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Avec les grands modèles linguistiques, la quantité de travaux scientifiques augmente, mais la qualité diminue

Des chercheurs américains ont étudié l'impact des systèmes d'intelligence artificielle, et en particulier des grands modèles linguistiques (HEH, LLM en anglais), sur la production d'articles scientifiques, en analysant les données avant et après leur utilisation, et ont conclu que, depuis qu'un chercheur décide d'utiliser cet outil, sa production augmente de 23,7 % et 89,3 %, en particulier s'il rencontre des obstacles d'écriture et de langage.

Parallèlement, le rapport entre la complexité de l'écriture et la qualité de la recherche a changé: Les œuvres produites par les HEH, bien qu’elles aient un langage plus sophistiqué, sont de mauvaise qualité d’un point de vue scientifique.

«Les œuvres produites par les HEH, bien qu'elles aient un langage plus sophistiqué, sont de qualité scientifique insuffisante.»

Ils ont également découvert d'autres différences, comme le fait que les articles contiennent souvent plus de références et font référence à la littérature de différentes manières. En outre, ils citent des scientifiques plus jeunes et des articles plus inconnus.

Selon les chercheurs, ces changements ont des conséquences sur l'analyse par les pairs, l'édition des revues et la méthodologie des révisions. Ils considèrent donc qu'il s'agit d'une question à prendre en considération. L'étude a été publiée dans la revue Science.