Un fuerte aumento de las citas al trabajo de la estadística Andrea Riebler la llevó a investigar un mercado creciente de herramientas de investigación ya preparadas. Ella y sus colegas encontraron pruebas de que empresas en China venden software, asistencia de escritura basada en inteligencia artificial e instrucciones diseñadas para ayudar a los usuarios a producir artículos de investigación a partir de datos de salud pública en menos de dos horas.

Riebler, del Departamento de Ciencias Matemáticas de NTNU, afirmó que las herramientas permiten producir rápidamente análisis simples y estandarizados. Aunque los resultados no son necesariamente incorrectos, cuestionó si todos los artículos generados a partir de los conjuntos de datos disponibles son científicamente relevantes o útiles.

La investigación comenzó después de que las citas a un artículo de 2017 de Riebler y del profesor de la Universidad de Zúrich Leonhard Held aumentaran de 70 en 2024 a más de 250 al año siguiente. Su artículo describía un software para calcular proyecciones de incidencia y mortalidad de enfermedades específicas por edad, con el código fuente y las instrucciones de uso disponibles gratuitamente.

Muchos de los artículos recién identificados fueron escritos por investigadores chinos y utilizaron datos del proyecto Global Burden of Disease. Abordaban temas como el riesgo de accidente cerebrovascular, el cáncer testicular, las caídas entre las personas mayores en China y el cáncer colorrectal. Riebler afirmó que los artículos a menudo compartían títulos, estructuras y gráficos similares, y que algunos parecían utilizar el modelo implementado en su software.

Riebler, Held y el investigador Peter Methys Degen rastrearon el patrón hasta un paquete de software comercial mencionado en uno de los más de 700 artículos sobre GBD que examinaron. Sus hallazgos se publican en el Journal of Clinical Epidemiology, en un artículo titulado “¿Fábrica de artículos o mina de artículos? Una respuesta provisional al fuerte aumento de los artículos de investigación basados en la base de datos Global Burden of Disease”.

Los investigadores identificaron una empresa de la región de Guangzhou que anunciaba herramientas capaces de producir solicitudes de financiación para investigaciones en cuestión de minutos y artículos científicos listos para ser publicados en menos de dos horas. También encontraron otros dos paquetes de software vendidos por empresas chinas con fines similares.

Los investigadores afirmaron que la combinación de estas herramientas con asistencia de escritura basada en IA podría crear un nuevo modelo para la producción masiva de investigaciones. La preocupación se extiende más allá de la base de datos Global Burden of Disease a otros grandes conjuntos de datos sanitarios disponibles gratuitamente.

Un problema central es que el código fuente normalmente no se comparte. En el 99% de los artículos examinados por Riebler y sus colegas, el código no estaba disponible, lo que dificultaba verificar o reproducir los análisis. Los investigadores afirmaron que esto socava la transparencia y la rendición de cuentas, principios fundamentales de la investigación científica.

El volumen de envíos también está ejerciendo una presión adicional sobre las revistas académicas. Peter Methys Degen declaró a The Verge que el sistema de revisión por pares ya tenía dificultades para hacer frente al número de artículos y a la oferta limitada de revisores, y advirtió que una producción masiva más sencilla podría llevarlo al punto de quiebre.

La revista Accountability in Research informó de un aumento del 60% en los envíos en 2026. El editor David Resnik declaró a The Verge que muchos de los artículos, centrados irónicamente en la mala conducta científica, probablemente habían sido generados con IA y que el aumento podría ejercer una presión grave sobre la revisión por pares.

Riebler, que forma parte de los consejos editoriales de dos revistas, afirmó que su propia bandeja de entrada se estaba llenando de envíos. Señaló que la cuestión no es únicamente si un artículo fue escrito por un modelo lingüístico o por una persona, sino también si el creciente número de envíos puede evaluarse adecuadamente.

Riebler y sus colegas piden una supervisión más estricta de las plataformas en línea que venden herramientas de investigación ya preparadas. Riebler también sostuvo que compartir el código fuente debería ser obligatorio.

Fuentes: Phys.org.