📄 Preprints y el Desafío de la IA: ¿Cómo evitar la avalancha de papers falsos?

En los últimos años, el mundo académico ha sido testigo de un fenómeno que genera tanto admiración como preocupación: la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la producción de artículos científicos. Lo que en principio parecía una herramienta para agilizar la redacción y mejorar la claridad, ha derivado en un problema creciente: la proliferación de papers falsos o de baja calidad que invaden los servidores de preimpresión (preprints). Este escenario, ampliamente documentado por medios y publicaciones especializadas como Nature, plantea un reto mayúsculo para la credibilidad de la investigación académica.

Los servidores de preprints —plataformas digitales, en su mayoría gestionadas por organizaciones sin fines de lucro— han transformado la forma en que los investigadores comparten conocimiento. Permiten difundir versiones preliminares de estudios antes de la revisión por pares, acelerando el acceso a información valiosa y fomentando la colaboración global. Sin embargo, este flujo rápido y abierto de conocimiento se ha visto amenazado por una creciente avalancha de envíos sospechosos: desde trabajos generados total o parcialmente por IA, hasta verdaderas “fábricas de papers” que falsifican resultados, métodos e incluso autorías.

El atractivo y la vulnerabilidad de los servidores preprint

El éxito de los preprints radica en su inmediatez. Un investigador puede subir hoy un hallazgo y ponerlo a disposición del mundo en cuestión de horas. Esta rapidez es vital para áreas como la biomedicina, donde cada día cuenta. Pero precisamente esta agilidad es la que abre la puerta a contenidos fraudulentos que, sin pasar por revisión, pueden difundirse ampliamente en redes sociales y motores de búsqueda, llegando incluso a audiencias no especializadas que podrían interpretarlos como ciencia validada.

A pesar de los beneficios, los administradores reconocen que filtrar contenido ilegítimo se ha vuelto un desafío logístico y económico. Implementar verificaciones más estrictas requiere recursos humanos y tecnológicos que muchas de estas plataformas —al ser gratuitas y sin fines de lucro— no pueden costear fácilmente.

Magnitud del problema

Aunque los números oficiales puedan parecer bajos, la tendencia es clara. Según Nature, arXiv estima que alrededor del 2% de los documentos recibidos son rechazados por ser productos de IA, “fábricas de papers” o ambos. Plataformas como bioRxiv y medRxiv reportan el rechazo de más de 10 manuscritos diarios por motivos similares, lo que representa una fracción reducida frente a los cerca de 7.000 envíos mensuales. Sin embargo, tras el lanzamiento de ChatGPT, organizaciones como el Centro para la Ciencia Abierta han detectado un aumento notable de artículos generados íntegramente con IA.

Un estudio en Nature Human Behaviour reveló que, en septiembre de 2024, el 22% de los resúmenes de informática en arXiv y el 10% en biología en bioRxiv presentaban indicios de haber sido generados por modelos de lenguaje. Aunque parte de este uso puede ser legítimo —por ejemplo, para mejorar la redacción en inglés—, la frontera entre asistencia y fraude se difumina cada vez más.

Servidor	Tasa estimada de rechazos por IA/fraude	Comentarios
arXiv	2% de los envíos totales	Incluye contenido generado por IA y fábricas de papers.
bioRxiv / medRxiv	+10 manuscritos rechazados al día	Frente a 7,000 envíos mensuales.
PsyArXiv	Sin dato exacto, pero en aumento	Detecta artículos con IA total o amplia asistencia.

Usos legítimos vs. fraudulentos de IA en investigación

Para entender mejor el dilema, es útil comparar ambos escenarios:

Uso legítimo de IA	Uso fraudulento de IA
Corrección gramatical y de estilo en otro idioma	Fabricación de resultados inexistentes
Resumen de grandes volúmenes de datos ya validados	Creación de datos o metodologías falsos
Generación de gráficos a partir de datos reales	Inserción de referencias falsas o inexistentes
Asistencia en la traducción y adaptación cultural de textos	Venta de autorías en papers generados automáticamente

Esta tabla muestra que el problema no es la IA en sí, sino el uso que se le da. Las herramientas pueden ser aliadas o amenazas, dependiendo de la ética del investigador.

Respuesta de las plataformas

Ante este panorama, los servidores de preprints están adoptando medidas para preservar su credibilidad. PsyArXiv elimina directamente los manuscritos sospechosos, mientras que Research Square prefiere marcarlos como “retirados” para dejar constancia de su existencia. Este debate —¿borrar o advertir?— refleja diferentes posturas sobre la transparencia y la memoria científica.

Además, se están incorporando herramientas de detección como Geppetto, diseñada para identificar patrones textuales típicos de la IA, y combinando revisiones humanas con filtros automatizados. arXiv, por su parte, planea endurecer los criterios para aceptar ciertos tipos de documentos, especialmente aquellos que puedan inflar currículos sin aportar valor científico.

Aun así, expertos como Richard Sever, director de openRxiv, advierten que la lucha contra la producción de ciencia fraudulenta es una verdadera “carrera armamentística”. El riesgo es llegar a un punto en el que lo completamente fabricado sea indistinguible de lo real.

Riesgos para la comunidad científica y la sociedad

Más allá del ámbito académico, la proliferación de papers fraudulentos en preprints tiene implicaciones graves para la sociedad. Al aparecer en búsquedas de Google o difundirse en redes sociales, estos documentos pueden alimentar la desinformación, influir en políticas públicas o incluso condicionar decisiones médicas, todo sin haber pasado por la validación de expertos.

El problema, por tanto, no solo es técnico, sino también cultural. Se requiere educar a la comunidad académica y al público en general sobre cómo interpretar y verificar la información científica, especialmente en la era de la IA generativa.

Hacia un futuro sostenible para los preprints

El equilibrio entre la rapidez en la difusión del conocimiento y la integridad científica será el gran desafío de los próximos años. Las soluciones podrían incluir:

Sistemas de detección híbridos (humanos + IA) más precisos.
Etiquetado claro del uso de IA en la redacción.
Mayor educación sobre lectura crítica de preprints.
Colaboración global entre plataformas para compartir listas negras y mejores prácticas.

Preservar la confianza en estas plataformas será clave para que sigan siendo un motor de innovación y colaboración científica.

❓ FAQ sobre preprints y IA

1. ¿Qué es un servidor de preprints?
Es una plataforma en línea que permite a los investigadores difundir versiones preliminares de sus trabajos antes de la revisión por pares.

2. ¿Todos los papers generados con IA son fraudulentos?
No. Muchos investigadores usan IA de forma legítima para mejorar redacción, traducir o resumir datos.

3. ¿Cómo puedo detectar un paper potencialmente falso?
Revisa si está publicado en una revista revisada por pares, verifica las referencias y analiza la coherencia de los resultados.

4. ¿Por qué la IA es un problema para los preprints?
Porque facilita la creación rápida de textos que imitan un formato científico, incluso si el contenido es falso.

5. ¿Qué puedo hacer como lector para evitar caer en desinformación?
Consultar siempre la fuente, verificar si el paper ha sido revisado por expertos y contrastar con otros estudios.

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Fernando Juca Maldonado

Ingeniero en Sistemas de Información y docente universitario en el área de tecnología. Especialista en el desarrollo de sitios web, plataformas e-commerce y entornos virtuales de aprendizaje basados en Moodle. Experiencia en soluciones tecnológicas aplicadas a la educación y a la transformación digital de organizaciones.

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