Boletín SciELO-México

21/08/2026

El trágico caso Arday: entrevista y opinión sobre un caso que combina plagio, guerra cultural y racismo

Publicado en The New York Timeshttps://www.nytimes.com/2026/08/18/world/jason-arday-cambridge-canada-meta.html Vida y muerte de Jason ArdayPor Katrin BennholdSi alguna vez existió una historia que parecía destinada a avivar las llamas de la guerra cultural, esa fue la trágica historia de Jason Arday.El profesor de Cambridge renunció recientemente en medio del escrutinio, y la semana pasada fue hallado muerto en una casa del sur de Londres. Su historia toca temas profundamente divisivos, desde la raza hasta la educación superior pasando por la diversidad, la equidad, la inclusión y el autismo. Hay mucho que analizar. Para entender todo lo ocurrido, hablé con mi colega Mara Hvistendahl, quien ha estado reportando sobre la vida y muerte de Arday y las repercusiones de su caso en Cambridge.‘Esta historia no ha terminado’Hace tres años, Jason Arday, que en ese entonces tenía 37 años, fue contratado como profesor en la Universidad de Cambridge. Cambridge hizo mucho alarde de su nueva estrella, presentándolo como su profesor negro más joven y destacando su increíble historia personal: cómo creció en una vivienda pública y superó graves retrasos en su desarrollo para llegar al mundo académico.Entonces, el mes pasado, una publicación de blog —escrita por un exinvestigador de Cambridge que una vez fue sancionado por argumentar que las personas negras no podían tener éxito en una meritocracia— acusó a Arday de haber cometido plagio y de haber exagerado su historia personal. Se desató una tormenta. Para los medios británicos, especialmente los medios conservadores, la historia resultó irresistible.Al final, Arday renunció, y afirmó que ya no quería sentir que estaba viviendo “bajo un foco de atención constante”. La semana pasada fue hallado muerto en un apartamento de Londres; en un comunicado, su familia hizo referencia a la “campaña de maltrato continuo” a la que había sido sometido.A continuación, puedes leer mi conversación con Mara.Mara, ¿cómo fue que Jason Arday terminó en Cambridge?Él fue contratado en 2023 para un cargo de enorme prestigio; una cátedra titular de educación. En ese momento, Cambridge estaba bajo mucha presión para aumentar su representación de personas de color, tanto en el profesorado como en los estudiantes. Y de verdad no se puede exagerar lo mucho que tenía que avanzar en ese sentido; Cambridge era, y sigue siendo, un lugar muy blanco.Arday tenía un doctorado en educación, pero su historial de publicaciones era modesto, y había estado yendo de una universidad a otra. Sabemos que entre las personas que competían con Arday por el puesto había dos mujeres de color con más experiencia. Pero Arday era el único solicitante negro. También tenía la notable historia personal de haber sido diagnosticado con autismo a una edad temprana, haber tardado mucho en empezar a hablar y haber superado todo eso para labrarse una reputación. Y Cambridge también estaba promoviendo eso.Parte del problema aquí es que las universidades quieren contratar cada vez más a estrellas que tengan historias personales increíbles y grandes grupos de seguidores, que puedan atraer una cobertura mediática positiva para la institución.¿Pero esa historia personal no era cierta?Algunas partes eran ciertas, pero otras realmente desafiaban la credibilidad y resultaron ser mentiras y exageraciones. Él decía que no había hablado antes de los 11 años y que no había leído antes de los 18. En nuestro reportaje, encontramos a personas que lo conocieron de niño, incluyendo a un especialista en lenguaje que trabajó con él, que contradijeron esto.¿El comité de contratación podría haberse dado cuenta de esto?La respuesta corta es sí. No tenemos un conocimiento completo de cómo se desarrollaron esas deliberaciones, pero las nueve personas del comité de contratación eran expertas en temas como la forma en que las personas aprenden y se desarrollan.Al menos un miembro clave del comité era un psiquiatra infantil, y él mismo había realizado investigaciones sobre el autismo. Podría decirse que estaba en posición de entender que las afirmaciones de Arday en realidad no tenían precedentes en la literatura médica.¿Por qué aparentemente hicieron caso omiso?Cambridge es una de las universidades más selectas del mundo. Pero también tiene la reputación de ser muy blanca, privilegiada y un poco estirada.Así que los críticos dicen que los partidarios de Arday pensaron que su contratación podría ayudar a cambiar la imagen de Cambridge. No solo habían contratado a un académico negro, sino también a un académico joven que tenía una vida notable. Proporcionaba un contrapunto a lo que muchas personas pensaban de Cambridge en ese momento.¿Cuándo se enteró Cambridge de los posibles problemas en el trabajo de Arday?Casi de inmediato. Cambridge fue alertada por primera vez sobre un posible plagio tres meses después de haberlo contratado. No lidiaron con estas acusaciones rápidamente, lo cual no es inusual. Lo que sí es inusual es la forma tan activa en que defendieron a Arday. Dijeron que se enfrentaba a varios problemas en el momento en que escribió esos artículos que habían influido en su trabajo, incluido el racismo directo e indirecto.Luego, una publicación muy respetada del sector académico alertó a Cambridge sobre problemas en la tesis doctoral de Arday. Pero la universidad continuó defendiéndolo, llegando a decir que era víctima de una vil campaña.Así que estas últimas acusaciones no surgieron de la nada. Llevan tres años circulando dentro de Cambridge. La universidad fácilmente podría haber hecho su propia investigación, pero no lo hizo.Así que Cambridge no solo estaba defendiendo a Jason Arday. También se estaba defendiendo a sí misma, y su decisión inicial de contratarlo.Otra preocupación de otros profesores con los que hablamos mis colegas y yo fue que este era un puesto que normalmente se otorga a personas con mucha experiencia. Argumentan que, al lanzar a Arday a ese cargo tan cerca del comienzo de su carrera, y al promover intensamente su historia personal con todas sus fallas, la universidad lo expuso a un intenso escrutinio y, en última instancia, al fracaso.Esto no quiere decir que él mismo no estuviera impulsando estas cosas. Pero sin la marca de Cambridge y sin esa amplia cobertura mediática, su historia podría haberse visto muy diferente. Y podría decirse que, si Cambridge hubiera lidiado con eso antes, esto no habría estallado de esta manera tan pública y trágica.¿Crees que la magnitud de la atención mediática que recibió Arday fue desproporcionada para lo que hizo?Bueno, no he hecho un análisis que pueda responder a eso. Los defensores de Arday dirían que los académicos negros están sometidos a un escrutinio desproporcionado; citarían a la expresidenta de Harvard, Claudine Gay, quien fue acusada de plagio por infracciones mucho menores.Pero a los medios también les fascinan los fabuladores. ¿Recuerdas a George Santos, Jayson Blair o —para dar otro ejemplo del Reino Unido— El sendero de la sal? Y esta historia venía aderezada con temas de guerra cultural en torno a la diversidad, equidad e inclusión en las contrataciones, la neurodiversidad y la educación superior. Estaba destinada a ser una mezcla explosiva.Mara, ¿cuáles serán las repercusiones a largo plazo de esto?En Cambridge, los académicos dicen estar preocupados de que esto le haya hecho un daño inmenso a los esfuerzos de diversidad, a la reputación de la universidad, a sus propias reputaciones y a la contratación de profesores y estudiantes en el futuro.A los expertos en retrasos del desarrollo les preocupa que la historia de la notable trayectoria de Arday les haya dado a las familias falsas esperanzas y falsas expectativas de lo que es posible con un diagnóstico relativamente extremo.Y ahora que ha muerto, la gente pide que se examine el papel de los medios de comunicación en su muerte. Esta historia no ha terminado.………………………………………………………….Publicado en Públicohttps://www.publico.es/opinion/columnas/caso-arday-reflexiones-despues-linchamiento.html El caso Arday: reflexiones después de un linchamientoPor Javier López AlósDoctor en filosofía y escritor.19/08/2026 21:30-Actualizado a20/08/2026 09:06Podría ser, y acaso acabe siéndolo, el argumento de una película, pero no lo es: Jason Arday, un joven académico británico negro diagnosticado de autismo, con una tendencia casi patológica a la fabulación, según se cree, durante años va trufando su fulgurante éxito profesional de historias inventadas, relatos hiperbólicos y verdades muy dudosas de las que, sin embargo, nadie parece dudar. Luego, cuando afloran las sospechas, tampoco hay mucho espacio para la duda. Está claro, es culpable, también de plagio. Y entonces sí, Arday merece el escrutinio de cada cosa que alguna vez dijo o escribió. Porque además es negro y, dicen, ésa es la razón por la que pudo hacer carrera y convertirse en profesor de la Universidad de Cambridge. La maldita discriminación positiva de lo woke, que está bajando el nivel intelectual de nuestras instituciones más venerables, que nos está fastidiando la meritocracia. Esto es una guerra cultural y la extrema derecha global, que además tiene en la universidad (ese supuesto nido de izquierdistas) uno de sus frentes de batalla predilectos, no desaprovecha la ocasión.Arday debe pagar, demuestra la prensa, claman las redes, y el veredicto es tan atronador que Nathan Cofnas, un investigador de la Universidad de Gante obstinado en demostrar las bases científicas del racismo, puede jactarse de que su publicación de denuncia sea la que ha desencadenado el fin de un engaño que otros habían investigado durante años. Cofnas, que ya había dejado por escrito que los negros son menos inteligentes (que los blancos, sobreentendida referencia), ve en Arday la prueba de lo que él lleva tiempo denunciando, que la existencia de académicos negros es contraria al criterio de mérito en la universidad: sólo en ámbitos como el deporte o el entretenimiento pueden tener los de esta raza un lugar destacado. Y la presión continúa y se convierte en acoso y Arday dimite y la presión y el acoso continúan y Arday aparece muerto en su casa el pasado 13 de agosto.Con repercusión internacional, las circunstancias que rodean esta triste historia ofrecen múltiples flancos para el análisis. Para empezar, resulta harto elocuente que la única discriminación que parece molestar a alguna gente es la positiva. La negativa, la sufrida por razón de raza, género, clase, por nombrar sólo algunos criterios, ésa no molesta. Ésa, que es histórica, se viene a explicar falazmente por derecho natural con impecable circularidad: siempre hemos ocupado posiciones de superioridad, por tanto, es aberrante que se introduzcan mecanismos correctores de la sana desigualdad, que va de suyo, quod erat demonstrandum. Según vemos, desde perspectivas como la de Cofnas, la meritocracia sólo constituye un fraude cuando beneficia a un negro, a una mujer, a una persona con minusvalía, que resulta no estar a la altura del puesto que alcanza. Ya se sabe, miremos a nuestro alrededor: si exceptuamos estas inclusiones excéntricas, la fantasía meritocrática no tiene falla y el sistema garantiza que cada uno ocupe el lugar que le corresponde. Pero además del oportunismo de los sectores más reaccionarios de (dentro y fuera de) la universidad, la falta de escrúpulos en la prensa, las campañas de acoso y derribo desde las redes sociales destinadas a destruir a la persona, el papel protagónico del racismo, las comparaciones con el tratamiento y resolución de tantos otros casos de mala praxis que acaban en nada, creo que habría que decir algo sobre las lógicas institucionales y sociales de nuestra época. El hecho de que Jason Arday no fuese ningún santo no justifica la inquina y el ensañamiento con el que se sigue tratando su caso. Para un número no pequeño de personas, Arday ha servido como chivo expiatorio de todos los males de la cultura de nuestro tiempo, no sólo la universidad. De los males reales y de los inventados. Hablando de los primeros, en efecto, hay fraude (creciente y organizado) y hay promoción de sujetos muy por encima de sus verdaderos méritos intelectuales. Y la razón es estructural, sí, pero, por desgracia no tiene nada que ver con las políticas de diversidad ni con la crisis de una ideología de la meritocracia  a estas alturas por completo desacreditada y que sólo sirve para encubrir las razones de la desigualdad.De hecho, lo que habría que preguntarse es qué tipo de sistema universitario es capaz de integrar sin mayor problema el tipo de conductas atribuidas a Arday durante años sin que ocurra nada, qué diseño de cursus honorum opera para que pueda darse una carrera de esta clase. Habría que pararse a reflexionar si un caso así no responde más bien a la lógica de la hipercompetitividad y del todo o nada, de la apuesta por inflar globos (y globeros), que es la que está fomentando el ventajismo y la trampa, y convirtiendo en estrellas a cantamañanas sin remedio cuyas faltas habrá que ir tapando porque ya son las propias. Hasta que todo salta y entonces sobreviene la crisis y la figura en cuestión queda a merced de la turba.Por otra parte y con respecto a las acusaciones de plagio, resulta absolutamente desoladora la distancia existente entre el silencio corporativo previo al descubrimiento público del fraude (se sabe, se comenta sotto voce, se mira hacia otro lado, se neutraliza con burocracias, se calla) y el escándalo e indignación posterior a la caída, porque tiene que caer (cómo es posible, qué vergüenza, venga el castigo ejemplar). Como si esa intransigencia, esos golpes de pecho (o de hacha en el árbol caído) de los que hasta ese momento decidieron inhibirse, fueran a borrar la cobardía, la negligente complacencia con los plagiarios o el abandono desleal de los plagiados. Al cabo, en el plagio también cuentan las jerarquías. Pero no, por mucha gente que se sume, participar en linchamientos para castigar las culpas ajenas no borra las responsabilidades propias.Más allá de las características personales de un individuo concreto, haríamos bien en preguntarnos el grado de congruencia entre el ideal del triunfo a toda costa y el recurso a la ventaja competitiva de la mala praxis, y, a su vez, cuál es la correspondencia entre los ideales declarados de la institución universitaria y el diseño de la carrera profesional. Porque estas respuestas seguramente arrojen algo más de verdad acerca de los sufrimientos, contradicciones y a veces injustificables conductas de sus gentes. En todo caso, más que despacharlo todo gritando muy fuerte ¡corrupción!, tan fuerte que no sea posible escuchar nada de lo que está pasando por debajo.

