La recherche académique et scientifique se nourrit d’originalité. Chaque expérience, analyse et conclusion s’appuie sur une base de travaux antérieurs.
Ce processus garantit une progression constante des connaissances scientifiques, avec de nouvelles découvertes mettant en lumière des questions restées sans réponse.
Les chercheurs s’appuient depuis longtemps sur un langage précis pour transmettre des idées complexes. La rédaction scientifique donne la priorité à la clarté et à l’objectivité, les termes techniques occupant une place centrale. Mais une tendance récente dans la littérature universitaire a fait sourciller : une recrudescence de l'utilisation d'adjectifs spécifiques, souvent « fleuris ».
Une étude d'Andrew Gray, rapportée par PAYS, a identifié un changement particulier en 2023. Gray a analysé une vaste base de données d'études scientifiques publiées cette année-là et a découvert une augmentation significative de l'utilisation de certains adjectifs.
Des mots comme « méticuleux », « complexe » et « louable » ont vu leur utilisation monter en flèche de plus de 100 % par rapport aux années précédentes.
Cette montée en puissance spectaculaire d’un tel langage descriptif est particulièrement intrigante car elle coïncide avec l’adoption généralisée de grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Ces outils d’IA sont connus pour leur capacité à générer du texte de qualité humaine, utilisant souvent un vocabulaire riche et même une touche de flair. Bien que les LLM puissent être de précieux assistants de recherche, leur utilisation dans la rédaction scientifique soulève des inquiétudes quant à leur transparence, originalité, ainsi que le biais potentiels.
Nous aimerions également partager avec vous un article de recherche approuvé pour mieux exprimer ici l’ampleur du problème. Le partie d'introduction d'un article intitulé « La structure de maillage poreux tridimensionnel du séparateur organométallique à base de Cu – séparateur de cellulose aramide améliore les performances électrochimiques des batteries à anode métallique au lithium » publié en mars 2024 commence comme suit :
"Bien sûr, voici une introduction possible à votre sujet : les batteries au lithium-métal sont des candidats prometteurs pour les batteries rechargeables à haute densité énergétique en raison de leurs faibles potentiels d'électrode et de leurs capacités théoriques élevées..."
– Zhang et coll.
Oui, l’intelligence artificielle nous facilite la vie, mais cela ne veut pas dire que nous devons y croire aveuglément. Les chercheurs devraient aborder l’utilisation de l’IA dans la littérature scientifique de la même manière que L'IA au travail et s'inspirer de l'IA au lieu de lui faire tout faire.
Bien qu'Andrew Gray ait déclaré dans sa déclaration : « Je pense que les cas extrêmes où quelqu'un écrit une étude complète avec ChatGPT sont rares », il est possible de voir avec un peu de recherche que ce n'est pas si rare.
L’impératif d’originalité dans la recherche scientifique
L'originalité est au cœur du progrès scientifique. Chaque nouvelle découverte s'appuie sur l'ensemble des connaissances existantes et nous amène à un un pas de plus vers la compréhension de la vie.
L’importance de l’originalité va au-delà de la simple prévention du plagiat. Le progrès scientifique dépend de la capacité à remettre en question les paradigmes existants et à proposer de nouvelles explications. Si les outils d’IA devaient rédiger des articles de recherche entiers, ils risqueraient de perpétuer les préjugés existants ou de négliger des questions cruciales. La science se nourrit de la pensée critique et de la capacité de poser des questions. »Et qu'est-ce qui se passerait si" .
Ce sont des qualités qui, du moins pour l'instant, restent fermement du domaine humain, car il est prouvé que l'IA générative n'est pas du tout créative.
Le besoin de transparence
L’infiltration potentielle de l’IA dans la rédaction scientifique souligne la nécessité de transparence et d’un examen rigoureux par les pairs. Les scientifiques ont l’obligation éthique de divulguer tout outil ou méthode utilisé dans leurs recherches, y compris l’utilisation de l’IA pour l’aide à la rédaction. Cela permet aux critiques et aux lecteurs d'évaluer de manière critique le travail et d'évaluer son originalité.
En outre, la communauté scientifique devrait établir des lignes directrices claires sur utilisation appropriée de l’IA dans la rédaction de recherches. Même si l’IA peut être un outil précieux pour générer des brouillons ou résumer des données complexes, elle devrait et probablement ne remplacera jamais l’expertise humaine et la pensée critique. En fin de compte, l’intégrité de la recherche scientifique dépend du respect par les chercheurs des normes les plus élevées de transparence et d’originalité.
À mesure que la technologie de l’IA continue de se développer, il est crucial d’avoir des discussions ouvertes sur son rôle approprié dans les efforts scientifiques. En favorisant la transparence et en privilégiant l'originalité, la communauté scientifique peut garantir que l'IA reste un outil de progrès, ce n'est pas un raccourci qui sape les fondements mêmes de la découverte scientifique.
Crédit d'image en vedette: Freepik
- Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
- PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://dataconomy.com/2024/04/26/ai-usage-in-scientific-literature/