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"
- ↪ Pourquoi la technologie favorise-t-elle le surdiagnostic ?
- ↪ L’IA est un outil de démoralisation des travailleurs
- ↪ De la concentration à la fusion
- ↪ Ecrire, c’est penser
- ↪ La Californie contre la tarification algorithmique
- ↪ L’IA raisonne-t-elle ?
- ↪ Apprêtez-vous à parler aux robots !
- ↪ Le ChatGPT des machines-outils
- ↪ L’automatisation est un problème politique
- ↪ De « l’Excellisation » de l’évaluation