La Confederation of Open Access Repositories (COAR) ha publicado una nueva declaración en la que analiza los principales retos que la Inteligencia Artificial (IA) plantea al ecosistema de la ciencia abierta y a los repositorios. El documento, elaborado por la Dirección Ejecutiva y el Comité Ejecutivo de la organización, identifica tres áreas críticas que requieren atención urgente.
En primer lugar, la falta de atribución: los grandes modelos de lenguaje (LLM) generan respuestas a partir de millones de documentos, pero sin identificar con precisión las fuentes utilizadas, lo que rompe la cadena de crédito académico y verificación.
En segundo lugar, la desinformación: dado que los LLM producen textos estadísticamente plausibles y no recuperan hechos de forma verificable, pueden generar contenidos convincentes pero incorrectos, contribuyendo a la contaminación del registro científico. Esta situación se agrava con el aumento de artículos falsos generados mediante IA.
Por último, COAR señala el problema de los bots agresivos, cuyo tráfico masivo está poniendo bajo presión las infraestructuras de repositorios, hasta el punto de que algunas instituciones están optando por bloquear el acceso automatizado, comprometiendo así los principios de apertura.
Ante este escenario, COAR reafirma la interdependencia estructural entre IA y ciencia abierta y llama a la comunidad a actuar de forma coordinada. Entre sus recomendaciones destacan mantener el acceso abierto a máquinas legítimas, reforzar los marcadores de confianza (metadatos, identificadores persistentes), validar los depósitos, colaborar en el desarrollo de modelos de IA abiertos y transparentes, y trabajar en normas comunitarias que preserven la integridad del registro académico.
La organización invita a sus miembros a compartir comentarios y a participar activamente en la búsqueda de soluciones.
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