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ÉChos de l'automatisation : l'utilisation croissante des LLM dans la rédaction de l'actualité

Created by
  • Haebom

Auteur

Abolfazl Ansari, Delvin Ce Zhang, Nafis Irtiza Tripto, Dongwon Lee

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Cet article examine l'impact du développement rapide de l'intelligence artificielle générative (GenAI), et plus particulièrement des modèles linguistiques à grande échelle (MLH), sur l'intégrité et le droit d'auteur du journalisme. Nous avons analysé plus de 40 000 articles de presse provenant de diverses sources, dont les principaux médias, les médias régionaux et les presses universitaires, afin d'identifier les tendances d'utilisation de GenAI. Nous avons ensuite analysé l'utilisation réelle de GenAI à l'aide de trois détecteurs d'IA. Notre analyse a révélé une augmentation significative de l'utilisation de GenAI ces dernières années, en particulier dans les presses régionales vernaculaires et universitaires. L'analyse au niveau des phrases a révélé que les LHH sont fréquemment utilisés dans l'introduction des articles de presse, tandis que les conclusions sont largement manuscrites. L'analyse linguistique a révélé que GenAI améliore la richesse lexicale et la lisibilité, mais réduit la formalité, conduisant à une uniformité du style d'écriture, en particulier dans les presses régionales.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Démontrer empiriquement l’impact de GenAI sur le processus de rédaction de nouvelles et son utilisation croissante.
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Nous révélons l’impact de l’utilisation de GenAI sur les caractéristiques linguistiques des actualités (richesse des mots, lisibilité et formalité).
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Nous présentons un phénomène dans lequel l’utilisation de GenAI augmente dans les presses locales et universitaires.
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Encourage une discussion sur les questions éthiques et de droits d’auteur entourant l’utilisation de GenAI.
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Limitations:
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Limites de précision du détecteur AI utilisé dans l'analyse.
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Généralisabilité limitée des ensembles de données biaisés en faveur de médias et de régions spécifiques.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l’impact à long terme de l’utilisation de GenAI.
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Manque d’analyse des différents types de modèles GenAI.
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