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20/08/2026

El silencio de las universidades ante el impacto climático de la IA

Publicado en THE Times Higher Educationhttps://www.timeshighereducation.com/depth/universities-ai-embrace-undermining-their-net-zero-targets¿Está socavando la adopción de la IA por parte de las universidades sus objetivos de cero emisiones netas?En medio de todos los debates sobre la empleabilidad de los estudiantes y la integridad académica, se ha prestado muy poca atención a la cuestión de cómo encajan las políticas de adopción de la IA con los compromisos de las universidades para hacer frente al cambio climático. Juliette Rowsell informaPublicado el 17 de agosto de 2026 Última actualización: 18 de agosto de 2026 Juliette RowsellDesde hace al menos una década, universidades de todo el mundo vienen declarando su determinación de alcanzar las cero emisiones netas. Luego, en 2019, numerosas universidades de distintas partes del mundo fueron un paso más allá y declararon «emergencias climáticas», acompañadas a menudo de objetivos acelerados para eliminar las emisiones netas de carbono de sus instituciones.Al anunciar la emergencia climática de la Universidad de Cardiff en 2019, por ejemplo, su entonces vicerrector, Colin Riordan, afirmó que la universidad ya se había deshecho por completo de los combustibles fósiles y que debía «predicar con el ejemplo y acelerar nuestros planes para reducir nuestras emisiones de carbono, nuestro consumo de energía y agua, y transformar nuestras actividades operativas».Y en 2021, el informe Confronting the climate emergency (Hacer frente a la emergencia climática) de Universities UK comprometió a todas las universidades británicas a establecer objetivos para reducir la huella de carbono de las fuentes que controlan directamente (conocidas como emisiones de alcance 1) y de la energía que utilizan (alcance 2). También prometió que las instituciones «establecerían un objetivo» para reducir las emisiones de alcance 3, provocadas por la producción de los bienes y servicios que utilizan o, en su defecto, que se «comprometerían con un programa de trabajo para establecer objetivos lo antes posible». Publicarían estos objetivos en sus sitios web y «explicarían cómo se informaría sobre los avances respecto de estos objetivos de una manera transparente, coherente y comprensible».Pero entonces, a finales del año siguiente, se lanzó ChatGPT y la atención institucional se desplazó hacia la adopción de la inteligencia artificial (IA). Por supuesto, existían preocupaciones al respecto, pero estas se centraban en sus efectos perjudiciales sobre la integridad académica. A pesar de esas inquietudes, muchas universidades se han comprometido a poner herramientas de IA a disposición de todo el personal y el alumnado y a incorporar esta tecnología al currículo, con el argumento de que ha llegado para quedarse y que los estudiantes necesitan dominar su uso.En 2025, por ejemplo, la Universidad Estatal de California implementó ChatGPT Edu —la versión educativa personalizada del modelo de lenguaje de gran escala de OpenAI, adaptada a las instituciones de educación superior— para más de 460.000 estudiantes y más de 63.000 miembros del personal, convirtiéndose en el mayor despliegue educativo de ChatGPT del mundo. Más tarde ese mismo año, la Universidad de Oxford se convirtió en la primera institución del Reino Unido en ofrecer ChatGPT Edu a sus estudiantes, mientras que, a principios de este año, la Universidad de Manchester anunció una asociación «pionera a nivel mundial» con Microsoft para proporcionar acceso a su herramienta de IA, 365 Copilot, a todo su personal y alumnado. Fuente: montaje de Getty ImagesSin embargo, en medio de todos los debates sobre empleabilidad, pedagogía e integridad de la evaluación estudiantil, se ha pasado bastante por alto el posible conflicto entre la implementación masiva de la IA y los objetivos de cero emisiones netas.Un informe publicado en junio por el organismo británico de tecnologías de la información Jisc y la Environmental Association for Universities and Colleges (EAUC) advirtió que la presión para que las universidades adopten la IA ha «avanzado más rápido que la claridad acerca de lo que significa actuar responsablemente en la práctica».El informe cita estadísticas de la Agencia Internacional de la Energía, según las cuales el consumo energético de los centros de datos de todo el mundo podría más que duplicarse de aquí a 2030 o, según Greenpeace Alemania, incluso multiplicarse por once. Además, los centros de datos ya representan el 6 % de todo el consumo de electricidad en Estados Unidos y el Reino Unido, según una organización del sector, y una proporción mucho mayor en algunos otros países.«Como instituciones con compromisos públicos de alcanzar las cero emisiones netas, hacer frente al cambio climático y cumplir objetivos más amplios de sostenibilidad ambiental [...] es imperativo que reconozcamos cómo la adopción de estas tecnologías está contribuyendo a nuestra huella ambiental, tanto individual como colectiva, en múltiples dimensiones», señala el informe de Jisc/EAUC.El consumo de agua constituye también una preocupación importante, ya que se necesitan grandes cantidades de agua para refrigerar los centros de datos. Una investigación publicada en 2021 en la revista NPG Clean Water concluyó que incluso un centro de datos relativamente pequeño, de 1 MW, puede consumir alrededor de 25 millones de litros de agua al año. Por su parte, la empresa británica de suministro de agua Affinity Water comunicó en mayo a los parlamentarios británicos que una propuesta reciente para construir un centro de datos estimaba unas necesidades diarias de agua equivalentes al consumo de 147.000 personas.Jonatan Pinkse, director de investigación del Centre for Sustainable Business del King’s College London, señaló además que el informe de sostenibilidad publicado recientemente por Google revelaba un aumento interanual del 18 % en sus emisiones de carbono a medida que amplía sus operaciones de IA, así como un incremento del 81 % respecto de 2019, pese a que la empresa mantiene el objetivo de alcanzar las cero emisiones netas para 2030.«El aspecto negativo [del uso de la IA] se ha vuelto tan evidente y tan rápidamente que ya no es posible ignorarlo», afirmó.Michael Draper, profesor de educación jurídica en la Universidad de Swansea y director del comité de normativa académica y casos estudiantiles de la universidad, señaló:«Si realmente diseñas tu sistema de evaluación de manera que el estudiante tenga que utilizar IA, y algunos estudiantes dicen: “Bueno, no deberíamos hacer esto debido al impacto sobre el medio ambiente y a algunas de las preocupaciones éticas”, entonces existen verdaderas inquietudes al respecto, y esa conversación realmente no se está produciendo… Todo gira en torno a la integridad académica. La cuestión que planteo… es que las instituciones suelen tener un compromiso con los objetivos de sostenibilidad de las Naciones Unidas. Pues bien, ¿cómo encaja ese compromiso con la adopción generalizada de la inteligencia artificial cuando esta utiliza toda esta energía y agua?»Una de las razones por las que estas conversaciones rara vez tienen lugar es que el impacto ambiental de la IA no es conocido de manera generalizada. Cal Innes, especialista en sostenibilidad digital de Jisc y coautor del informe de Jisc/EAUC, declaró a Times Higher Education que «muchas personas empiezan a utilizar [la IA] como ocurre con muchos aspectos de los comportamientos digitales: sin darse cuenta de que existe una huella ambiental asociada a ello».Pero incluso los responsables universitarios que son conscientes del problema y están decididos a abordarlo se enfrentan a una tarea muy difícil, ya que las empresas de IA rara vez divulgan información sobre el uso de la IA por parte de instituciones concretas, señala el informe de Jisc/EAUC. Esto hace casi imposible que las universidades elaboren estimaciones fiables del costo ambiental derivado de su utilización de la IA.Times Higher Education preguntó a varias universidades que han anunciado importantes despliegues de IA cómo están realizando el seguimiento de sus datos de emisiones relacionados con el uso de esta tecnología. Sin embargo, de la Universidad Estatal de California, Oxford, Manchester, Arizona State, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y las universidades de Cambridge y Surrey, únicamente Surrey, Manchester y el MIT respondieron.Un portavoz de la Universidad de Surrey, que recientemente anunció que la IA se está incorporando a los planes de estudio de todas las disciplinas, explicó que la institución contaba con «sólidos procesos de seguimiento» como parte de su estrategia de sostenibilidad y añadió que estaba «aplicando esos mismos estándares a la forma en que adquirimos herramientas de IA para nuestro marco institucional». La universidad calcula sus emisiones indirectas y las comunica tanto en su informe anual de sostenibilidad como en su informe anual institucional.«Las emisiones de alcance 3 son más difíciles de determinar con precisión que las emisiones directas, ya que dependen de que los proveedores nos comuniquen sus propios datos sobre emisiones de carbono», reconoció el portavoz. Sin embargo, «recientemente hemos actualizado nuestra política de adquisiciones para exigirlo y ahora estamos empezando a recopilar esos datos, incluidos los procedentes de proveedores externos de IA».Por su parte, un portavoz de la Universidad de Manchester sostuvo que es importante que el personal y los estudiantes tengan un acceso «equitativo» a las herramientas de IA y que cuenten con las «competencias necesarias para el ámbito laboral», entre ellas aprender a utilizar la IA «de manera responsable».La universidad está trabajando «estrechamente» con Microsoft para garantizar la transparencia respecto de los impactos ambientales de la IA, señaló el portavoz, y añadió que ha puesto en marcha «una investigación pionera en colaboración con Microsoft para modelizar los impactos derivados de nuestro uso de Copilot y orientar las medidas que adoptará la universidad para gestionar y minimizar esos impactos. Estamos explorando la mejor manera de comprender y supervisar estos efectos a medida que avanza el despliegue en toda la universidad».Alex de Vries-Gao, fundador de Digiconomist, una organización que analiza el impacto de las tendencias tecnológicas sobre el medio ambiente, está preocupado por la habitual ausencia de la IA en las declaraciones de sostenibilidad de las universidades. En su opinión, cabría esperar que las organizaciones hicieran referencia a ella, aunque solo fuera para reconocer «lo difícil que puede resultar obtener la información adecuada».«Si no eres capaz de obtener las cifras, al menos habla de ello y demuestra que estás pensando en el asunto, porque si no lo estás discutiendo, probablemente tampoco estés pensando en ello», afirmó.Un portavoz de OpenAI señaló que la empresa presta considerable atención a la mejor manera de utilizar su capacidad informática y que apoya a sus socios para que puedan cumplir sus objetivos de sostenibilidad y consumo de agua. También indicó que el informe de Jisc/EAUC no tuvo en cuenta los modernos sistemas de refrigeración de agua de circuito cerrado, que son más eficientes que las torres de refrigeración tradicionales, en las que el agua se pierde por evaporación. Añadió que la empresa está desarrollando actualmente centros de datos en Noruega que funcionan íntegramente con energías renovables.OpenAI considera que la IA desempeñará un papel decisivo en la lucha contra el cambio climático mediante la optimización de los sistemas energéticos y la aceleración de la investigación, añadió el portavoz. También señaló que la empresa está colaborando con universidades e instituciones de investigación de primer nivel para acelerar estos esfuerzos, entre ellas Oxford y los Laboratorios Nacionales de Estados Unidos.Microsoft declinó hacer comentarios, pero su Informe de Sostenibilidad Ambiental 2026 señaló que, durante el ejercicio fiscal de 2025, la empresa había «repuesto más agua de la que extrajimos» y «alcanzado nuestro objetivo de igualar el 100 % de nuestro consumo anual de electricidad con energía renovable». Añadió que la compañía está «ampliando el suministro de energía limpia y fiable para satisfacer la creciente demanda de la nube y la IA, explorando fuentes que van desde la energía nuclear hasta la fusión, e invirtiendo en la infraestructura de la red y en las tecnologías necesarias para lograrlo». Fuente: montaje de Getty ImagesLas universidades también están explorando cómo puede ayudarles la IA a reducir sus propias emisiones de alcance 1. Aunque el MIT no pudo proporcionar detalles sobre su uso de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) ni sobre cómo realiza el seguimiento de esos datos, explicó que actualmente está ampliando un proyecto piloto iniciado en 2023 que utiliza aprendizaje automático para optimizar sus sistemas energéticos y aumentar la eficiencia de la calefacción y la refrigeración de sus edificios. Según la institución, el programa ha reducido hasta en un 40 % anual el consumo energético del edificio piloto y ahora se está extendiendo a otros edificios y actualizando para que los sistemas del MIT puedan responder automáticamente a datos en tiempo real.Sin embargo, Charlotte Bonner, directora ejecutiva de la EAUC y coautora del informe junto con Jisc, señaló que el aprendizaje automático tradicional es distinto de las herramientas de IA generativa. De Vries-Gao, quien también está realizando un doctorado en el Instituto de Estudios Ambientales de la Vrije Universiteit Amsterdam, afirmó que las herramientas de aprendizaje automático no tienen un impacto tan significativo como la IA generativa y que es más probable que hayan sido desarrolladas internamente, lo que proporciona a las instituciones una mayor transparencia sobre su consumo energético.Esa falta de transparencia respecto del costo ambiental de la IA es el «problema fundamental», afirmó. Añadió que las instituciones tampoco «son realmente capaces de determinar cuál es el beneficio de cada aplicación individual [de la IA]. De modo que faltan los dos lados de la ecuación».Los ejemplos de este tipo de aplicaciones también son escasos. Bonner e Innes habían querido incluir más ejemplos positivos de universidades que utilizaran la IA para abordar problemas ambientales, pero «cuando realmente comenzamos a examinar la investigación disponible, descubrimos que, cuando se afirmaba que el uso de la IA estaba contribuyendo a generar cambios ambientales positivos, casi siempre se trataba del resultado del aprendizaje automático tradicional y no de la IA generativa», señaló Bonner.«En este momento no podemos encontrar ninguna evidencia fundamentada de que la inteligencia artificial generativa esté contribuyendo a impulsar un cambio ambiental positivo».Y aunque el uso de la IA por parte de las universidades podría conducir a avances científicos que ayuden a mitigar el cambio climático, Pinkse, del King’s College London, señaló que esto está lejos de estar garantizado.«Esperamos, por supuesto, que conduzca a avances extraordinarios», afirmó. «Pero nunca se puede prometer realmente que eso ocurrirá porque [...] el sentido mismo de la investigación y el desarrollo [es] que no siempre sabemos cuál será el resultado». Fuente: montaje de Getty ImagesEntonces, ¿qué deben hacer las universidades? Ninguno de los expertos consultados por Times Higher Education afirmó que abandonar la IA fuera el camino a seguir. En opinión de Pinkse, las universidades se encuentran ante un dilema «casi imposible» dada la omnipresencia de la IA.«Si una universidad dijera: “Vamos a convertirnos en una universidad sin IA”, los estudiantes empezarían a decir: “No estamos muy seguros de esta universidad”», señaló Pinkse. «Eso las coloca en una posición muy vulnerable porque compiten con otras universidades y otras organizaciones. [También] existe la exigencia de que formemos estudiantes con competencias en IA, entre otras cosas. Por eso, no creo que sea tan sencillo decir: “No deberíamos estar haciendo esto” [...] Es una exigencia injusta para las universidades».Meelis Kitsing, rector de la Estonia Business School, considera que ha encontrado el equilibrio adecuado al tratar de formar graduados que no solo tengan competencias en IA, sino que también sean capaces de participar en debates éticos más amplios sobre la tecnología. Con ese propósito, la escuela ha incorporado cuestiones relacionadas con la IA en todo su currículo y su estrategia, adoptando la tecnología pero manteniendo al mismo tiempo una postura crítica frente a ella.La institución también está organizando la séptima edición de su curso de verano sobre «digitalización y sostenibilidad», que reúne a estudiantes, académicos y responsables de políticas públicas para analizar cómo la IA está transformando los modelos de negocio y, simultáneamente, intensificando la demanda de energía.«Necesitamos animar a las personas a ser pensadores críticos, en lugar de ideólogos que crean que la IA resolverá todos los problemas —o, en el extremo opuesto, que la IA solo generará problemas para la sostenibilidad—», afirmó Kitsing. «Creo que es más probable que la verdad se caracterice por distintos tonos de gris, en lugar de ser simplemente blanca o negra».En última instancia, Innes considera que la «culpa» por el impacto ambiental del uso de la IA no debería recaer sobre los académicos y los estudiantes. Se refirió a un concepto conocido como “greenshifting” —el traslado de la responsabilidad ambiental—, mediante el cual las empresas trasladan a los consumidores la responsabilidad por los daños ambientales. Según explicó, esto «desvía la atención de la responsabilidad institucional, que es donde tenemos la mayor capacidad de influencia».Pero ¿tienen realmente las universidades alguna capacidad significativa para ejercer presión sobre las grandes empresas tecnológicas?Bonner sospecha que tienen más poder del que creen para exigir una mayor transparencia sobre el consumo de agua y energía de la IA, siempre que actúen colectivamente y, de ser posible, junto con otros sectores, como los sistemas de salud. Asimismo, puede «vislumbrar un futuro» en el que las universidades desarrollen conjuntamente «modelos de lenguaje de gran escala específicos para el sector» y centros de datos compartidos, de manera similar a como numerosas instituciones tienen acceso a Isambard-AI, la supercomputadora de la Universidad de Bristol diseñada específicamente para la investigación en inteligencia artificial.Como señalaron ella y otros expertos, esto permitiría a las universidades realizar un mejor seguimiento del uso de la tecnología y de su consumo energético. «Pero no creo que lleguemos nunca a una situación en la que no utilicemos parte de [la IA desarrollada por] las empresas más conocidas», reconoció.Innes sugirió que las universidades también podrían limitar a académicos y estudiantes a usos «aceptables» de la IA, y señaló que generar tan solo ocho segundos de vídeo mediante IA puede producir hasta 2.000 veces más carbono que una única instrucción de texto. Sin embargo, se mostró cauteloso respecto de señalar exclusivamente a las empresas de IA, ya que otras formas de tecnología digital también tienen impactos ambientales importantes. Aunque es necesario exigirles responsabilidades, «no cuestionamos habitualmente la huella ambiental de ver vídeos en YouTube, desplazarnos compulsivamente por las redes sociales o mantener encendidas las cámaras web durante las conferencias en línea», observó.Resulta absolutamente claro que la IA estará cada vez más integrada en la enseñanza, la investigación y la administración universitarias. La propia Jisc, por ejemplo, está llevando a cabo actualmente una prueba con herramientas de IA para la evaluación académica. Pero, en medio de otro verano excepcionalmente caluroso en Europa y América del Norte, la expresión «emergencia climática» nunca había parecido tan apropiada. Y resultaría extraño que instituciones comprometidas a combatirla simplemente descartaran la enorme huella de carbono de la IA por considerarla un problema demasiado difícil y deficientemente documentado como para abordarlo.Por su parte, Bonner reconoció que las instituciones pueden sentirse a menudo «abrumadas» cuando intentan hacer frente a las consecuencias de la IA para la sostenibilidad. Sin embargo, las instó a no esperar hasta disponer de «datos perfectos» antes de actuar.«No queremos que se produzca una parálisis de la acción porque la calidad de los datos no sea suficiente», afirmó. Porque, si las universidades adoptan ese enfoque, «nunca vamos a hacer nada».juliette.rowsell@timeshighereducation.com……………………………………………………………Is universities’ AI embrace undermining their net-zero targets?  Amid all the debates about student employability and academic integrity, the question of how AI mandates square with universities’ commitments to addressing climate change has been largely neglected. Juliette Rowsell reportsPublished on August 17, 2026Last updated August 18, 2026Juliette RowsellFor at least a decade, universities around the world have been declaring their determination to get to net-zero emissions. Then, in 2019, a slew of universities around the world went a stage further, declaring climate “emergencies” that often came with accelerated targets to eliminate net institutional carbon emissions.Announcing Cardiff University’s climate emergency in 2019, for instance, its then vice-chancellor Colin Riordan said the university had already fully divested from fossil fuels and must “lead by example and accelerate our plans to reduce our carbon emissions, energy and water use and overhaul our operational activities”.And in 2021, Universities UK’s Confronting the climate emergency report committed all UK universities to setting targets for reducing the carbon footprint of sources they control directly (known as source 1 emissions) and of the energy they use (known as source 2). It also promised that institutions would “set a target” for reducing scope 3 emissions, caused by the production of products and services they use – or, failing that, “commit to a programme of work to set targets as soon as possible”. They would publish these targets on their websites and “set out how progress against these targets will be reported in a transparent, consistent, and understandable way”.But then, late the following year, ChatGPT was unleashed, and institutional attention turned towards the adoption of AI. There were concerns about it, of course, but they were centred around its corrosive effect on academic integrity. And notwithstanding those concerns, many universities have committed to making AI tools available to all staff and students and embedding technology into the curriculum – on the grounds that the technology is here to stay and students need to be fluent in its use.In 2025, for instance, California State University rolled out ChatGPT Edu – OpenAI’s customised education version of its large language model tailored to higher education institutions – to more than 460,000 students and more than 63,000 staff, making it the biggest educational roll-out of ChatGPT in the world. And later that year, the University of Oxford became the first UK institution to roll out ChatGPT Edu to students, while earlier this year the University of Manchester announced a “world-first” partnership with Microsoft to provide access to its AI tool, 365 Copilot, for all staff and students.Yet amid all the debates about employability, pedagogy and the integrity of student assessment, the potential conflict of mass AI roll-outs with net-zero targets has been rather overlooked.A June report by UK IT body Jisc and the Environmental Association for Universities and Colleges (EAUC) warned that pressure for universities to adopt AI has “outpaced clarity about what responsible action looks like in practice”. The report cites statistics from the International Energy Agency, which show that global data centres’ energy consumption could more than double by 2030 – or even, according to Greenpeace Germany, increase elevenfold. And data centres already account for 6 per cent of all electricity consumption in the US and the UK, according to an industry body – and a much higher proportion in some other countries.“As institutions with public commitments to net zero, tackling climate change, and broader environmental sustainability goals…it is imperative that we recognise how the adoption of these technologies is contributing to both our individual and collective environmental footprint across multiple dimensions,” the Jisc/EAUC report read.Water consumption is also a major concern, as large amounts of water are needed to cool data centres. Research published in the journal NPG Clean Water in 2021 found that even a relatively small 1 MW data centre can consume about 25 million litres of water per year, while the UK water company Affinity Water told UK MPs in May that one recent proposal for a data centre had estimated that its daily water need would be equivalent to that of 147,000 people.And Jonatan Pinkse, research director at the Centre for Sustainable Business at King’s College London, noted that Google’s recently released sustainability report revealed an 18 per cent year-on-year increase in carbon emissions as it expands its AI operations, and an 81 per cent increase in emissions from 2019, despite having a 2030 net-zero target.  “The negative [of AI use] has become so clear so fast that there’s no going around it any more,” he said.Michael Draper, professor in legal education at the University of Swansea and director of the university’s academic regulations and student cases board, said: “If you actually design your assessment so that AI [must be] used by the student, and some students are saying, ‘Well, we shouldn’t be doing this because of the impact on the environment, and some of the ethical concerns’, there are real concerns around that, and that conversation isn’t really had…It’s all around academic integrity. The point I raise…is that institutions often have a commitment to UN sustainability goals. Well, where does that commitment fit with the widescale adoption of artificial intelligence when it’s using all this energy and water?”One reason that such conversations rarely occur is that the environmental impact of AI is not universally known. Cal Innes, a digital sustainability specialist at Jisc and co-author of the Jisc/EAUC report, told Times Higher Education that “a lot of people are going into [AI usage] as they do with a lot of aspects of digital behaviours: not realising that there’s an environmental footprint associated with it”. But even university managers who are aware of the problem and determined to address it face an uphill struggle since AI companies rarely disclose information regarding individual institutions’ AI use, the Jisc/EAUC report says, making it almost impossible for universities to produce reliable estimates of the environmental cost of their AI use.THE asked several universities that have announced major AI roll-outs about how they are tracking their emissions data in relation to AI use. However, out of California State, Oxford, Manchester, Arizona State, the Massachusetts Institute of Technology and the universities of Cambridge and Surrey, only Surrey, Manchester and MIT provided responses.A spokesperson for Surrey, which recently announced that AI is being incorporated into curricula for all subjects, explained that it had “robust monitoring processes” in place as part of its sustainability agenda, and added it is “applying those same standards to how we procure AI tools for our framework”. It estimates its indirect emissions and reports them in both its annual sustainability report and its institutional annual report. “Scope 3 emissions are harder to pin down than direct emissions, as they depend on suppliers reporting their own carbon data back to us,” the spokesperson conceded. However, “we’ve recently updated our procurement policy to require this, and we’re now starting to collect that data, including from external AI vendors”.A spokesperson for Manchester, meanwhile, argued that it is important that staff and students have “equitable” access to AI tools, and for them to be equipped with “necessary skills for the workplace”, including learning to use AI “responsibly”. The university is working “closely” with Microsoft to ensure transparency around AI’s environmental impacts, the spokesperson said, adding it has initiated “groundbreaking research in partnership with Microsoft to model the impacts of our Copilot usage and to inform the actions the university will take to manage and minimise these impacts. We are exploring how best to understand and monitor these impacts as the university-wide roll-out progresses.”Alex de Vries-Gao, founder of Digiconomist, which examines the impact of technology trends on the environment, is concerned by AI’s typical absence from universities’ sustainability statements: he would expect organisations to reference it even if merely to acknowledge “how difficult it may be to obtain the right information”.“If you’re not capable of getting the numbers, at least talk about it and show that you’re thinking about this because if you’re not discussing it, you’re probably not thinking about it,” he said.A spokesperson from OpenAI said the company gives considerable thought to the best use of its computing power and said it supports its partners to meet their sustainability and water-consumption goals. And they pointed out that the Jisc/EAUC report did not take into account modern closed-loop water cooling systems, which are more efficient than traditional cooling towers that allow water to evaporate away, adding that it is currently developing data centres in Norway that run entirely on renewable energy.OpenAI believes AI will be instrumental in tackling climate change by optimising energy systems and accelerating research, the spokesperson added, noting that the company is partnering with leading universities to accelerate these efforts, such as Oxford and the US National Laboratories.  Microsoft declined to comment but its 2026 Environmental Sustainability Report said that in the 2025 financial year it had “replenished more water than we withdrew​” and “achieved our milestone to match 100% of our annual electricity consumption with renewable energy”.​ It added that the company is “scaling clean, reliable energy to meet growing demand from cloud and AI, exploring sources from nuclear to fusion, and investing in the grid infrastructure and technologies needed to get there​”.Universities are also exploring how AI can help them reduce their own scope 1 emissions. While MIT was unable to provide details on its generative AI (GenAI) use and how it is tracking such data, it outlined that it is currently expanding a pilot launched in 2023 that uses machine learning to optimise its energy systems and increase efficiency in heating and cooling its buildings. It said the programme had reduced the pilot building’s energy use by up to 40 per cent annually and was now being expanded to additional buildings and updated so MIT systems can automatically respond to live data.But Charlotte Bonner, chief executive of EAUC and co-author of the report with Jisc, noted that traditional machine learning is distinct from GenAI tools. And De Vries-Gao, who is also completing a PhD at the Vrije Universiteit Amsterdam Institute for Environmental Studies, said machine learning tools do not have as significant an impact as GenAI and are more likely to have been developed in-house, which provides institutions with greater transparency over their energy use.That lack of transparency about AI’s environmental cost is the “ultimate problem”, he said, adding that institutions are also “not capable of really dissecting what is the benefit of each individual application [of AI] either. So you’re missing both sides of the equation.”Examples of such applications are also few and far between. Bonner and Innes had wanted to include more positive examples of universities using AI to address the environmental impact, but “once we really started to look into the research available, we found that where claims were being made about how AI use was helping drive positive environmental change, it was nearly always as a result of traditional machine learning rather than GenAI,” Bonner said. “We can’t really find at this moment in time any substantiated evidence that generative AI is helping drive positive environmental change.”And even though universities’ AI use may lead to research breakthroughs that ameliorate climate change, King’s’ Pinkse said this is far from guaranteed.“We hope that it will of course lead to fantastic breakthroughs,” he said. “But you can never really promise it because…the whole point of research and development [is] that we don’t always know what the outcome is going to be.”So what are universities to do? None of the experts that THE spoke to said that abandoning AI was the way forward. Pinkse’s view is that universities are in an “almost impossible” dilemma given the ubiquity of AI.“If a university were to say, ‘We’re becoming a non-AI university’, students would start saying, ‘We’re not too sure about this one’,” Pinkse said. “That puts them in a very vulnerable position because they are competing with other universities and other organisations. There are [also] demands that we deliver students who are AI literate and so forth. So I don’t think it’s that easy to say, ‘We should not be doing this’...It’s unfair as a demand on universities.”Meelis Kitsing, rector of the Estonia Business School, thinks he has found the right balance by seeking to produce graduates who are not only AI-literate but also able to engage with wider ethical debates regarding technology. To that end, the school has embedded questions on AI throughout its curriculum and strategy, embracing the tech while also remaining critical of it.The institution is also hosting its seventh “digitalisation and sustainability” summer course bringing together students, academics and policymakers to examine how AI is reshaping business models while simultaneously intensifying energy demands.  “We need to encourage people to be critical thinkers, rather than ideologues who believe that AI will solve all problems – or the opposite: that AI will only create problems for sustainability,” Kitsing said. “I think that truth is more likely to be characterised by different shades of grey, rather than be black and white.”Ultimately, the “guilt” for AI use’s environmental impact should not fall on academics and students, Innes believes. He referred to a concept known as “greenshifting”, whereby the responsibility for environmental harm is projected by companies on to consumers, which he said “diverts away from institutional responsibility, where we have the greatest leverage”.But do universities really have any meaningful leverage over BigTech firms?Bonner suspects that they have more power than they think to demand greater transparency on AI’s water consumption and energy use, provided they act collectively – and, ideally, with other sectors, such as health systems. And she can “foresee a future” in which universities develop shared “sector-specific large language models” and data centres – in a similar way that numerous institutions have access to Isambard-AI, the University of Bristol-based supercomputer purpose-built for AI research.That, as she and others pointed out, would allow them to better track the technology’s usage and energy consumption. “But I don’t think that we’ll ever get to a situation where we don’t use some of [the AI developed by] the household names,” she conceded.Universities could also restrict academics and students to “acceptable” uses of AI, Innes suggested, noting that creating just eight seconds of video with AI can produce up to 2,000 times more carbon than a single text prompt. But he was wary of singling out AI firms when other forms of digital technology also have significant environmental impacts. While it is important to hold them to account, “we’re not routinely questioning the footprint of watching YouTube videos, doomscrolling social media, or leaving webcams on in online conferences”, he noted.It is abundantly clear that AI is only going to become ever more closely integrated into university teaching, research and administration. Jisc itself, for instance, is currently running a trial of AI marking tools. But in the midst of another unprecedently hot summer across Europe and North America, the phrase “climate emergency” has never seemed more apt – and it would seem odd for institutions pledged to combating it to simply dismiss AI’s huge carbon footprint as a problem too difficult and poorly documented for them to engage with.For her part, Bonner conceded that institutions can often feel “overwhelmed” when it comes to tackling the sustainability consequences of AI. But she urged them not to wait until they have “perfect data” on it before acting.“We don’t want there to be a paralysis of action because the data quality isn’t there,” she said. Because if universities take that approach “we’re never going to do anything”.juliette.rowsell@timeshighereducation.com

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19/08/2026

U.S.A.: ¿los NIH limitarán el presupuesto para APCs? ¡Qué más da si hay menos dinero para investigar y menos publicaciones! además, el artículo científico como tal está desfalleciendo

