La recherche indique que l’IA générative est utilisée à un rythme important dans la rédaction scientifique. Certains chercheurs la considèrent comme une approche valable qui peut constituer une menace pour la recherche réelle et la véritable nature du travail scientifique.

L’influence croissante de l’IA sur la rédaction scientifique

Les chercheurs ont découvert que le volume d’écrits produits par l’IA est assez important par rapport à d’autres types d’écriture, comme les revues et les livres. Une telle analyse basée sur la linguistique laisse entendre que l’utilisation de mots généralement associés à de grands modèles linguistiques (LLM) comme « complexe », « crucial » et « méticuleusement » a considérablement augmenté dans le texte.

Les données recueillies par Andrew Gray de l’University College London révèlent qu’après 2023, seulement 1 % des articles dans certains domaines seront assistés par l’IA. Par la suite, en avril, une autre étude de l’Université de Stanford a révélé que le nombre d’avis biaisés se situait entre 6,3 et 17,5 % en fonction du sujet de recherche.

Détecter l’influence de l’IA

Les tests de langue et l'analyse statistique figuraient parmi les outils utilisés pour lier des mots ou des phrases à l'assistance de l'IA. Malgré le fait que les mots modifiés, comme « rouge », « résultat » et « après », ont observé moins de variations jusqu'en 2023, puis des pics dans l'utilisation de certains adjectifs et adverbes associés au contenu généré par LLM ont commencé à se produire.

Précisément, les mots « méticuleux », « louable » et « complexe » ont augmenté d’autant de 117 %, ayant atteint le taux le plus élevé après 2022. L’étude de Stanford a observé un changement dans l’utilisation du langage dans l’intelligence artificielle, ce qui indique que le langage de l’IA continue de s’améliorer dans toutes les disciplines scientifiques.

La recherche a également révélé que la discrimination linguistique de l’IA est cohérente avec les disparités disciplinaires dans l’adoption de l’IA. Des domaines comme l’informatique et le génie électrique se trouvent sur le devant de l’enseignement du langage de la charte de l’IA. Cependant, des domaines tels que les mathématiques, la physique ou la nature n’ont pas connu de changements plus spectaculaires mais plutôt des augmentations plus conservatrices.

Défis éthiques dans la rédaction académique assistée par l’IA

Les auteurs, plus prolifiques en prépublications, travaillant dans des domaines de recherche où la concurrence est forte et aiguisant l’appétit pour les articles courts, se sont révélés plus enclins à la rédaction assistée par l’IA. Il est évident que cette tendance met en lumière la relation présumée entre la limitation temporelle et l’augmentation de la quantité de contenu publié résultant du contenu généré par l’IA.

L’IA a joué un rôle clé dans l’accélération des processus de recherche. Cependant, cela soulève encore des questions d’éthique lorsque la technologie est utilisée dans diverses tâches telles que des résumés et d’autres sections d’articles scientifiques. Certains éditeurs considèrent comme du plagiat, et dans une certaine mesure contraire à l'éthique, le fait que des agents employés par des LLM discutent d'un article scientifique dont ils ne sont pas les seuls auteurs humains.

La nécessité d’éviter les inexactitudes dans les textes générés par l’IA, comme les citations et les exemples imaginaires, reste pourtant un élément clé de la communication des universitaires ; il ne faut pas manquer d’être transparent et honnête. Les auteurs qui utilisent du matériel axé sur le LLM sont tenus d'informer les lecteurs de la méthode de recherche qu'ils ont utilisée pour maintenir l'intégrité de la recherche et les actes standard.

Avec l’influence croissante de l’IA dans la rédaction universitaire, les architectes de la communauté universitaire sont confrontés au défi de taille de résoudre les implications éthiques et d’assurer la fiabilité des articles de recherche. L’IA est une technologie formidable qui facilite considérablement les activités de recherche, mais l’honnêteté et l’intégrité doivent néanmoins être maintenues afin de préserver l’intégrité scientifique.