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L'avènement de ChatGPT par OpenAI a suscité un discours approfondi sur ses implications potentielles pour la science et l'enseignement supérieur. Bien que l'impact sur l'éducation ait été un objectif principal, il existe peu de recherches empiriques sur les effets des grands modèles linguistiques (GML) et des chatbots basés sur les GML sur la science et la pratique scientifique. Pour approfondir cette question, nous avons réalisé une étude Delphi impliquant 72 experts spécialisés dans la recherche et l'IA. L'étude s'est concentrée sur les applications et limitations des GML, leurs effets sur le système scientifique, les considérations éthiques et juridiques, et les compétences requises pour leur utilisation efficace. Nos résultats mettent en lumière le potentiel transformateur des GML dans le domaine scientifique, en particulier dans les tâches administratives, créatives et analytiques. Cependant, les risques liés aux biais, à la désinformation et à l'assurance qualité doivent être abordés par une régulation proactive et une éducation scientifique. Cette recherche contribue à des discussions éclairées sur l'impact de l'IA générative dans la science et aide à identifier des domaines d'action futurs.
Fecher et al. (ven,) ont étudié cette question.