Publicado en Katina. Librarianship Elevatedhttps://katinamagazine.org/content/article/open-knowledge/2026/proposed-nih-policy-on-apcs-is-bonkers-does-it-matterLa propuesta de política de los NIH sobre los cargos por procesamiento de artículos es disparatada. ¿Pero importa?En lugar de obsesionarnos con el caos más reciente de una administración que sobresale en generarlo, deberíamos mirar hacia la oportunidad de construir algo nuevo.Por Alicia Salaz | 6 de agosto de 2026Desde que los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH) solicitaron comentarios, el 30 de julio de 2025, sobre cinco posibles nuevas opciones de política relacionadas con la imposición de límites a los gastos de las subvenciones destinados a los cargos por procesamiento de artículos (APC, por sus siglas en inglés), un gran número de comentaristas ha considerado que esas opciones tendrían consecuencias importantes y, a menudo, negativas: podrían ser catastróficas para las carreras de los investigadores jóvenes, acabar con los modelos de negocio de las editoriales pequeñas pertenecientes a sociedades científicas, resultar devastadoras para el progreso científico o incluso algo peor.La solicitud de comentarios públicos atrajo una considerable atención, con más de 900 aportaciones procedentes de bibliotecas, editoriales, investigadores, sociedades académicas y profesionales, entre otros actores.Muchos comentarios anticipan efectos en cadena de la política de los NIH que se extenderían hasta los confines más alejados de la publicación y la práctica académicas. Entre ellos se encuentran afirmaciones como: «cualquier cambio en la política de los NIH relativo a la limitación de las tarifas de publicación tendrá repercusiones de gran alcance sobre muchos investigadores y/o proyectos que no reciben financiación de los NIH»; «limitar de cualquier manera los costos de publicación será catastrófico para las carreras tanto de los investigadores en formación como de los investigadores principales»; y «la opción 1 (prohibición total) sería catastrófica para el progreso científico».Más allá del portal de comentarios públicos, muchas personas han publicado análisis más detallados. David Crotty presentó recientemente una crítica seria de las propuestas de los NIH desde la perspectiva de las editoriales independientes, centrada en una teoría de consolidación del mercado. Según esta, los límites o prohibiciones a los APC ejercerán presión sobre las editoriales más pequeñas, independientes, orientadas por una misión, pertenecientes al ámbito académico o dirigidas por investigadores y que dependen de APC razonables —como Cold Spring Harbor Lab Press y Journal of Medical Internet Research (JMIR) Publications—, hasta expulsarlas del mercado.Otros comentarios expresan desconcierto ante las propuestas y las describen con términos como «absurdas», «ridículas» y «completamente estúpidas».Los NIH habían prometido inicialmente que los cambios entrarían en vigor el 1 de enero de 2026; sin embargo, al momento de escribir este artículo, en agosto de 2026, seguimos esperando. Esto ha generado cierta especulación sobre la demora y sobre qué tipo de política se terminará adoptando. Recientemente, la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB) del gobierno federal solicitó comentarios sobre una política que prohibiría prácticamente todos los pagos de APC con fondos federales, lo que potencialmente podría reemplazar cualquier política de los NIH. Sin embargo, la abrumadora respuesta de casi medio millón de comentarios, principalmente críticos, junto con la oposición legislativa, hace preguntarse si la propuesta realmente seguirá adelante.Dada la continua arbitrariedad que hemos observado en Washington y sus organismos durante el último año —como los recortes al estilo DOGE y las reducciones improvisadas de personal en las agencias federales que conceden subvenciones, así como el uso poco profesional de inteligencia artificial y búsquedas por palabras clave para eliminar subvenciones existentes—, sería comprensible anticipar que cualquier medida que adopten próximamente los NIH podría tener poca o ninguna base en la evidencia, en un proceso sistemático o en lo que se dijo el verano pasado.Pero ¿realmente importa? Tanto si los NIH prohíben por completo los APC como si los limitan o restringen a determinados tipos de publicación, la política seguiría un patrón creciente de restricciones similares adoptadas por financiadores como la Fundación Gates, Cancer Research UK y el Howard Hughes Medical Institute, entre otros.«¡Pero los NIH financian muchísimos artículos!», podría decirse. «¿No es seguro que, adonde vayan ellos, los demás los seguirán?».Los NIH están concediendo subvenciones a un número menor de investigadores. La Association of American Medical Colleges (AAMC) informa que las nuevas adjudicaciones han disminuido un 63 % respecto de su promedio de los cinco años anteriores. Según Web of Science, en 2025 se publicaron apenas 100 000 artículos que reconocían financiación de los NIH, un mínimo no registrado desde 2010 y aproximadamente un 28 % menos que el máximo reciente de 140 000 alcanzado en 2021. Las publicaciones correspondientes al primer trimestre de 2026 suman menos de 20 000, lo que sitúa a la investigación financiada por los NIH en camino de registrar este año otra disminución proyectada del 20 % respecto del bajo nivel del año pasado. Muchas de estas publicaciones reflejan resultados de trabajos financiados mediante subvenciones concedidas entre uno y tres años antes, lo que significa que la desaceleración de las nuevas adjudicaciones observada en 2026 probablemente profundizará todavía más esta tendencia.China, que superó a Estados Unidos en volumen de publicación de artículos en 2021, podría ejercer una mayor influencia sobre el comportamiento de las editoriales a escala mundial. Sin embargo, China parece igualmente poco entusiasmada con el modelo de APC: este mismo año, la Academia China de Ciencias (CAS) llegó al extremo de incluir en una lista negra revistas como Nature Communications debido a lo que considera tarifas de publicación excesivas.Estos y otros movimientos dentro del mundo académico sugieren que el modelo basado en APC podría estar en vías de desaparecer independientemente de lo que hagan unos NIH cada vez más reducidos. Por ello, cualquier medida que adopte ahora la agencia podría ser menos significativa o influyente para el ecosistema general de la publicación académica de lo que podría parecer inicialmente.La creciente reticencia o incapacidad de los investigadores y organismos financiadores para pagar individualmente por la publicación en acceso abierto es, en parte, lo que Crotty y otros temen que impulse a las bibliotecas hacia los llamados «grandes acuerdos» transformativos (big deal transformative agreements), en los que las instituciones pagan cantidades globales anuales para cubrir los costos de publicación en acceso abierto de sus miembros con determinadas editoriales. Esto podría conducir a una mayor consolidación del mercado y a la posible desaparición de editoriales más pequeñas.Pero quizá estén preocupándose por las cosas equivocadas. Sospecho que el «acuerdo transformativo» también puede haber superado ya su punto máximo. Bibliotecas de investigación como la mía, en la Universidad de Oregón, llevan años poniendo a prueba el modelo de los acuerdos transformativos que algunas pequeñas editoriales de sociedades científicas consideran una amenaza, y no nos gusta. No ha funcionado, y las negociaciones con los proveedores que debemos llevar a cabo para cerrar estos acuerdos son peores y más frustrantes que nunca. Actualmente, mis colegas y yo hablamos de desarrollar estrategias abiertas y de invertir en modelos editoriales sin fines de lucro, orientados por una misión y pertenecientes al ámbito académico. En el futuro será más probable, y no menos, que llevemos nuestros recursos a editoriales cuyos valores y misiones coincidan con los nuestros, independientemente de lo que hagan los NIH, siempre y cuando sobreviva el artículo académico.La supervivencia del artículo académico como formato publicable puede ser una cuestión mucho más importante para las editoriales de todo el mundo que las normas que adopten los NIH.Esto se debe a que los editores de revistas académicas están observando actualmente, sin duda, cambios en sus prácticas impulsados por las aplicaciones generativas y agénticas de la inteligencia artificial. Kevin Smith sostuvo recientemente en The Chronicle que la IA hará obsoleto el artículo académico. Mi colega Alex Murray, integrante del consejo editorial de la prestigiosa revista Organization Science, me describió recientemente cómo la revista está experimentando un ciclo alarmante: la IA genera más manuscritos enviados; ese aumento lleva a los revisores a utilizar IA para poder mantener el ritmo; y el resultado son artículos producidos y publicados que, cada vez más, también son consumidos, leídos y sintetizados por IA. Entonces, ¿para qué sirve todo este proceso?La medición que ha realizado la revista de este fenómeno ha sido abordada por Forbes y por Clarke & Esposito. Murray tiene algunas ideas inteligentes sobre adónde puede conducir esta situación, pero ninguna de ellas implica pagar APC individualmente o mediante paquetes. Es muy posible que las agencias federales estadounidenses de financiación, como los NIH, estén ocupadas intentando mover las reglas del juego hacia un lugar más justo sin darse cuenta de que el juego ya terminó.Las iniciativas impulsadas por instituciones académicas y dirigidas por investigadores, como Big Ten Open Books y Path to Open de JSTOR, están avanzando en la creación de mecanismos de apoyo financiero sostenible para editoriales de monografías sin fines de lucro y pertenecientes al ámbito académico. Queda por ver si la monografía, como formato, resulta más duradera que el artículo de revista; creo que así será. En cuanto a los artículos académicos, algunos de los éxitos y enseñanzas obtenidos en los últimos años a partir del modelo cada vez más consolidado Subscribe-to-Open podrían aplicarse a nuevas formas de difusión del conocimiento, orientadas por una misión, que trasciendan el formato tradicional del artículo de revista. Nuestra biblioteca está deseosa de invertir en infraestructuras escalables, compartidas y orientadas por una misión, como Knowledge Commons, que comenzamos a apoyar en 2025, y en iniciativas similares que proporcionen beneficios específicos a quienes las apoyan y que permitan justificar la inversión de los recursos que administramos.El éxito pasado y el potencial futuro de los servidores de preprints y los repositorios institucionales significan que lo único que realmente necesitamos para desprendernos de las tradicionales y prestigiosas revistas corporativas es ayudar a nuestras comunidades académicas a desarrollar buenos indicadores de calidad para la promoción profesional. Las instituciones ya están comenzando a modificar la forma en que gestionan la promoción del profesorado. En la Universidad de Oregón estamos reformando activamente los criterios de promoción para centrarnos en lo que realmente importa: creación de empresas, cambios en las políticas, mejoras en la forma en que trabajan profesores, abogados y periodistas y, por supuesto, avances en ciencia básica que no siempre tienen una aplicación inmediata; pero todo ello medido por su importancia real, y no mediante indicadores indirectos como el valor de marca de una revista propiedad de una empresa. Mi red en la Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS) me indica que no estamos solos: instituciones de investigación de todo Estados Unidos están adoptando medidas similares de manera paralela, lo que probablemente hará que estos cambios se refuercen mutuamente. Si el progreso de la carrera académica deja de depender exclusivamente de publicar en una «Gran Revista Prestigiosa y Bien Clasificada», nuestros profesores —la mano de obra profesional experta que edita y revisa para esas revistas, además de publicar en ellas— quizá estén más dispuestos a dejarlas atrás.Las sociedades académicas, las editoriales independientes y orientadas por una misión y las instituciones de investigación también tienen importantes funciones que desempeñar en las nuevas formas de comunicación, impacto y validación, incluidos nuevos enfoques de la revisión por pares —o incluso alternativas a ella—.El número de investigadores y artículos financiados por los NIH está disminuyendo. La American Association for the Advancement of Science (AAAS) sostiene que Estados Unidos está renunciando a su liderazgo científico debido a la desinversión en investigación. China lidera el mundo en inversión en investigación y desarrollo, y la IA está convirtiendo todo el proceso de artículo–revisión–publicación en un ejercicio carente de sentido.Entonces, ¿a quién le importa lo que hagan los NIH con su política sobre los APC?Esto no significa que no haya nada bueno en el horizonte. A lo largo de toda mi carrera, quienes formamos parte del mundo académico nos hemos quejado de cuánto detestamos el sistema, de cuánto detestamos los costos abusivos y crecientes de las revistas y de cuánto detestamos los indicadores indirectos de calidad académica que en realidad no captan ni reflejan el trabajo que verdaderamente valoramos.Si todo sale bien, durante los próximos años reconstruiremos el sistema que queremos a partir de las cenizas de un viejo modelo que todos detestábamos, pero que simplemente no éramos capaces de abandonar.Preocupémonos menos por los NIH y pongámonos a construirlo.10.1146/katina-080626-1Alicia Salaz es vicerrectora y bibliotecaria universitaria de la Universidad de Oregón, donde proporciona liderazgo estratégico para vincular las ciencias de la información con la política académica y preside el consejo de gobernanza de inteligencia artificial de la universidad. Con una amplia experiencia en el complejo ámbito de la comunicación académica, actualmente encabeza una iniciativa centrada en la reforma estructural de los criterios de permanencia y promoción académica, con el propósito de incentivar mejor unas prácticas de investigación abiertas y equitativas. Forma parte del comité ejecutivo del Big Ten Academic Alliance Center for Library Programs y es miembro de la Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS).………………………………………………………….The Proposed NIH Policy on APCs Is Bonkers. Does it Matter?Instead of fixating on the latest chaos from an administration that excels in it, we should look ahead to the opportunity to build something new.By Alicia Salaz | 08.06.2026Since the US National Institutes of Health (NIH) solicited comment on five potential new policy options related to capping grant expenditures for article processing charges (APCs) on July 30, 2025, a large number of commenters have taken the view that those options would be highly consequential and often negative—either catastrophic to the careers of junior researchers, fatal to the business models of smaller society publishers, ruinous to scientific progress, or worse.The solicitation for public comment attracted significant attention, with more than 900 submissions from libraries, publishers, researchers, scholarly and professional societies, and more.Many comments anticipate ripple effects of NIH policy that would extend outward to the furthest reaches of scholarly publishing and practice, such as “any NIH policy change around limiting publication fees will have far-reaching impacts on many researchers and/or projects that are not NIH-funded,” “Capping publication costs in any way will be catastrophic for the careers of both trainees and PIs,” and “Option 1 (complete disallowance) would be catastrophic for scientific progress.”Beyond the public comment portal, many have published more fulsome analyses. David Crotty recently offered a serious critique of the NIH proposals from the independent publisher perspective, centered on a market consolidation theory, which argues that APC caps or bans will squeeze smaller, independent, mission-driven, academy-owned and scholar-led publishers that are reliant on fair APCs, like Cold Spring Harbor Lab Press and Journal of Medical Internet Research (JMIR) Publications, out of business.Other comments express bewilderment at the proposals, describing them with terms like “nuts,” “ludicrous,” and “totally stupid.”The NIH had initially promised that changes would take effect January 1, 2026—though as of this writing in August 2026, we are still waiting—leading to some speculation about the delay and what kind of policy we will eventually see issued. Recently, the federal Office of Management and Budget (OMB) has issued a request for comment on policy that would prohibit nearly all APC payments out of federal funds, potentially superseding any NIH policy—though the overwhelming response of nearly a half-million mainly critical comments, along with legislative opposition, leaves one to wonder whether this will move forward.Given the ongoing caprice we’ve seen out of Washington and its agencies over the past year—like the DOGE-ing and haphazard workforce reductions of federal granting agencies and the amateurish use of AI and keyword search to eliminate existing grants—one would be forgiven for anticipating that whatever comes out of the NIH next may have little to no basis in evidence, process, or whatever was said last summer.But does it really matter? Whether the NIH entirely bars, caps, or restricts APCs to certain types of publishing, the policy would follow a developing pattern of similar restrictions from funders like the Gates Foundation, Cancer Research UK, the Howard Hughes Medical Institute and others.“But the NIH funds so many papers!” you might say. “Where they go, others will surely follow?”The NIH is issuing grants to fewer scholars. The Association of American Medical Colleges (AAMC) reports that new awards are down 63 percent from their prior 5-year average. According to Web of Science, just 100,000 papers attributing NIH funding were published in 2025—a low not seen since 2010, and down around 28 percent from the most recent 2021 peak of 140,000. Publications in the first quarter of 2026 number under 20,000, putting NIH-funded research on track for a projected decline this year of another 20 percent from last year’s low. Many of these publications reflect outcomes from work that was funded by awards over the prior one to three years, meaning that the slowdown in new awards we are seeing in 2026 is likely to push this trend even further.China, which overtook the US in paper publishing by volume in 2021, might be expected to have more influence on global publisher behavior. Yet China seems equally unenchanted with the APC model; the Chinese Academy of Sciences (CAS) just this year took the step of blacklisting journals like Nature Communications entirely over what are perceived as excessive publication fees.These and other moves in the scholarly world suggest that the APC model may be on the way out regardless of what the shrinking NIH does, making any agency moves now less significant or influential to the broader scholarly publishing world than one might initially think.A growing reluctance or inability of scholars and funding agencies to pay for open publishing paper-by-paper is, in part, what Crotty and others worry drives libraries towards “big deal” transformative agreements, where institutions pay lump sum annual fees to cover the costs of their affiliates publishing openly with individual publishers, leading to market consolidation and the potential elimination of smaller publishers.They may be worried about the wrong things. I suspect that the “transformative agreement” may also be past its peak. Research libraries, like mine at the University of Oregon, have now spent years testing out the “transformative agreement” model that some small society publishers see as a threat, and we don’t like it. It hasn’t worked, and the vendor negotiations we go through to ink these deals are worse and more frustrating than ever. These days, my counterparts and I talk about evolving open strategies and investing in nonprofit, mission-driven and academy-owned publishing models. We are more likely to take our business to values- and mission-aligned publishers in the future, not less, regardless of what the NIH does—so long as the academic paper survives.The survival of the academic paper as a publishable format may be a far more pertinent question for publishers everywhere than what the NIH rules are.That’s because journal editors today are undoubtedly seeing change in their business practices driven by generative and agentic applications of artificial intelligence. Kevin Smith recently argued for the Chronicle that AI will make the academic article obsolete. My colleague Alex Murray, who sits on the editorial board of the highly-reputed Organization Science, recently described for me how the journal is experiencing an alarming cycle of AI driving more submissions, driving reviewers to use AI to keep up, only to produce and publish papers that are increasingly consumed/read/synthesized by AI—so what is this whole exercise for?The journal’s measurement of this phenomenon has been covered by Forbes and in Clarke & Esposito. Murray has some intelligent ideas about where this may lead, but none of them involve paying APCs individually or in bundles. US federal funding agencies like the NIH may well be busy trying to move the goalposts to a fairer spot without realizing that the game is already over.Academy-driven and scholar-led initiatives like Big Ten Open Books and JSTOR’s Path to Open are making progress on providing sustainable financial support to academy-owned and nonprofit monograph publishers. It remains to be seen whether the monograph as a format is more durable than the journal paper; I expect that it is. As for academic papers, some of the successes and lessons learned in recent years from the maturing Subscribe-to-Open model could be applied to new, mission-driven forms of knowledge sharing that get beyond the journal paper form. Our library is eager to invest in scalable, shared, mission-driven infrastructures such as Knowledge Commons, which we began supporting in 2025, and similar endeavors that provide unique benefits to supporters that can help justify the investment of the dollars we steward.The past success and future potential of preprint servers and institutional repositories mean the only thing we really need to do to cut loose the traditional prestige corporate journal is to help our academic communities develop good quality markers for career advancement. Already, institutions are starting to change the way they handle faculty promotions. At the University of Oregon, we’re actively reforming promotion criteria to focus on what actually matters—enterprise creation, policy change, improvement in the way teachers and lawyers and journalists practice, and yes, advancements to basic science that don’t always have an immediate application—but measured by actual significance, not proxy indicators like the brand value of a corporate-owned journal. My network in the Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS) tells me we aren’t alone—research institutions across the US are taking similar steps in parallel, which likely will be mutually reinforcing. If academic career advancement no longer relies exclusively on publishing in Big Ranked Journal Name, our faculty—the expert professional labor that edits and reviews for those journals, in addition to publishing in them—may be more open to letting them go.Academic societies, independent and mission-driven publishers, and research institutions also all have important roles to play in new forms of communication, impact, and validation, including new approaches to (or departures from) peer review.The number of scholars and papers funded by NIH is declining. The American Association for the Advancement of Science (AAAS) argues that America is forfeiting its scientific leadership through disinvestment in research. China is leading the world in research and development investment, and AI is making the whole paper-review-publication process a meaningless exercise.So who cares what the NIH does with its APC policy?This is not to say there isn’t good on the horizon. Throughout my career, we in the academy have been complaining about how much we hate the system, how much we hate exploitative and inflationary journal costs, and how much we hate proxy measures of scholarly quality that don’t really capture or reflect the work we truly value. If all goes well, in the next few years we’ll be rebuilding the system we want from the ashes of an old model that we all hated anyway but just couldn’t let go of. Let’s worry less about the NIH and go build it.10.1146/katina-080626-1Alicia Salaz serves as the vice provost and university librarian at the University of Oregon, where she provides strategic leadership connecting information science and academic policy and chairs the university’s artificial intelligence governance council. With extensive experience navigating the complex landscape of scholarly communication, she is currently spearheading an initiative focused on the structural reform of tenure and promotion metrics to better incentivize open, equitable research practices. She serves on the executive committee of the Big Ten Academic Alliance Center for Library Programs and is a member of the Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS).

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19/08/2026

Bibliotecas digitales: Medición del uso en la era de la IA. Qué dice COUNTER

Publicado en Research informationhttps://www.researchinformation.info/analysis-opinion/measuring-usage-in-the-age-of-ai/Medición del uso en la era de la inteligencia artificial21 de abril de 2026Tasha Mellins-Cohen expone las directrices de buenas prácticas de COUNTER Metrics para la medición del uso asociado con la inteligencia artificial generativa y agéntica.Durante más de dos décadas, el Código de Prácticas COUNTER ha constituido el estándar mundial para medir y reportar métricas normalizadas de uso de contenidos. Sin embargo, el rápido auge de la inteligencia artificial (IA) generativa y agéntica está transformando de manera fundamental la forma en que los investigadores descubren y consumen información.El cambio en los datosLas métricas tradicionales de interacción están experimentando un cambio estructural. Los motores de respuesta basados en IA y las herramientas de generación de resúmenes pueden extraer información de investigaciones revisadas por pares sin necesidad de dirigir al usuario al sitio web de una editorial. Esto genera una brecha de valor: el contenido publicado produce un valor significativo para el investigador, su institución y su organismo financiador, pero no genera ninguna visita al sitio web del editor.No fue sino hasta que las bibliotecas de todo el mundo comenzaron a analizar sus informes COUNTER correspondientes a 2025 cuando obtuvimos evidencia sólida del problema de los «cero clics» (zero-click). Al comparar los datos de 2025 con los de 2024, las bibliotecas empezaron a informar de cambios importantes en los patrones de uso. Al mismo tiempo que las editoriales registraban incrementos significativos en el uso bruto de sus plataformas, tanto ellas como sus bibliotecas clientes observaban una disminución notable del uso humano reflejado en los informes COUNTER.En un principio pensamos que esos incrementos en los datos de uso bruto, más que reflejar una interacción humana orgánica, podían indicar actividad de agentes de IA, ya fuera procedentes de herramientas desarrolladas por las propias editoriales, de sistemas de terceros o incluso de agentes personalizados creados por los investigadores. Investigaciones posteriores respaldaron esta hipótesis. Las bibliotecas que habían adquirido herramientas de IA, como Research Assistant de ProQuest o Gemini de Google (entre otras), parecían experimentar caídas más pronunciadas en las estadísticas COUNTER que aquellas que seguían promoviendo el acceso directo de estudiantes y profesores a los recursos electrónicos suscritos.¿Seguimos necesitando métricas normalizadas?La misión de COUNTER consiste en reunir a la comunidad del conocimiento en torno a un estándar que garantice que las métricas de uso sean consistentes, confiables y comparables entre distintas plataformas. Como estándar abierto, somos firmantes de los Principios para una Infraestructura Académica Abierta (Principles of Open Scholarly Infrastructure). Esto significa que, si llegara el momento en que COUNTER dejara de ser necesario, tomaríamos las medidas responsables para facilitar una transición ordenada o el cierre de nuestras actividades.En el contexto de los cambios de comportamiento impulsados por la inteligencia artificial, necesitábamos preguntarnos si COUNTER seguía siendo útil. ¿Siguen necesitando nuestras métricas las bibliotecas, los consorcios, las editoriales y los proveedores tecnológicos en un entorno de «cero clics»? La respuesta fue un rotundo sí. De hecho, en este nuevo ecosistema dominado por la IA existe una necesidad aún mayor de contar con métricas normalizadas.¿Las editoriales venden contenidos o servicios? ¿A quién se los venden? ¿Debe una biblioteca seguir invirtiendo en contenidos cuando su utilización se produce a través de un agente de IA y no mediante visitas directas de personas? ¿Deberían las bibliotecas redirigir sus inversiones hacia servicios de inteligencia artificial? ¿Cuál es el retorno de la inversión en esos escenarios? ¿Cómo podemos asegurarnos de comparar de forma justa el uso de la IA entre diferentes servicios y plataformas? ¿Cómo evitamos que la actividad de la IA eclipse el uso humano tradicional hasta el punto de impedir distinguir entre una auténtica actividad investigadora y el procesamiento automatizado? Y, por supuesto, ¿cómo protegemos la libertad académica de investigación separando los comportamientos de los usuarios de los informes de uso?Todo ello sugiere que COUNTER podría ser hoy más necesario que nunca. Pero para responder a estas nuevas preguntas fue imprescindible revisar el Código de Prácticas y sus métricas tradicionales, concebidas originalmente para medir exclusivamente el uso humano.Elaboración de directrices para medir el uso de la IALa versión 5.1 del Código de Prácticas COUNTER, que entró en vigor en enero de 2025, fue aprobada para su publicación a finales de noviembre de 2022, apenas unas semanas antes del lanzamiento de ChatGPT. En ese momento era imposible prever el enorme impacto que tendría la inteligencia artificial sobre la comunicación científica, ni imaginar cómo deberían medirse esos cambios. Por ello, la versión R5.1 se publicó tal como había sido concebida originalmente.Para la primavera de 2025, la mayoría de las editoriales ya había implementado la actualización del Código y llegó el momento de abordar específicamente la cuestión del uso de la IA. El Comité Asesor de COUNTER creó entonces un grupo de trabajo integrado por representantes de editoriales, proveedores tecnológicos y bibliotecas para desarrollar directrices de buenas prácticas.Tras un amplio proceso de consulta pública sobre el borrador —que incluyó la participación de los principales desarrolladores de inteligencia artificial—, COUNTER publicó en abril de 2026 sus nuevas Directrices de Buenas Prácticas para las Métricas de Uso de la IA Generativa y Agéntica.Estas directrices introducen varias ampliaciones importantes al Código de Prácticas, centradas principalmente en dos ámbitos.Definición del «Agente»Tradicionalmente, COUNTER trataba todos los robots informáticos (bots) de la misma manera y exigía excluir toda su actividad de los informes. El primer paso consistió, por tanto, en distinguir entre los bots maliciosos y los rastreadores web (que deben seguir excluyéndose), los usuarios humanos reales, las actividades de minería de textos y datos (TDM) y los sistemas de inteligencia artificial.Con arreglo a las nuevas directrices, el uso realizado por sistemas de IA puede y debe registrarse mediante un nuevo valor del campo Access_Method denominado «Agent» (Agente). Esto permite diferenciar claramente el uso realizado por la inteligencia artificial del uso «Regular», correspondiente a usuarios humanos, así como de las actividades de minería de textos y datos (TDM).Nuevos tipos de métricas para la inteligencia artificialCon el fin de responder a la preocupación —plenamente justificada— de que el uso de la IA pudiera distorsionar o dominar las estadísticas tradicionales, COUNTER introdujo un conjunto independiente de métricas específicas para la inteligencia artificial.Estas nuevas métricas parten de la idea de que las herramientas de IA trabajan principalmente con fragmentos de texto (Chunks) de entre 100 y 300 palabras, en lugar de procesar documentos completos (Items), como artículos de revista. No obstante, se mantiene la distinción entre el acceso únicamente a metadatos y el acceso al texto completo, que representa un valor considerablemente mayor.Así como las métricas Total Item Investigations y Unique Item Investigations registran el uso humano de los metadatos que describen un contenido, las nuevas métricas Total AI Investigations y Unique AI Investigations contabilizan el uso que hace la IA de esos fragmentos de metadatos.De manera análoga, mientras que Total Item Requests y Unique Item Requests miden el acceso humano al texto completo de los documentos, Total AI Requests y Unique AI Requests registran las ocasiones en que una herramienta de inteligencia artificial está autorizada para utilizar el texto completo de un contenido.Asimismo, se creó una nueva métrica denominada AI Responses Generated, destinada a contabilizar el número de veces que una herramienta de IA genera una respuesta textual a partir de una consulta realizada por un usuario. En cierto modo, constituye el equivalente para la inteligencia artificial de la métrica existente Searches Platform.Perspectivas futurasAunque nos satisface haber publicado estas buenas prácticas, el trabajo está lejos de haber concluido. Es importante tener presentes varias consideraciones.En primer lugar, desconocemos la rapidez con la que las editoriales podrán implementar estas nuevas métricas, aunque es poco probable que ello ocurra antes de finales de 2026. Por ello, si usted es bibliotecario y espera disponer pronto de métricas sobre el uso de la IA para comprender mejor este cambio de paradigma, deberá tener paciencia.En segundo lugar, es muy probable que, a medida que las editoriales apliquen estas directrices, descubramos aspectos que requieren corrección. Precisamente una de las razones para publicar inicialmente una guía de buenas prácticas, en lugar de revisar inmediatamente el Código de Prácticas, es que las buenas prácticas pueden modificarse con mayor flexibilidad que el propio Código.Por otra parte, estas primeras directrices se aplican principalmente a las herramientas de inteligencia artificial integradas en las plataformas de las editoriales. Si lo que se busca son métricas correspondientes a herramientas externas, como Google Gemini, todavía no podemos ofrecer una solución.En consecuencia, el trabajo continúa. La segunda fase se centrará en las herramientas de terceros y en los servicios externos a las plataformas editoriales. Hemos recibido valiosos comentarios y una participación muy activa de desarrolladores de IA para la comunicación científica, como Scite y Consensus, así como de intermediarios como Cashmere. Confiamos en que, combinando las actuales directrices sobre IA con nuestras buenas prácticas relativas al uso sindicado de contenidos, podremos desarrollar mecanismos de reporte adecuados para estos nuevos actores del ecosistema de la comunicación científica. Esperamos que esta segunda fase avance con mayor rapidez que la primera.Nos gustaría conocer la opinión de todas las personas que trabajan en la medición del uso de la inteligencia artificial. Ya sea usted bibliotecario, editor o profesional del sector tecnológico, le invitamos a ponerse en contacto con nosotros.Tasha Mellins-Cohen es Directora Ejecutiva de COUNTER Metrics.…………………………………………………………………..Measuring Usage in the Age of AI21 April 2026Tasha Mellins-Cohen outlines COUNTER Metrics’ best practice guidance for usage metrics associated with generative and agentic AIFor more than two decades, the COUNTER Code of Practice has served as the global standard for measuring and reporting normalised content usage metrics. However, the rapid rise of generative and agentic artificial intelligence (AI) is fundamentally changing how researchers discover and consume information.The data shiftTraditional engagement metrics are facing a structural shift. AI answer engines and summarisation tools can extract insights from peer-reviewed research without ever sending a user to a publisher website. This creates a value gap: published content creates significant value for the researcher, their institution, and their funder, but generates zero site visits for the publisher.It wasn’t until libraries around the world started pulling their 2025 COUNTER reports that we had good evidence for the zero-click conundrum. When comparing 2025 with 2024, libraries started reporting major changes in usage patterns. At the same time as publishers were reporting significant spikes in raw usage, they and their library customers were seeing a noticeable decrease in human usage in COUNTER reports.Rather than organic human engagement, we originally thought that the spikes in raw usage data might indicate agentic activity, either from publishers’ own tools, third-party systems, or even researchers’ custom-built agents. Further investigation backs up that supposition. Libraries that licensed AI tools, like (but not limited to!) ProQuest’s Research Assistant or Google’s Gemini, seemed to be experiencing larger COUNTER usage drops than libraries who still encouraged students and faculty to use their licensed content directly. Do we still need normalised metrics?COUNTER’s mission is to bring the knowledge community together around a standard that ensures usage metrics are consistent, credible, and comparable across platforms. As an open standard, we’re signatories to the Principles of Open Scholarly Infrastructure. That means if we’re no longer needed, we will take responsible steps to transition or wind down our operations. Within the context of AI-driven behavioural shifts, we needed to ask if COUNTER is still useful. Do libraries, consortia, publishers and technology providers need us in a zero-click environment? The answer was a resounding YES. If anything, in our new AI world there is an even greater need for normalised metrics.Are publishers selling content, or services? Who are they selling to? Should a library invest in content when usage is mediated by an AI agent rather than a direct human visit? Should libraries redirect their investments into AI services instead? What’s the return on investment in those scenarios? How can we be sure we’re comparing AI usage fairly for different services and platforms? How can we prevent AI usage from swamping traditional human activity, making it impossible to distinguish genuine research engagement from automated processing? And of course, how can we protect academic freedom to research by separating user behaviours from usage reporting? It turns out that COUNTER might be more necessary than ever before. But to address these new questions, we had to look again at the Code of Practice and its traditional human-centric usage metrics. Developing AI usage guidelinesRelease 5.1 of the COUNTER Code of Practice, which came into effect in January 2025, was approved for publication at the end of November 2022 – just weeks before ChatGPT hit the market. There was no way for us to predict how widespread the impacts would be on the scholarly communications industry, nor to know how they might be measured, so we proceeded with R5.1 as originally planned.By spring 2025 most publishers had implemented the updated Code, and it was time to tackle the issue of AI usage. Our Advisory Committee spun up a working group to develop best practice guidelines, with representatives from publishers, technology providers, and libraries.Following extensive community consultation on the draft version, including with big AI developers, COUNTER published new best practice guidelines on generative and agentic AI usage in April 2026. You can read them in full at Best Practice on Generative and Agentic AI usage metricsThe best practice introduces several key extensions to the Code, focused in two areas. Defining the “Agent”We’ve historically treated all bots the same way, and required that all bot usage be excluded from COUNTER reports. That meant our first step had to be distinguishing between malicious bots and crawlers (which must still be excluded!), real humans, text and data mining, and AI systems. Under our new guidelines, AI usage can and should be reported using the new Access_Method “Agent”. This allows reports to split out usage by AI from “Regular”, human usage, and from text and data mining activity, “TDM”.Dedicated AI Metric TypesTo allay completely valid fears that AI usage could swamp or skew usage patterns, we introduced separate AI metrics.These new metrics reflect the idea that AI tools use Chunks (100-300 word text strings) rather than full Items (journal articles, for example). However, we’ve kept the distinction between access only to metadata, versus the higher value that can be derived from full-text content.Just as Total and Unique Item Investigations track human usage of metadata describing a piece of content, Total and Unique AI Investigations count AI usage of metadata Chunks. And where Total and Unique Item Requests track human usage of full text content, Total and Unique AI Requests count when an AI tool is authorised to use the full text of a piece of content.We also created a new AI Responses Generated metric to track the number of times an AI tool returns text in response to a user prompt. It’s effectively an AI variant of the existing Searches Platform metric.Looking aheadAs pleased as we are to have published the best practice, the work doesn’t stop here. There are some caveats that you need to keep in mind:We don’t know how quickly publishers will be able to implement the new metrics, though it’s unlikely to be much before the end of 2026 at the earliest. If you’re a librarian looking for AI usage metrics to address the data shift, you’re going to have to be patient!There’s a high probability that as publishers implement the guidelines, we’re going to discover things that we got wrong. One of the reasons for creating a best practice, rather than going straight for a new release of the Code of Practice, is that best practices can be amended a little more flexibly than the Code itself.These initial guidelines primarily apply to AI tools embedded on publisher platforms. If you’re looking for usage metrics from third parties like Google Gemini, we can’t help you just yet.So yes, work continues! Phase two will focus on third-party and off-site tools, and we’ve had great feedback and engagement from scholarly AI developers like Scite and Consensus, as well as intermediaries like Cashmere. Between the existing AI guidelines and our best practice on syndicated usage, we think we can develop practical reporting mechanisms for these newer players in scholarly communication. Hopefully they will be a little quicker than phase one.We’d love to hear from people who are working on AI usage. Whether you’re a librarian, a publisher, or a tech bro (or bro-ess), please get in touch.Tasha Mellins-Cohen is Executive Director at COUNTER Metrics

