Parte 36 - El amigo... ¿por qué los humanos todavía tienen que controlar la información?

La inteligencia artificial puede ayudarnos a encontrar información, resumir grandes cantidades de texto y explicar temas complejos de forma comprensible. Sin embargo, los humanos seguimos siendo responsables de evaluar si la información es correcta. ¿Por qué? ¿Y cuándo es especialmente importante verificar lo que escribe la inteligencia artificial? En este artículo, analizamos en detalle por qué el pensamiento crítico y la verificación de fuentes siguen siendo algunas de nuestras habilidades más importantes.

Magne y el amigo
Magne
Amigo...
Después de los dos últimos artículos, empiezo a comprender cómo trabajas.
Pero una cosa sigue en pie.
Si puedes equivocarte...
¿Eso significa que siempre tengo que revisar lo que escribes?
El amigo
Depende del uso que le des a la información.
Si escribimos un borrador de un texto...
desarrollando ideas...
o debatiendo un tema...
Puedo ser un muy buen colaborador.
Pero si la información se va a utilizar para tomar decisiones importantes, siempre debe verificarse.
Magne
¿A qué te refieres con decisiones importantes?
El amigo
Por ejemplo, cuando la información pueda afectar a:
salud humana
decisiones financieras
cuestiones legales
seguridad
investigación
administración pública
Cuanto mayores sean las consecuencias de un error, más importante será verificar la información.

Magne
En realidad, suena como el mismo principio que usamos cuando escribimos sobre el capital invisible.
Estamos discutiendo.
Analizamos.
Pero cuando nos referimos a investigaciones o cifras...
Luego volvemos a la fuente original.
El amigo
Sí.
Y se trata de un método de trabajo que cobra aún más importancia en una era en la que la inteligencia artificial es utilizada cada vez por más personas.
La inteligencia artificial puede ayudarte a encontrar tu camino.
Pero la documentación debe revisarse cuando los hechos son cruciales.
Magne
Entonces...
¿De verdad quieres que los usuarios sean críticos?
El amigo
Absolutamente.
Las preguntas críticas no son señal de desconfianza.
Son un signo de responsabilidad.
El mejor uso de la inteligencia artificial se produce cuando las personas combinan la tecnología con sus propios conocimientos profesionales, experiencia y criterio.

Magne
Esto puede significar que la inteligencia artificial no reemplazará a los expertos...
Pero, ¿acaso ser bueno hace que los expertos sean aún más fuertes?
El amigo
Creo que es una buena descripción.
Un profesional con experiencia sabe qué preguntas hay que hacer.
¿Qué fuentes se deben consultar?
Y cuándo la incertidumbre debe tomarse en serio.
La inteligencia artificial puede apoyar este trabajo, pero no asumir la responsabilidad.
especialización académica
¿Cuándo se debe verificar siempre la información?
Es especialmente importante controlar la información cuando esta se va a utilizar como base para decisiones que puedan tener un impacto en las personas o en la sociedad.
Algunos ejemplos son:
consejo médico
evaluaciones legales
decisiones financieras
investigación
decisiones públicas
información crítica para la seguridad
En estas situaciones, la inteligencia artificial debe ser una ayuda, no la única fuente de información.

¿Cuándo se debe verificar la información?
Situación | ¿Por qué es importante el control? |
Salud y medicina | La información incorrecta puede tener graves consecuencias. |
Leyes y leyes | Las normativas cambian y deben actualizarse. |
Economía | Un mal consejo puede acarrear pérdidas económicas. |
Investigación | Las conclusiones deben basarse en fuentes documentadas. |
Información pública | Los ciudadanos deben poder confiar en la información. |
Educación | El conocimiento debe basarse en información de calidad garantizada. |
Nuevos términos en este artículo
Términos técnicos | Breve explicación |
Verificación de origen | Para comprobar que la información se basa en fuentes fiables y pertinentes. |
Seguro de calidad | La labor de comprobar que la información o el contenido tenga la calidad deseada antes de ser utilizado o publicado. |
Base de decisión | La información utilizada para tomar una decisión. |
Fuente primaria | La fuente original de información, como un artículo de investigación o un documento público. |
Fuente secundaria | Una fuente que reproduce, analiza o resume información de otras fuentes. |
Evidencia | Documentación o evidencia que respalda una afirmación o conclusión. |
Verificabilidad | La capacidad de verificar que la información es correcta utilizando fuentes independientes. |
Pensamiento crítico | La capacidad de analizar, formular preguntas y evaluar la información antes de llegar a una conclusión. |
Juicio profesional | Se utilizan la experiencia y los conocimientos especializados para evaluar la información y tomar buenas decisiones. |
Responsabilidad | Responsabilidad de garantizar que la información y las decisiones sean correctas, estén documentadas y sean sólidas. |
Esto es lo que has aprendido
Después de leer este artículo, ya sabes:
Por qué la inteligencia artificial no debería ser la única fuente de información sobre temas importantes.
cuando la información siempre debe verificarse
Por qué la verificación de fuentes y el pensamiento crítico siguen siendo cruciales
cómo los seres humanos y la inteligencia artificial pueden complementarse entre sí de manera responsable
Esto es solo el comienzo.
Magne
Amigo...
Ahora entiendo por qué necesitamos controlar la información.
Pero a menudo se utiliza la palabra probabilidad .
¿Cuál es exactamente la diferencia entre probabilidad y verdad?
El amigo
Jeje...
Y ahí llegamos quizás a la diferencia más importante de todas.
Porque la inteligencia artificial trabaja con lo que parece más probable .
La gente busca aquello que puede documentarse como verdadero .
Y exploraremos esa diferencia en el próximo artículo.
Antecedentes académicos y lecturas complementarias
Esta serie también se basa en mi propia trayectoria profesional a través de los estudios de Diseño Web , Marketing Digital , Innovación y Comercialización , y seminarios profesionales en San Francisco y Oxford . Aquí encontrarás los antecedentes, los entornos profesionales y las experiencias que han acompañado el desarrollo desde los inicios de la web hasta la digitalización actual.
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