Introduction:
L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) et de ses capacités sophistiquées ont considérablement influencé diverses industries, notamment l’édition scientifique. Si l’IA a le potentiel d’améliorer l’efficacité et la précision des processus de recherche, elle pose également un nouveau défi :la prolifération de recherches « indésirables » ou de mauvaise qualité. Dans cet article, nous explorons la manière dont l’IA contribue à ce flot de déchets et discutons de ses implications pour l’intégrité et le progrès scientifiques.
1. Générateurs d'articles alimentés par l'IA :
L’une des principales préoccupations liées à l’IA et à l’édition scientifique est la prolifération d’articles générés par l’IA. Grâce aux capacités avancées de traitement du langage de l’IA, il est désormais possible pour les ordinateurs de générer des textes de type humain sur un large éventail de sujets, y compris des sujets scientifiques. Ces articles générés par l’IA peuvent facilement inonder la littérature, ce qui rend difficile pour les chercheurs et les lecteurs de distinguer la recherche authentique du contenu fabriqué.
2. Génération automatique de manuscrits :
L’IA est également capable de générer des manuscrits scientifiques entiers, accompagnés de résumés, de figures et de références. Si une telle automatisation peut faire gagner du temps aux véritables chercheurs, elle crée simultanément une opportunité de création de manuscrits pseudo-scientifiques. Ces manuscrits peuvent imiter des écrits scientifiques en faisant référence à des recherches existantes, mais manquent de contenu scientifique significatif. Identifier et éliminer ces articles générés par l’IA nécessitent des efforts et une expertise considérables.
3. Manque de contrôle qualité :
Les générateurs d’articles basés sur l’IA ne disposent pas de la compréhension humaine et de la pensée critique nécessaires à une recherche scientifique rigoureuse. En conséquence, les articles produits par AI peuvent contenir des contenus absurdes ou trompeurs. L’absence d’examen par les pairs ou de contrôle éditorial aggrave encore le problème, permettant à des articles erronés ou frauduleux d’entrer dans la littérature scientifique.
4. Pratiques de publication prédatrices :
Les articles générés par l’IA offrent une nouvelle source de contenu aux éditeurs prédateurs, qui exploitent les modèles de publication en libre accès (OA) pour facturer aux auteurs des frais de publication tout en proposant un examen par les pairs minimal, voire inexistant. Ces éditeurs peuvent accepter des articles générés par l’IA sans examen approfondi, ce qui conduit à la diffusion de fausses connaissances scientifiques et d’informations trompeuses.
5. Impact sur la confiance scientifique :
L’afflux de déchets générés par l’IA peut éroder la confiance dans la publication scientifique et potentiellement nuire aux processus décisionnels. Les chercheurs, les décideurs politiques et le grand public peuvent prendre des décisions critiques fondées sur des informations fausses ou trompeuses, entravant ainsi le progrès scientifique et pouvant entraîner des conséquences négatives.
6. Défis de l'évaluation par les pairs :
Les processus traditionnels d’évaluation par les pairs ne sont pas bien équipés pour gérer les articles générés par l’IA. Les pairs évaluateurs peuvent avoir du mal à identifier le contenu généré par l’IA, ce qui conduit à l’approbation accidentelle d’un travail de qualité inférieure. Ce défi accroît encore la pression sur les revues et les éditeurs pour qu’ils investissent dans des mécanismes de sélection robustes pour détecter les articles générés par l’IA.
Conclusion:
L’IA a le potentiel de transformer la publication scientifique en améliorant l’efficacité et la précision. Cependant, la facilité de générer des recherches basées sur l’IA pose des défis importants à la communauté scientifique. Le flot d’articles indésirables porte non seulement atteinte à l’intégrité scientifique, mais alourdit également le processus d’examen par les pairs et érode la confiance du public dans la recherche scientifique. Pour résoudre ces problèmes, la communauté scientifique doit collaborer au développement d’outils efficaces de détection de l’IA, à la promotion de pratiques éthiques en matière d’IA et au renforcement des normes d’évaluation par les pairs. Ce faisant, l’IA peut être exploitée pour de véritables progrès scientifiques tout en atténuant ses effets négatifs.
