Une étude publiée le 6 novembre dans Cell Reports Physical Science a révélé l’efficacité d’un outil d’apprentissage automatique dans l’identification des articles de chimie rédigés à l’aide du chatbot ChatGPT. Ce classificateur spécialisé s’est avéré supérieur à deux détecteurs d’intelligence artificielle (IA) déjà existants dans cette tâche, ce qui suscite un grand intérêt chez les éditeurs universitaires. L’outil offre une précieuse assistance pour distinguer les articles générés par des systèmes d’IA des articles authentiquement rédigés par des chercheurs.
L’approche de ce classificateur s’appuie sur l’analyse de 20 caractéristiques du style d’écriture, telles que la variation de la longueur des phrases et la fréquence de certains mots et signes de ponctuation. Ces caractéristiques permettent de déterminer si un article a été rédigé par un scientifique universitaire ou généré par ChatGPT.
Cette étude démontre qu’une focalisation sur des types d’écriture spécifiques peut considérablement améliorer la précision des détecteurs d’IA. Elle met également en lumière la possibilité d’adapter les logiciels pour des applications plus ciblées, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour l’identification et la vérification de contenus générés par des IA dans des domaines variés.