La société OpenAI a annoncé avoir réalisé des percées scientifiques majeures dans les domaines des mathématiques, de l'informatique et de la physique, affirmant qu'elle adopte une nouvelle approche pour partager ces résultats avec la communauté scientifique. Cependant, cette étape a été accueillie par de larges critiques de la part des universitaires qui ont exprimé leur mécontentement face à la persistance de l'entreprise à imposer des restrictions sur l'accès à ses recherches.
La stratégie des « bergers » et les résultats scientifiques
Dans sa nouvelle approche, OpenAI s'appuie sur des « bergers » (shepherds) issus d'experts externes pour déterminer la manière de partager les résultats. Les stratégies de lancement ont varié ; dans le domaine des mathématiques, l'entreprise a publié directement les résultats produits par l'intelligence artificielle, tandis qu'en informatique, elle a décidé de former un groupe externe pour interpréter les résultats, alors qu'en physique, le lancement a été entièrement reporté dans l'attente de directives d'experts externes.
Les résultats annoncés incluent des solutions à des problèmes complexes, tels que la « conjecture de Kakeya » en mathématiques, des recherches sur le « modèle standard » en physique, ainsi qu'une affirmation de réfutation de l'« hypothèse du temps exponentiel » en informatique, une hypothèse fondamentale liée aux problèmes P contre NP.
Pourquoi cette approche suscite-t-elle la colère des chercheurs ?
Bien que les experts reconnaissent l'importance des résultats scientifiques, ils ont vivement critiqué le mécanisme de « sélection » suivi par l'entreprise. Les chercheurs estiment que le fait de limiter l'accès aux résultats à un groupe restreint de scientifiques renforce le pouvoir des grandes entreprises et crée un fossé dans l'accès à la connaissance scientifique.
Le « Mathematical and AI Advisory Group » (AGMAI) a mis en garde contre cette pratique, affirmant que le choix de personnes spécifiques pour obtenir les résultats en premier est inutile et risque d'entraîner des biais et des retards injustifiés. Le groupe a demandé à l'entreprise de rendre les résultats publics immédiatement, d'autant plus que l'entreprise a déclaré que les processus de vérification formelle (Lean formalization) étaient déjà terminés.
Qu'est-ce que cela signifie pour la communauté scientifique ?
Les universitaires indiquent que le problème dépasse le simple mécanisme d'annonce ; certains estiment que le véritable défi réside dans la rapidité de génération des résultats scientifiques par l'intelligence artificielle sans contribution humaine claire, ce qui rend difficile pour la communauté scientifique la lecture et la vérification de ces articles de recherche. Les chercheurs affirment que la mise à disposition des résultats de manière ouverte et transparente n'est pas seulement une question de démocratie cognitive, mais une nécessité pour garantir la qualité de la science et accélérer l'adoption des nouveaux outils de manière sûre et fiable.