L’implémentation de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine des géosciences a récemment suscité une vague d’inquiétude au sein de la Société européenne de géosciences (EGS). En cause, l’utilisation par la Chine d’un modèle d’IA pour le traitement et l’analyse des données géoscientifiques. Cette situation a déclenché une vive controverse qui soulève des questions de fond sur la censure, la propriété intellectuelle et l’intégrité scientifique.
Selon plusieurs observateurs, l’utilisation d’IA supervisées par des régimes à tendance autoritaire comme celui de la Chine pose de sérieux problèmes éthiques. Il est pertinent de se demander si les données et résultats fournis par ces IA peuvent être manipulés pour servir les intérêts politiques d’un quelconque gouvernement. Un exemple frappant est celui où des questions sur les accidents miniers en Chine, posées à GeoGPT, ont reçu des réponses évasives, ce qui a conduit à des accusations de censure.
Par ailleurs, l’utilisation de données issues de recherches financées par des fonds publics, mais soumises à des barrières payantes (comme les publications de recherche), a également suscité des débats passionnés. La question ici n’est pas seulement celle du droit d’auteur, mais aussi de l’accessibilité du savoir. Il est ironique de constater que le recours à des données « empruntées » sans payer des droits pourrait indirectement accélérer l’innovation dans des domaines longtemps cloisonnés par des barrières financières. On pourrait citer le commentaire pertinent de nikhilsimha qui souligne « la recherche géo appartient-elle au domaine privé ? »
Une autre inquiétude concerne les avantages que peuvent obtenir les communautés scientifiques prêtes à adopter des outils d’IA pour naviguer dans leur base de connaissances. roenxi a donné l’exemple de son ami consultant qui passe une grande partie de son temps à indexer les papiers de recherche pour ne trouver que ceux pertinents pour ses analyses. L’adoption généralisée de ces technologies pourrait, selon lui, donner un avantage compétitif conséquent aux communautés qui les embrassent.
Cependant, tout le monde n’est pas convaincu de l’efficacité des IA dans ce rôle. threeseed et jcranmer sont plus sceptiques, rappelant que la digestion et la réplication des données scientifiques nécessitent une compréhension nuancée que les modèles actuels n’offrent pas encore. La complexité des sujets abordés, les définitions variées de certains termes, ainsi que le besoin d’un travail de synthèse propre aux manuels scolaires rendent les IA encore imparfaites pour des applications scientifiques avancées.
Les discussions ne s’arrêtent pas là. DrScientist fait remarquer que lire des publications filtrées par des LLM (Modèles de Langage de Grande Taille) revient parfois à lire des magazines populaires scientifiques. Cela peut être divertissant, mais souvent imprécis. L’évolution rapide des IA pourrait changer cela; les progrès technologiques n’ont jamais été aussi rapides, laissant place à un optimisme prudent quant aux capacités futures des LLM.
Un autre point de vue intéressant a été soulevé par nradov et roenxi, sur l’applicabilité directe de la recherche académique par les industries. Trop souvent, les résultats des recherches ne sont pas reproductibles en raison de méthodologies précaires ou trop spécifiques. Cela soulève également la question de la « censure » par la propriété intellectuelle. Comment régulons-nous l’utilisation des découvertes scientifiques ? Quel est le rôle des corporations versus celui de la société dans la redistribution de ces connaissances ?
Enfin, la confrontation des questions de liberté intellectuelle entre l’Ouest et la Chine révèle des tensions sous-jacentes potentielles entre censure politique et censure par la propriété intellectuelle. Le problème de l’appropriation par les IA des travaux protégés par des droits d’auteur en Occident, comparé à la censure politique stricte en Chine, montre que chaque camp a ses propres limitations et défis. Il est crucial pour le progrès scientifique et industriel que ces questions soient résolues de manière équilibrée afin de maximiser le bénéfice public de la recherche tout en respectant les droits des créateurs.
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