Este enfoque se materializa en la meta-investigación, un campo emergente que estudia el propio proceso de investigación científica. Al analizar cómo se diseña, ejecuta y publica la ciencia, la meta-investigación busca identificar sesgos, fallos metodológicos y prácticas cuestionables para proponer mejoras. Este ejercicio de autocrítica es fundamental para fortalecer la rigurosidad y la reproducibilidad de los hallazgos. Ambos fenómenos, aunque distintos, convergen en la necesidad urgente de reforzar los mecanismos de control de calidad y la transparencia en el ecosistema científico para preservar su integridad.
La credibilidad de la ciencia bajo escrutinio por el auge de la IA y la necesidad de autoevaluación
La comunidad científica enfrenta un doble desafío para su credibilidad: la proliferación de investigaciones falsas generadas por inteligencia artificial y la necesidad de autoevaluar sus propios métodos de producción de conocimiento. Estos debates resaltan la importancia de la meta-investigación y la robustez de los sistemas de publicación para mantener la confianza pública en la ciencia. Por un lado, el avance de la inteligencia artificial ha creado una nueva amenaza: la capacidad de generar *papers* científicos falsos que parecen auténticos. Esta avalancha de contenido fraudulento pone en jaque a los servidores de preimpresión (*preprint*), plataformas diseñadas para acelerar la difusión del conocimiento al reducir las barreras de publicación. La facilidad con la que se pueden crear estos estudios falsos satura el sistema y dificulta la distinción entre investigación legítima y desinformación, erosionando la confianza en estos importantes canales de comunicación científica. Por otro lado, y como posible respuesta a estas y otras debilidades sistémicas, surge la propuesta de usar “más ciencia para mejorar la ciencia”.


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