¿ChatGPT es lo suficientemente inteligente para obtener un título de ingeniero?

Investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), una de las universidades más prestigiosas de Europa, sometieron a los sistemas de inteligencia artificial (IA) ChatGPT a test de diversos estudios de esa institución, observando que contestan correctamente la mayoría de las preguntas.

IA aprueba diversos cursos en la universidad suiza

En el estudio, publicado en la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), investigadores de la Facultad de Ciencias de la Computación y Comunicación de la EPFL analizaron a gran escala 50 cursos de la EPFL para evaluar el desempeño actual de los modelos extensos de lenguaje (LLM) en la evaluación de cursos de educación superior.

Los cursos seleccionados forman parte de nueve programas en línea de licenciatura y maestría y cubren una amplia gama de disciplinas, incluidas informática, matemáticas, biología, química, física y ciencia de los materiales.

Los modelos de lenguaje ChatGPT 4 y 3,5 responden correctamente en torno al 65 % de las cuestiones usando estrategias inmediatas y los datos básicos, pero con un aumento de conocimientos pueden lograr hasta un 85 % de aciertos, un resultado sorprendente según la científica Anna Sotnikova, del Laboratorio de Procesamiento de Lenguaje de la EPFL, que encabezó el estudio.

“Si el estudio se repitiera hoy los resultados serían incluso mejores”, advirtieron los investigadores, teniendo en cuenta los continuos avances de esta tecnología.

“Atajos” peligrosos para los estudiantes

“¿Podría ChatGPT obtener un título en ingeniería? Evaluación de la vulnerabilidad de la educación superior a los asistentes de IA”. Ese es el título del estudio, que buscaba sobre todo examinar los efectos que el uso de la IA puede tener en los estudiantes de enseñanza superior.

La preocupación de los investigadores es que la utilización de estos modelos de lenguaje afecte al proceso formativo de los universitarios, necesario para aumentar sus capacidades académicas.

“Hay temor a que si los modelos son tan capaces como parece, los estudiantes los utilicen para tomar ‘atajos’ en ese proceso necesario para aprender nuevos conceptos, lo que podría llevar a bases de conocimiento más débiles que dificultarán la absorción futura de saberes más complejos”, advirtieron los responsables del estudio.

“Conceptualizamos estos desafíos desde la perspectiva de la vulnerabilidad, el potencial de que las evaluaciones universitarias y los resultados del aprendizaje se vean afectados por el uso de la IA generativa por parte de los estudiantes”, explicaron.

“Nuestros resultados exigen revisar el diseño de la evaluación a nivel de programa en la educación superior a la luz de los avances en la IA generativa”, concluyeron.

rml (efe, PNAS)