Boletín SciELO-México

18/08/2026

BIBLAT evalúa la calidad de metadatos de las revistas aprobadas por la SECIHTI... y por el propio BIBLAT

 Reconocimiento nacional para 513 revistas mexicanas: entre el avance y la sostenibilidadDe las 513 revistas aprobadas por la SECIHTI, 236 están indizadas en BIBLAT (CLASE y PERIÓDICA)pero solo 58 están en el Núcleo BIBLAT y éstas 58 tienen deficiencias en la calidad de su metadatosConsulta aquí versión en extenso de este análisis Recientemente, la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación reconoció a 513 revistas mexicanas como parte del Sistema Nacional de Publicaciones Científicas y Humanísticas. Este logro es resultado del esfuerzo técnico y profesional de los equipos editoriales para cumplir una serie de requerimientos solicitados por la Secretaría. Sin embargo, abre un debate necesario: ¿el reconocimiento formal garantiza la visibilidad, sostenibilidad a largo plazo y el verdadero alcance de las revistas? Metadatos: la pieza perdida del rompecabezas científicoDesde Biblat, portal de servicios editoriales y de información de la UNAM, se considera que la indexación de una revista empieza por un registro bibliográfico suficiente, consistente y preciso, respaldado por un total de 32 criterios editoriales mínimos y 5 optativos alineados con la ciencia y acceso abiertos. Ante este panorama, un análisis en torno a las 513 revistas acreditadas por la SECHITI revela hallazgos clave:Hallazgos preliminares del análisis: 1) En total, 236 revistas revistas del padrón nacional están indizadas en Biblat debido al cumplimiento de criterios editoriales y la calidad de sus metadatos; 2) De las 236 revistas del padrón nacional indizadas en Biblat, 58 son parte de la colección Núcleo del portal Biblat, la cual se distingue por cumplir estrictamente con sus tiempos de publicación (actualización del acervo); 3) La calidad promedio de los metadatos de las revistas del padrón indizadas en Biblat es de 88.4% en cuanto a completitud del registro, correcta estructuración de puntos de acceso y enlaces funcionales a textos completos, DOI  de los documento y ORCID de los autores; 4) Aunque las 58 revistas que son parte de la colección Núcleo del portal Biblat se destacan por el cumplimiento de sus tiempos de publicación, la calidad de sus metadatos, en promedio, dista -4.1% respecto a revistas no incluidas en el la colección Núcleo (90.7% de calidad)Núcleo CentralLa inclusión en un padrón nacional y en un índice es fundamental para construir el prestigio de las revistas. Sin embargo, cuando la valoración depende solamente de características convencionales que no están traducidas al lenguaje de los sistemas a través de los cuáles se pretende difundir el conocimiento científico (metadatos), los cimientos del prestigio simplemente no existen.No es un capricho técnico. La visibilidad del trabajo científico radica en que los ecosistemas de indización y los sistemas nacionales, recuerden que una revista guarda el deber y compromiso con los autores de garantizar la permanencia e identificación inequívoca de su identidad, crédito y quehacer científico. Biblat y sus mecanismos para garantizar la calidad de los metadatos ya forman parte de los procesos editoriales de algunas revistas mexicanas: Revista mexicana de agroecosistemas Revista Perfiles de las Ciencias SocialesRevista Digital Ciencia@UAQRO Revista Estudios de Cultura Náhuatl  En síntesisReconocimiento sí, pero con infraestructura: la interoperabilidad de los metadatos y recursos potencia el valor de una acreditación. MetaMetrics, aplicación desarrollada por Biblat y que vigila el cumplimiento del menos 80% de registros suficientes, consistentes y precisos, puede ayudar a fortalecer este ámbito.Indización consciente: estar al día con los fascículos es la segunda parte de la tarea. La primera consiste en asegurar la funcionalidad de los datos que permitirán encontrar los documentos. El Manual de indización para las bases de datos CLASE y Periódica, junto el Manual de indización para OJS. Buenas prácticas para la región latinoamericana, son recursos altamente útiles y gratuitos.Compromiso con el editor: cuidar los metadatos es una responsabilidad ética que garantiza el crédito, citación y prestigio de los autores Nota metodológicaLos hallazgos presentados son preliminares. Se tomó como base el listado del SNPCyH y se realizó un cruce automatizado de títulos con las más de 1,000 revistas mexicanas indizadas en el portal Biblat, junto con los datos disponibles de aquellas revistas pertenecientes a la colección Núcleo del portal y su valoración en MetaMetrics (si estaba disponible). Entre las limitaciones del estudio debe considerarse que la precisión de algunos datos depende de la respuesta de los equipos editoriales a las sugerencias e iniciativas del portal. Biblat  PD: PD: Editor y editora, ¿te gustaría comenzar a explorar el uso de la IA generativa en la asignación de palabras clave para los artículos que publica tu revista?Conoce BibLex IA, una herramienta de BIBLAT que apoya los procesos de indización mediante la sugerencia automatizada de términos pertinentes, fortaleciendo la visibilidad, recuperación y normalización temática de los contenidos académicos.Accede, experimenta y optimiza la calidad de la indización en tu publicación en: https://biblat.unam.mx/es/indizacion Para comunicación u orientación sobre la herramienta incluye la dirección de correo: biblat@dgb.unam.mx  del Departamento de Bibliografía Latinoamericana.

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18/08/2026

RANKINGS: ¿Premian la colaboración científica o la dependencia científica?

Publicado en University World Newshttps://www.universityworldnews.com/post.php?story=20260715082601658 ¿hasta qué punto la colaboración internacional resulta beneficiosa y en qué momento puede convertirse en un indicador de dependencia científica, más que de fortaleza científica?¿Las clasificaciones universitarias premian la colaboración en investigación o la dependencia?Waseem Hassan y Fred Paas15 de julio de 2026Las clasificaciones universitarias globales se han convertido en una de las medidas más influyentes del desempeño institucional. Estos sistemas de clasificación evalúan a las universidades en múltiples dimensiones, entre ellas el desempeño en investigación, la calidad de la enseñanza, la reputación académica, la reputación entre los empleadores, la internacionalización y la sostenibilidad.Es importante destacar que aproximadamente la mitad de la evaluación global está influida, de manera directa o indirecta, por indicadores relacionados con la investigación, como la productividad científica, el impacto de las citas y otras medidas bibliométricas afines. En consecuencia, las universidades que producen investigaciones altamente citadas obtienen una ventaja considerable en las clasificaciones universitarias internacionales.Sin embargo, persiste una importante cuestión metodológica. ¿Qué están midiendo exactamente las clasificaciones universitarias globales en materia de investigación? ¿Evalúan principalmente la capacidad científica independiente de las universidades o, más bien, recompensan su participación en redes internacionales de investigación altamente citadas?Esta distinción adquiere especial relevancia al analizar a las universidades de países emergentes, de ingresos bajos y de ingresos medianos bajos. Muchas instituciones de estos países operan bajo severas restricciones financieras.Algunas universidades tienen dificultades para mantener laboratorios, adquirir equipos científicos sofisticados, apoyar la formación doctoral o incluso proporcionar presupuestos operativos suficientes. En determinados países, las limitaciones financieras llegan al punto de dificultar el pago de salarios y pensiones o la continuidad de programas de investigación a largo plazo.Sin embargo, a pesar de estos desafíos, universidades de varios países con recursos limitados siguen apareciendo entre las 1,000 a 1,500 mejores universidades del mundo en los principales sistemas internacionales de clasificación.Una cuestión relacionada es cómo las universidades con escasa inversión en investigación consiguen alcanzar un desempeño científico competitivo a nivel mundial. Una posible explicación es la creciente dependencia de la colaboración internacional en investigación.Los datos disponibles ilustran claramente este fenómeno. Los autores recurrieron inicialmente al QS World University Rankings y posteriormente extrajeron datos bibliométricos de la base de datos Scopus en junio de 2026.Con base en esta última fuente, encontraron que, por ejemplo, en Pakistán, el 57.9 % de todas las publicaciones realizadas entre 2021 y 2025 involucró colaboración internacional, lo que dio lugar a 127,574 publicaciones, más de 2.24 millones de citas y un promedio de 17.6 citas por publicación.En comparación, las publicaciones elaboradas mediante colaboración nacional obtuvieron un promedio de 9.8 citas por publicación, mientras que las investigaciones desarrolladas únicamente dentro de una institución y los trabajos de autor único alcanzaron alrededor de 7.2 citas por publicación.Así, la investigación realizada en colaboración internacional obtuvo un impacto de citación casi dos veces mayor que el de la investigación desarrollada exclusivamente dentro del país.Un patrón similar se observa en los países del Golfo. El mismo conjunto de datos de Scopus mostró que la colaboración internacional representó el 74 % de las publicaciones en Qatar, el 75.8 % en los Emiratos Árabes Unidos y el 76.8 % en Arabia Saudita.En todos los países analizados, las publicaciones desarrolladas mediante colaboración internacional generaron sistemáticamente el mayor impacto de citación, superando las 20 citas por publicación en Qatar y manteniéndose por encima de las 17 citas por publicación tanto en los Emiratos Árabes Unidos como en Arabia Saudita.En contraste, la investigación realizada mediante colaboración nacional recibió generalmente entre 7 y 16 citas por publicación, mientras que las publicaciones desarrolladas únicamente dentro de una institución y los trabajos de autor único mostraron un desempeño en citación considerablemente menor.Las tendencias temporales refuerzan esta observación. Entre 2021 y 2025, Pakistán incrementó la proporción de publicaciones con colaboración internacional del 62.0 % al 70.9 %; Qatar se mantuvo cerca del 74 %; los Emiratos Árabes Unidos superaron de manera constante el 75 %; y Arabia Saudita mantuvo niveles de colaboración cercanos al 77 %.Estos resultados indican que la colaboración internacional ha dejado de ser una estrategia ocasional de investigación para convertirse en el modo predominante de producción científica en varios países.Por supuesto, se requieren estudios más detallados para analizar la evolución de muchos otros países. No obstante, estos hallazgos plantean una pregunta más amplia: ¿hasta qué punto la colaboración internacional resulta beneficiosa y en qué momento puede convertirse en un indicador de dependencia científica, más que de fortaleza científica?¿Colaboración científica o dependencia científica?No cabe duda de que la colaboración internacional ofrece enormes beneficios. Facilita el acceso a laboratorios avanzados, instrumentación sofisticada, conocimientos especializados multidisciplinarios, financiamiento competitivo, grandes conjuntos de datos y redes de investigación con un elevado impacto en citas.Para los países con infraestructura científica limitada, la colaboración internacional representa un mecanismo eficaz para acelerar el desarrollo científico, incrementar la visibilidad de la investigación, fortalecer la formación de investigadores y promover la transferencia de tecnología.Sin embargo, colaboración y dependencia no son necesariamente sinónimos.La colaboración científica representa una asociación equitativa en la que las instituciones participantes aportan conocimientos especializados, liderazgo, innovación y recursos, al tiempo que fortalecen sus propias capacidades científicas.La dependencia científica, en cambio, puede surgir cuando la productividad investigadora sostenida pasa a depender en gran medida de colaboradores extranjeros, laboratorios en el exterior, financiamiento externo o programas de investigación dirigidos internacionalmente. En esas circunstancias, las universidades pueden seguir produciendo publicaciones altamente citadas, pero disponer de una capacidad relativamente limitada para generar investigaciones similares de manera independiente.Las metodologías actuales de las clasificaciones universitarias internacionales rara vez distinguen entre estos dos ecosistemas de investigación, que son fundamentalmente diferentes.Una universidad que produce publicaciones altamente citadas principalmente mediante colaboraciones internacionales dirigidas desde el extranjero puede obtener puntuaciones en investigación comparables a las de otra institución que alcanza un impacto similar gracias, sobre todo, a su propia infraestructura nacional, sus mecanismos de financiamiento, sus laboratorios y su liderazgo científico. Desde la perspectiva de las metodologías de clasificación, ambas instituciones parecen igualmente exitosas, a pesar de representar niveles muy distintos de independencia científica.Esta cuestión adquiere especial relevancia cuando la colaboración internacional representa entre el 60 % y el 80 % de la producción científica de un país. ¿En qué momento la colaboración deja de representar un intercambio científico saludable para convertirse en un reflejo de dependencia estructural respecto de conocimientos especializados externos?Para los países con presupuestos limitados para investigación, esa dependencia puede ser comprensible. A menudo, los investigadores tienen pocas alternativas aparte de colaborar internacionalmente para acceder a financiamiento, equipamiento, tecnologías avanzadas, conocimientos especializados y oportunidades de publicación. En estos contextos, la colaboración internacional constituye un mecanismo esencial para sostener la productividad científica.Una consideración igualmente importante se refiere a los países con mayores recursos económicos.Si estos países invierten millones o incluso miles de millones de dólares cada año en investigación y desarrollo, ¿por qué siguen manteniendo tasas de colaboración internacional cercanas al 75 %?Desafíos globalesLa respuesta es, sin duda, multifactorial. Los desafíos científicos contemporáneos —entre ellos la inteligencia artificial, la medicina de precisión, el cambio climático, las pandemias, la sostenibilidad energética y las ciencias espaciales— requieren conocimientos especializados e infraestructura multinacionales que ninguna institución o país puede proporcionar por sí solo.Por ello, la amplia colaboración internacional entre sistemas científicos altamente desarrollados refleja una especialización científica, más que una debilidad en investigación.No obstante, la interpretación de porcentajes idénticos de colaboración puede variar considerablemente según la capacidad científica de cada país. Una tasa de colaboración del 75 % puede representar excelencia científica en un país, mientras que en otro puede ser un indicador de dependencia estructural. Sin embargo, las metodologías actuales de clasificación suelen tratar ambas situaciones de la misma manera.Los indicadores basados en citas también merecen un análisis similar. Las publicaciones elaboradas mediante colaboración internacional reciben sistemáticamente un mayor número de citas porque involucran equipos de investigación más numerosos, múltiples afiliaciones institucionales, una difusión más amplia, mayor visibilidad internacional y más oportunidades para establecer colaboraciones posteriores. En consecuencia, las métricas de citación pueden estar premiando tanto la estructura de la colaboración como la calidad intrínseca de la investigación.Dado que los indicadores relacionados con la investigación constituyen una proporción importante de las clasificaciones universitarias internacionales, las instituciones con extensas redes internacionales de investigación pueden obtener ventajas significativas en los rankings, independientemente de su capacidad científica propia.Esta reflexión no debe interpretarse como una crítica a la colaboración internacional. La ciencia moderna depende de manera fundamental de las alianzas internacionales, y muchos de los mayores logros científicos de la humanidad han sido posibles gracias a la cooperación multinacional. La cuestión radica, más bien, en la forma en que la colaboración se interpreta dentro de los sistemas de evaluación de la investigación.¿Una nueva categoría en las clasificaciones universitarias?Las futuras metodologías de clasificación podrían beneficiarse de evaluar la independencia científica junto con la colaboración científica.Entre los indicadores adicionales podrían incluirse la productividad científica nacional, el liderazgo en proyectos multinacionales, la proporción de primeros autores y autores de correspondencia, la diversidad de las fuentes de financiamiento, el desarrollo de infraestructura local de investigación, la capacidad de formación de posgrado, la transferencia de tecnología y la evidencia de que las colaboraciones internacionales contribuyen al desarrollo institucional sostenible, en lugar de generar una dependencia prolongada.En última instancia, la cuestión central no es si la colaboración internacional es buena o mala. La verdadera pregunta es si las clasificaciones universitarias globales distinguen adecuadamente entre colaboración científica y dependencia científica. Mientras esta distinción no sea examinada de manera crítica, los rankings podrían seguir recompensando redes de colaboración con altos niveles de citación sin reflejar plenamente la fortaleza, la resiliencia y la independencia de los ecosistemas nacionales de investigación.Este tema merece un amplio debate internacional en el que participen gobiernos, dirigentes universitarios, organismos financiadores, especialistas en bibliometría y organizaciones responsables de las clasificaciones universitarias internacionales.El Dr. Waseem Hassan es profesor asociado de Química en el Institute of Chemical Sciences de la University of Peshawar, en Peshawar, Pakistán. Correo electrónico: waseem_anw@yahoo.com.Fred Paas es profesor y director del Grupo de Investigación en Psicología Educativa y del Desarrollo del Departamento de Psicología, Educación y Estudios de la Infancia de la Erasmus University Rotterdam, en los Países Bajos.Este artículo es un comentario. Los artículos de opinión reflejan exclusivamente las opiniones de sus autores y no necesariamente representan los puntos de vista de University World News.……………………………………Do rankings reward research collaboration or dependence?Waseem Hassan and Fred Paas  15 July 2026Global university rankings have become one of the most influential measures of institutional performance. These ranking systems evaluate universities across multiple dimensions, including research performance, teaching quality, academic reputation, employer reputation, internationalisation and sustainability.Importantly, approximately half of the overall assessment is directly or indirectly influenced by research-related indicators, including research productivity, citation impact and related bibliometric measures. Consequently, universities producing highly cited research receive a substantial advantage in global rankings.However, an important methodological question remains. What exactly are global university rankings measuring (in terms of research)? Are they primarily measuring the independent scientific capacity of universities, or are they rewarding participation in highly cited international research networks?This distinction becomes particularly important when examining universities from emerging, low-income and lower-middle-income countries. Many institutions in these countries operate under severe financial constraints.Some universities struggle to maintain laboratories, purchase sophisticated equipment, support doctoral training or even provide sufficient operational budgets. In certain countries, financial constraints extend to difficulties in paying salaries, pensions or sustaining long-term research programmes.Yet, despite these challenges, universities from several resource-constrained countries continue to appear among the world’s top 1,000-1,500 universities in major global ranking systems.A related question is how universities with limited research investment achieve globally competitive research performance? One possible explanation is the increasing reliance on international research collaboration.The available data demonstrate this remarkably well. We drew initially on the QS World University Rankings and then extracted bibliometric data from the Scopus database in June 2026.Based on the latter, we found that, for instance, in Pakistan, 57.9% of all publications (from 2021-25) involved international collaboration, generating 127,574 publications, more than 2.24 million citations and an average of 17.6 citations per publication. In comparison, nationally collaborative publications averaged only 9.8 citations per publication, while institution-only collaborations and single-author publications averaged approximately 7.2 citations per publication.Thus, internationally collaborative research achieved nearly double the citation impact of domestic research. A similar pattern is evident across Gulf countries. The same Scopus dataset showed that international collaboration accounted for 74% of publications in Qatar, 75.8% in the United Arab Emirates and 76.8% in Saudi Arabia.In every country examined, internationally collaborative publications consistently produced the highest citation impact, exceeding 20 citations per publication in Qatar and remaining above 17 citations per publication in both the United Arab Emirates and Saudi Arabia.By comparison, nationally collaborative research generally received between 7 and 16 citations per publication, while institution-only and single-author publications exhibited substantially lower citation performance.Temporal trends reinforce this observation. Between 2021 and 2025, Pakistan increased its international collaboration from 62.0% to 70.9%, while Qatar remained close to 74%, the United Arab Emirates consistently exceeded 75%, and Saudi Arabia maintained collaboration levels around 77%. These findings indicate that international collaboration has evolved from an occasional research strategy into the dominant mode of scientific production in several countries.Of course, detailed studies are needed to explore the progress of various other countries. But these findings prompt a broader question. To what extent is international collaboration beneficial, and at what point might it indicate scientific dependence rather than scientific strength? Science collaboration or science dependence?There is little doubt that international collaboration provides enormous benefits. It facilitates access to advanced laboratories, sophisticated instrumentation, multidisciplinary expertise, competitive funding, large datasets and highly cited research networks.For countries with limited research infrastructure, international collaboration represents an effective mechanism for accelerating scientific development, increasing research visibility, enhancing researcher training and promoting technology transfer.However, collaboration and dependence are not necessarily synonymous.Scientific collaboration represents an equitable partnership in which participating institutions contribute expertise, leadership, innovation and resources while simultaneously strengthening their own scientific capacity.Scientific dependence, however, may emerge when sustained research productivity becomes largely contingent on foreign collaborators, overseas laboratories, external funding or internationally led research programmes. Under such circumstances, universities may continue producing highly cited publications while possessing comparatively limited capacity to generate similar research independently.Current global ranking methodologies rarely distinguish between these two fundamentally different research ecosystems.A university producing highly cited publications primarily through internationally led collaborations may receive research scores comparable to another institution generating similar impact predominantly through its own domestic infrastructure, funding mechanisms, laboratories and scientific leadership. From the perspective of ranking methodologies, both institutions appear equally successful, despite representing very different levels of research independence.This issue becomes particularly relevant when international collaboration accounts for 60%-80% of a country’s scientific output. At what point does collaboration cease to represent healthy scientific exchange and instead reflect structural dependence on external expertise?For countries with limited research budgets, such dependence may be understandable. Researchers often have few alternatives but to collaborate internationally in order to gain access to funding, equipment, advanced technologies, specialised expertise and publication opportunities. In these settings, international collaboration serves as an essential mechanism for sustaining scientific productivity.An equally important consideration concerns wealthier nations.If countries invest millions or even billions of dollars annually in research and development, why do they continue to maintain international collaboration rates approaching 75%?Global challengesThe answer is undoubtedly multifactorial. Contemporary scientific challenges – including artificial intelligence, precision medicine, climate change, pandemics, energy sustainability and space science – require multinational expertise and infrastructure that no single institution or country can provide alone.Therefore, extensive international collaboration among highly developed research systems reflect scientific specialisation rather than research weakness.Nevertheless, the interpretation of identical collaboration percentages may differ substantially depending upon national research capacity. A collaboration rate of 75% may represent scientific excellence in one country while indicating structural dependence in another. Current ranking methodologies generally treat both situations identically.Citation-based indicators warrant similar consideration. Internationally collaborative publications consistently receive higher citation counts because they involve larger research teams, multiple institutional affiliations, broader dissemination, wider international visibility and increased opportunities for subsequent collaboration. Consequently, citation metrics may reward the structure of collaboration as much as the intrinsic quality of the underlying science.Since research indicators constitute a substantial proportion of global university rankings, institutions with extensive international research networks may obtain significant ranking advantages irrespective of their independent scientific capacity.This discussion should not be interpreted as criticism of international collaboration. Modern science depends fundamentally upon international partnerships, and many of humanity’s greatest scientific achievements have resulted from multinational cooperation. Rather, the issue concerns how collaboration is interpreted within research evaluation systems.A new ranking category?Future ranking methodologies may therefore benefit from assessing research independence alongside research collaboration. Additional indicators could include domestic research productivity, leadership in multinational projects, proportions of first and corresponding authorship, diversity of funding sources, development of local research infrastructure, postgraduate training capacity, technology transfer and evidence that international collaborations contribute to sustainable institutional development rather than long-term dependence.Ultimately, the central question is not whether international collaboration is good or bad. Rather, it is whether current global university rankings adequately distinguish between scientific collaboration and scientific dependence. Until this distinction is critically examined, rankings may continue to reward citation-rich collaborative networks without fully reflecting the underlying strength, resilience and independence of national research ecosystems.This issue deserves broad international debate involving governments, university leaders, funding agencies, bibliometric researchers and global ranking organisations.Dr Waseem Hassan is an associate professor of chemistry at the Institute of Chemical Sciences, University of Peshawar, Peshawar, Pakistan. E-mail: waseem_anw@yahoo.com. Fred Paas is a professor and chair of the Educational and Developmental Psychology Research Group at the department of psychology, education and child studies at Erasmus University Rotterdam, the Netherlands.This article is a commentary. Commentary articles are the opinion of the authors and do not necessarily reflect the views of University World News.

