La conversación sobre qué pinta la inteligencia artificial en la investigación suele moverse entre dos trincheras: prohibirla casi por completo o dejar que lo haga todo. Un artículo publicado en el repositorio abierto arXiv, dentro de la sección de astrofísica (astro-ph), propone algo distinto: aceptar por un momento las dos versiones más incómodas del problema y ver adónde llevan. Lo que sigue es un resumen propio del planteamiento, no una traducción del original.

El punto de partida es un debate previo. En un white paper citado en el texto, el investigador Hogg sostiene que los extremos —que la IA escriba todos los artículos científicos o que se la controle de forma estricta— no son buenas opciones, y añade una dificultad práctica: adoptar políticas intermedias tampoco resulta sencillo. Sobre esa base, el autor del nuevo artículo decide explorar el terreno con dos hipótesis de trabajo llevadas al límite.

Dos supuestos llevados al extremo

El primero es que el astrofísico moderno se ha ido volcando cada vez más en la tarea administrativa de publicar, por encima del acto de descubrir. Dicho de forma directa en el propio texto: los astrofísicos están ocupados escribiendo artículos y han dejado de hacer astrofísica.

El segundo supuesto apunta a la máquina. Los modelos de lenguaje tienen capacidad para sintetizar bibliografía y generar manuscritos, pero —según esta hipótesis— carecen de la habilidad intrínseca para llevar a cabo una indagación astrofísica original. En palabras del resumen:

«AI can write papers but cannot do astrophysics»

El artículo ofrece razones que considera plausibles para adoptar ambos supuestos y, a partir de ahí, extrapola sus implicaciones. La gracia del ejercicio está en la combinación: si una parte del oficio se ha convertido en trámite editorial y la IA es precisamente buena en ese trámite, la pregunta deja de ser si la IA sustituye al científico y pasa a ser qué parte del trabajo actual era realmente ciencia.

Qué no es este trabajo

Conviene ser preciso con las limitaciones, porque son varias y el propio formato las hace evidentes:

• Es un preprint depositado en arXiv (identificador 2609.13301v1, tipo «new»). No consta que haya pasado revisión por pares en el momento de escribir esto.
• No es un estudio empírico: no mide productividad, ni calidad de artículos, ni rendimiento de modelos. Es un ensayo argumentativo.
• Sus dos premisas son, por decisión expresa del autor, extremas. El texto no las presenta como hechos demostrados, sino como supuestos de partida para razonar.
• El material disponible del resumen aparece truncado, así que las conclusiones finales del artículo no pueden detallarse aquí sin especular.

Un debate que excede a la astronomía

Aunque el marco sea la astrofísica, el diagnóstico resuena en cualquier disciplina sometida a la presión de publicar. Si un sistema de incentivos premia el volumen de manuscritos, una herramienta que fabrica manuscritos a bajo coste no es una anomalía: es la respuesta lógica al incentivo. El artículo invita a mirar ahí antes que a la tecnología.

Por qué importa

Porque obliga a separar dos cosas que solemos mezclar: el descubrimiento y su envoltorio burocrático. Si la IA se come el envoltorio y el descubrimiento sigue siendo humano, el problema no será de plagio ni de máquinas listas, sino de cómo evaluamos a los científicos. Y esa decisión, de momento, no la toma ningún modelo de lenguaje.