Desde que ChatGPT invadió el mundo, tenemos desde artículos hechos al 100% con la herramienta hasta estudios académicos que han copiado y pegado sin pudor, sin una revisión final.
Esto último es especialmente grave, ya que mientras un artículo suele contar algo que ha pasado, fácil de contrastar, un estudio académico se supone que innova, que sirve para crear algo que no ha sido hecho antes.
Por desgracia, muchos profesionales del tema no se cortan a la hora de hacer estudios, o parte de ellos, con lo que ofrece ChatGPT, y es fácil identificarlo.
Pongamos dos ejemplos yendo a Google Académico. En el primero, buscamos por la típica frase de «a partir de mi última actualización de conocimientos», y nos encontramos con decenas de estudios que muestran dicha frase, la misma que muestra ChatGPT cuando no quiere arriesgarse con información desactualizada:
Otra frase que podemos buscar, en el mismo Google Scholar es la de «I don’t have access to real time» (no tengo acceso en tiempo real), la típica frase que encontramos cuando buscamos información actualizada sobre algo. El resultado es tremendo:
De la misma forma podemos seguir buscando por frases típicas de ChatGPT, aunque con la práctica es fácil ver que, cuando un texto abusa de los «en resumen», «en conclusión» y los «no solo… sino que…», es porque hay un ChatGPT por detrás escribiendo como si no hubiera un mañana.
Este tipo de contenido es fácil de detectar, por lo que si vuestrainvestigación se va a basar en un estudio que está claramente desarrollado por ChatGPT, tened mucho cuidado, porque puede haber datos inexactos que pueden hacer mucho daño a quien recibe la información.
El problema es que los «tramposos» se van haciendo más listos, de forma que será fácil eliminar esas frases que delatan, o usar otras plataformas, como Claude 3 o Perplexity, pero el contenido podrá seguir estando vacío de innovación, lo que acaba matando al propio conceoto de lo que debería ser un estudio.