Les articles scientifiques faisant référence à l’IA reçoivent plus de citations

Les articles scientifiques faisant référence à l’IA reçoivent plus de citations

Études dont les titres ou les résumés précisent Méthodes d'intelligence artificielle (IA) sont plus susceptibles de figurer dans les 5 % des articles les plus cités dans leur domaine que ceux qui ne font pas référence à ces techniques. Ces emplois reçoivent également davantage Citations d'autres disciplines que les études qui n'utilisent pas de termes liés à l'IA.

Mais cette « augmentation des citations » n’est pas remarquée de la même manière par tous les auteurs. L'analyse montre également que les chercheurs de Groupes historiquement sous-représentés dans la science, ne reçoivent pas la même croissance de citations que leurs collègues lorsqu'ils utilisent des outils d'IA dans leur travail - ce qui suggère que l'IA existe Inégalités pourrait exacerber.

Les résultats proviennent d’une étude visant à quantifier l’utilisation et les avantages potentiels de l’IA dans la recherche scientifique. Cependant, le dernier rapport de Nature Human Behavior soulève également des inquiétudes. Les scientifiques pourraient être incités à utiliser l'IA uniquement comme moyen d'augmenter leurs citations, que les outils d'IA améliorent réellement ou non la qualité des articles, explique Lisa Messeri, anthropologue scientifique et technologique à l'Université de Yale à New Haven, Connecticut. « Nous voulons nous assurer que lorsque nous [investissons] dans l’IA, nous ne négligeons pas les autres approches », dit-elle.

L'étude fournit également une quantification indispensable de la façon dont L'IA change la recherche scientifique déclare Dashun Wang, co-auteur de l'étude et chercheur scientifique à la Northwestern University à Evanston, dans l'Illinois. "Maintenant, nous disposons enfin de données systématiques", a déclaré Wang, qui seront essentielles pour lutter contre les disparités liées à l'utilisation de l'IA dans la science.

Suivre l’essor de l’IA

Pour mesurer l'engagement des scientifiques envers l'IA, les auteurs ont identifié des termes liés à l'IA - tels que « apprentissage automatique » et « réseaux de neurones profonds » - dans les résumés et les titres de près de 75 millions d'articles publiés de 1960 à 2019 dans 19 disciplines. Wang reconnaît qu'en raison du délai, l'étude ignore les développements actuels de l'IA, notamment la montée en puissance de grands modèles de langage tels que ChatGPT, qui change déjà la façon dont certains chercheurs font de la science, ne peut pas pleinement comprendre.

Selon l'étude, les scientifiques des 19 disciplines ont accru leur utilisation des outils d'IA au cours des deux dernières décennies (voir « L'utilisation de l'IA est en augmentation »). Il existe cependant des différences significatives : l’informatique, les mathématiques et l’ingénierie affichent les niveaux d’utilisation de l’IA les plus élevés, tandis que l’histoire, l’art et les sciences politiques affichent les niveaux les plus faibles. Les tarifs pour la géologie, la physique, la chimie et la biologie se situent entre les deux.

Euh les avantages potentiels de l’IA Pour chaque discipline, les auteurs ont d’abord identifié les tâches liées à la recherche que l’IA peut accomplir. Ils ont ensuite suivi la croissance de ces compétences au fil du temps en suivant des paires verbe-nom spécifiques, telles que « analyser des données » et « générer une image », dans des publications sur l'IA entre 1960 et 2019. En examinant dans quelle mesure ces termes se chevauchaient dans les publications liées à l'IA par rapport aux tâches fondamentales d'un domaine de recherche donné au fil du temps, les chercheurs ont pu évaluer si les capacités de l'IA pouvaient répondre aux besoins changeants de ce domaine.

Une fois de plus, l’informatique, les mathématiques et l’ingénierie étaient associés aux bénéfices potentiels les plus élevés, tandis que l’histoire, l’art et les sciences politiques avaient les bénéfices les plus faibles.

Marinka Zitnik, spécialiste en informatique biomédicale à la Harvard Medical School de Boston, Massachusetts, explique que l'approche de l'étude est intéressante car elle permet une analyse systématique dans plusieurs disciplines scientifiques. Cependant, il a aussi des limites. « Parce que les auteurs voulaient mener une étude très vaste et systématique, ils ne pouvaient pas nécessairement entrer dans les détails et comprendre pleinement les raisons spécifiques pour lesquelles un verbe ou un nom particulier apparaissait dans un article », dit-elle. Ce n’est pas parce que certains verbes et noms apparaissent ensemble dans un article que si l’IA peut effectuer la tâche décrite, elle sera nécessairement utile dans ce domaine, note-t-elle.

1. Gao, J. et Wang, D. Nature Hum. Comportement https://doi.org/10.1038/s41562-024-02020-5 (2024).

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