Comment l’essor de l’IA générative impacte la recherche sociale
Tous les niveaux de recherche sont modifiés par la montée en puissance de intelligence artificielle (IA). Vous n’avez pas le temps de lire cet article de journal ? Des outils basés sur l’IA tels que TLDRthis je vais vous le résumer.
Vous avez du mal à trouver des sources pertinentes pour votre avis ? Incitatif listera les articles appropriés en un seul clic. Vos participants humains à la recherche sont-ils trop coûteux ou compliqués à gérer ? Pas de problème — essayez participants synthétiques plutôt.
Chacun de ces outils suggère que l’IA pourrait être supérieure aux humains pour décrire et expliquer des concepts ou des idées. Mais les humains peuvent-ils être remplacés en matière de recherche qualitative ?
C’est un problème auquel nous avons récemment dû faire face en menant des recherches indépendantes sur rencontres mobiles pendant la pandémie de COVID-19. Et ce que nous avons découvert devrait tempérer l’enthousiasme pour les réponses artificielles face aux paroles des participants humains.
Rencontrer l’IA dans nos recherches
Notre recherche examine comment les gens peuvent naviguer dans les rencontres mobiles pendant la pandémie à Aotearoa en Nouvelle-Zélande. Notre objectif était d’explorer des réponses sociales plus larges aux rencontres mobiles à mesure que la pandémie progressait et que les mandats de santé publique évoluaient au fil du temps.
Dans le cadre de cette recherche en cours, nous incitons les participants à développer des histoires en réponse à des scénarios hypothétiques.
En 2021 et 2022, nous avons reçu un large éventail de réponses intrigantes et décalées de la part de 110 Néo-Zélandais recrutés via Facebook. Chaque participant a reçu un chèque-cadeau pour son temps.
Les participants ont décrit des personnages confrontés aux défis des « dates Zoom » et s’affrontant sur les statuts vaccinaux ou le port de masques. D’autres ont écrit des histoires d’amour passionnées avec des détails qui font sourciller. Certains ont même brisé le quatrième mur et nous ont écrit directement, se plaignant de la longueur obligatoire de leurs histoires ou de la qualité de nos invites.
Ces réponses ont capturé les hauts et les bas des rencontres en ligne, l’ennui et la solitude du confinement, ainsi que les frissons et le désespoir de trouver l’amour à l’époque du COVID-19.
Mais, peut-être surtout, ces réponses nous ont rappelé les aspects idiosyncratiques et irrévérencieux de la participation humaine à la recherche – les directions inattendues que prennent les participants, ou même les commentaires non sollicités que vous pouvez recevoir lors d’une recherche.
Mais lors de la dernière série de notre étude, fin 2023, quelque chose avait clairement changé dans les 60 histoires que nous avons reçues.
Cette fois, de nombreuses histoires semblaient « décalées ». Les choix de mots étaient assez guindés ou trop formels. Et chaque histoire était plutôt moralisatrice en termes de ce que l’on « devrait » faire dans une situation donnée.
À l’aide d’outils de détection d’IA, tels que ZeroGPT, nous avons conclu que les participants – ou même des robots – utilisaient l’IA pour générer des réponses à leur histoire, éventuellement pour recevoir le chèque-cadeau pour un minimum d’effort.
Contrairement aux affirmations selon lesquelles l’IA peut reproduire suffisamment les participants humains à la recherche, nous avons trouvé les histoires générées par l’IA lamentables.
On nous a rappelé qu’un élément essentiel de toute recherche sociale est que les données soient fondées sur l’expérience vécue.
L’IA est-elle le problème ?
La plus grande menace pour la recherche humaine n’est peut-être pas l’IA, mais plutôt la philosophie qui la sous-tend.
Il convient de noter que la majorité des affirmations sur la capacité de l’IA à remplacer les humains proviennent d’informaticiens ou de spécialistes des sciences sociales quantitatives. Dans ces types d’études, le raisonnement ou le comportement humain est souvent mesuré au moyen de tableaux de bord ou de déclarations oui/non.
