Usar IA para escribir comentarios públicos mejora todos los comentarios sin cerrar la brecha educativa

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Amelia Arsenault y Sarah Kreps pidieron a 386 estadounidenses que comentaran la propuesta de 2019 para derogar el Clean Power Plan. La mitad recibió ChatGPT. Los demás escribieron por su cuenta. Quienes tenían la herramienta encontraron la tarea más fácil, y 43 evaluadores calificaron sus comentarios alrededor de un 46 por ciento mejores. No entendían la norma mejor que quienes escribieron sin ella.

En una medida sí mejoraron: la proporción que no sabía describir con precisión lo que hacía el texto bajó del 31,6 por ciento al 21,2 por ciento. Pero la brecha entre los más y los menos instruidos se mantuvo, porque ambos grupos mejoraron más o menos lo mismo.

Una agencia no está obligada a pesar las contribuciones por su número, y nunca escasearon: Pew constató que el 94 por ciento de los 21,7 millones de comentarios sobre la derogación de la neutralidad de la red en 2017 eran duplicados.

Las agencias ya usan los mismos modelos para leer lo que llega. Sola Kim y sus colegas tomaron 182 comentarios reales y cambiaron una sola cosa, el oficio del supuesto autor. Las mismas palabras, de un vendedor ambulante y no de un analista financiero, volvían resumidas con más sentido perdido. El efecto es pequeño y varía según la empresa que construyó el modelo: la elección del proveedor cambia cuánto sobrevive del sentido de un vendedor ambulante. Las normas federales de compras no lo comprueban.

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Tiago C. Peixoto · English original · About

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