• [^] # Re: Compétences en manipulation

    Posté par . En réponse au journal [Lien++] Générer des images réalistes par IA, et comment elles deviennent impossibles à détecter. Évalué à 7.

    Des rapports avec des données entièrement bidonnées qui ont l'air crédibles, des protocoles sur le papier béton qui tromperaient un scientifique, qui passeraient n'importe quel peer review ?

    C'est déja très facile de tromper le peer-review. Le peer review est basé sur une forme de confiance dans la bonne foi (les erreurs de bonne foi peuvent être détectées si les données sont fournies de manière transparente, mais les manipulations sont virtuellement indétectables).

    Ceux qui se sont gauler à manipuler des données sont juste des mauvais; la plupart du temps c'est un excès de confiance qui leur vaut leur perte.

    Par contre, ce qui peut changer, c'est le volume de données pipeaurées, et la production automatique d'articles scientifiques pipeau de A à Z. Avant, faire un faux prenait du temps, et cette productivité limitée des faussaires limitait nécessairement le nombre de faux en circulation. Si maintenant un faussaire peut produire 100 fois plus de faux documents dans le même temps, le système peut se retrouver paralysé et noyé sous la masse.