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14/08/2026

FRANCIA se convierte en el primer país europeo en vetar el acceso a redes sociales a menores de 15 años

Publicado en El Paíshttps://elpais.com/sociedad/2026-07-21/francia-se-convierte-en-el-primer-pais-europeo-en-vetar-el-acceso-a-redes-sociales-a-menores-de-15-anos.htmlFrancia se convierte en el primer país europeo en vetar el acceso a redes sociales a menores de 15 añosEl texto ha sido aprobado por el Senado y la Asamblea Nacional. Es el segundo Estado del mundo en prohibir las redes a menores después de AustraliaDaniel VerdúParís - 21 JUL 2026Francia se ha convertido este martes en el primer país europeo en prohibir a los menores de 15 años acceder a las redes sociales. La ley que lo regula fue aprobada definitivamente con el respaldo de ambas cámaras del Parlamento: obtuvo 243 votos a favor y 2 en contra en el Senado, y 279 votos a favor y 81 en contra en la Asamblea Nacional.El presidente Emmanuel Macron, que había impulsado esta medida y la había convertido en una bandera de la recta final de su mandato, celebró su aprobación asegurando que “Francia abre el camino en Europa” para la protección de los niños y adolescentes. “Me había comprometido a ello, ahora está aprobado: las redes sociales estarán prohibidas para menores de 15 años a partir del curso escolar”, ha dicho.La norma entrará en vigor el próximo 1 de septiembre. A partir de esa fecha, los menores de 15 años no podrán crear nuevas cuentas en redes sociales y las plataformas dispondrán de cuatro meses adicionales para eliminar las que pertenezcan a menores de esa edad ya existentes. La medida convierte al país en el segundo del mundo, después de Australia, en aplicar una restricción de este tipo de forma legal. Pero algunas voces consideran que no será tan fácil desplegar la medida.La ley establece una prohibición general del acceso a las redes sociales para los menores de 15 años y no incluye una lista de plataformas concretas. En su lugar, remite a las definiciones de “plataforma en línea” y “servicio de redes sociales en línea” recogidas en la legislación europea. Quedan expresamente excluidos algunos servicios como las enciclopedias online y los directorios educativos o científicos. No está claro tampoco cómo se ejecutará el sistema de verificación, que depende totalmente de las plataformas. Tampoco el encaje en el marco legal europeo, que trabaja para unificar una medida similar en el resto de países de la UE.Durante el debate parlamentario surgieron dudas sobre la definición de red social. Aunque parece claro que plataformas como TikTok (una de las más señaladas por sus elementos adictivos), Instagram o Snapchat estarían sujetas a la prohibición, persisten interrogantes sobre servicios como YouTube, WhatsApp, Reddit o incluso videojuegos con funciones sociales, como Roblox. Según explicó la diputada Laure Miller, impulsora de la ley, y recogió el periódico Le Monde, en algunos casos solo determinadas funcionalidades estarán sujetas al control de edad.YouTube, por ejemplo, controlará la posibilidad de compartir contenido y WhatsApp solo el acceso a los canales, mientras que otras funciones podrían quedar fuera de la restricción.El presidente del Gobierno español, Pedro Sánchez, anunció el pasado 3 de febrero que su Ejecutivo prohibiría también el acceso a las redes sociales para los menores de 16 años. España se unía así a la denominada “Coalición de los Digitalmente Dispuestos [Alemania, Grecia, Noruega o Italia]”, en línea con otros países como Grecia, que también lo había anunciado. Reino Unido también aprobó una medida similar, que entrará en vigor a inicios de 2027.Macron, sin embargo, ha llegado primero y ha sido uno de los principales impulsores de esta ley en Europa. Ya en enero, cuando se aprobó el artículo central de la ley y no quedaba ninguna duda de que saldría adelante, el presidente de la República lanzó un potente alegato. “Las mentes de nuestros hijos no están en venta. Ni a las plataformas estadounidenses ni a las redes chinas. Porque sus sueños no deben ser dictados por algoritmos. Porque no queremos una generación ansiosa, sino una generación que crea en Francia, la República y sus valores”.La ley no prevé ninguna sanción para los niños, ni para los padres. Todo el peso de la ley recaerá sobre las plataformas, responsables de la verificación y el control de la edad de sus usuarios. “¿Cómo creer seriamente que en unas pocas semanas, en pleno verano, un sistema tan complejo podrá estar operativo? ¿Quién llevará a cabo, en la práctica, las verificaciones de edad?“, preguntó la senadora ecologista Mathilde Ollivier, que denunció un texto ”para aparentar".Ese es uno de los elementos que tendrán que clarificarse en las próximas semanas. De hecho, algunos actores del sector digital consideran que la estrategia actual no es viable. “Pedir a las personas que envíen documentos personales a cada aplicación que descargan de forma individual genera verdaderos riesgos para la privacidad”, señaló Meta en un comunicado publicado en junio. Como alternativa, algunas de estas empresas proponen otra solución. Es decir, trasladar esta responsabilidad al nivel del teléfono inteligente.Ambiciosa iniciativa europeaEl proyecto francés forma parte de una iniciativa europea más amplia para reforzar la protección de los menores en el entorno digital. La presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, anunció el pasado 13 de julio que el Ejecutivo comunitario presentaría nuevas propuestas después del verano para establecer un sistema de acceso progresivo a las redes sociales según la edad. Ese mismo día, un grupo de expertos designado por la Comisión recomendó prohibir el acceso a las redes sociales a los menores de 13 años, incluyendo también los asistentes de inteligencia artificial.La ley, que también incluye prohibir los teléfono móviles en los institutos, como ya ocurre en las escuelas y en los centros de primer ciclo de secundaria, podría enfrentarse a nuevos obstáculos jurídicos. El diputado socialista Arthur Delaporte anunció que su grupo parlamentario estudia recurrirla ante el Consejo Constitucional si no se clarifican algunos aspectos sobre las redes que se restringirán. Aunque el texto parece ahora compatible con la normativa europea, siguen existiendo dudas sobre su adecuación a la Constitución francesa.El Consejo de Estado advirtió hace algún tiempo de que algunas disposiciones del primer proyecto podían afectar a libertades fundamentales debido a la amplitud de la definición de las redes sociales afectadas. Si finalmente se presenta el recurso, la promulgación de la ley podría retrasarse, aunque ello no implicaría necesariamente modificar el calendario previsto para su entrada en vigor el 1 de septiembre.

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14/08/2026

Del parasitismo a la simbiosis: escapar de la presión de las editoriales con fines de lucro mediante el acceso abierto diamante

Publicado en The Scholarly Kitchenhttps://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/07/16/guest-post-from-parasitism-to-symbiosis-escaping-peer-pressure-and-for-profit-publishers-through-diamond-open-access/?informz=1&nbd=567d61ec-36ea-4197-85eb-43e2bd36d175&nbd_source=informz Artículo invitado — Del parasitismo a la simbiosis: escapar de la presión entre pares y de las editoriales con fines de lucro mediante el acceso abierto diamantePor Camille Thomas y Romain Vaucher16 de julio de 2026Nota de los editores: La publicación de hoy fue escrita por Camille Thomas y Romain Vaucher. Camille es investigadora en biogeociencias en la Universidad de Berna. Romain es profesor titular de Sedimentología en la Universidad James Cook, Australia.Los ecosistemas surgen de las interacciones entre grupos de organismos y su entorno. Desde nuestra perspectiva humana, solemos describirlos como equilibrados o alterados, pero en realidad nunca son estáticos. Cambian constantemente y atraviesan estados dinámicos, a veces frágiles, tanto en el tiempo como en el espacio. Algunas especies aparecen y otras desaparecen; llegan nuevos depredadores, mientras otras migran o se extinguen. A medida que cambian las condiciones ambientales, organismos que antes estaban limitados pueden expandirse y comienzan a tomar forma interacciones completamente nuevas. Cuando estas condiciones ambientales se modifican de manera más drástica, sus efectos se propagan por todo el sistema. Las relaciones existentes se reconfiguran y pueden surgir nuevas conexiones ecológicas. En este sentido, el cambio no solo es una fuente de alteración, sino también un motor de innovación.En muchos aspectos, las industrias humanas y las economías asociadas a ellas funcionan de manera semejante a los ecosistemas. Términos como alteración, evolución y dinámicas depredador-presa se utilizan habitualmente para describir sus interacciones. Durante las últimas décadas, la propia industria de la publicación científica ha experimentado grandes transformaciones «ambientales», que han desencadenado respuestas evolutivas rápidas y de amplio alcance.El auge de la publicación en acceso abierto, impulsado por una demanda creciente y reforzado por los mandatos de los organismos financiadores, reconfiguró rápidamente el ecosistema de la publicación científica. Las revistas basadas en suscripciones vieron disminuir una fuente fundamental de recursos, a medida que las instituciones y los investigadores fueron presionados para cumplir con las nuevas políticas.Algunos actores se adaptaron ocupando nuevos nichos, mediante el lanzamiento de revistas completamente de acceso abierto dorado o el desarrollo de modelos híbridos, es decir, revistas que dependen del sistema de suscripción, pero que también ofrecen una vía de acceso abierto dorado. Las grandes editoriales con fines de lucro, que en algún momento parecían estar en peligro, demostraron una gran capacidad de adaptación (Larivière, Haustein y Mongeon, 2015; Butler et al., 2023). Al introducir cargos por procesamiento de artículos para publicar mediante la vía dorada, trasladaron el costo de la publicación a los autores y sus instituciones, convirtiendo el acceso abierto en una nueva fuente estable de ingresos (Frank, Foster y Pagliari, 2023).Las grandes transiciones suelen dar lugar a nuevas interacciones. En la publicación científica, los investigadores fueron impulsados a explorar nuevos espacios editoriales, en ocasiones menos prestigiosos o con recompensas menos inmediatas, pero potencialmente más sostenibles a largo plazo. El acceso abierto verde fue una de las primeras estrategias de adaptación. Requería pocos cambios en las prácticas de publicación y permitía cumplir con los mandatos de acceso abierto mediante repositorios institucionales. Sin embargo, más que una verdadera solución, ha funcionado en gran medida como un refugio temporal durante un periodo de alteración.Los autores que deciden utilizar la vía verde depositan su manuscrito sin maquetar en plataformas de acceso abierto, por ejemplo, repositorios institucionales, después de que este ha sido aceptado en una revista que no es de acceso abierto. De este modo, cumplen con los mandatos de acceso abierto de los organismos financiadores. Como resultado, el artículo queda disponible en internet en dos formatos diferentes: i) un archivo PDF cuidadosamente maquetado detrás de un muro de pago, y ii) una versión sin formato en una plataforma institucional, cuyo acceso suele retrasarse, tal como exigen algunas revistas que aplican periodos de embargo a los manuscritos aceptados. La dinámica subyacente de los recursos permanece prácticamente inalterada. Las instituciones continúan pagando suscripciones y, al mismo tiempo, cubren los cargos por procesamiento de artículos de la vía dorada.Paralelamente, las universidades invierten en la construcción y el mantenimiento de repositorios. La opción verde, que inicialmente funcionó como un nicho de transición, se ha convertido ahora en un refugio cómodo que retrasa transformaciones sistémicas más profundas (Vaucher y Thomas, 2026). En este ecosistema cambiante, los actores dominantes no han desaparecido; se han adaptado. Varias décadas después, sus ganancias se han disparado (Suarez y McGlynn, 2017; Khoo, 2019). Los antiguos depredadores dominantes extraen ahora valor por múltiples vías y se asemejan cada vez más a los parásitos descritos por Walter y Mullins (2019) dentro del sistema que siguen configurando.Durante la transición hacia el acceso abierto surgieron nuevas «especies» que desafiaron el dominio de las editoriales tradicionales con fines de lucro mediante modelos marcadamente parasitarios: recurrían a fondos públicos a través de cargos elevados por procesamiento de artículos, pero ofrecían un valor añadido limitado, como una supervisión editorial mínima, una selección deficiente y salvaguardas insuficientes frente a prácticas poco éticas. Actores como Hindawi, MDPI y Frontiers ocuparon rápidamente este nicho (Enserink, 2015; Oviedo-García, 2021; Nicholas et al., 2023). Su modelo resultó difícil de competir: era eficiente, escalable y estaba perfectamente alineado con las presiones que enfrentan los investigadores sometidos al régimen de «publicar o perecer» (Hanson et al., 2024).Una publicación más rápida, procesos de aceptación previsibles y tarifas relativamente estandarizadas ejercieron una fuerte atracción (Horbach, Ochsner y Kaltenbrunner, 2022). Las editoriales consolidadas no tardaron en adoptar estrategias similares. En lugar de resistirse, incorporaron estas dinámicas tróficas a sus propios modelos y aprovecharon su prestigio para justificar cargos por procesamiento de artículos aún más elevados (Butler et al., 2023). Surgieron nuevas revistas que capitalizaron el reconocimiento de marca para comercializar la visibilidad como un producto premium, como ocurre con Nature y su lista cada vez más extensa de revistas especializadas por temas, cuyas tarifas han alcanzado niveles sin precedentes («Nature Neuroscience offers OA publishing»).En este sistema, los investigadores quedan atrapados en ciclos de retroalimentación que se aceleran y en los que la supervivencia depende de una participación continua. Sin embargo, al igual que en los sistemas ecológicos, una abundancia excesiva de estrategias extractivas puede desestabilizar el conjunto, y cuando la extracción de recursos supera su regeneración, los ecosistemas se debilitan. La publicación académica se encuentra en una fase de este tipo, en la que la sostenibilidad a largo plazo cede ante las ganancias inmediatas. No obstante, el sistema está lejos del equilibrio. Por una parte, resulta difícil escapar de las dinámicas parasitarias, ya que están integradas en los mecanismos globales de evaluación de la investigación. Por otra, están surgiendo nuevas «especies» que coevolucionan dentro de nichos diferenciados.Por ejemplo, algunos sectores del ecosistema de investigación chino operan bajo restricciones e incentivos diferentes, presumiblemente derivados de la ausencia actual de acuerdos transformativos y de una fuerte preferencia nacional en las decisiones económicas, y muestran una adhesión limitada e incluso decreciente a los modelos de acceso abierto dorado. A medida que su influencia en la ciencia mundial continúa creciendo, su presencia transformará inevitablemente las interacciones en todo el sistema. Sigue siendo una pregunta abierta cómo se adaptarán otros ecosistemas a este cambio de equilibrio.Al mismo tiempo, los organismos nacionales e internacionales de financiamiento están cultivando activamente nichos alternativos. Estos se basan en modelos dirigidos por académicos, financiados con recursos públicos e impulsados por las comunidades, especialmente el acceso abierto diamante: gratuito tanto para publicar como para leer, preserva la propiedad de los autores y su derecho a compartir libremente su trabajo. En Europa, iniciativas como DIAMAS y el European Diamond Capacity Hub están sentando las bases de esta transición, paralelamente a esfuerzos más amplios para reformar la evaluación de la investigación, como las declaraciones de San Francisco y Estocolmo (Sabel y Larhammar, 2025).Estos avances tienen el potencial de redefinir los parámetros ambientales de la publicación académica. El acceso abierto diamante ofrece una vía para abandonar las dinámicas extractivas. Aunque durante mucho tiempo permaneció limitado a iniciativas relativamente artesanales e impulsadas por las comunidades, esta situación podría estar cambiando. Los formatos actuales de publicación, como PDF y HTML, no son técnicamente complejos en sí mismos y, aunque publicar implica costos editoriales y de infraestructura, estos formatos no son intrínsecamente costosos. Con el aumento de la inversión pública en infraestructuras compartidas, actualmente existen las condiciones para una transformación más amplia. El siguiente paso evolutivo quizá no dependa de la tecnología ni del financiamiento, sino de que los propios investigadores decidan ocupar este nicho emergente. A medida que se multiplican los incentivos y las iniciativas, cabría esperar que prevalecieran los modelos más sostenibles. Sin embargo, los ecosistemas antropogénicos rara vez evolucionan únicamente de acuerdo con principios racionales o guiados por la sostenibilidad. Otras presiones selectivas, como el prestigio, la inercia y las ganancias a corto plazo, continúan moldeando sus trayectorias.Por ahora, solo unas cuantas disciplinas dependen de estos mecanismos alternativos, mientras que otras comienzan lentamente la transición. Sin embargo, las áreas de investigación con mayor financiamiento permanecen atrapadas en dinámicas que ellas mismas crearon involuntariamente hace relativamente poco tiempo, semejantes a las interacciones clásicas entre depredadores y presas, pero que, desde una perspectiva ecológica externa, se inclinan cada vez más hacia el parasitismo. La última gran transición no estuvo impulsada únicamente por principios, sino por incentivos: los mandatos y los requisitos de financiamiento alejaron al sistema de los modelos basados en suscripciones y lo orientaron hacia el acceso abierto.En la actualidad comienza a tomar forma una transformación semejante. Con infraestructuras que ahora surgen en las bibliotecas universitarias y esfuerzos coordinados para construir un marco viable, vuelven a reunirse las condiciones necesarias para el cambio. Por consiguiente, la siguiente etapa puede depender menos de las restricciones estructurales que de una elección colectiva. Los investigadores pueden seguir tolerando estas interacciones extractivas, casi vampíricas, o avanzar hacia modelos más simbióticos, como los ofrecidos por el acceso abierto diamante, en los que el valor se comparte de manera ética en lugar de ser absorbido.Los ecosistemas no cambian únicamente por intención, sino mediante la selección.La pregunta ahora es sencilla: ¿qué modelo elegiremos sostener?Nota de los autores: Este texto está inspirado, sin ningún pudor, en el hermoso artículo de Walter y Mullins (2019), publicado en Molecular Biology of the Cell.…………………………………….Guest Post — From Parasitism to Symbiosis: Escaping Peer-Pressure and For-Profit Publishers Through Diamond Open AccessBy Camille Thomas, Romain VaucherJul 16, 2026Editors’ note: Today’s post is by Camille Thomas and Romain Vaucher. Camille is a biogeosciences researcher at the University of Bern. Romain is a Senior Lecturer in Sedimentology at James Cook University, Australia.Ecosystems emerge from the interactions between groups of organisms and their environment. From our human perspective, we often describe them as either balanced or disrupted, but in reality, they are never static. They are constantly shifting, moving through states that are dynamic, sometimes fragile, across both time and space. Species come and go with new predators arriving, others migrating or disappearing. As environmental conditions change, previously constrained organisms can expand, and entirely new interactions begin to take shape. When these environmental conditions shift more dramatically, the effects ripple through the system. Existing relationships are reshaped, and new ecological connections can emerge. In this sense, change is not only a source of disruption, but also an engine for innovation.In many ways, human industries and their associated economies function similarly to ecosystems. Terms such as disruption, evolution, and predator–prey dynamics are routinely borrowed to describe their interactions. Over the past decades, the scientific publishing industry has itself undergone major “environmental” shifts, triggering rapid and far-reaching evolutionary responses.The rise of open access (OA) publishing, driven by growing demand and reinforced by funder mandates, rapidly reshaped the scientific publishing ecosystem. Subscription-based journals saw a key resource stream decline, as institutions and researchers were pushed to comply with new policies.Some actors adapted by occupying new niches, launching fully Gold OA journals or developing hybrid models (i.e., journals relying on the subscription-based model while also offering a Gold OA, route). Large for-profit publishers, once seemingly at risk, proved highly resilient (Larivière, Haustein, & Mongeon, 2015; Butler, et al., 2023). By introducing article processing charges (APCs) to publish via the Gold OA route, they shifted the cost of publication onto authors and their institutions, turning OA into a new, stable resource stream (Frank, Foster, & Pagliari, 2023).Major transitions often give rise to new interactions. In scientific publishing, researchers were pushed to explore new venues, sometimes less prestigious or immediately rewarding, but potentially more sustainable over time. Green OA was one of the first adaptive strategies. It required little change in publishing practices, allowing compliance with OA mandates through institutional repositories. Yet, rather than a true solution, it has largely functioned as a temporary refuge during a period of disruption.Authors deciding to use the Green route submit their non-formatted manuscript to OA platforms (e.g., institutional repositories) after acceptance in a non-OA journal. Therefore, the authors are complying with OA mandates by funders. As a result, the article is available under two different formats on the web: i) a nicely formatted PDF beyond a paywall, and ii) a raw non-formatted version on an institutional platform, which has its access commonly delayed (as required by some journals applying embargo periods to their accepted manuscripts). The underlying resource dynamics remain largely unchanged. Institutions continue to pay subscription fees, while also covering APCs for Gold OA.At the same time, universities invest in building and maintaining repositories. The Green OA option that initially served as a transitional niche has now become a comfortable shelter, one that delays deeper, systemic change (Vaucher & Thomas, 2026). In this evolving ecosystem, dominant actors have not disappeared; they have adapted. A few decades later, their profits have surged (Suarez and McGlynn 2017, Khoo 2019). Former apex predators now extract value through multiple pathways, increasingly resembling the parasites described by Walter & Mullins (2019) within the system they continue to shape.During the OA transition, new “species” emerged, challenging the dominance of established for-profit publishers with models that leaned heavily toward parasitism, drawing on public funds through high APCs while offering limited added value (minimal editorial oversight, weak curation, and insufficient safeguards against unethical practices). Actors such as Hindawi, MDPI, and Frontiers rapidly occupied this niche (Enserink, 2015; Oviedo-García, 2021; Nicholas, et al., 2023). Their model proved difficult to compete with: efficient, scalable, and perfectly aligned with the pressures faced by researchers operating under a “publish or perish” regime (Hanson et al. 2024).Faster publication, predictable acceptance pathways, and relatively standardized fees created a powerful pull (Horbach, Ochsner, and Kaltenbrunner 2022). It did not take long for established publishers to adopt similar strategies. Rather than resisting, they integrated these trophic dynamics into their own models, leveraging their prestige to justify even higher APCs (Butler, et al., 2023). New outlets emerged, capitalizing on brand recognition to market visibility as a premium product, like Nature and its ever-expanding list of topic-specific journals, with fees reaching unprecedented levels (“Nature Neuroscience offers OA publishing“).In this system, researchers find themselves caught in accelerating feedback loops, where survival depends on continued participation. Yet, as in ecological systems, an overabundance of extractive strategies can destabilize the whole, and when resource extraction outpaces regeneration, ecosystems weaken. Scholarly publishing is in such a phase where long-term sustainability gives way to short-term gain. But it is far from balanced. On one hand, parasitic dynamics remain difficult to escape, as they are embedded in the global mechanics of research evaluation. On the other hand, new “species” are emerging and co-evolving within distinct niches.For instance, parts of the Chinese research ecosystem operate under different constraints and incentives (presumably induced by the current lack of Transformative Agreements and strong influence of national preference regarding economic choices), showing limited and even decreasing alignment with Gold OA models. As their influence on global science continues to grow, their presence will inevitably reshape interactions across the system. How other ecosystems will adapt to this shifting balance remains an open question.At the same time, national and international funding bodies are actively cultivating alternative niches. These rely on scholar-led, publicly funded, community-driven models: most notably the Diamond OA (free to publish, free to read, preserving author ownership, and the right to freely share their work). In Europe, initiatives such as DIAMAS and the European Diamond Capacity Hub are laying the groundwork for this transition, in parallel with broader efforts to reform research assessment (e.g., San Francisco and Stockholm declarations) (Sabel & Larhammar, 2025).These developments have the potential to redefine the environmental parameters of scholarly publishing. Diamond OA offers a pathway out of extractive dynamics. While it has long remained confined to relatively artisanal, community-driven efforts, this may be changing. The current modes of publishing (PDF/HTML) are not technically complex in themselves and, although publishing involves editorial and infrastructural costs, these formats are not inherently expensive. With increasing public investment in shared infrastructures, the conditions are now in place for a broader shift. The next evolutionary step may not depend on technology or funding but on whether researchers themselves choose to occupy this emerging niche. As incentives and initiatives multiply, one might expect the most sustainable models to prevail. Yet, anthropogenic ecosystems rarely evolve according to rational or sustainability-driven principles alone. Other selective pressures like prestige, inertia, short-term gain continue to shape their trajectories.For now, only a handful of disciplines rely on these alternative mechanisms, while others are slowly beginning to transition. Yet the most well-funded areas of research remain locked in dynamics they inadvertently created not so long ago, ones that resemble classic predator-prey interactions but that are increasingly drifting toward parasitism from an external ecological perspective. The last major transition was not driven by principle alone, but by incentives: mandates and funding requirements pushed the system away from subscription-based models toward open access.Today, a similar shift is taking shape. With infrastructures now emerging in university libraries and coordinated efforts to build a viable framework, the conditions for change are once again being assembled. So the next phase may hinge less on structural constraints than on collective choice. Researchers can continue to tolerate these extractives, almost vampiristic interactions, or shift toward more symbiotic models such as those offered by Diamond OA, where value is ethically shared rather than siphoned.  Ecosystems do not change by intention alone, but by selection.The question now is simple: which model will we choose to sustain?Authors’ note: This piece is shamelessly inspired by the beautiful paper by Walter and Mullins (2019), published in Molecular Biology of the Cell.

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13/08/2026

Manual APA 7.ª edición para citar, documentar y transparentar el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen)

 [ reenvío ]Manual apegado a APA 7.ª edición para citar, documentar y transparentar el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen)Este material ofrece orientaciones prácticas para usar herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, Canva, Copilot, Perplexity, Elicit, DALL·E y Adobe Firefly de forma ética, verificable y transparente en contextos académicos.El manual aborda tres principios clave: transparencia, verificabilidad y responsabilidad humana, con ejemplos para citar IA, declarar su uso, documentar prompts y elaborar notas en tablas, figuras y apéndices conforme a APA 7.Consulta el material aquí:https://drive.google.com/file/d/1xj0_Zl2R4tU38x4F354ZqDiylMv-Osoi/view..............................................................................................Manual apegado a APA 7.a edición para citar, documentar ytransparentar el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen)Citas, notas de tablas y figuras, referencias y apéndices probatorios de promptsGuía de aplicación práctica con ejemplos en estilo APA 7Elaboró: Dra. Karla Karina Ruiz MendozaDocente de la FHyCS de la UABCCorreo: ruiz.karla32@uabc.edu.mx | ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8978-8364Versión de trabajo: 16 de julio de 2026Uso sugerido: asignaturas, talleres, informes, portafolios y proyectos integradores que emplean IA generativa.

