Une expression étrange envahit les recherches : défaillance IA démasquée.

La Découverte d’un Terme Étrange : La Microscopie Électronique Végétative

Tout a commencé plus tôt cette année lorsque les scientifiques ont découvert le terme curieux de « microscopie électronique végétative » dans des publications scientifiques. Ce terme, bien que très technique, n’a en réalité aucun sens et est devenu ce que l’on pourrait appeler un « fossile numérique ». Cette anomalie a été magnifiée et préservée par les systèmes d’intelligence artificielle (IA), rendant pratiquement impossible son élimination de nos bases de connaissances.

Origine d’une Erreur Cumulée

Mais d’où vient vraiment ce terme ? L’origine de « microscopie électronique végétative » fait appel à une série d’erreurs fortuites. Dans les années 1950, deux articles publiés dans la revue des Revues Bactériologiques ont été scannés et numérisés. Malheureusement, le processus de numérisation a mélangé de manière erronée les mots « végétative » et « électronique », donnant ainsi naissance à ce terme fantôme. Au fil des décennies, ce terme a réapparu dans des publications scientifiques iraniennes, apparament à cause d’une erreur de traduction entre le farsi et l’anglais, où seuls quelques éléments graphiques différaient entre les mots pour « végétatif » et « scan ».

L’Ascension d’une Erreur Digitalisée

Au jour d’aujourd’hui, « microscopie électronique végétative » figure dans un total de 22 publications, comme l’indique Google Scholar. Certaines de ces publications ont même fait l’objet de controverses, avec des rétractations et des corrections de la part d’éditeurs notables tels que Springer Nature et Elsevier. L’émergence récente de ce terme dans les années 2020 soulève des interrogations sur les erreurs qui se propagent à travers des systèmes modernes d’IA, nous incitant à explorer davantage les modèles d’IA et leurs données d’entraînement.

L’Empreinte Numérique de l’IA

Les modèles linguistiques, comme ChatGPT, sont entraînés sur d’énormes quantités de texte pour prédire le mot suivant dans une séquence. Afin de voir si le modèle connaissait la « microscopie électronique végétative », des extraits d’articles originaux ont été introduits dans le système. Les résultats ont été révélateurs : des modèles comme GPT-3 ont systématiquement complété des phrases avec le terme « microscopie électronique végétative », tandis que des modèles précédents ne le faisaient pas. Cela démontre que cette erreur a été intégrée de manière permanente dans les bases de connaissances de l’IA.

Le Problème de la Taille des Données

Résoudre ce type d’erreurs n’est pas une mince affaire, principalement à cause de la taille colossale des données utilisées pour former les modèles d’IA. Par exemple, le dataset CommonCrawl, qui est constitué de plusieurs millions de gigaoctets, reste inaccessibles à la plupart des chercheurs extérieurs aux grandes entreprises technologiques. De plus, la transparence limitée des modèles d’IA rend la localisation et la correction des erreurs particulièrement complexes. Cette situation soulève des questions inquiétantes sur l’existence potentielle d’autres termes absurdes au sein des systèmes d’IA.

Conséquences pour la Science et l’Édition

La présence de ces « fossiles numériques » pose des questions cruciales sur l’intégrité des connaissances à mesure que l’utilisation de l’IA devient de plus en plus répandue dans la recherche scientifique. Les éditeurs réagissent de manière inégale face à la présence de « microscopie électronique végétative » dans des publications, certains choisissant la rétractation tandis que d’autres défendent ces erreurs. De plus, des outils de détection automatique tentent désormais d’identifier des contenus potentiellement générés par IA, mais de tels outils ne peuvent traiter que les erreurs déjà découvertes.

S’adapter aux Fossiles Numériques

Avec l’avènement de l’IA, les erreurs ont désormais le potentiel de s’ancrer dans nos systèmes de connaissance de manière irréversible. Ainsi, il est essentielle d’améliorer la transparence des données de formation des modèles, d’adopter de nouvelles méthodes d’évaluation des informations générées par l’IA, et d’optimiser les processus de révision par les pairs dans le domaine scientifique. Les fossiles numériques ne soulèvent pas seulement des enjeux techniques, mais questionnent également nos moyens de préserver la fiabilité des connaissances dans un monde où les erreurs peuvent rapidement devenir autoperpétuantes.