Un dels temes que vaig explicar ahir té a veure amb aquesta pregunta: Per què tothom creu que la IA són només els chatbots o LLM? Doncs per l'efecte mediàtic o ombra llarga de ChatGPT. Malauradament, aquesta percepció dona lloc a que hi hagi una situació problemàtica que és la de voler utilitzar un LLM on no tocaria i, alhora, menytenir un ventall d'aplicacions d'IA basades en estadística clàssica, aprenentatge automàtic, visió per computador, optimització, sistemes experts o models de sèries temporals, entre altres, per solucionar problemes. Dit d'altra manera, per a molts problemes, un LLM és la pitjor opció. Per què? Doncs perquè és opac, costós computacionalment, pot "al·lucinar" i no garanteix reproductibilitat/determinisme. Per exemple, per predir el risc de reingrés hospitalari, una regressió logística o un gradient boosting sobre variables clíniques sol ser més fiable i explicable que un LLM. Un altre exemple té lloc en triatge d'urgències, on regles i models supervisats ja funcionen. En canvi, un LLM pot ajudar a triar i analitzar informació (especialment no estructurada) com, per exemple, transcriure i resumir una consulta llarga, detectar senyals d'alerta en notes clíniques de text lliure/obert, o traduir informes mèdics a llenguatge comprensible per al pacient. Per tant, la qüestió és saber quan i per a què volem fer servir un LLM i, és clar, combinar eines si escau (i això no vol dir sempre).

Aquest contingut forma part de la guia de bones pràctiques per a l'ús responsable de la IAG en l'àmbit docent a la UdG. L'objectiu principal és garantir la integritat acadèmica i un aprenentatge real en un moment de popularització de la IAG. La seva importància rau en què estableix límits clars entre l'ús ètic com a suport (millorar redacció, idees, etc.) i el frau acadèmic (generar contingut principal com a propi). Cal ajudar a l'estudiant a entendre les diferències i que ell/ella és el responsable final del seu treball i, per tant, que no pot delegar ni el coneixement ni les competències que s'han d'avaluar. Aquest i altres recursos estan disponibles a la nostra web 👉 udg.edu/ca/ia

A la UdG hem aprovat un codi de bones pràctiques per fomentar l’ús responsable de la IA generativa en la docència. Aquest codi, que ja ha entrat en vigor, estableix criteris clars perquè l’estudiantat i el professorat puguin utilitzar aquestes eines sense comprometre la integritat acadèmica ni els objectius d’aprenentatge. El Codi de bones pràctiques es pot consultar a través del portal IA Connecta que la UdG posa a disposició de la comunitat universitària i complementa tota la informació i recursos d’alfabetització en IAG que hem anat oferint tant per a estudiantat, personal docent i investigador i personal tècnic, de gestió i d’administració i serveis per a un ús responsable de la IA. Seguim! 👉 udg.edu/ca/ia