L’intelligenza artificiale (IA) – tecnologie basate su algoritmi che risolvono compiti complessi che in precedenza richiedevano il pensiero umano – permea la vita da decenni, attraverso l’uso quotidiano di motori di ricerca, app di navigazione e algoritmi di raccomandazione. Tuttavia, l’IA generativa (Gen AI) – una forma di IA che genera output nuovi e originali utilizzando tecnologie come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) – ci fa fatica a tenere il passo con la sua rapida, spesso imperscrutabile evoluzione e ci spinge a considerare i nostri valori per il progresso nella ricerca pediatrica e nell’assistenza clinica.
L’IA funziona al meglio in situazioni in cui regole e fatti sono chiari. Coinvolgere l’IA di nuova generazione in compiti algoritmici che richiedono molto tempo può massimizzare le scarse risorse della ricerca pediatrica. Basandosi su un protocollo di studio (progettato dall’uomo), gli strumenti di IA di nuova generazione possono essere addestrati per sviluppare bozze iniziali di documenti essenziali sulle procedure specifiche dello studio e per popolare modelli di richiesta di autorizzazione all’immissione in commercio. L’IA è inoltre molto efficace nella gestione di grandi quantità di dati e nell’individuazione di modelli non facilmente distinguibili dall’uomo. La sua capacità di identificare gruppi insoliti di sintomi, marcatori biologici o diagnosi può essere sfruttata se abbinata alle competenze umane nella sorveglianza della sicurezza di nuovi vaccini e altri interventi, e nell’identificazione di fenotipi distinti di sindromi cliniche note come la malattia di Kawasaki . La capacità dell’IA di condurre con precisione compiti ripetitivi e iterativi a basso rischio, su larga scala e con velocità elevata, ha contribuito allo sviluppo di nuove molecole con il potenziale per grandi miglioramenti nella salute infantile nel mondo reale , come il vaccino RSV prefusion F. I sistemi sanitari stanno implementando sistemi di allerta precoce basati sull’intelligenza artificiale per contribuire a ridurre la mortalità neonatale, le morti neonatali e le lesioni cerebrali neonatali. Ma, così come la preoccupazione di chi si prende cura di un bambino malato predice il peggioramento clinico meglio di qualsiasi parametro vitale oggettivamente monitorato su cui si basano i sistemi di allerta precoce basati sull’intelligenza artificiale, la comprensione umana è indispensabile per un progresso significativo facilitato dall’intelligenza artificiale di nuova generazione.
L’IA di Generazione è priva di sensibilità e coscienza intrinseche, caratteristiche sfruttate da imprese criminali fraudolente e che favoriscono la proliferazione di venditori di ricerche inventate e prodotte in serie, basate su dati fraudolenti e immagini false e di riviste predatorie (entità speculative che si spacciano per riviste accademiche senza rispettare gli standard editoriali accademici). Collaborare volontariamente con queste entità per un guadagno personale è una chiara violazione dei valori morali e scientifici, ma ci sono altri scenari di utilizzo dell’IA di Generazione in ambito scientifico in cui le potenziali violazioni dei valori sono più sfumate. Sollecitati a fornire un contributo alla bozza di un elaborato di uno studente o assillati da un editore per i commenti dei revisori, gli LLM (Laurea Magistrale in Giurisprudenza) disponibili gratuitamente possono fornire rapidamente alcune pagine di quello che sembra un feedback utile e ben organizzato. Potrebbe sembrare un modo più intelligente di lavorare, ma per lo studente la sua proprietà intellettuale in fase di sviluppo è ora in un LLM aperto senza attribuzione, e gli è stata negata la prospettiva unica e autentica di un esperto nel suo campo, che non può essere replicata da un LLM. L’inserimento di articoli pre-pubblicazione in LLM da parte dei revisori paritari non solo viola la riservatezza e mina l’onestà intellettuale, ma rischia anche di erodere la qualità e la credibilità del corpus di conoscenze su cui l’intelligenza artificiale di generazione sta a sua volta influenzando ulteriormente la traiettoria della scienza e della società.
Come redattori di The Lancet Child & Adolescent Health, apprezziamo e abbiamo il privilegio di assistere al percorso, spesso invisibile, di un attento pensiero umano e di una rispettosa sfida tra pari che accresce l’affidabilità e la credibilità della ricerca pubblicata, su cui si basa il miglioramento significativo della salute e del benessere di bambini e adolescenti. L’intelligenza umana, il pensiero critico e la responsabilità nel processo di pubblicazione della ricerca sono fondamentali per la fiducia nella scienza, così come la trasparenza e l’onestà. Presso le riviste di The Lancet, valutiamo costantemente il modo in cui rispettiamo questi valori. Attualmente richiediamo agli autori di dichiarare l’uso dell’IA Gen in qualsiasi parte del loro lavoro e ai revisori di astenersi dal suo utilizzo durante tutte le fasi del processo di revisione paritaria, mentre come editori esploriamo anche come investire nella semplificazione dei processi per autori e revisori.
Affidarsi pesantemente all’IA di Generazione per guidare la ricerca scientifica rischia di riciclare idee invece di creare nuova conoscenza, e rischia di consolidare vecchie e discriminatorie scuole di pensiero invece di aprire nuove strade e superare i pregiudizi. Anche se potremmo desiderare una pausa, la sfida per la comunità sanitaria infantile e adolescenziale nel 2026 è quella di abbracciare saggiamente il potenziale dell’IA di Generazione, ma di resistere alla tentazione di delegare il nostro pensiero per garantire che il processo scientifico mantenga la sua essenziale umanità. Concentrarsi sull’onestà intellettuale e sull’autenticità può garantire che diamo un esempio basato sui valori, orientando la rivoluzione dell’IA di Generazione verso il miglior interesse della salute globale di bambini e adolescenti.
The example we set: Gen AI, honesty, and authenticity
