Una estudiante de segundo año de doctorado en física teórica en Harvard afirma que ChatGPT le ayudó a aprobar un denso conjunto de exámenes de Oxford en tiempo récord. Ahora le preocupa que la misma herramienta esté socavando la colaboración de la que depende la ciencia. En un ensayo en primera persona, la estudiante, quien firma su trabajo como Nia, describe un cambio: de compañeros de clase que dependían de los chatbots para hacer sus tareas a colegas que ahora consideran la IA como el primer recurso para cada idea.

Nia llegó a Oxford para un programa de maestría después de haber cursado una licenciatura en Estados Unidos. Las clases le parecieron impersonales, los profesores parecían distantes y los salones estaban llenos. En pocos meses de haber comenzado, dice, sus compañeros discutían los problemas diciendo que lo habían consultado con ChatGPT. Esto ocurrió a finales de 2024. La mayoría de los conjuntos de problemas del programa no se calificaban, y las notas reales provenían de los exámenes y las tesis. Aun así, algunos estudiantes trataban las tareas como algo que un chatbot podía simplemente terminar.

Al principio era escéptica. Sus primeras preguntas al chatbot produjeron respuestas que consideró absurdas. En un intercambio sobre amplitudes de dispersión, contó, el chatbot le respondió que debía consultar a un físico teórico. Cerró la ventana y no volvió a usarla durante meses. En enero de 2025, atascada en un problema de teoría cuántica de campos, lo intentó de nuevo y obtuvo otra mala respuesta.

Lo que más extrañaba era el intercambio de ideas de ida y vuelta que había conocido como estudiante de pregrado. En un curso de primer año de cálculo multivariable, trabajaba con dos compañeros en un chat grupal. Intentaban los conjuntos de problemas por su cuenta, luego comparaban respuestas y debatían los resultados. Dice que esa experiencia le enseñó más que cualquier clase magistral.

Esa clase de colaboración no duró. En su segundo año, se inscribió en un curso de honores de ecuaciones diferenciales con una amiga que estudiaba física y pidió ayuda después de cometer varios errores en la primera tarea. Dice que la amiga la acusó de intentar copiar su trabajo y comenzó a decírselo a otras personas. La amistad terminó. Nia terminó el curso con una A, pero lo hizo sola. Durante la mayor parte del resto de su carrera, afirma, trabajó por su cuenta, explicando sus respuestas a sus compañeros, pero rara vez obtenía el intercambio que antes valoraba.

Para la primavera de 2025, tenía un mes y medio para aprender desde cero cuatro cursos de maestría de Oxford antes de sus exámenes. Había faltado a muchas clases, que, según dijo, le parecían menos útiles que los libros, y no se había mantenido al día con algunos conjuntos de problemas. Esta vez recurrió a ChatGPT. Copió oraciones confusas de sus apuntes de relatividad general y cosmología y le pidió al chatbot que las reformulara. Dice que fue más útil cuando ofrecía ejemplos concretos. Después de unas tres semanas, ya no lo necesitaba tanto. Sus exámenes eran a libro cerrado, dice, y obtuvo calificaciones altas y menciones de mérito. Recibió su título.

En Harvard, afirma que usó la IA con moderación. Su primer proyecto de doctorado comenzó a principios de noviembre de su primer año, y se apoyó en habilidades adquiridas con sus tutores de pregrado. Usó Mathematica para escribir código para cálculos y dijo que utilizó Claude Opus una sola vez, para corregir una parte del código que involucraba polos y residuos. Usó ChatGPT para encontrar literatura de referencia y ayudar a interpretar algunos artículos. Ese proyecto se publicó posteriormente.

También describió el llamado artículo del “single minus”, que, según dice, cambió las expectativas sobre la IA en la física. Según su relato, un modelo interno de OpenAI encontró un resultado con el que los investigadores habían luchado durante meses. Calificó la demostración de impresionante y no sencilla, pero subrayó que gran parte del trabajo conceptual provino de investigadores humanos. El artículo, dijo, abrió nuevas direcciones de investigación en holografía celeste.

Sus preocupaciones crecieron en su segundo año. Dice que muchos colegas mantienen abiertos ChatGPT, Codex o Claude mientras trabajan. Los correos de colaboradores suelen incluir notas generadas por la IA o basadas en sus sugerencias. Ella dedica gran parte de su tiempo a revisar esas notas, y afirma que muchas resultan equivocadas. Cuando planteó objeciones a un colega senior, dice que le respondieron que consultara a ChatGPT. El chatbot le dio la razón, escribió, pero no ofreció soluciones.

Nia afirma que también vio pretensiones en el campo mucho antes de que llegara la IA, y cree que los chatbots lo han empeorado. Describió una cultura que premia a los estudiantes rápidos, la cantidad de artículos publicados y las citas. Preguntó por qué se necesitan estudiantes en absoluto si una máquina puede absorber los libros de texto y producir resultados más rápido. Un amigo del programa, escribió, preguntó si muchos de los artículos producidos con IA valían la pena de publicarse.

Tiene cuidado de no llamar malvada a la tecnología. “No es culpa de la IA, es nuestra”, escribió. Su mayor preocupación es el aislamiento. Dijo que preferiría tener profesores receptivos, docentes que entiendan la pedagogía, artículos más claros y compañeros con quienes pueda conversar sin ansiedad. Teme que las herramientas de IA que validan las ideas de las personas hagan más difícil encontrar esas cosas.

Cerró con una frase de Lucrecio sobre el valor de estudiar cómo funciona el universo. Para ella, el sentido de la física no son los premios ni las citas, sino la comprensión. La comunidad de personas que aprenden juntas, escribió, es una de las pocas cosas que hacen significativo el trabajo.

Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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