Cette approche intègre nécessairement l’expérience humaine dans un cadre qui peut être plus facilement analysé par une interprétation informatique ou artificielle.
En revanche, nous sommes des chercheurs qualitatifs qui s’intéressent à l’expérience vécue désordonnée et émotionnelle des perspectives des gens sur les fréquentations. Nous avons été attirés par les sensations fortes et les déceptions signalées à l’origine par les participants concernant les rencontres en ligne, les frustrations et les défis liés à l’utilisation d’applications de rencontres, ainsi que les opportunités qu’elles pourraient créer en matière d’intimité en période de confinement et d’évolution des mandats en matière de santé.
En général, nous avons constaté que l’IA simulait mal ces expériences.
Certains pourraient accepter que l’IA générative est là pour rester, ou que l’IA devrait être considérée comme offrant divers outils aux chercheurs. D’autres chercheurs pourraient se tourner vers des formes de collecte de données, telles que des enquêtes, qui pourraient minimiser l’interférence d’une participation indésirable de l’IA.
Mais, basé sur notre récente expérience de recherchenous pensons que la recherche sociale qualitative et fondée sur la théorie est la mieux équipée pour détecter et protéger contre les interférences de l’IA.
Il y a des implications supplémentaires pour la recherche. La menace de l’IA en tant que participant indésirable signifie que les chercheurs devront travailler plus longtemps ou plus dur pour repérer les participants imposteurs.
Les établissements universitaires doivent commencer à élaborer des politiques et des pratiques visant à réduire le fardeau qui pèse sur les chercheurs individuels qui tentent de mener des recherches dans l’environnement changeant de l’IA.
Quelle que soit l’orientation théorique des chercheurs, la manière dont nous travaillons pour limiter l’implication de l’IA est une question pour quiconque souhaite comprendre les perspectives ou les expériences humaines. Au contraire, les limites de l’IA soulignent à nouveau l’importance de l’être humain dans la recherche sociale.
mars 19, 2024
Comment l’essor de l’IA générative impacte la recherche sociale
Tous les niveaux de recherche sont modifiés par la montée en puissance de intelligence artificielle (IA). Vous n’avez pas le temps de lire cet article de journal ? Des outils basés sur l’IA tels que TLDRthis je vais vous le résumer.
Vous avez du mal à trouver des sources pertinentes pour votre avis ? Incitatif listera les articles appropriés en un seul clic. Vos participants humains à la recherche sont-ils trop coûteux ou compliqués à gérer ? Pas de problème — essayez participants synthétiques plutôt.
Chacun de ces outils suggère que l’IA pourrait être supérieure aux humains pour décrire et expliquer des concepts ou des idées. Mais les humains peuvent-ils être remplacés en matière de recherche qualitative ?
C’est un problème auquel nous avons récemment dû faire face en menant des recherches indépendantes sur rencontres mobiles pendant la pandémie de COVID-19. Et ce que nous avons découvert devrait tempérer l’enthousiasme pour les réponses artificielles face aux paroles des participants humains.
Rencontrer l’IA dans nos recherches
Notre recherche examine comment les gens peuvent naviguer dans les rencontres mobiles pendant la pandémie à Aotearoa en Nouvelle-Zélande. Notre objectif était d’explorer des réponses sociales plus larges aux rencontres mobiles à mesure que la pandémie progressait et que les mandats de santé publique évoluaient au fil du temps.
Dans le cadre de cette recherche en cours, nous incitons les participants à développer des histoires en réponse à des scénarios hypothétiques.
En 2021 et 2022, nous avons reçu un large éventail de réponses intrigantes et décalées de la part de 110 Néo-Zélandais recrutés via Facebook. Chaque participant a reçu un chèque-cadeau pour son temps.
Les participants ont décrit des personnages confrontés aux défis des « dates Zoom » et s’affrontant sur les statuts vaccinaux ou le port de masques. D’autres ont écrit des histoires d’amour passionnées avec des détails qui font sourciller. Certains ont même brisé le quatrième mur et nous ont écrit directement, se plaignant de la longueur obligatoire de leurs histoires ou de la qualité de nos invites.
