Fotografía de la pampanula arvatica realizada por Álvaro Bayón.
28 de octubre de 2024. Álvaro Bayón, profesor del Máster en Divulgación Científica de la Universidad Isabel I, ha publicado en Patreon un artículo titulado Inteligencia Artificial Generativa: ¿puede crear ilustraciones científicas rigurosas?, donde plantea un experimento para evaluar la capacidad de las inteligencias artificiales generativas (IAG) en la creación de imágenes científicas rigurosas, especialmente en el ámbito de la botánica.
Imágenes de la flor.
Bayón parte de una premisa simple: ilustrar un artículo divulgativo sobre la Campanula arvatica, una planta endémica del norte de España con una mutación rara en sus flores. Su objetivo es comprobar si una IAG, en este caso Copilot con tecnología DALL·E 3, es capaz de generar ilustraciones para una publicación científica.
Resultado de la IAG.
El autor destaca los problemas de las IAG han presentado anteriormente en divulgación científica, entre los que subraya el uso no remunerado de obras artísticas, la ineficiencia de los resultados y la falta de exigencia en términos de calidad. En este experimento, se centra en el aspecto técnico y metodológico, describiendo los pasos seguidos para solicitar ilustraciones a la IA mediante una serie de prompts cada vez más detallados. Estos incluían descripciones técnicas botánicas precisas, “con la esperanza de que la IA pudiese generar una imagen exacta de la flor”, matiza.
Los resultados
Los resultados fueron decepcionantes. Las ilustraciones carecían de rigor científico, presentaban errores en aspectos cruciales como la disposición de las flores, el número de lóbulos y la forma de las hojas. Incluso después de proporcionar a la IA una fotografía de la planta como referencia, los errores persistieron, revelando las limitaciones tecnológicas y conceptuales de las IAG en este ámbito.
En contraste, Bayón encargó la misma ilustración a una artista humana, Leire García, quien, a pesar de no tener formación botánica, logró un resultado mucho más preciso tras recibir las explicaciones necesarias. El autor subraya que, aunque las IAG pueden generar imágenes rápidamente, la falta de capacidad de estas para entender los matices científicos y hacer preguntas clave sobre el encargo las convierte en una herramienta poco fiable para la divulgación científica.
Trabajo realizado por Leire García.
El artículo concluye con una crítica hacia el uso de IAG para este tipo de trabajos, señalando que, a pesar de las mejoras tecnológicas, aún estamos lejos de poder sustituir a los profesionales humanos en la creación de imágenes científicas con el rigor que demanda la divulgación de calidad.