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Preuves empiriques de l'influence du modèle de langage large sur la communication orale humaine

Created by
  • Haebom

Auteur

Hiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio Serna, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Iyad Rahwan

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Cet article explore l'impact d'un chatbot génératif basé sur l'IA (par exemple, ChatGPT) sur le langage et la culture humains. À partir de centaines de milliers d'heures de cours universitaires et de podcasts sur YouTube, nous utilisons des techniques d'inférence causale économétrique pour analyser les pics d'utilisation de mots spécifiques suite au lancement du chatbot. Nous constatons une augmentation mesurable de l'utilisation des mots préférés de ChatGPT (par exemple, fouiller, comprendre, se vanter, rapide, méticuleux). Nous soutenons que cela marque le début d'une boucle de rétroaction culturelle fermée dans laquelle les machines entraînées à partir de données humaines présentent des caractéristiques culturelles uniques, qui à leur tour transforment la culture humaine.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Les chatbots génératifs d’IA montrent un impact mesurable sur l’utilisation du langage humain.
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Cela suggère la possibilité d’une boucle de rétroaction culturelle fermée à travers les interactions homme-machine.
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Cela soulève des inquiétudes quant à la perte de diversité linguistique et culturelle et au risque de manipulation à grande échelle à mesure que la technologie de l’intelligence artificielle progresse.
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Cela souligne la nécessité de poursuivre les recherches sur l’évolution de la culture homme-machine.
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Limitations:
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Il est difficile de quantifier avec précision l’impact de ChatGPT.
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La représentativité des données utilisées dans l’analyse doit être revue.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour prouver pleinement la causalité.
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Il manque une analyse spécifique des risques de manipulation à grande échelle, notamment la perte de diversité linguistique et culturelle.
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