Ces réponses ont capturé les hauts et les bas des rencontres en ligne, l’ennui et la solitude du confinement, ainsi que les frissons et le désespoir de trouver l’amour à l’époque du COVID-19.
Mais, peut-être surtout, ces réponses nous ont rappelé les aspects idiosyncratiques et irrévérencieux de la participation humaine à la recherche – les directions inattendues que prennent les participants, ou même les commentaires non sollicités que vous pouvez recevoir lors d’une recherche.
Mais lors de la dernière série de notre étude, fin 2023, quelque chose avait clairement changé dans les 60 histoires que nous avons reçues.
Cette fois, de nombreuses histoires semblaient « décalées ». Les choix de mots étaient assez guindés ou trop formels. Et chaque histoire était plutôt moralisatrice en termes de ce que l’on « devrait » faire dans une situation donnée.
À l’aide d’outils de détection d’IA, tels que ZeroGPT, nous avons conclu que les participants – ou même des robots – utilisaient l’IA pour générer des réponses à leur histoire, éventuellement pour recevoir le chèque-cadeau pour un minimum d’effort.
Contrairement aux affirmations selon lesquelles l’IA peut reproduire suffisamment les participants humains à la recherche, nous avons trouvé les histoires générées par l’IA lamentables.
On nous a rappelé qu’un élément essentiel de toute recherche sociale est que les données soient fondées sur l’expérience vécue.
L’IA est-elle le problème ?
La plus grande menace pour la recherche humaine n’est peut-être pas l’IA, mais plutôt la philosophie qui la sous-tend.
Il convient de noter que la majorité des affirmations sur la capacité de l’IA à remplacer les humains proviennent d’informaticiens ou de spécialistes des sciences sociales quantitatives. Dans ces types d’études, le raisonnement ou le comportement humain est souvent mesuré au moyen de tableaux de bord ou de déclarations oui/non.
Cette approche intègre nécessairement l’expérience humaine dans un cadre qui peut être plus facilement analysé par une interprétation informatique ou artificielle.
En revanche, nous sommes des chercheurs qualitatifs qui s’intéressent à l’expérience vécue désordonnée et émotionnelle des perspectives des gens sur les fréquentations. Nous avons été attirés par les sensations fortes et les déceptions signalées à l’origine par les participants concernant les rencontres en ligne, les frustrations et les défis liés à l’utilisation d’applications de rencontres, ainsi que les opportunités qu’elles pourraient créer en matière d’intimité en période de confinement et d’évolution des mandats en matière de santé.
En général, nous avons constaté que l’IA simulait mal ces expériences.
Certains pourraient accepter que l’IA générative est là pour rester, ou que l’IA devrait être considérée comme offrant divers outils aux chercheurs. D’autres chercheurs pourraient se tourner vers des formes de collecte de données, telles que des enquêtes, qui pourraient minimiser l’interférence d’une participation indésirable de l’IA.
Mais, basé sur notre récente expérience de recherchenous pensons que la recherche sociale qualitative et fondée sur la théorie est la mieux équipée pour détecter et protéger contre les interférences de l’IA.
Il y a des implications supplémentaires pour la recherche. La menace de l’IA en tant que participant indésirable signifie que les chercheurs devront travailler plus longtemps ou plus dur pour repérer les participants imposteurs.
Les établissements universitaires doivent commencer à élaborer des politiques et des pratiques visant à réduire le fardeau qui pèse sur les chercheurs individuels qui tentent de mener des recherches dans l’environnement changeant de l’IA.
Quelle que soit l’orientation théorique des chercheurs, la manière dont nous travaillons pour limiter l’implication de l’IA est une question pour quiconque souhaite comprendre les perspectives ou les expériences humaines. Au contraire, les limites de l’IA soulignent à nouveau l’importance de l’être humain dans la recherche sociale.
Alexandra Gibsonmaître de conférences en psychologie de la santé, Gestion du trafic — Université Victoria de Wellington et Alex Beattiechercheur, École de santé, Gestion du trafic — Université Victoria de Wellington
Cet article est republié à partir de La conversation sous licence Creative Commons. Lis le article original.
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