lo diciamo risiede nel fatto che l'intelligenza artificiale, a differenza delle macchine meccaniche, è in grado di svolgere i "lavori intellettuali" che gli esseri umani compirebbero. Quando si utilizza ChatGPT-4o, uno degli esempi più avanzati di modelli di IA creati sviluppando modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models – LLM), è possibile conversare con l'IA come se si parlasse con un amico. Allo stesso tempo, è possibile conversare come se si parlasse con uno scienziato, un uomo d'affari, un filosofo o un politico. Non è necessario conoscere queste persone individualmente né che esse vi dedichino il loro tempo. 

L'IA è diventata rapidamente una delle tecnologie più importanti e trasformative del nostro tempo, trovando applicazioni in quasi ogni campo e settore. Tra queste applicazioni, la scrittura accademica si distingue come uno dei settori in più rapida evoluzione e in cui gli strumenti e i metodi basati sull'IA sono più ampiamente accettati. Non lo dico per una sorta di facilità o praticità nel voler resistere alla marea che avanza, ma credo che l'adozione di strumenti basati sull'IA nella scrittura scientifica debba essere ampiamente incoraggiata. 

Ma perché? Nel loro articolo intitolato "Scrittura accademica con l'intelligenza artificiale: un progresso tecnologico che cambia il paradigma", pubblicato sulla rivista Nature nel giugno 2023, Roei Golan e colleghi suddividono l'uso dell'IA nella scrittura accademica in due ampie categorie: strumenti che supportano gli autori nel processo di scrittura e strumenti utilizzati per valutare la qualità e la validità dei lavori scritti. Strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale, in grado di comprendere e produrre un linguaggio simile a quello umano, possono aiutare gli autori a scrivere e preparare i loro articoli. Strumenti come i software di rilevamento del plagio e le piattaforme di revisione automatica tra pari possono invece fornire supporto a revisori ed editori nel processo di valutazione della qualità degli articoli. Inoltre, le piattaforme di revisione automatica possono valutare rapidamente e oggettivamente grandi quantità di articoli, con il potenziale di ridurre il carico di lavoro.

Uno dei vantaggi più significativi degli strumenti basati sull'IA nella scrittura accademica è il risparmio di tempo e l'aumento dell'efficienza. Ad esempio, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale possono aiutare gli autori a identificare e correggere gli errori nei loro lavori, consentendo loro di concentrarsi sul contenuto. Questi algoritmi possono anche assistere in compiti come la traduzione linguistica e la sintesi di testi, rendendo più efficienti le revisioni bibliografiche complete. Inoltre, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale possono generare bozze specifiche per articoli, protocolli di ricerca, richieste di sovvenzioni, moduli di consenso informato, e-mail, lettere di necessità medica, rapporti e altri documenti scritti. Queste bozze possono essere utilizzate come strutture che garantiscono l'inclusione dei componenti essenziali del testo. Infine, l'elaborazione del linguaggio può fornire suggerimenti specifici per rafforzare un articolo o un abstract. Ad esempio, gli algoritmi di IA possono suggerire studi precedenti pertinenti da includere nell'introduzione o limitazioni da menzionare nelle sezioni di discussione. Tuttavia, tra i limiti attuali degli algoritmi di IA vi sono l'accesso limitato a tutte le pubblicazioni e l'incapacità di riconoscere gli studi più recenti. Inoltre, l'IA può suggerire la dimensione del campione appropriata in base a studi precedenti o consigliare il test statistico più adatto in base alla distribuzione dello studio. Pertanto, può fungere da editore, revisore e persino consulente nel lavoro accademico. Il punto da non dimenticare qui è che spetta comunque al ricercatore creare le sequenze di comando (prompt, che potremmo anche definire algoritmi testualizzati) che spiegano all'intelligenza artificiale come fare editing, revisione e consulenza, e svilupparle e migliorarle in ogni lavoro. Perché non esiste un unico prompt adatto a ogni ricercatore o a ogni ricerca. 

Infine, vorrei condividere alcune note che ritengo importanti con gli accademici che utilizzano, non utilizzano, pensano di utilizzare o non pensano di utilizzare gli strumenti di IA:

1. Gli studenti hanno ora un facile accesso a strumenti avanzati basati sull'IA come ChatGPT. Questi strumenti utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e possono creare contenuti scritti originali che gli studenti possono utilizzare nelle loro valutazioni.

2. Questi strumenti sono spesso accessibili tramite servizi commerciali mirati ad 'aiutare' gli studenti nelle loro valutazioni.

3. Gli output generati dagli LLM sono così coerenti da non poter essere rilevati dagli accademici o dai tradizionali software di confronto testuale utilizzati per rilevare il plagio, tuttavia riferimenti falsi non modificati possono indicare l'uso di questi strumenti.

4. L'uso di questi strumenti non può essere necessariamente considerato plagio, purché gli studenti siano trasparenti nelle loro presentazioni; tuttavia, potrebbe violare le politiche di integrità accademica delle istituzioni di istruzione superiore (università).

5. Esistono usi legittimi di questi strumenti per supportare l'istruzione degli studenti, il che richiede alle università di riflettere attentamente e definire le politiche relative all'uso di questo software da parte degli studenti.