Utiliser l'IA pour rédiger des commentaires publics améliore chaque commentaire sans réduire l'écart entre niveaux d'études
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Amelia Arsenault et Sarah Kreps ont demandé à 386 Américains de commenter le projet de 2019 abrogeant le Clean Power Plan. La moitié a reçu ChatGPT. Les autres ont écrit seuls. Ceux qui avaient l’outil ont trouvé la tâche plus facile, et 43 évaluateurs ont jugé leurs commentaires environ 46 pour cent meilleurs. Ils ne comprenaient pas la règle mieux que ceux qui s’en étaient passés.
Sur une mesure, ils ont bel et bien progressé : la part de ceux qui ne savaient pas décrire correctement ce que faisait le texte est passée de 31,6 pour cent à 21,2 pour cent. Mais l’écart entre les plus et les moins diplômés a tenu, les deux groupes ayant progressé à peu près autant.
Une administration n’est pas tenue de peser les contributions au nombre, et elles n’ont jamais manqué : Pew a constaté que 94 pour cent des 21,7 millions de commentaires sur l’abrogation de la neutralité du net en 2017 étaient des doublons.
Les administrations utilisent désormais les mêmes modèles pour lire ce qui arrive. Sola Kim et ses collègues ont pris 182 commentaires réels et n’ont changé qu’une chose, le métier de l’auteur supposé. Les mêmes mots, venant d’un vendeur de rue plutôt que d’un analyste financier, revenaient résumés avec davantage de sens en moins. L’effet est faible, et il varie selon l’entreprise qui a conçu le modèle : le choix du fournisseur change ce qui survit du sens d’un vendeur de rue. Les règles de marchés publics fédérales ne le vérifient pas.
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Tiago C. Peixoto · English original · About