La technologie d'intelligence artificielle (IA), notamment les grands modèles de langage (LLM), a évolué rapidement. Le Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) est un exemple de produit technologique conçu comme un modèle de traitement du langage naturel identifié comme GPT-4. Cette étude vise à comparer la capacité des grands modèles de langage (LLM), à savoir ChatGPT, à produire un dialogue naturel et significatif dans des podcasts avec le langage humain. Pour tester l'hypothèse selon laquelle l'IA est capable d'imiter des conversations, les chercheurs ont comparé des podcasts présentant des dialogues entre humains et chatbots générés par ChatGPT. La méthode de recherche utilisée est une méthode de recherche qualitative visant à décrire la différence entre le dialogue IA et le dialogue humain. L'objet de recherche est constitué par les données de podcast déjà publiées numériquement, à savoir les enregistrements de podcasts de la plateforme YouTube sur le compte du canal Turn Level Gaming (TLG) et les transcriptions de podcasts générées à partir des vidéos. Les techniques de collecte de données ont été réalisées par le biais de documentation, c'est-à-dire la collecte d'enregistrements vidéo de podcasts et de transcriptions à partir de sources disponibles en ligne. Les techniques d'analyse de données utilisent l'analyse de contenu pour découvrir les similarités et différences fondamentales entre les deux types de podcasts. Les résultats de l'analyse ont été comparés à la littérature pertinente pour fournir une justification des résultats de recherche. Les résultats de l'analyse de contenu montrent qu'il existe des éléments de thème, de catégorie de contenu, de but du message et de style de langue. La structure des phrases humaines dans les podcasts montre une flexibilité sociale, une fonction émotionnelle et la formation de significations partagées. Meanwhile, les résultats de l'analyse narrative montrent 3 éléments, à savoir l'orientation, les complications et l'évaluation. La structure des phrases des chatbots reste limitée à l'exactitude et à l'efficacité de l'information, elle n'a pas été capable de compiler une narrative contextuelle ou une structure argumentative. Cette différence montre que les interactions humaines avec les humains et les chatbots diffèrent fondamentalement, non seulement dans le contenu de la conversation, mais aussi dans le mode d'utilisation de la structure des phrases pour créer des significations, des relations et des émotions.
Ningsih et al. (Thu,) ont étudié cette question.