Il semble que oui, lisez le résumé en entier :
L'utilisation de livres protégés par le droit d'auteur pour entraîner des modèles d'IA a conduit à de nombreuses poursuites judiciaires de la part d'auteurs préoccupés par la capacité de l'IA à générer du contenu dérivé. Cependant, il n'est pas clair si ces modèles peuvent générer des textes littéraires de haute qualité tout en imitant le style/la voix des auteurs. Pour répondre à cette question, nous avons mené une étude pré-enregistrée qui a comparé les auteurs professionnels formés au MFA avec trois modèles d'IA Frontier : ChatGPT, Claude et Gemini, en écrivant jusqu'à 450 extraits de mots, imitant les divers styles de 50 auteurs primés (y compris les lauréats du prix Nobel, les lauréats du prix Booker et les jeunes aspirants finalistes du National Book Award). Lors d'évaluations par paires à l'aveugle réalisées par 159 experts représentatifs (des écrivains formés au MFA issus des principaux programmes d'écriture américains) et des lecteurs profanes (recrutés via Prolific), le texte généré par l'IA à partir d'invites contextuelles a été fortement rejeté par les experts en termes de fidélité stylistique (rapport de cotes). [OR]=0,16, p < 10^-8) et la qualité d'écriture (OR=0,13, p < 10^-7), mais ont montré des résultats mitigés parmi les lecteurs profanes. Cependant, en affinant ChatGPT sur les œuvres d'auteurs individuels, ces résultats ont été complètement inversés : les experts préféraient désormais le texte généré par l'IA pour la fidélité stylistique (OR=8,16, p < 10^-13) et la qualité d'écriture (OR=1,87, p=0,010), avec des changements similaires se produisant parmi les lecteurs profanes. Ces effets sont robustes dans le cadre d'une inférence robuste par clusters et se généralisent à tous les auteurs et styles dans les analyses d'hétérogénéité au niveau de l'auteur. Les résultats affinés étaient rarement signalés comme générés par l’IA par des détecteurs d’IA de pointe (taux de 3 % contre 97 % pour les invites contextuelles). L'analyse de la médiation montre que ce renversement se produit parce que le réglage fin élimine les bizarreries stylistiques détectables de l'IA (par exemple, la densité des clichés) qui pénalisent la sortie en contexte et modifient la relation entre la détectabilité de l'IA et les préférences du lecteur. Bien que nous ne prenions pas en compte le coût supplémentaire de l'effort humain requis pour convertir le résultat brut de l'IA en une prose cohérente et publiable de type roman, le coût moyen de réglage fin et d'inférence de 81 $ par auteur représente une réduction spectaculaire de 99,7 % par rapport à la rémunération d'un écrivain professionnel typique. Le réglage fin spécifique à l'auteur permet ainsi une écriture non littérale par l'IA qui rapproche les lecteurs de l'écriture humaine experte, fournissant ainsi des preuves empiriques directement pertinentes pour le quatrième facteur d'utilisation équitable du droit d'auteur, « l'impact sur le marché potentiel ou la valeur » des œuvres sources.
C'est ce que révèle un nouvel article de Tuhin Chakrabarty, Jane C. Ginsburg et Paramveer Dhillon. Je tiens à remercier l'excellent Kevin Lewis pour le conseil. Je me souviens d'un article précédent qui montrait que les LLM préféraient également les dépenses LLM ?
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