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12/08/2026

ISRAEL gasta millones en una campaña para moldear respuestas de la IA sobre GAZA

Publicado en DropSite https://www.dropsitenews.com/p/israel-brad-parscale-ai-chatbots-gaza Israel está pagando millones para entrenar chatbots de IA sobre cómo hablar de Gaza.  Y está funcionando.Nick Cleveland-Stout 28 de julio de 2026Desde octubre, Brad Parscale, exdirector de la campaña presidencial de Donald Trump, ha estado supervisando discretamente una operación que publica cientos de artículos de blog en nombre de Israel. Uno de ellos, titulado «La realidad detrás de los “periodistas” de Gaza: vínculos con el terrorismo, propaganda y las leyes de la guerra», sostiene que la mayoría de los periodistas en Gaza estaban vinculados a organizaciones terroristas. Otro pone en duda la muerte de Hind Rajab, una niña palestina de cinco años asesinada por el ejército israelí en 2024.Sin embargo, el público objetivo principal de estos sitios web no son los estadounidenses preocupados por el conflicto, ni siquiera los seres humanos: la mayoría de estos sitios recibe apenas unos cientos de visitantes únicos al mes. En realidad, Parscale y su empresa, Clock Tower X, los crearon como parte de un contrato de 46,5 millones de dólares con el gobierno israelí para intentar influir en los chatbots impulsados por inteligencia artificial, como Claude o ChatGPT.Parscale ha expresado abiertamente que su objetivo es influir en la inteligencia artificial, una práctica conocida con frecuencia como «envenenamiento de modelos de lenguaje» (LLM poisoning). En su acuerdo inicial con Israel, afirmó que desplegaría «sitios web y contenidos para generar marcos narrativos en las conversaciones de GPT» como parte del contrato.Más recientemente, su equipo declaró a Axios que «están viendo resultados» al lograr que sistemas populares de inteligencia artificial incorporen información procedente de esos sitios, aunque se negaron a proporcionar datos que respalden esa afirmación.Y, según expertos en desinformación que revisaron un análisis realizado por Drop Site sobre consultas a chatbots y datos de entrenamiento, la estrategia está funcionando. Esto significa que decenas de millones de estadounidenses que utilizan chatbots tienen cada vez más probabilidades de recibir respuestas influenciadas por el contenido elaborado por Parscale en representación del gobierno israelí.Cuando Drop Site preguntó a Perplexity:«¿Es beneficioso para Estados Unidos fortalecer la cooperación militar con Israel?»el chatbot respondió con una sola palabra:«Sí».La principal fuente citada fue Allyvia.org, un sitio web creado por Parscale y dedicado a promover la relación militar entre Estados Unidos e Israel. Microsoft Copilot también citó sitios web creados por Parscale como fuentes de información.Allyvia es uno de los 10 sitios web creados por Clock Tower X, una empresa especializada en influencia digital propiedad de Brad Parscale. Cada uno de estos sitios está dedicado a promover una narrativa diferente favorable a Israel. Por ejemplo, FactSignal.org se presenta como un sitio de verificación de hechos destinado a combatir la información considerada antiisraelí, e incluye artículos que desacreditan a periodistas palestinos asesinados calificándolos de terroristas de Hamás, además de rechazar la afirmación de que las acciones militares de Israel en Gaza constituyan un genocidio. Por su parte, Paxpoint.org promueve la narrativa de que Israel es una nación comprometida con la paz.Todos los sitios web de Parscale contienen una declaración al pie de página que dice: «Este material es distribuido por Clock Tower X LLC en nombre del Estado de Israel». Esta declaración constituye un requisito obligatorio de divulgación conforme a la Ley de Registro de Agentes Extranjeros (Foreign Agents Registration Act, FARA) de Estados Unidos.A pesar de ello, cuando Drop Site preguntó a varios chatbots destacados acerca de las noticias más recientes publicadas en Paxpoint.org, Perplexity y Microsoft Copilot no advirtieron que el sitio había sido creado como parte de una operación de influencia del gobierno israelí. En cambio, Claude, ChatGPT y Gemini sí señalaron esa circunstancia.«Perplexity está diseñado para ofrecer a las personas respuestas con citas y enlaces procedentes de diversas fuentes, de modo que puedan acudir directamente a los reportajes originales y llegar a sus propias conclusiones», declaró Beejoli Shah, portavoz de la empresa, a Drop Site News, al ser consultada sobre el tema.Los sitios web de Parscale —denominados a lo largo de este artículo como la «red Clock Tower»— no solo son citados por los chatbots, sino que también están logrando infiltrarse en los datos de entrenamiento que utilizan estos sistemas.La red Clock Tower comenzó a ser archivada a principios de este año por Common Crawl, una organización sin fines de lucro que administra uno de los mayores repositorios de datos empleados para entrenar grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini y Claude. Common Crawl constituye una pieza fundamental de la infraestructura de la inteligencia artificial: aproximadamente el 80 % de los tokens utilizados para entrenar GPT-3 de OpenAI proceden de este repositorio, lo que lo convierte en un indicador útil para determinar si actores maliciosos están logrando infiltrarse en los datos de entrenamiento de los sistemas de IA.Envenenamiento de modelos de lenguaje (LLM Poisoning)En los ejemplos anteriores, los usuarios al menos pueden rastrear las fuentes de las que se alimentan los chatbots cuando estos citan directamente sitios web, como ocurre en las capturas de pantalla mostradas anteriormente. Sin embargo, infiltrarse en los propios datos de entrenamiento puede dar lugar a respuestas influenciadas por Israel que resultan prácticamente imposibles de rastrear para los usuarios.Para medir hasta qué punto esta red había penetrado en los datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial, Drop Site utilizó Claude Fable para consultar Common Crawl y contar cuántas veces los sitios de Parscale aparecían en las capturas mensuales del repositorio.Según ese análisis —del cual una muestra fue verificada manualmente por Drop Site—, entre enero y junio, los 10 sitios web fueron rastreados por Common Crawl 912 veces.Aunque esta cifra representa una fracción muy pequeña del enorme volumen de datos de Common Crawl, investigaciones recientes sugieren que un número muy reducido de documentos puede manipular con éxito las respuestas de los chatbots de inteligencia artificial, independientemente del tamaño total del conjunto de datos de entrenamiento.Los diez sitios son:Paxpoint.org (rastreado 220 veces): sitio dedicado a difundir la narrativa de que Israel es una nación de paz. «Paxpoint destaca el compromiso permanente de Israel con la paz y la convivencia, compartiendo acuerdos históricos, iniciativas humanitarias y proyectos comunitarios que tienden puentes entre diferentes grupos.»Allyvia.org (158 rastreos): sitio dedicado a fortalecer la alianza entre Estados Unidos e Israel. «Allyvia muestra cómo la alianza entre Estados Unidos e Israel beneficia directamente a los estadounidenses mediante la seguridad conjunta, tecnologías de vanguardia, creación de empleo y valores compartidos de libertad.»FactSignal.org (108 rastreos): su misión es «demostrar que la designación de Hamás como organización terrorista refleja un consenso mundial y pruebas irrefutables de violencia, y no una conspiración.»Cognitura.org (106 rastreos): se presenta como una «plataforma de investigación y educación» dedicada a estudiar el funcionamiento de grupos extremistas como Hamás.Justorium.org (93 rastreos): sitio dedicado a sostener que las acciones militares de Israel en Gaza «se ajustan al derecho internacional y reflejan la ética democrática compartida por Estados Unidos e Israel.»Culturavia.org (76 rastreos): sitio centrado en celebrar los vínculos culturales entre Estados Unidos e Israel.CompassionPulse.org (57 rastreos): sitio dedicado a difundir historias, datos y testimonios de testigos presenciales sobre «cómo Israel protege a los civiles, proporciona ayuda humanitaria y defiende valores morales compartidos con Estados Unidos.»Econora.org (49 rastreos): sitio dedicado a destacar la relación comercial entre Estados Unidos e Israel.Innovascope.org (45 rastreos): sitio dedicado a resaltar la cooperación tecnológica entre Estados Unidos e Israel.FeedingYouFiction.com (1 rastreo): sitio con videos que sostienen que las imágenes procedentes de Gaza están escenificadas y que niegan la existencia de una hambruna.Estos sitios están siendo rastreados con una frecuencia cada vez mayor. En enero de 2026, únicamente fueron rastreados dos veces. En mayo, el número de rastreos ascendió a 376, antes de registrar una disminución significativa en junio.Para comprobar la precisión de los resultados obtenidos con Claude Fable, Drop Site realizó una búsqueda manual sobre una muestra de 50 URL de la red Clock Tower X archivadas en el índice CDXJ de Common Crawl, sin detectar ningún error.Optimización para los modelos de IAHervé Letoqueux, director ejecutivo de Check First, una organización dedicada a combatir la desinformación digital, explicó que el hecho de que Common Crawl sea la principal fuente utilizada para entrenar chatbots la convierte en un objetivo atractivo para la manipulación.«Common Crawl se utiliza ampliamente en el mundo de la ciencia de datos para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM), lo que también significa que diversos actores intentan manipular sus respuestas en beneficio propio, algo que varios estudios han indicado que es relativamente fácil de lograr.»Según un estudio publicado por Anthropic en octubre, bastan aproximadamente 250 documentos maliciosos para introducir una "puerta trasera" (backdoor) en un gran modelo de lenguaje, independientemente del tamaño del modelo o del volumen de datos de entrenamiento.Los autores del estudio señalan que:«Esto significa que cualquiera puede crear contenido en línea que eventualmente termine formando parte de los datos de entrenamiento de un modelo.»Asimismo, advierten que actores maliciosos«pueden insertar texto específico en esas publicaciones para que el modelo aprenda comportamientos indeseables o peligrosos, en un proceso conocido como poisoning (envenenamiento).»El Digital Forensic Research Lab del Atlantic Council publicó un estudio similar a comienzos de este año sobre los intentos de la red rusa de desinformación por influir en los LLM, aunque añadió una advertencia importante. Debido a que las empresas de inteligencia artificial aplican sus propios procesos de control de calidad al incorporar datos, el hecho de que un contenido esté incluido en Common Crawl no garantiza que forme parte de los datos de entrenamiento de un modelo concreto.Drop Site también realizó una prueba junto con Letoqueux para evaluar cinco chatbots distintos —Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini, Claude AI y Perplexity— y comprobar si podían generar artículos utilizando únicamente la información contenida en sus datos de entrenamiento.Los resultados fueron los siguientes:Gemini y Microsoft Copilot mostraron de forma consistente evidencias de haber incorporado contenidos de la red de sitios de Parscale en sus datos de entrenamiento.Claude y ChatGPT no parecían contener esos sitios en sus datos de entrenamiento, aunque ambos pueden consultarlos cuando realizan búsquedas para responder preguntas.Perplexity parecía haber sido entrenado con parte del contenido de la red Clock Tower X.Microsoft Copilot y Google Gemini no respondieron a las solicitudes de comentarios realizadas para este reportaje.Letoqueux concluyó:«Es fácil demostrar que estos modelos fueron entrenados con sitios web de Clock Tower X, aunque es difícil determinar hasta qué punto eso influye en la respuesta que un chatbot ofrece a una consulta.»Optimizar el contenido para la inteligencia artificialEl equipo de Parscale atribuye su éxito a una estrategia más sutil para difundir la narrativa israelí.Scott Stouffer, director de tecnología de Market Brew —empresa especializada en influir sobre modelos de lenguaje y en la que Parscale invierte— declaró a Axios que la información redactada con un tono objetivo y una estructura bien organizada tiene mayores probabilidades de ser citada por los sistemas de IA.«Lo que puedes hacer es asegurarte de que tu información esté estructurada, documentada y organizada de una manera que haga más probable que esos sistemas la recuperen cuando alguien formule una pregunta. No se trata tanto de cambiar la conversación como de asegurarse de que tus hechos sean candidatos a formar parte de ella.»Muchos de los artículos publicados en la red Clock Tower incluyen algunas frases de aparente matización, algo que, según investigadores especializados en desinformación, los hace más aceptables para los chatbots.Por ejemplo, una entrada de FactSignal que sostiene que algunos periodistas de Gaza son en realidad terroristas afirma:«Distinguir entre periodistas legítimos y operativos militantes no siempre es sencillo, pero una información rigurosa requiere una investigación cuidadosa y transparencia.»Según el código fuente de los sitios, el autor de muchos de estos artículos es Mark Ginsberg, especialista israelí en marketing digital.Ginsberg, que se registró como agente extranjero al servicio de Israel en marzo, promociona en su perfil de LinkedIn su experiencia en Generative Engine Optimization (GEO), también descrita como optimización o entrenamiento de modelos de lenguaje (LLM grooming).En un artículo publicado en junio en The Times of Israel, Ginsberg defendió que Israel debía invertir seriamente en influir sobre los chatbots:«Israel necesita invertir seriamente en la defensa de la verdad... Esto significa garantizar que la información precisa aparezca no solo en archivos gubernamentales, sino también en resultados de búsqueda, recursos educativos, enciclopedias, redes sociales, podcasts, documentales y conjuntos de datos de entrenamiento de inteligencia artificial.»Según Ginsberg, intentar influir en los datos de entrenamiento de la IA no constituye una forma de desinformación, sino simplemente una manera de representar «la realidad misma».Letoqueux, tras revisar los sitios de Clock Tower, coincidió en que los chatbots tienden a favorecer contenidos que aparentan equilibrio y están bien documentados.En su opinión:«Estos sitios probablemente sean bastante eficaces para controlar daños en preguntas como "¿Está Israel cometiendo un genocidio?", porque ofrecen la narrativa israelí, que luego los chatbots pueden reproducir como una de las posiciones representadas en el debate.»Letoqueux fue anteriormente director de operaciones de VIGINUM, la agencia francesa encargada de detectar interferencias digitales extranjeras.Por su parte, Alice Lee, analista de NewsGuard, empresa especializada en el seguimiento de la desinformación, explicó que los sitios creados por Parscale poseen prácticamente todas las características que favorecen su incorporación por los chatbots:«Estos sitios incluyen listas con viñetas, resúmenes de las ideas principales al comienzo de cada página, abundantes referencias y una información fácil de procesar, todo lo cual aumenta la probabilidad de que ese contenido sea recogido por los chatbots de inteligencia artificial.»Aunque la red rusa Pravda es mucho mayor en términos generales, los sitios de Parscale presentan una tasa de archivado considerablemente superior.La red Clock Tower contiene alrededor de 900 elementos individuales —artículos, fichas informativas y otros contenidos— y el 85 % de ellos ha sido archivado por Common Crawl, mientras que la red rusa presenta una tasa media de apenas 2,5 %.Lee, especialista en desinformación rusa, explicó que, mientras Rusia produce propaganda fácilmente refutable a gran escala, la estrategia israelí parece mucho más selectiva y orientada a difundir su narrativa mediante verdades a medias, opiniones y hechos discutidos, aspectos mucho más difíciles de filtrar para los modelos de lenguaje.Como señaló:«Es mucho más difícil establecer salvaguardias frente a las opiniones.»Drop Site también detectó que Parscale parece haber creado varios sitios relacionados con Qatar que finalmente nunca llegaron a publicarse.En la misma dirección IP utilizada por la red Clock Tower, se identificaron dominios como:qataritracker.orgqatarfacts.comActualmente, esos sitios permanecen inaccesibles.La red Clock Tower adapta su contenido conforme evolucionan las prioridades del gobierno israelí.Cuando los sitios fueron lanzados en octubre, muchos publicaban con frecuencia artículos destinados a presentar a Israel como un país comprometido con la paz.Uno de esos textos afirmaba:«Aunque los críticos presentan a Israel como un país reacio al compromiso, la historia demuestra lo contrario: Israel ha realizado repetidamente concesiones territoriales y estratégicas a cambio de la paz, solo para enfrentarse posteriormente a nuevas hostilidades.»Esa página, posteriormente citada por Microsoft Copilot, fue archivada dos veces por Common Crawl.Como parte de este esfuerzo también se buscó moldear la narrativa sobre las acciones militares de Israel en Gaza.Por ejemplo, una página de Justorium.org titulada «Cómo Israel reduce el daño a los civiles en la guerra contra Hamás y Hezbolá» sostiene que Israel fue mucho más allá de lo exigido por el derecho internacional para minimizar las víctimas civiles. El artículo afirma que Israel «utilizó breves ataques de advertencia sobre los tejados, conocidos como roof knocking (golpes sobre el techo), para señalar un peligro inminente sin causar bajas».Sin embargo, The New York Times informó que Israel «redujo significativamente el uso de los llamados roof knocks» desde el primer día de la guerra y que, en numerosas ocasiones, optó por emplear bombas de 2.000 libras, que provocan una destrucción mucho mayor, en lugar de municiones más precisas.Esa publicación ha sido archivada una vez por Common Crawl y también aparece citada por Perplexity, como se muestra a continuación.Más recientemente, cuando en Estados Unidos se intensificó el debate en torno a una medida del Congreso que podría profundizar aún más la integración entre los sectores militares estadounidense e israelí, la red Clock Tower publicó una serie de artículos presentando esa iniciativa como un avance positivo. La versión de la Cámara de Representantes de la Sección 219, como se conoce la medida, fue aprobada esta semana como parte del proyecto anual de ley de gastos de defensa.Cuando Drop Site preguntó a varios chatbots populares una cuestión formulada con un lenguaje similar al empleado en uno de los sitios de Parscale —«¿Cómo beneficia a ambas naciones la colaboración tecnológica entre Estados Unidos e Israel?»—, Gemini, Copilot y Perplexity volvieron a citar páginas de la red Clock Tower, sin indicar que esas fuentes habían sido creadas como parte de una campaña financiada por el gobierno de Israel.4,5 millones de dólares al mesLa opinión pública sobre Israel ha sufrido un fuerte deterioro en Estados Unidos después de que el asedio militar a Gaza, financiado por EE. UU., haya causado la muerte de más de 70.000 palestinos, incluido un cambio de percepción en sectores que históricamente respaldaban la relación entre Estados Unidos e Israel, como los conservadores y los cristianos evangélicos.Según un nuevo informe del Quincy Institute, elaborado por el autor de este artículo, Israel ha gastado más de 100 millones de dólares en actividades de cabildeo (lobby) registradas bajo la Ley de Registro de Agentes Extranjeros (FARA) en Estados Unidos desde 2023, contratando 17 nuevas empresas únicamente durante 2024 y 2025. Aunque históricamente Israel había evitado recurrir a contratistas registrados oficialmente bajo la FARA, ahora se encamina a convertirse en el mayor inversionista individual en este tipo de actividades durante 2026.Brad Parscale, quien alcanzó notoriedad nacional como director de la campaña presidencial de Donald Trump por haber contratado a la controvertida empresa de microsegmentación Cambridge Analytica, es el principal beneficiario de esta enorme inversión israelí en operaciones de influencia.La intención de Parscale de influir en los chatbots fue revelada por primera vez por Responsible Statecraft en septiembre, cuando firmó un contrato de 1,5 millones de dólares mensuales con el gobierno israelí para:incorporar mensajes favorables a Israel en medios conservadores;llevar a cabo una campaña masiva de mensajes de texto;e influir en los sistemas de inteligencia artificial conversacional.Desde entonces, ese contrato se ha triplicado, alcanzando actualmente un valor de 4,5 millones de dólares al mes.A pesar de este incremento en la inversión, el gobierno israelí parece no estar satisfecho con los resultados obtenidos hasta ahora.«Estamos molestos con Brad Parscale», declaró a Time un funcionario israelí familiarizado con el contrato. «Le hemos pagado muchísimo dinero. ¿Pero qué ha hecho con él? Las cosas solo han empeorado».Stephen Walt, autor del libro The Israel Lobby, comentó al Quincy Institute que Israel probablemente no está obteniendo un retorno adecuado de esa inversión porque este tipo de campañas de influencia suelen resultar contraproducentes.«Cuando un país adquiere la reputación de manipular constantemente la información y es descubierto repetidamente inventando cosas, seguir haciendo más de lo mismo solo transmite a la audiencia el mensaje de que viene más propaganda».Ni Brad Parscale ni Clock Tower X respondieron a las solicitudes de comentarios para este reportaje.La red Clock Tower también cumple otra función.Parscale dirige además una campaña masiva de mensajes de texto dirigida a ciudadanos estadounidenses, presentada como si proviniera de supuestas organizaciones dedicadas a la paz.Uno de esos mensajes dice:«Hola, soy John, de Friends for Peace. Una pregunta rápida para la gente de Illinois sobre Israel e Irán. ¿Tiene un segundo?»Tras un breve intercambio de mensajes, estos sistemas suelen enviar enlaces a páginas de la red Clock Tower, como Allyvia.org.Text messages from “Friends for Peace.” «Friends for Peace» no está registrada como organización sin fines de lucro (nonprofit) ni como sociedad de responsabilidad limitada (LLC), y no parece existir como una organización real. Esto significa que los estadounidenses que deseen saber quién está detrás de esta campaña de mensajes de texto tendrían que hacer clic en el enlace incluido en el mensaje y desplazarse hasta el final de cada página para encontrar el aviso legal que indica que se trata de una operación financiada por el gobierno de Israel.Cuando The Wall Street Journal preguntó a Brad Parscale si «Friends for Peace» era una organización real, este respondió:«¿Qué entiende usted por una organización real?»………………………………………………….Publicado en Drop Sitehttps://www.dropsitenews.com/p/israel-brad-parscale-ai-chatbots-gaza Israel Is Paying Millions to Train AI Chatbots How to Talk About Gaza. It's Working.Former Trump campaign manager Brad Parscale is overseeing an operation posting hundreds of blog posts on behalf of Israel, with the goal of infiltrating artificial intelligence.Nick Cleveland-StoutJul 28, 2026Since October, former Trump campaign manager Brad Parscale has been quietly overseeing an operation posting hundreds of blog posts on behalf of Israel. One article, titled “The Reality Behind Gaza’s ‘Journalists’: Terror Ties, Propaganda, and the Laws of War,” asserts that a majority of journalists in Gaza were linked to terrorist organizations. Another casts doubt on the killing of Hind Rajab, a five-year-old Palestinian girl killed by the Israeli military in 2024.The key intended audience of these sites is not concerned Americans, it’s not even humans—most of the sites average a few hundred unique visitors each month. Instead, Parscale and his firm, Clock Tower X, created them as part of a $46.5 million contract with the Israeli government to try and influence artificial intelligence-powered chatbots, tools like Claude or ChatGPT.Parscale has made his goal of influencing artificial intelligence—often referred to as “LLM poisoning”—explicit. In his initial agreement with Israel, Parscale said that he would deploy “websites and content to deliver GPT framing results on GPT conversations” as part of the contract. More recently, his team even told Axios they are “seeing success” at getting popular AI systems to incorporate information from their sites, though they declined to provide data.And it is working, according to disinformation experts who reviewed a Drop Site analysis of chatbot queries and training data, meaning tens of millions of Americans who use chatbots are increasingly likely to receive answers manipulated by Parscale on behalf of the Israeli government.When Drop Site asked Perplexity “Is it beneficial for the US to enhance military cooperation with Israel?” the chatbot responded with a one-word answer: “Yes.” The top source listed was Allyvia.org, a Parscale-created website dedicated to promoting the U.S.-Israel military relationship. Microsoft Copilot similarly cited Parscale’s websites.GRAPH Screenshot from Perplexity.Allyvia is one of 10 different websites created by Clock Tower X, a boutique digital influence company owned by Parscale. Each website is dedicated to promoting a different Israeli narrative. FactSignal.org, for instance, fashions itself as fact-checking website tackling anti-Israel information, containing articles discrediting slain journalists as Hamas terrorists and rejecting the notion that Israel’s military actions in Gaza constitute a genocide. Paxpoint.org, meanwhile, promotes the narrative that Israel is a nation of peace.All of Parscale’s websites contain a statement at the bottom which states “this material is distributed by Clock Tower X LLC on behalf of the State of Israel.” This statement is a mandatory disclosure requirement under the Foreign Agents Registration Act (FARA). Despite this, when Drop Site asked prominent chatbots about the latest news from Paxpoint.org, Perplexity and Copilot did not flag that the site was created as part of an Israeli influence operation. Claude, ChatGPT, and Gemini did flag the caveat.“Perplexity is built to give people cited, linked answers from a range of sources so they can go directly to the original reporting and reach their own conclusions,” spokesperson Beejoli Shah told Drop Site News when reached for comment.Parscale’s websites—referred to throughout this article as the “Clock Tower network”—get cited by chatbots, but they also are successfully infiltrating the underlying training data.The Clock Tower network started to get archived by Common Crawl—a nonprofit that oversees a massive repository of data used to train large language models such as ChatGPT, Gemini, and Claude—earlier this year. Common Crawl is the backbone of the artificial industry, training 80% of the tokens of OpenAI’s GPT-3, making it a useful proxy for understanding if malicious actors successfully infiltrate AI training data.LLM PoisoningIn the examples above, users can at least trace the sources that chatbots are pulling from when they search websites directly, such as in the screenshots above. Infiltrating the training data itself, on the other hand, can lead to Israel-influenced responses that are nearly impossible for users to trace.To measure how deeply the network had penetrated the data used to train AI models, Drop Site used Claude Fable to query Common Crawl to count how often Parscale’s sites appear in its monthly snapshots. According to that analysis, a sample of which was manually fact-checked by Drop Site, between January and June 10 sites were crawled by Common Crawl 912 times. While this is a drop in the bucket of Common Crawl data, emerging research suggests a very low number of documents can successfully manipulate AI chatbots, no matter the data volume.The 10 sites are:Paxpoint.org (crawled 220 times): Website dedicated to showcasing the narrative that Israel is a nation of peace. “Paxpoint highlights Israel’s ongoing commitment to peace and coexistence, sharing historical accords, humanitarian initiatives, and grassroots projects that bridge divides.”Allyvia.org (crawled 158 times): Website dedicated to strengthening the U.S.-Israel alliance. “Allyvia showcases how the US and Israel alliance directly benefits Americans through joint security, cutting-edge technologies, job creation, and shared values of liberty.”Factsignal.org (crawled 108 times): Mission is to “prove that Hamas’ terrorist designation reflects global consensus and undeniable evidence of violence, not conspiracy”Cognitura.org (crawled 106 times): Website claims to be a “research and education platform” dedicated to exploring how extremist groups such as Hamas operate.Justorium.org (crawled 93 times): Website dedicated to arguing that Israel’s military actions in Gaza “follows international law and reflects the democratic ethics shared by the US and Israel.”Culturavia.org (crawled 76 times): Website focused on celebrating cultural ties between U.S. and Israel.Compassionpulse.org (crawled 57 times): Website dedicated to sharing stories, data, and eyewitness accounts of “how Israel protects civilians, delivers humanitarian aid, and upholds moral values shared with the US.”Econora.org (crawled 49 times): Website dedicated to highlighting U.S.-Israeli trade relationship.Innovascope.org (crawled 45 times): Website dedicated to highlighting U.S.-Israeli technology partnership.Feedingyoufiction.com (crawled 1 time): Website featuring videos that claim footage coming out Gaza is staged and denying famine.These sites are being crawled more and more. In January 2026, the sites were only crawled twice. In May, the sites were crawled 376 times, before a notable dip in June. To check the accuracy of Claude Fable, Drop Site manually searched for a sampling of 50 of the Clock Tower X URLs archived in Common Crawl’s CDXJ index, and did not detect any errors.Hervé Letoqueux, Chief Executive Officer at Check First, an organization that combats digital disinformation, explained that Common Crawl’s status as the go-to source for training chatbots opens it up as a target for manipulation. “Common Crawl is widely used in the world of data science for training LLMs, which also means that actors want to manipulate the answers in their favor, which some studies have indicated are fairly easy to do.”It only takes about “250 malicious documents to produce a ‘backdoor’ vulnerability in a large language model—regardless of model size of training data volume,” according to an October Anthropic study. The authors of the study note “this means anyone can create online content that might eventually end up in a model’s training data,” and that malicious actors “can inject specific text into these posts to make a model learn undesirable or dangerous behaviours, in a process known as poisoning.”The Atlantic Council’s Digital Forensic Research Lab published a similar study earlier this year on Russia’s disinformation network’s attempts to influence LLMs and noted an important caveat. Because artificial intelligence companies have their own process of quality control when they incorporate data, “Inclusion in Common Crawl does not guarantee inclusion in any given model’s training data.”Drop Site also performed a demo alongside Letoqueux to test five different chatbots—Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini, Claude AI, and Perplexity—on whether they could produce articles using only their training data. Of the five, the Parscale network consistently appears in the training data of Gemini and Copilot. Claude and ChatGPT did not appear to contain the websites in the training data, though these chatbots can still search Clock Tower X websites when responding to queries. Perplexity, meanwhile, appeared to be trained on some of the Clock Tower X websites.Microsoft Copilot and Google Gemini did not respond to a request for comment for this article.‘It is easy to prove that these models were trained on the Clock Tower X websites, though it is difficult to know the degree to which that influences the response a chatbot gives to a query,’ said Letoqueux.Optimizing for AIParscale’s team has credited their success with a softer approach to selling Israel’s narrative. Scott Stouffer, Chief Technology Officer of Market Brew—a company that specializes in influencing LLMs that Parscale invests in—told Axios that information written in a “factual tone and tightly organized” is more likely to be cited in AI platforms. “What you can do is make sure that your information is structured, sourced, and aligned in a way that those systems are more likely to retrieve it when someone asks a question. It’s less about changing the conversation and more about making sure your facts are eligible to be part of it.”Many of the blog posts on the Clock Tower network contain at least a few sentences of nuance, which disinformation researchers say make it more palatable for chatbots. For instance, the FactSignal blog post about how journalists in Gaza are supposedly secret terrorists states that, “Distinguishing between legitimate reporters and militant operatives is not always simple, but accurate reporting requires careful investigation and transparency.”The author of many of the blog posts is Israel-based digital marketer Mark Ginsberg, according to the source code. Ginsberg, who registered as a foreign agent for Israel in March, advertises his expertise in Generative Engine Optimization—or LLM grooming—on his Linkedin profile. In a June article for The Times of Israel, Ginsberg laid out the argument for Israel investing in efforts to influence chatbots. “Israel needs to invest seriously in the defense of truth…It means ensuring that accurate information appears not merely in government archives but in search results, educational resources, encyclopedias, social media feeds, podcasts, documentaries, and AI training datasets,” Ginsberg wrote. Trying to influence AI training data, Ginsberg argued, is not “embracing disinformation” but rather stating “reality itself.”Letoqueux, who reviewed the Clock Tower network sites, confirmed that because chatbots have a built-in preference for presenting a balanced view, websites that are sourced and present a lighter touch might be more successful. “These websites could probably be quite useful at doing damage control on questions such as ‘Is Israel committing a genocide?’ because they provide the Israeli narrative, which chatbots can then repeat as representative of one side of the debate,” said Letoqueux, who is the former head of operations at VIGINUM, the French agency responsible for identifying foreign digital interference.Alice Lee, an analyst at NewsGuard, a disinformation tracking company, explained in an interview with Drop Site that the Parscale network sites have all the hallmarks of sites that would be successful at influencing chatbots. “The websites have bullet points, key takeaways at the top of the page, aggressive sourcing, digestible information, all of which increase the likelihood that this content is picked up by AI chatbots.”While Russia’s Pravda network overall is far larger, Parscale’s sites have a far higher rate of successfully being archived. The Clock Tower network contains 900 different pathways—individual blog posts, fact sheets, etc—and 85% of them have been archived in Common Crawl, compared to Russia’s network at an average rate of around 2.5%.Lee, who specializes in Russian disinformation, explained that whereas Russia is churning out easily debunkable propaganda at scale, Israel’s more targeted approach appears to be geared more toward conveying the Israeli narrative on half-truths, opinions, and disputed facts, which is more difficult for LLMs to dismiss. “It’s harder to put guardrails around opinion,” she explained.Parscale appears to have created several other websites related to Qatar that did not end up being published. On the same IP address as the Clock Tower network, Drop Site identified domains for websites including “qataritracker.org” and “qatarfacts.com.” These sites are currently inaccessible.The Clock Tower network is responsive to Israel’s shifting priorities. When the sites first launched in October, many of them posted frequently about how Israel is a peaceful nation. “While critics portray Israel as resistant to compromise, history shows the opposite: Israel has repeatedly made territorial and strategic concessions in exchange for peace, only to face renewed hostility,” reads one website page published in October, cited by Microsoft Copilot below. That page was archived by Common Crawl twice.IMAGEScreenshot of Copilot citing a Clock Tower X site.Part of this effort included shaping the narrative over Israel’s military actions in Gaza. For instance, a page on Justorium.org titled “How Israel Reduces Civilian Harm in War Against Hamas and Hezbollah” claims that Israel went above and beyond international legal requirements to reduce civilian harm. The post says that Israel “used short warning strikes on rooftops, known as roof knocking, to signal imminent danger without causing casualties.” The New York Times has reported that Israel “significantly reduced its use of so-called roof knocks” from the first day of the war, and has often opted for 2,000 pound bombs that cause greater damage rather than more precise munitions.That post has been archived by Common Crawl once, and is also cited below by Perplexity.IMAGEScreenshot of Perplexity citing from a Clock Tower X site.Most recently, as debate in the U.S. erupted over a Congressional measure that could further intertwine the U.S. and Israeli military sectors, the Clock Tower network published a series of posts framing the move as a positive development. The House version of Section 219, as it’s known, passed as part of the annual defense spending bill this week.When Drop Site asked prominent chatbots a question containing similar language from one of the Parscale sites, “how does technology collaboration between the U.S. and Israel benefit both nations?” Gemini, Copilot, and Perplexity once again cited websites from the Clock Tower network without noting these sources are created on behalf of the Israeli government.IMAGEScreenshot of Gemini citing a Clock Tower X site.IMAGEScreenshot of Copilot citing two Clock Tower X sites.$4.5 Million a MonthPublic opinion of Israel has cratered in the U.S. after its U.S.-funded military siege of Gaza has killed over 70,000 Palestinians, including across key demographics such as conservatives and evangelicals that have long supported the U.S.-Israel relationship.According to a new Quincy Institute report by the author of this article, Israel has spent well-over $100 million on foreign lobbying efforts under FARA in the U.S. since 2023, hiring 17 new firms in 2024 and 2025 alone. Although Israel has historically avoided hiring official contractors under FARA, it is now on track to become the largest single spender in 2026.Parscale, who gained national attention as Trump’s campaign manager for hiring the controversial microtargetting firm Cambridge Analytica, is the largest recipient of Israel’s massive influence investment. Parscale’s intention to influence chatbots was first reported by Responsible Statecraft in September, when he signed a $1.5 million a month contract with the Israeli government to integrate pro-Israel messaging into conservative media, carry out a mass texting campaign, and influence chatbots. Since then, the contract has tripled in size to $4.5 million a month.Despite this increased investment, Israel does not appear satisfied with Parscale’s results so far. “We pissed at Brad Parscale,” one Israeli official familiar with the contract told Time. “We have paid him lots of money. But what did he do with it? Things have only gotten worse,” they said.Stephen Walt, author of the “Israel Lobby,” suggested to the Quincy Institute that Israel is not seeing a return on investment because these kinds of influence operations are counterproductive. “Once a country gets the reputation for spinning constantly, and gets repeatedly caught making things up, then doing ever more of it just sends the message to listeners that more BS is on the way,” Walt said.Parscale and Clock Tower X did not respond to a request for comment for this article.The Clock Tower network serves another purpose. Parscale is also leading a mass texting campaign that reaches out to Americans under the auspices of supposed “peace” organizations. “Hi, I’m John with Friends for Peace. Quick question for folks in Illinois about Israel and Iran. Got a second?”Then, after a back and forth, these chatbots frequently send links to the Clock Tower network, websites like Allyvia.org.IMAGEText messages from “Friends for Peace.”IMAGEText messages from “Friends for Peace.”“Friends for Peace” is not a registered nonprofit or LLC and does not appear to exist as an organization, meaning Americans wanting to know who is behind the text operation would have to click the link and scroll to the bottom of each page to see the disclaimer that it is an operation funded by the Israeli government.When the Wall Street Journal asked Parscale about if “Friends for Peace” was a real organization, Parscale replied, “What do you define as an actual organization?”*******************************************Publicado en RT en Españolhttps://new.actualidad-rt.com/actualidad/619547-israel-gastar-millones-campana-moldear-respuestas-ia-gaza Israel gasta millones en una campaña para moldear respuestas de la IA sobre GazaPublicado:29 jul 2026 15:41 GMTClock Tower X ha desarrollado al menos diez portales dedicados a promover narrativas favorables a la agresión militar israelí.Israel ha gastado decenas de millones de dólares en una campaña diseñada para influir en las respuestas de los sistemas de inteligencia artificial sobre la guerra en la Franja de Gaza, según una investigación de Drop Site publicada este martes.La operación está a cargo de la firma Clock Tower X, propiedad de Brad Parscale, exjefe de campaña del presidente de Estados Unidos, Donald Trump. Según el reporte, la empresa firmó un contrato con el Gobierno israelí valorado actualmente en 46,5 millones de dólares con el objetivo de "entregar resultados de encuadre en GPT" mediante la creación de sitios web y contenidos optimizados para ser incorporados en modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity o Copilot, una práctica a la que se hace referencia como "envenenamiento de LLM".Clock Tower X ha desarrollado al menos diez portales, entre ellos Allyvia.org, FactSignal.org y Paxpoint.org, dedicados a promover narrativas favorables a la agresión militar israelí en la Franja de Gaza, la cooperación militar con Estados Unidos o el trato a civiles y periodistas palestinos. Estos sitios han sido repetidamente rastreados por Common Crawl, un repositorio masivo de datos usado para entrenar modelos de IA, y ya han sido citados como fuentes en respuestas de varios chatbots.Aunque cada página de Parscale incluye una nota legal que indica que el material es distribuido "en nombre del Estado de Israel", los principales asistentes de IA no siempre advierten a los usuarios sobre el carácter de operación de influencia de estas fuentes, lo que, según expertos en desinformación, incrementa la probabilidad de que millones de personas reciban respuestas moldeadas por esta campaña financiada por el Gobierno israelí.******************************************* Publicado en Cuba Debatehttp://www.cubadebate.cu/noticias/2026/07/29/israel-invierte-465-millones-en-campana-de-envenenamiento-de-ia-para-influir-en-respuestas-de-chatgpt-y-gemini-sobre-la-guerra-en-gaza/ Israel invierte 46,5 millones en campaña de “envenenamiento de IA” para influir en respuestas de ChatGPT y Gemini sobre la guerra en GazaUna investigación publicada este martes por el medio Drop Site revela que el Gobierno de Israel ha desembolsado decenas de millones de dólares en una operación dirigida a condicionar las respuestas de los sistemas de inteligencia artificial en relación con la guerra en la Franja de Gaza.La campaña está gestionada por la firma Clock Tower X, propiedad de Brad Parscale, quien fuera jefe de campaña del presidente de Estados Unidos, Donald Trump.Según el informe, la empresa suscribió un contrato con el Ejecutivo israelí que asciende actualmente a 46,5 millones de dólares, con el propósito de “entregar resultados de encuadre en GPT” mediante la creación de portales web y contenidos optimizados para ser integrados en modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity o Copilot, una práctica conocida como “envenenamiento de LLM”.Clock Tower X ha puesto en marcha al menos diez sitios, entre ellos Allyvia.org, FactSignal.org y Paxpoint.org, orientados a difundir narrativas que favorecen la agresión militar israelí en Gaza, la cooperación militar con Estados Unidos y el trato dispensado a civiles y periodistas palestinos.Estos dominios han sido rastreados en repetidas ocasiones por Common Crawl, un repositorio masivo de datos empleado para el entrenamiento de modelos de IA, y ya han sido referenciados como fuentes en las respuestas de varios chatbots.Aunque cada una de estas páginas incluye una nota legal que especifica que el material se distribuye “en nombre del Estado de Israel”, los principales asistentes de IA no siempre informan a los usuarios sobre el carácter propagandístico de estas fuentes, lo que, según expertos en desinformación, aumenta la probabilidad de que millones de personas reciban respuestas modeladas por esta campaña financiada por el Gobierno israelí.(Con información de RT en Español)

