Detectives de IA: Nuevas herramientas detectan errores en artículos de investigación

Dos nuevas herramientas impulsadas por IA están revolucionando la integridad de la investigación. El Proyecto Espátula Negra, una iniciativa de código abierto, ha analizado aproximadamente 500 artículos, identificando numerosos errores y contactando directamente a los autores. YesNoError, un proyecto más ambicioso, ha analizado más de 37.000 artículos, marcando posibles fallas en su sitio web. Ambos apuntan a evitar que errores y fraudes entren en la literatura científica, pero enfrentan desafíos como altas tasas de falsos positivos y posibles daños a la reputación. A pesar de estos riesgos, los expertos ven el potencial de la IA como una herramienta poderosa para la selección inicial y la mejora de la eficiencia de la investigación.