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Accès ouvert déclaré 2025 article

Generative AI - Signal to Noise

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4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ie, fi. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract The sudden deployment of large language models (LLMs) has been a seismic event for science, with professional scientists, including biologists, struggling to work out how to fit this new technology into their working lives. The benefits of LLMs are manifold but here we flag a neglected and very serious negative aspect of their use in the area of culturomics. This field depends on analysing word frequencies to pick out the prevailing zeitgeist in corpora of text that are readily available online through social media and analysable through modern software. This provides insights into human culture on a scale that was impossible 20 years ago. Culturomics has influenced many topics where understanding the human perspective is key. However, LLMs are ‘polluting the waters’ by producing AI generated text that is, by definition, not what people are talking about. We believe there’s a strong case to be made for highlighting the nature of LLM pollution and give our view for how to clean the waters.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Generative AI - Signal to Noise
Date Crossref
20/06/2025
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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