Que ve el llop! El ChatGPT i les universitats 

Treballo en una universitat pública catalana i, des de fa unes setmanes, tothom es fa la mateixa pregunta: fins a quin punt els programes d’Intel·ligència Artificial com el ChatGPT, capaços de crear textos acadèmics mitjançant combinacions algorítmiques en base a milions i milions de dades d’Internet, constitueixen una amenaça pel sistema d’ensenyament superior? 

La major part de col·legues semblen tenir una actitud alarmista i obertament contraria a aquest tipus de programes. Els arguments que avancen són essencialment tres.

El primer fa referència a la qualitat de l’aprenentatge dels alumnes. Aprendre a escriure és un aspecte integral de la formació d’un investigador, especialment en el camp de les ciències socials i de les humanitats, que és el meu. L’escriptura és un procés sovint dolorós, però al mateix temps gratificant que serveix per estructurar el pensament. Escriure ens obliga a sintetitzar allò que ja sabem i ens empeny a pensar en idees noves. Si n’hi ha prou amb escriure un conjunt de “promts” o paraules claus per generar un text acadèmic, on va a parar l’aprenentatge de l’estudiant? On queda l’esforç, la reflexió i el creixement intel·lectual?

El segon argument habitual en contra d’aquests programes de generació de textos acadèmics té a veure amb l’originalitat dels treballs resultants i, en conseqüència, amb l’avenç del coneixement científic. L’increment de saber i la formació d’un esperit crític entre els estudiants són els objectius de qualsevol institució universitària. Per a assolir-los, cal que les contribucions dels investigadors i de les investigadores siguin originals. Repetint una i altra vegada el mateix no hi ha progrés científic ni debat públic. Només hi ha coneixement quan hi ha novetat, rigor i imaginació. Els programes algorítmics, per molt sofisticats que siguin, encara es troben lluny de poder generar aportacions intel·lectuals significatives. Com a molt, el que poden fer (almenys de moment) són versions aparentment inèdites d’idees ja existents. I això no fa augmentar el coneixement. Des d’aquest punt de vista, acceptar la Intel·ligència Artificial implica enterrar la possibilitat de l’avenç del saber.

En tercer lloc, aquells que criden “que ve el llop!” quan es parla d’Intel·ligència Artificial esmenten la dificultat que pot suposar pel professorat haver d’avaluar aquest tipus de produccions i discernir entre allò que és plagi i allò que no ho és. Aquest és un argument capital. Gran part del pànic que provoquen aquests algoritmes prové del fet que són “massa bons”: llegint-los es fa difícil discernir si es tracta d’un text propi o d’un document generat per ordinador. Si donem per bo un text escrit per un “bot” podríem acabar atorgant un títol universitari a algú que no ha escrit ni una sola línia. La hipòtesi fa feredat. Els professors universitaris ja disposem de programes de rastreig anti-plagi que ens permeten detectar el tant per cent de coincidències que presenta un text en relació amb altres documents presents a la xarxa. Jo els faig servir a cada període d’avaluació. A vegades ni tan sols cal activar-lo per descobrir l’engany: hi ha treballs lamentables que sorprenen amb paràgrafs brillants i, al revés, assaigs de gran qualitat amb fragments d’allò més pobres. Fins i tot m’he trobat treballs que alternen el català i el castellà. Però, a diferència d’aquests collages o “copy-paste” matussers, aquests algoritmes s’estan perfeccionant tant que ben aviat podríem trobar-nos indefensos i sense cap mecanisme fiable de verificació. Els títols universitaris deixarien de tenir valor.

Jo entenc i, en certa mesura, comparteixo els temors exposats, però opino que, com a acadèmics, hem d’anar més enllà del lament i els escarafalls catastrofistes. Haurem de viure i conviure amb la Intel·ligència Artificial i el que hem de fer és trobar maneres de regular-la i d’incorporar-la per augmentar la qualitat de la recerca i de l’ensenyament. 

És més, penso que podem aprofitar aquest debat al voltant del ChatGPT per mirar-nos al mirall i fer una anàlisi crítica d’algunes de les dinàmiques que malmeten la Universitat i la recerca en general. 

A veure, si ha estat possible dissenyar un algoritme que imiti l’estil i el to dels articles i textos acadèmics és perquè, en el fons, ja fa temps que aquest tipus de treballs es regeixen per uns models estandarditzats, previsibles i poc imaginatius. Diem les coses pel seu nom: la major part d’articles acadèmics que es publiquen en revistes especialitzades tenen un escàs interès literari. Es limiten a seguir unes convencions estilístiques i uns motlles argumentatius preestablerts. En poques paraules: són generalment textos neutres, plans i impersonals.

A les universitats mai s’havia publicat tant i mai s’havia llegit tan poc.

El mateix passa a nivell del contingut. Les idees que plantegen molts dels milers d’articles que es publiquen cada mes són poc originals. Sovint són “refregits” d’idees anteriors. Gran part dels textos segueixen les modes del present, i citen una i altra vegada les tesis simplificades dels autors i autores “de moda” que marquen tendència a cada moment.

L’empobriment de (part) de la producció científica és conseqüència de l’espiral liberal en el qual ha entrat la recerca i l’ensenyament superior des de fa uns anys. 