Boletín SciELO-México

11/08/2026

Estadísticas de uso de Sci-Hub en el mundo

Publicado en blog Universo abiertohttps://universoabierto.org/2026/08/06/estadisticas-de-uso-de-sci-hub-paises-con-mayor-numero-de-descargas-y-limitaciones-metodologicas-de-los-datos/  Estadísticas de uso de Sci-Hub: países con mayor número de descargas y limitaciones metodológicas de los datosSci-Hub. Sci-Hub Statistics. Disponible en: https://sci-hub.ee/statsLa sección de estadísticas de Sci-Hub ofrece una visión general del uso de la plataforma a partir de los datos recopilados exclusivamente de sus dominios oficiales. El objetivo de esta página es mostrar tendencias de utilización, especialmente en lo relativo a los países desde los que se realizan más descargas de artículos científicos. No obstante, el propio sitio advierte que estos datos representan únicamente una parte de la actividad total de Sci-Hub, ya que no incluyen las descargas realizadas a través de los numerosos dominios espejo (mirrors) que reproducen el servicio. En aquellos países donde los dominios principales han sido bloqueados por decisiones judiciales o administrativas, el tráfico hacia estos sitios alternativos puede ser considerablemente superior al registrado por los servidores originales.El responsable del sitio también anuncia su intención de publicar en el futuro el registro completo de descargas (full Sci-Hub download log), lo que permitiría disponer de un conjunto de datos mucho más detallado para analizar patrones de acceso, distribución geográfica, frecuencia de uso y comportamiento de los usuarios. Un registro de esta naturaleza tendría un notable interés para investigadores especializados en comunicación científica, bibliometría y acceso abierto, ya que posibilitaría estudiar con mayor precisión cómo se distribuye el acceso informal a la literatura académica a escala mundial.Entre los datos que actualmente se ofrecen destaca una clasificación de los países con mayor número de descargas durante el último mes. La tabla ordena las naciones según el volumen de artículos descargados, proporcionando una instantánea de los lugares donde Sci-Hub presenta una mayor utilización reciente. Este tipo de información permite identificar tendencias geográficas, observar variaciones temporales en el uso de la plataforma y detectar regiones donde la demanda de literatura científica mediante canales alternativos resulta especialmente intensa.El dato más llamativo es el claro liderazgo de China, con 62.841.491 descargas, una cifra extraordinariamente superior a la del resto de los países. De hecho, el volumen chino supera ampliamente la suma de las descargas de todos los demás países del Top 20. Este predominio puede explicarse por una combinación de factores: el enorme tamaño de su comunidad científica, el elevado número de estudiantes e investigadores, la intensa actividad investigadora del país y las barreras de acceso a determinadas publicaciones internacionales.En segundo lugar aparece Estados Unidos, con 14.565.580 descargas. Aunque la cifra es muy elevada, representa menos de una cuarta parte de las descargas registradas para China. Resulta especialmente significativo porque Estados Unidos alberga algunas de las universidades y centros de investigación con mayores presupuestos para suscripciones científicas. Ello confirma que el uso de Sci-Hub no responde únicamente a la falta de acceso institucional, sino también a razones de conveniencia, rapidez o facilidad de acceso a los artículos.Existe un gran salto entre los dos primeros países y el resto del ranking. India, en tercera posición, registra 2.992.560 descargas, seguida por Rusia (1.936.812), Brasil (1.853.519) e Indonesia (1.444.790). Estos países representan grandes sistemas nacionales de educación superior y cuentan con millones de estudiantes e investigadores, pero también con importantes desigualdades en el acceso a la literatura científica comercial, lo que puede favorecer el recurso a plataformas alternativas como Sci-Hub.En el grupo intermedio destacan Alemania, Singapur, Irán, Japón, Turquía, Francia y Corea del Sur, todos ellos con cifras comprendidas entre aproximadamente 700.000 y 1,3 millones de descargas. La presencia simultánea de países con infraestructuras científicas muy desarrolladas (Alemania, Francia, Japón o Corea del Sur) junto a otros con mayores limitaciones económicas demuestra que el uso de Sci-Hub constituye un fenómeno global y no exclusivo de los países con menos recursos.Los últimos puestos del Top 20 corresponden a Países Bajos, Filipinas, México, Malasia, Reino Unido, Vietnam y Canadá, con cifras que oscilan entre unas 460.000 y 600.000 descargas. Aunque el volumen es inferior al de los primeros países del ranking, sigue representando un uso considerable de la plataforma. La presencia de países como Reino Unido o Canadá, cuyos sistemas universitarios disponen de amplias colecciones de revistas científicas, sugiere nuevamente que muchos usuarios recurren a Sci-Hub por la rapidez de acceso o para evitar barreras de autenticación.Desde una perspectiva geográfica, Asia domina claramente la clasificación, con diez de los veinte países representados (China, India, Indonesia, Singapur, Irán, Japón, Turquía, Corea del Sur, Malasia y Vietnam). América aporta cuatro países (Estados Unidos, Brasil, México y Canadá), Europa cinco (Rusia, Alemania, Francia, Países Bajos y Reino Unido) y África no aparece representada entre los veinte primeros. Esta distribución refleja, en gran medida, dónde se concentra actualmente la producción científica mundial y el crecimiento de los sistemas de investigación.La tabla también ilustra una desigualdad muy marcada en el uso de la plataforma. China registra aproximadamente 4,3 veces más descargas que Estados Unidos y más de veinte veces las de India, que ocupa el tercer lugar. Esto indica que el uso de Sci-Hub no está distribuido de forma uniforme, sino que se concentra en unos pocos países con grandes comunidades investigadoras.Sin embargo, el propio sitio reconoce importantes limitaciones metodológicas que deben tenerse en cuenta al interpretar estas estadísticas. En particular, los datos no se depuran para eliminar el efecto del uso de redes privadas virtuales (VPN), servidores proxy ni accesos automatizados mediante robots. Como consecuencia, la localización geográfica que reflejan las direcciones IP puede no corresponder con la ubicación real del usuario. Un ejemplo señalado expresamente es el del Reino Unido, donde el acceso a Sci-Hub ha sido restringido en diversas ocasiones; muchos usuarios recurren a servidores VPN situados en Estados Unidos para acceder al servicio, de modo que sus descargas aparecen registradas como procedentes de ese país. Este fenómeno puede distorsionar significativamente la distribución geográfica observada y sobreestimar el uso en determinadas regiones mientras subestima el de otras.Estas advertencias ponen de manifiesto que las estadísticas deben interpretarse como una aproximación al comportamiento de los usuarios y no como una representación exacta del consumo mundial de artículos científicos a través de Sci-Hub. A ello se suma el hecho de que la exclusión de los dominios espejo implica que una parte sustancial del tráfico internacional queda fuera del análisis. En consecuencia, los datos disponibles son útiles para identificar tendencias generales y realizar comparaciones aproximadas, pero no constituyen una medición exhaustiva del uso global de la plataforma.En conjunto, esta sección refleja el interés de Sci-Hub por aportar cierta transparencia sobre la utilización del servicio y por facilitar datos que puedan ser analizados por la comunidad investigadora. Al mismo tiempo, el propio sitio reconoce las limitaciones técnicas y metodológicas inherentes a la recopilación de estos datos, recordando que factores como la censura de dominios, el empleo de VPN, los accesos automatizados y la existencia de múltiples réplicas del servicio condicionan la fiabilidad de las estadísticas y hacen necesario interpretarlas con cautela.

Boletín SciELO-México

10/08/2026

Anthropic destruye miles de libros para alimentar a la IA [ "Proyecto Panamá" ]

