Alors que l’IA colonise tous les champs de recherche, « la crise de reproductibilité dans la science basée sur l’apprentissage automatique n’en est qu’à ses débuts », alertent les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor dans Nature. « Les outils de l’apprentissage automatique facilitent la construction de modèles, mais ne facilitent pas nécessairement l’extraction de connaissances sur le monde, et pourraient même la rendre plus difficile. Par conséquent, nous courons le risque de produire davantage, tout en comprenant moins », expliquent les deux chercheurs, qui rappellent que ce qui est bénéfique à l’ingénierie ne l’est pas forcément pour la science.
Stream "Punchlines"
- ↪ De la maîtrise de l’automatisation d’Etat
- ↪ Réutiliser, réparer, refuser, réclamer
- ↪ La modération n’est pas équitable
- ↪ IA générative vs IA productive
- ↪ Regouverner la monétisation ?
- ↪ Aux US, le prix des études s’ajuste selon celui que vous êtes prêts à payer
- ↪ La crise de l’emploi créée par l’IA est déjà là !
- ↪ Nuages sur les infrastructures publiques : repenser la gouvernance d’internet à l’ère des hyperscalers
- ↪ Au Brésil, la sécurité sociale sous IA ne fait pas mieux qu’ailleurs
- ↪ Les médias sociaux ont envahi nos structures sociales pour les dissoudre