M’explico: els investigadors i investigadores reben actualment una pressió creixent per publicar molt i de pressa. Aquesta ànsia per publicar es deu a motius de  supervivència laboral: només amb un bon feix d’articles sota el sarró es pot aspirar a una de les poques places que s’ofereixen a les universitats. 

Aquesta pressió també s’ha traslladat a l’etapa d’estudiant. Ja des de l’inici dels estudis de màster, els estudiants que volen fer carrera acadèmica se senten pressionats per publicar en revistes especialitzades i assistir a congressos científics per forjar-se un currículum de cara a la competitiva etapa postdoctoral. Tot plegat no té ni cap ni peus. És senzillament posar el carro davant dels bous. Evidentment, no hi ha res de dolent en el fet de publicar articles i anar a congressos abans d’acabar la tesi, sempre i quan es faci però com un acte voluntari i formatiu, i no pas com un requisit obligatori per poder afegir una línia més al currículum personal.

Quan jo vaig fer el doctorat (2004-2008), vaig poder dedicar-me íntegrament a la recerca. Avui els investigadors joves ja no poden fer-ho a causa de la manca de beques i ajuts. Molts han de treballar i estudiar alhora. Això els fa sovint abandonar. L’escassetat de suport econòmic i d’ofertes laborals esperona un sentiment de competitivitat entre els estudiants. També ocasiona problemes d’angoixa i d’ansietat.

La lògica liberal fa que tot esforç intel·lectual s’acabi valorant en termes d’inversió, risc i benefici:  em surt a compte invertir 20 hores a llegir un llibre de 300 pàgines quan puc trobar un resum per internet? Cal realment que aprengui una llengua estrangera si hi ha traductors automàtics? Si publico un article a aquesta revista, quin guany n’obtindré en termes d’impacte científic? Farà pujar el meu coeficient d’investigador? Sortiré al Google Scholar? 

El resultat de tot plegat és que a les universitats mai s’havia publicat tant i mai s’havia llegit tan poc. Els comitès editorials estan saturats perquè tothom vol publicar a les revistes més prestigioses. Per publicar un article a vegades cal esperar un o dos anys. Els articles són cada cop més curts i esquemàtics. Hi ha molta palla i poques contribucions rellevants. Tot plegat ens aboca a una simplificació del coneixement i a un món cada cop més insubstancial, competitiu i accelerat.

La Intel·ligència Artificial ha emergit dins d’aquest context acadèmic. Per tant, la Intel·ligència Artificial no és el causant de la davallada del pensament; n’és, en tot cas, la conseqüència.

Mentre seguim amb una lògica productiva del coneixement i exigint als alumnes fer treballs aspres i rutinaris basats en motlles preestablerts, dispositius com el ChatGPT constituiran un vertader perill. Però, què passaria si comencéssim a concebre l’ensenyament, la recerca i els modes d’avaluació del coneixement d’una altra manera?

Enlloc de demonitzar la Intel·ligència Artificial, el que hem de fer és imaginar noves maneres d’ensenyar, d’escriure i de generar saber, maneres més personals i creatives, que posin al centre el diàleg, el debat i l’experimentació. També cal que valorem la recerca en termes qualitatius i no pas en base a criteris merament numèrics (alguns passos positius en aquesta direcció ja s’estan fent aquí a Catalunya des de les universitats i les agències de qualitat universitària). 

La Intel·ligència Artificial no és el causant de la davallada del pensament; n’és, en tot cas, la conseqüència.

Si féssim aquest pas podríem deixar de veure la Intel·ligència Artificial com una competidora i podríem començar a concebre-la, en canvi, com una potencial aliada. Si ho pensem bé, els algoritmes (amb qui, reitero, haurem d’aprendre a conviure) ens podrien ajudar en la nostra vida universitària. Com? Doncs, per exemple, simplificant les tasques més insípides de la nostra professió, com ara la càrrega administrativa que sovint ofega investigadors i investigadores (redacció d’informes i memòries, comptabilitat, gestió del correu electrònic, entre d’altres). 

Però no només això: penso que la Intel·ligència Artificial podria ser un bon instrument complementari per desenvolupar projectes de recerca vertaderament creatius i innovadors.  Hi ha artistes que empren la IA per les seves creacions. També podem fer-ho els científics socials. La IA és capaç de mobilitzar grans quantitats de dades o de cercar connexions entre models existents. També pot formular variacions sobre prototips en fase d’experimentació. 

La Intel·ligència Artificial no pot determinar què és una bona recerca i què no. No té ni criteri ni sensibilitat. Tampoc esperit crític. Però pot ser un ajut per determinades tasques, sempre sota el guiatge d’investigadors i d’investigadores qualificades.

El futur és incert i, en gran mesura, esfereïdor. Cal regular i, sens dubte, limitar alguns usos de la Intel·ligència Artificial dins del context universitari i de recerca. La Intel·ligència Artificial no pot substituir el necessari aprenentatge de l’escriptura i de la lectura. Tampoc la reflexió crítica i personal. Però precisament per potenciar tots aquests aspectes cal que cerquem maneres innovadores d’ensenyar i de generar coneixement que s’allunyin de models quantitatius que res tenen a veure amb el saber i que estan conduint la recerca en un cul-de-sac i els investigadors i investigadores a un estat permanent d’angoixa per la necessitat de publicar molt i ràpid. 

Aprofitem la Intel·ligència Artificial per repensar conjuntament com volem la recerca i l’ensenyament universitari del futur.