Publicado en BBChttps://www.bbc.com/mundo/articles/ckgdmv8gz1joVer video: https://www.youtube.com/shorts/a4Bq3peiz-UQué es el "Proyecto Panamá" y cómo reveló la destrucción de miles de libros antiguos para entrenar a la IAAutor, Matías ZibellTítulo del autor, BBC News MundoFecha de publicación 9 agosto 2026El 30 de abril pasado Marçal Font recibió un pedido que llamó su atención en la Librería Fénix, un lugar de referencia para el comercio de libros antiguos de la ciudad catalana de Badalona."Hace 20 años que me dedico a ser librero de viejo, o sea, que de compras extrañas he tenido millones, con lo cual ya no me alarmo", le cuenta a BBC Mundo quien es además poeta y profesor de Literatura Comparada de la Universidad de Barcelona.El pedido provenía de una empresa ubicada en Canadá, pero esta no era la primera vez que la librería enviaba libros en catalán al exterior. "Mandamos libros hasta Japón, no es algo raro; pero el patrón (de compra) era extraño".Cuando a comienzos de mayo llegó una nueva serie de pedidos, Font decidió investigar por temor a que se tratara de un fraude."No es frecuente buscar a quiénes nos compran, pero en ese caso empezamos a mirar, más que nada, porque eran pedidos en una ventana de una hora o 40 minutos. Teníamos tres o cuatro correos pidiendo un número dispar de libros. Y los gastos de envío asociados eran disparatados".Entonces consultó con su amigo Xavier Vinaixa, a quien además de su amor por los libros y el humanismo, lo une la pasión por la inteligencia artificial."Me llamó y me dijo, 'oye, me están entrando aquí pedidos con patrones raros, el mismo cliente, con envío al exterior y pagando tres veces gastos de envío'. Y él lo primero que pensó es que no fuera una estafa", recuerda Vinaixa en diálogo con BBC Mundo."Y ahí fue cuando empezamos a tirar del hilo y encontramos otra gente, con las mismas inquietudes que Marçal, en Alemania, en Nueva Zelanda... Y entonces lo vimos súper claro", añade este investigador de inteligencia artificial y director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai.Si uno realiza una búsqueda en internet con los términos "libros antiguos" e "inteligencia artificial" encuentra rápidamente esas "inquietudes" a las que hace referencia Vinaixa.En un artículo del periódico británico The Telegraph titulado "Barbarie cultural: cómo las empresas de IA están destruyendo los libros del mundo", un librero de Haarlem, Países Bajos, cuenta la sorpresa que sintió al recibir un pedido masivo de libros:"En el comercio de libros antiguos es muy poco frecuente que la gente quiera comprar más de un libro. Así que, si alguien viene y dice 'quiero un par de cientos de sus libros' resulta muy extraño", contó el anticuario Pieter de Vries.El diario The Guardian, citó a una librera en la ciudad australiana de Victoria que recibió un pedido de la misma compañía que le compró a Marçal Font: "Hicieron el pedido, pagaron por adelantado y no pusieron reparos a los gastos de envío", explicó Delfina Manor.Ambos artículos, así como los que contaron la historia del librero catalán, hacen referencia a la investigación periodística que destapó lo que se conoce como el "Proyecto Panamá".Destrucción y entrenamientoEn septiembre de 2025, la empresa de inteligencia artificial (IA) Anthropic acordó pagar US$1.500 millones para resolver una demanda colectiva presentada por autores que alegaban que la compañía había utilizado sus obras sin permiso para entrenar sus modelos de IA.Cuatro meses después, el diario Washington Post publicó en exclusiva un documento que fue parte del proceso judicial, en el que se mencionaba la existencia de un plan para digitalizar todas las obras escritas por la humanidad."El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo para escanear de forma destructiva todos los libros del mundo", indicaba el texto filtrado, que más adelante especificaba: "No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto".Maximiliano Firtman, profesor argentino y autor de libros sobre programación e inteligencia artificial, fue uno de los autores que demandó a Anthropic en esa demanda colectiva.Según le cuenta a BBC Mundo, el juez dictaminó que si la empresa compraba el ejemplar del libro, podía usarlo para entrenar a la IA."Y ahí empezaron a surgir los testimonios de libreros alrededor del mundo que reciben órdenes de libros que nadie tocaba, y de algunas empresas que se dedican a escanear estos libros y darles el texto ya escaneado a las empresas de inteligencia artificial. Así aparece el tema de la destrucción de los libros".Rodrigo Álvarez, periodista especializado en tecnología en el medio Todo Noticias (TN) de Argentina, explica que hay dos métodos para digitalizar libros, uno de los cuales no implica la destrucción del ejemplar, ya que usa escáneres planos o dispositivos con forma de V que escanean las páginas sin desarmar la encuadernación."El procedimiento 'destructivo' es basicamente un proceso que comienza con el corte del lomo para que las hojas queden sueltas; las páginas ya separadas se introducen en escáneres industriales de alta velocidad que las escanean mucho más rápido, de manera automática", le dice a BBC Mundo.Una vez digitalizadas las páginas, el libro ya no puede armarse de nuevo y sus restos suelen enviarse a reciclaje."Las empresas eligen esta segunda alternativa por una cuestión de escala: permite digitalizar millones de ejemplares con mayor rapidez y a un costo menor. En el caso documentado de Anthropic, para el Proyecto Panama se usó este procedimiento", concluye Álvarez. EntrenamientoDigitalizar los libros permite preservar los textos escritos a lo largo de la historia humana, pero el objetivo principal parece obedecer más a entrenar a la inteligencia artificial que a un espíritu de conservación."Cuando hablamos de IA normalmente se sobreentiende que hablamos de un LLM (siglas en inglés de Large Language Model), un gran modelo de lenguaje", aclara Xavier Vinaixa.Los LLM, como -por ejemplo- ChatGPT-, son programas de inteligencia artificial que aprenden a entender, resumir, traducir y generar texto u otro contenido prediciendo la palabra o el fragmento siguiente."Todos usamos el teclado predictivo en nuestros teléfonos. Vos decís 'hola, estoy llegando…' y capaz que te sugiere la palabra 'tarde'. ¿Cómo funciona ese teclado predictivo? En base a estadísticas de textos previos que vos escribiste. Eso mismo, pero elevado a la millonésima potencia, es un LLM", ejemplifica Maximiliano Firtman.Entonces, para entrenar a estos modelos grandes de lenguaje en el intrincado arte de encontrar las conexiones entre las palabras, primero se los "alimentó" con toda la información que había en la red -Wikipedia, blogs, foros-, y cuando esto comenzó a acabarse, se los entrenó con notas de periódicos y hasta con subtítulos de los videos de YouTube."Todo lo que tenían a mano se lo daban a esa máquina que se traga textos, y cuando esto se terminó empezaron a buscar en los libros impresos que ya estaban digitalizados, luego en las bibliotecas y ahora empezaron a buscar libros extraños que no son comerciales. ¿Y que están dónde? En librerías de libros usados y anticuarios", añade Firtman."En el caso de Marçal -dice Xavier Vinaixa- me comentaba de pedidos que le llegaban, por ejemplo, de la historia de los embutidos catalanes, cosas que seguro que no se han usado todavía para entrenar".Datos sin contexto no son datosLa destrucción de los libros escaneados para entrenar a la IA ha generado cuestionamientos y dudas desde diversos foros.Miguel Ángel Ortega, presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España, le dice a BBC Mundo que se debería distinguir si se trata de ejemplares de tiradas masivas o de tiradas limitadas."Como comerciantes que preservamos el patrimonio y que realizamos una labor de conservación, creemos que el uso final de una obra, de una edición muy limitada, escasa o única, lógicamente, no debería ser la destrucción".En esto coincide Rodrigo Álvarez, el periodista de Tecnología de TN, para quien el mayor riesgo "es que las compras indiscriminadas destruyan ejemplares raros o agotados sin comprobar antes cuántos de esos ejemplares quedan en stock de distribuidoras y librerías, o incluso en poder de las personas".A Marçal Font, en cambio, la destrucción de libros no le preocupa tanto: "No soy nada romántico en ese sentido"."Igual que los veterinarios que estudian para salvar a los animales acaban siendo los que más animales sacrifican; mi punto de vista es que no hay nadie que destruya más libros que un librero de viejo, porque compramos bibliotecas enteras, salvamos todo lo salvable, pero hay mucho que no se salva".Font explica que si un libro tiene depósito legal, lo que asegura una conservación de 5 o 10 ejemplares como mínimo, "que se destruya un ejemplar para que toda esa información vaya a un formato nuevo de conocimiento me parece hasta bien".Su preocupación radica en que la digitalización de todo el material producido por la humanidad deje de lado aquello que no cuenta con un ISBN (siglas en inglés de International Standard Book Number), el número que identifica cada libro publicado."Toda la disidencia política del mundo, la lucha LGTBI, todos los fanzines de rebeldía, la contracultura, todo lo underground se ha hecho sin ISBN", señala, y advierte que este material podría perderse para futuras generaciones si no se lo digitaliza también.Por esa razón, tanto Álvarez como Font destacan que no se debe confundir digitalización con conservación. Las librerías de ejemplares usados y antiguos se han convertido en un nuevo reducto para buscar "el alimento" para la IA."La digitalización de un libro no es lo mismo que conservar un libro; generalmente ese archivo digital suele quedar en una base de datos privada, fuera del alcance de lectores, bibliotecas e investigadores", advierte Álvarez.El periodista tecnológico añade que en esta digitalización extrema también pueden perderse características que exceden al texto, como su encuadernación, anotaciones, ilustraciones, calidad de impresión, procedencia y otras particularidades.Para Font, la ausencia de estos "metadatos" deja en las sombras claves fundamentales para la buena interpretación de un texto, con lo cual los datos que se producen incluso para la propia industria de IA son, en su opinión, deficitarios."Que haya un trasvase de conocimiento del formato libro a los nuevos formatos me parece muy positivo; en los siglos XV y XVI ya hubo un proceso similar con esos libros de la recién inaugurada imprenta, y también se perdía la calidad de los datos de un formato a otro. ¿Eso cómo se resolvió? Con metadatos".Él pone el ejemplo de cuando se recopiló información inscrita en pierdas para pasarla al papel: "No bastaba con transcribir el texto que había en la piedra, había que incluso dibujar la piedra, hablar de sus materiales, de su localización, todo ese metadato es lo que nos permite ahora a nosotros reconstruir qué decía esa piedra en realidad".El presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España explica que incluso dos libros con el mismo texto pueden tener un valor cultural muy diferente."Pueden tener la misma información, pero uno tiene un ex libris (una etiqueta decorativa pequeña que se pega en el interior de la cubierta delantera para indicar quién es su propietario), una encuadernación artesanal o anotaciones, que no se van a poder trasladar al formato digital, un poco lo que ocurre con el formato del libro electrónico".El resumen del resumen del resumen...Para evitar la digitalización que destruye los libros y deja de lado información clave, tanto Font como Vinaixa proponen evitar los intermediarios"La solución que proponemos es escanear nosotros nuestro patrimonio en nuestra lengua, lo guardamos y licenciamos los datos; si tú quieres los datos, yo te los doy de la mejor manera posible y el libro me lo guardo, porque para la gente que hace investigación es importante también cómo el libro tiene la portada, cómo ha sido cosido, no solo el contenido", dice Vinaixa.El director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai. añade que la demanda de datos continuará, hasta que ya no haya con qué alimentar a la inteligencia artificial."Creíamos que la IA se iba a quedar pequeña cuando ya no haya más capacidad de proceso. Pues no, el tope son los datos, la IA se ha quedado pequeña porque ya no hay más datos".Para Firtman, aún no sabemos qué pasara cuando se acabe la información generada por humanos:"Lo siguiente que hay son los datos sintéticos, los textos escritos por la propia IA. El mayor riesgo de acá a unas décadas es que cuando todo se lo preguntemos a una IA, sin ir a las fuentes, esa IA se empiece a degradar porque se está entrenando con la misma información que generó la propia IA".El periodista Rodrigo Álvarez grafica esta degradación con la imagen de una serpiente que se come su propia cola:"Las empresas alimentarían a sus modelos con contenido generado por otras inteligencias artificiales y en ese caso podrían multiplicarse errores, hacer cada vez más básico el lenguaje, como un resumen de un resumen de un resumen, cada vez más sencillo, una síntesis de una síntesis que se aleja de la información original".Miguel Ángel Ortega advierte de la posible destrucción de ejemplares únicos o escasos.Mientras, en la Librería Fénix de Marçal Font, la situación se fue modificando tras la compras "extrañas" de abril y mayo."Han ido cambiando de logística y de empresa. También nos empezaron a hacer mandar los libros no solo a Norteamérica sino a Alemania".Y después de un mes sin novedades, Font ha recibido un nuevo pedido, justo esta semana, lo cual, para él, solo podría implicar una cosa:"El Proyecto Panamá sigue en marcha".***********************************************Publicado en WIREDhttps://es.wired.com/articulos/como-anthropic-destruyo-millones-de-libros-de-papel-para-que-claude-aprendiera-a-escribirCómo Anthropic destruyó millones de libros de papel para que Claude aprendiera a escribirDocumentos desclasificados revelan detalles sobre el Proyecto Panamá: libros comprados, desmembrados y digitalizados para entrenar IA. Un método para eludir las leyes de derechos de autor.Marco Trabucchi22 de mayo de 2026Concebido en 2024 para el entrenamiento de Claude, el Proyecto Panamá se basaba en la premisa de alimentar a los robots con toneladas de libros, físicos, hechos de papel y tinta, para enseñarles "a escribir bien" en lugar de imitar el "lenguaje de baja calidad de internet".Cada uno de ellos se escaneaba página por página y se introducía en el gran modelo de lenguaje (LLM) de Anthropic para perfeccionar sus habilidades de escritura. Concretamente, leemos que el proceso utilizaba una "máquina de corte hidráulica" para "cortar con precisión" los millones de libros que recibía de los vendedores de libros usados, y luego escaneaba sus páginas "con escáneres de alta velocidad y calidad profesional". Después, se contrataba a una empresa de reciclaje para recuperar los volúmenes desmembrados, porque "no había que desperdiciar nada".Qué es el Proyecto PanamáUn plan ingenioso y una cadena de montaje a la inversa que destruye objetos para producir información. Por este motivo, el Proyecto Panamá tuvo que permanecer en secreto: era una práctica destructiva que no contribuía a la buena reputación de la empresa fundada por los hermanos Amodei.El Washington Post sacó a la luz el proyecto secreto gracias a una serie de documentos que surgieron como parte de una demanda colectiva contra Anthropic, acusada de infringir los derechos de autor de las obras utilizadas para entrenar sus modelos. El caso se resolvió en septiembre pasado con un acuerdo de aproximadamente 1,500 millones de dólares, pero en enero un juez hizo públicos algunos de los documentos del caso, junto con los detalles de una operación que la empresa hubiera preferido mantener en secreto.Según documentos judiciales, la empresa se centró casi exclusivamente en el mercado de segunda mano para controlar los costos y mantener un perfil bajo. Comenzó con The Strand, una librería histórica de Nueva York, y luego recurrió principalmente a dos minoristas especializados: la estadounidense Better World Books y la británica World of Books. Se desconoce la cantidad total de volúmenes adquiridos, pero el Washington Post estima una cifra de entre quinientos mil y dos millones de volúmenes, comprados a lo largo de unos seis meses a un coste de decenas de millones de dólares.La historia del Proyecto Panamá evoca una práctica bastante extendida en el ámbito de la inteligencia artificial. Es bien sabido que la mayoría de las grandes empresas del sector han utilizado textos con derechos de autor para entrenar sus modelos, recurriendo generalmente a sitios ilegales, bibliotecas clandestinas que ofrecen acceso a miles de obras digitalizadas. OpenAI y Meta no han ocultado su explotación.El método pirataSin embargo, antes de abordar el tema de los libros físicos, se descubrió que Anthropic también se dedicaba a la piratería. Documentos revelaron que, en 2021, Ben Mann, cofundador de Anthropic, descargó personalmente millones de libros de LibGen. Al año siguiente, Mann elogió un nuevo sitio web llamado Pirate Library Mirror, que afirmaba abiertamente infringir deliberadamente la ley de derechos de autor en la mayoría de los países.Según la fiscalía, el cambio de metodología, de descargar libros en línea desde sitios ilegales a comprarlos de segunda mano, era una forma de eludir las leyes de derechos de autor, aprovechando un concepto legal conocido como la doctrina de la primera venta, que permite a los compradores disponer libremente de sus compras sin la interferencia del titular. Si bien la destrucción de libros usados ​​por parte de Anthropic se consideró legal, el uso de libros pirateados no lo fue, lo que derivó en un acuerdo extrajudicial de 1,500 millones de dólares.Artículo originalmente publicado en WIRED Italia. Adaptado por Alondra Flores.******************************************Publicado en The Guardianhttps://www.theguardian.com/commentisfree/2026/aug/05/anthropic-ai-destroying-books¿Por qué Anthropic está destruyendo libros?Kathryn JamesAl parecer, a la empresa de inteligencia artificial le resultó más fácil escanear destructivamente «todos los libros del mundo» que lidiar con los derechos de autor en su búsqueda de datos para entrenamiento.¿Deberíamos destruir todos los libros del mundo?Una respuesta a esta pregunta puede encontrarse en los documentos judiciales del caso Bartz v. Anthropic PBC. El caso, tramitado en el tribunal de distrito del norte de California y resuelto a finales de julio de este año, puso de relieve el improbablemente denominado «Proyecto Panamá», uno de los esfuerzos de la empresa de inteligencia artificial Anthropic por mejorar su gran modelo de lenguaje Claude. «¿Qué es el Proyecto Panamá?», pregunta el documento interno presentado como prueba judicial número 21. La respuesta: «El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo por escanear destructivamente todos los libros del mundo». El memorando aconseja discreción: «¿Por qué utilizar un nombre en clave? […] [P]orque no queremos que se sepa que estamos trabajando en esto».El escaneo destructivo fue la solución de Anthropic a un problema: para «entrenar» a Claude, Anthropic necesitaba reunir un conjunto de datos lingüísticos amplio y de alta calidad, preferentemente creado antes de 2022 y de la influencia corruptora de la IA generativa sobre los textos contemporáneos. Claude necesitaba tantas combinaciones lingüísticas como fuera posible para mejorar su capacidad de predecir resultados del lenguaje. Anthropic necesitaba datos, muchísimos datos y de muy alta calidad. Los libros, como sucede, siguen siendo una de las mejores fuentes de textos complejos, extensos y de alta calidad. Como señala la resolución judicial, Anthropic esperaba que los «hechos bien seleccionados, los análisis bien organizados y las cautivadoras narraciones de ficción» de los libros ayudaran a «Claude a escribir con tanta precisión y capacidad de persuasión como los Autores».Anthropic tenía una opción: podía haber obtenido autorización de derechos de autor para utilizar libros electrónicos existentes. Esto habría requerido atravesar el «engorro jurídico/práctico/empresarial», como lo expresó el cofundador y director ejecutivo de Anthropic, que supone gestionar los derechos de autor. En lugar de tratar con los propietarios de los textos, Anthropic optó primero por utilizar fuentes pirateadas, una decisión que influyó en el acuerdo extrajudicial de 1.500 millones de dólares alcanzado por la empresa con los autores. Cuando ese enfoque comenzó a parecer demasiado complicado —o, como lo expresa la resolución judicial: «Anthropic dejó de estar “tan entusiasmada” con entrenar utilizando libros pirateados “por razones legales”»—, la empresa recurrió al escaneo destructivo. Finalmente, el juez determinó que el uso de material protegido para «entrenar» un LLM no constituía, por sí mismo, una infracción de derechos de autor. Para el tribunal, al parecer, «entrenar» un producto corporativo equivale a entrenar a cualquier ser humano: enseñar a leer para aprender a escribir.¿Debería sorprendernos que a Anthropic le pareciera más fácil destruir textos impresos que trabajar con sus autores humanos? En cualquier caso, la decisión de utilizar escaneo destructivo convirtió el asunto en un problema de logística. Bajo la legislación estadounidense sobre derechos de autor, la doctrina de «uso legítimo» permite realizar un uso «transformador» de obras protegidas sin autorización del propietario. Anthropic tomó libros impresos y los escaneó, «transformándolos» o trasladándolos a un nuevo formato electrónico. Después se deshizo del ejemplar impreso original: la parte «destructiva» del escaneo destructivo. En el proceso, los proveedores de Anthropic ya habían cortado los lomos y los bordes de los libros para escanearlos con mayor facilidad antes de destruirlos. «Uno sustituyó al otro», escribió el juez William Alsup, quien señaló: «No existen pruebas de que la nueva copia digital se mostrara, compartiera o vendiera fuera de la empresa».Anthropic contrató a un gerente de logística con experiencia, adquirió los libros a través de proveedores, contrató personal, almacenó los libros en una bodega y encontró un proveedor de digitalización que se hiciera cargo del propio proyecto de escaneo destructivo. Las pruebas presentadas en el caso muestran almacenes con libros ordenadamente apilados y etiquetados en estanterías, con personal desplazándose entre ellas. Según relata la resolución judicial, los proveedores de Anthropic «separaron los libros de sus encuadernaciones, cortaron sus páginas al tamaño adecuado y escanearon los libros en formato digital, desechando los originales en papel». En las imágenes del tribunal pueden verse pilas de libros esperando el escaneo destructivo. Lo que no se ve es el proceso posterior de limpieza: triturar y desechar los libros —o «todos los libros del mundo»— convertidos en material para reciclaje o vertedero.La «condición libresca» o bookishness, es decir, el conjunto de significados asociados al libro como objeto cultural, siempre ha coexistido con la función del libro como instrumento textual. Basta recordar las imágenes de Donald Trump levantando un ejemplar de la Biblia frente a la iglesia de St. John durante las protestas del 1 de junio de 2020. Sin embargo, a diferencia de muchos otros países, Estados Unidos dispone de muy pocas disposiciones legales relacionadas con la regulación o exportación del patrimonio cultural estadounidense, y prácticamente ninguna que regule el tratamiento de los libros.En el contexto de la resolución del caso Bartz v. Anthropic PBC, el escaneo destructivo es un mecanismo eficaz para eliminar la participación del autor del texto impreso y utilizar el contenido de esas obras para mejorar las funciones de un LLM. Es legal y está menos regulado que la minería a cielo abierto. ¿Cuáles serán las consecuencias si, como parece probable, esta práctica es adoptada por otras empresas de IA generativa, ahora y en el futuro? ¿Cuántos almacenes de libros sometidos a escaneo destructivo serían demasiados? No existe una lista de especies en peligro aplicada a las obras impresas ni una regulación significativa acerca de qué debería considerarse necesaria para garantizar la supervivencia de ejemplares raros o únicos. Y aún más: no existe una comprensión formal del objeto textual generado por seres humanos, considerado en sí mismo, como una categoría de activo cultural o patrimonio que pueda requerir protección. Si tomamos en serio el umbral de 2022, entendido como el momento en que los textos generados por IA comenzaron a incorporarse de manera significativa al registro textual, ¿deberíamos empezar a pensar en el «autor completamente humano» como una categoría emergente de preservación y custodia de colecciones?Hay más que decir al respecto —por ejemplo, qué pensar de la biblioteca de investigación «para siempre» que Anthropic afirma que pretende crear—, pero permítaseme terminar señalando que Bartz v. Anthropic PBC es también una poderosa afirmación sobre la importancia de los libros o de los textos extensos, y sobre la importancia de los lectores. El juez William Alsup señaló:«Durante siglos hemos leído y releído libros. Hemos admirado, memorizado e interiorizado sus grandes temas, sus argumentos sustantivos y sus soluciones estilísticas a problemas recurrentes de escritura».Debería preocuparnos que Anthropic decidiera que era más fácil escanear y destruir libros físicos que afrontar el «engorro jurídico/práctico/empresarial». Debería preocuparnos que la interpretación actual del uso legítimo permitiera a Anthropic decidir que resultaba más fácil comprar y destruir «todos los libros del mundo» que pagar a los creadores de esas obras.Pero quizá el aspecto más revelador de este caso sea la enorme importancia que tenía para Anthropic acceder a un conjunto de datos compuesto por textos complejos, extensos y no contaminados. Deberíamos preguntarnos por qué esos textos parecen tan rentables. Una posible respuesta al caso Bartz v. Anthropic PBC sería negarnos a devaluar nuestras vidas como lectores y escritores, reivindicar la propiedad de los espacios culturales en los que nuestro pensamiento y nuestras palabras se crean, comparten y preservan. El riesgo de la IA generativa, como muestra este caso concreto de Anthropic, es que cedamos los medios de producción de nuestras vidas lingüísticas: que pasemos de ser creadores a consumidores y entreguemos la promesa generativa de nuestro trabajo a los grandes modelos de lenguaje y a sus propietarios.Kathryn James es bibliotecaria de libros raros en la Lillian Goldman Law Library de la Universidad de Yale.Why is Anthropic destroying books?Kathryn JamesThe AI company apparently found destructively scanning ‘all the books in the world’ easier than dealing with copyright in its quest for training dataShould we destroy all the books in the world?An answer to this question can be found in the court documents of Bartz v Anthropic PBC. The northern California district court case, decided in late July this year, highlighted the improbably named “Project Panama”, one of the AI company Anthropic’s efforts to improve its large language model Claude. “What is Project Panama?” court exhibit 21 asks, in an internal memo. The answer: “Project Panama is our effort to destructively scan all the books in the world.” The memo advises discretion: “Why use a codename? … [B]ecause we don’t want it to be known that we are working on this.”Destructive scanning was Anthropic’s solution to a problem: in order to “train” Claude, Anthropic had to procure a large, high-quality language dataset, preferably one created before 2022 and the corrupting influence of generative AI on contemporary text. Claude needed as many language combinations as possible, to improve its ability to predict language outcomes. Anthropic needed data, lots of it, of very high quality. Books, as it happens, remain one of the best sources for complex, high-quality, long-form text. As the court’s decision relates, Anthropic hoped that books’ “well-curated facts, well-organized analyses, and captivating fictional narratives” would help “Claude write as accurately and as compellingly as Authors”.Anthropic had a choice: it could have secured copyright permission to use existing e-books. This would have required the “legal/practice/business slog”, as Anthropic’s co-founder and CEO phrased it, of managing copyright. Rather than engage with the texts’ owners, Anthropic first chose to use pirated sources instead, a decision informing the company’s $1.5bn out-of-court settlement with authors. When that approach seemed too complicated (or, as the court decision phrases: “Anthropic became ‘not so gung ho about’ training on pirated books ‘for legal reasons’”), Anthropic turned to destructive scanning. As it happened, the judge ruled that using proprietary material to “train” an LLM did not, in and of itself, constitute an infringement of copyright. To the court, it would seem, “training” a corporate product is equivalent to training any human, teaching how to read in order to learn how to write.Should we be surprised that destroying printed texts seemed easier to Anthropic than working with their human authors? Either way, the decision to use destructive scanning turned the issue into one of logistics. Under US copyright law, the “fair use” doctrine allows you to make “transformative” use of copyrighted works without the owner’s permission. Anthropic took printed books and scanned them, “transforming” or remediating them into a new, electronic format. They then disposed of the original printed copy: the “destructive” part of destructive scanning. Along the way, Anthropic’s vendors had already sliced the spines and edges of the books, to scan them more easily before destroying them. “One replaced the other,” as Judge William Alsup wrote, noting: “There is no evidence that the new, digital copy was shown, shared, or sold outside the company.”Anthropic hired an experienced logistics manager, sourced the books from vendors, hired staff and housed the books in a warehouse, and found a digitization vendor to take on the project of the destructive scanning itself. The case exhibits show warehouses of books neatly stacked and labelled on shelves, staff moving between them. As the court’s decision relates, Anthropic’s vendors “stripped the books from their bindings, cut their pages to size, and scanned the books into digital form – discarding the paper originals”. In the court’s images, stacks of books await destructive scanning. Not seen: the clean-up project of shredding and disposing of the books (or, “all the books in the world”, reformatted as recycling or landfill).Bookishness, or the range of meanings attached to the book as cultural object, has always lived alongside the book’s role as textual instrument. Witness the example of images of Donald Trump, holding up a copy of the Bible at St John’s during the protests of 1 June 2020. Yet unlike many other countries, the US has very few legal provisions relating to the regulation or export of American cultural heritage, and few to none governing the treatment of books.In the context of the court’s decision in Bartz v Anthropic PBC, destructive scanning is an effective mechanism to strip authorial involvement from printed texts, in order to use the content of those works to improve the functions of an LLM. It is both legal and less regulated than strip mining. What are the consequences if, as seems likely, this practice is adopted by other generative AI companies, now and in the future? How many warehouses of destructively scanned books would be too many? There is no endangered list for printed works, and little regulation of what might constitute survival of the rare or unique. Still further, there is no formal understanding of the human-generated textual object, in and of itself, as a category of cultural asset or heritage that might require protection. If we take seriously the 2022 threshold, as a moment when AI-generated text began to make significant entry into the textual record, should we start to think of the “wholly human author” as an emergent category of collections preservation and stewardship?There is more to say here (what to make, for instance, of the “forever” research library Anthropic states it intends to create), but let me close by observing that Bartz v Anthropic PBC is also a powerful statement on the importance of books or long-form text – and of readers. Judge William Alsup noted: “For centuries, we have read and re-read books. We have admired, memorized, and internalized their sweeping themes, their substantive points, and their stylistic solutions to recurring writing problems.” We should worry that Anthropic decided it was easier to scan and destroy physical books than to deal with the “legal/practice/business slog”. We should worry that the current understanding of fair use allowed Anthropic to decide that it was easier to buy and destroy “all the books in the world” than to pay the creators of those works.But perhaps the most telling aspect of this case is that it was so important to Anthropic to have access to a dataset of complex, long-form, uncorrupted text. Let’s ask ourselves why that text should seem so profitable. One response to Bartz v Anthropic PBC might be to refuse to devalue our lives as readers and writers, to claim ownership of the cultural spaces in which our thought and words are created, shared and preserved. The risk with generative AI, as this single instance with Anthropic indicates, is that we cede the means of production of our large language lives: that we turn from creators to consumers, and hand the generative promise of our work to large language models and their proprietors.Kathryn James is the rare book librarian at the Lillian Goldman Law Library at Yale University