IA contre scientifiques : les grands modèles de langage génèrent des idées scientifiques plus originales

Pendant des années, il était communément admis que l'intelligence artificielle (IA) ne pouvait pas remplacer les scientifiques, car il ne s'agissait pas seulement de combiner des connaissances existantes, mais de générer de nouvelles idées et de faire des découvertes. Cependant, des recherches récentes remettent en question cette croyance, montrant que les modèles de langage modernes peuvent générer des idées qui, dans certains cas, dépassent la nouveauté des travaux des scientifiques.

Pendant des années, il était communément admis que l'intelligence artificielle (IA) ne pouvait pas remplacer les scientifiques, car il ne s'agissait pas seulement de combiner des connaissances existantes, mais de générer de nouvelles idées et de faire des découvertes. Cependant, des recherches récentes remettent en question cette croyance, montrant que les modèles de langage modernes peuvent générer des idées qui, dans certains cas, dépassent la nouveauté des travaux des scientifiques.

Dans une expérience menée par un groupe de chercheurs, un grand modèle de langage a généré des idées sur des sujets dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), et ces idées se sont avérées plus originales et innovantes que les propositions des spécialistes. De plus, les résultats ont montré que l'IA dépasse les humains en termes de nouveauté, bien qu'elle rencontre certaines limites.

Comment l'étude a été menée

L'équipe a recruté 49 scientifiques de divers instituts prestigieux à travers le monde. Ces spécialistes, y compris des doctorants et des post-doctorants, ont travaillé sur le développement d'idées sur sept sujets NLP. Pour chaque idée, les participants ont reçu 300 $, avec des prix supplémentaires de 1 000 $ pour les meilleurs travaux.

Après que les scientifiques ont soumis leurs concepts, une tâche similaire a été confiée à l'IA – un grand modèle de langage. Pour garantir l'objectivité, tous les travaux soumis ont été harmonisés stylistiquement en utilisant un autre modèle, tout en préservant leur contenu. Cela a créé des conditions égales pour tous les participants à l'expérience.

Les idées, tant des scientifiques que de l'IA, ont été évaluées par un groupe de 79 experts. Ils ont évalué l'originalité, la nouveauté, la faisabilité et l'efficacité des propositions présentées.

Résultats : l'IA surprend les experts

Lorsque les résultats ont été compilés, ils se sont révélés surprenants : le modèle de langage a obtenu des scores plus élevés en matière d'originalité et de nouveauté que les scientifiques. L'IA a proposé des concepts qui semblaient plus audacieux et plus anticonventionnels. Cependant, en termes de faisabilité et d'efficacité, les propositions de la machine ne différaient pas significativement des idées créées par des humains.

Problèmes et limites de l'IA

Malgré les résultats impressionnants, les modèles de langage ont encore leurs faiblesses. Tout d'abord, leurs idées étaient moins diverses : les modèles ont tendance à répéter certains schémas, même lorsqu'on leur demande de les éviter. Deuxièmement, l'IA a du mal à évaluer ses propres résultats, rendant le processus de génération d'idées moins contrôlé. De plus, les modèles ont montré une faible cohérence dans leur auto-évaluation, contrairement aux humains, qui évaluent leurs idées de manière plus cohérente.

IA – L'avenir de la recherche scientifique ?

L'étude montre que, malgré les limites actuelles, les modèles de langage sont déjà capables de générer de nouvelles idées scientifiques qui, parfois, surpassent les développements humains. À l'avenir, l'IA pourrait devenir un puissant outil dans l'arsenal des scientifiques, aidant à repousser les limites de la science. Cependant, la question demeure : les machines peuvent-elles vraiment remplacer le processus créatif humain ou ne seront-elles qu'un assistant précieux dans ce processus ?