Informes de IA · GovAI (Oxford) · 2026-10-17 · Artículo de investigación
IA y bioseguridad: Medición de la asistencia de los LLM de mediados de 2025 en el desempeño de principiantes en biología Febrero de 2026 Artículo de investigación Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Título original: AI and Biosecurity Measuring Mid-2025 LLM-Assistance on Novice Performance in Biology February 2026 Research Paper Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Un ensayo controlado aleatorizado preregistrado (de junio a agosto de 2025, n = 153) no encontró una diferencia significativa en la finalización del flujo de trabajo entre principiantes que usaron asistencia de LLM y quienes tuvieron acceso a internet, en una tarea que modelaba un flujo de trabajo de genética inversa viral. El grupo con LLM tuvo tasas de éxito numéricamente más altas en cuatro de cinco tareas, lo que los autores asocian con un modesto beneficio en el rendimiento. El estudio señala una brecha entre los resultados de las pruebas de referencia y la utilidad en el mundo real, y pide una validación en el mundo físico de las evaluaciones de bioseguridad de la IA.