De nos jours, la question de l’authenticité des écrits est plus que jamais d’actualité, surtout avec la montée en puissance des modèles de l’intelligence artificielle capables de générer des textes qui imitent le style humain. Récemment, des chercheurs ont développé une nouvelle méthode permettant d’identifier efficacement ces contenus générés par IA en analysant la structure syntaxique de l’écriture. Cette avancée offre un éclairage sur les schémas récurrents utilisés par les machines, offrant ainsi aux utilisateurs des outils pour distinguer les productions humaines des œuvres de l’IA.
Face à l’augmentation des textes générés par des intelligences artificielles (IA), la question de leur identification devient cruciale. Des chercheurs de l’Université Northeastern ont récemment mis en place une méthode innovante pour déterminer si un écrivain est humain ou un modèle d’IA. Grâce à l’analyse de la structure syntaxique de ces écrits, ils ont pu mettre en évidence des patrons spécifiques qui distinguent les textes artificiels des productions humaines.
Méthodologie de recherche
Les scientifiques ont analysé divers modèles d’IA en les incitant à produire différents types de textes, tels que des résumés de critiques de films et des articles d’actualité. En se concentrant sur la syntax, ils ont pu déterminer des templates syntactiques récurrents, c’est-à-dire des séquences de parties du discours qui se répètent souvent dans les productions des IA. Ce processus a permis de cerner des caractéristiques distinctes qui peuvent alerter sur le fait qu’un texte a été généré par une machine.
Les signatures syntaxiques des modèles d’IA
Les résultats obtenus par les chercheurs montrent que chaque modèle d’IA semble avoir sa propre signature linguistique. Par exemple, dans un des résumés analysés, une critique cinématographique a utilisé plusieurs paires d’adjectifs, faisant état d’une expérience « unique et intense ». Ce type de répétition dans la structure des phrases est une des caractéristiques typiques des textes générés par IA, car les machines ont tendance à suivre des formats établis.
Comparaison avec l’écriture humaine
Bien que les humains puissent également créer des textes avec des structures répétitives, l’étude a révélé qu’ils le font à une fréquence bien moindre que les modèles d’IA. Les êtres humains, en général, apportent plus de_variété et de nuance dans leur écriture. Même dans des genres spécifiques comme la rédaction biomédicale, où une norme stylistique est souvent suivie, la différence d’utilisation des patrons syntaxiques entre les humains et les IA est significativement moins marquée. En revanche, dans des genres plus créatifs, tels que les critiques de films ou les articles d’actualité, les modèles d’IA surpassent de loin les auteurs humains en matière de répétition de ces patterns.
Origine des templates identifiés
Un aspect intéressant de cette recherche est que les templates syntactiques constatés ne sont pas nécessairement créés par le modèle pendant le processus de génération. Environ 75% des modèles identifiés proviennent des données d’entraînement utilisées pour former l’IA. Cela implique que ces textes artificiels exploitent des structures déjà présentes dans les données initiales, renforçant ainsi le caractère formulaïque de leurs écrits.
Implications et perspectives d’avenir
Malgré le potentiel de cette nouvelle méthode d’identification, elle ne prétend pas fournir une solution infaillible pour discerner les textes générés par IA. Toutefois, elle propose un cadre de réflexion pertinent pour analyser ces écrits. Chantal Shaib, l’une des chercheuses impliquées, souligne qu’il s’agit d’un outil précieux pour comprendre pourquoi certains textes nous semblent « étranges », et offre une méthodologie pour aborder cette question de manière plus rigoureuse, au-delà du simple ressenti.
EN BREF
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