Nous avons étudié différentes manières d'améliorer le site pour nos lecteurs. L'une des suggestions est d'utiliser ChatGPT, ou un outil similaire, pour rédiger certains articles. En gagnant du temps sur la rédaction, nous pourrons aborder davantage de sujets. En principe, ça pourrait être possible. Les articles scientifiques sont très stylisé formes d'écriture et les nouvelles peuvent être stéréotypées. Si ChatGPT pouvait convertir d'un format à un autre, il pourrait produire des articles de blog lisibles à grande échelle. La réalité est plus compliquée.

Nous avons élaboré un flux de travail qui, selon nous, améliore la vitesse sans compromettre la précision. Cependant, si vous deviez utiliser un vérificateur de texte AI comme GPTZéro vous pourriez ne pas voir cela. Vous trouverez ci-dessous une description de la manière dont nous utilisons l'IA sur le site et pourquoi elle pourrait ne pas être traçable.

De tous les problèmes liés à l'écriture de l'IA, le premier que vous rencontrerez probablement est que GPT-3, la base de la plupart de ces outils, a une mémoire limitée. Il peut lire et analyser un résumé mais aura du mal avec un article académique complet. Je pourrais demander à une IA de lire le résumé et de produire un article de blog à partir de cela - mais le résumé n'est pas le papier. Les choses se ratent. Cependant, demander à une IA de produire une histoire à partir d'un résumé peut recadrer ce que les auteurs pensent être important dans un format plus lisible, et cela peut rapidement suggérer s'il y a quelque chose de frappant dans l'article. C'est ainsi que nous utilisons l'IA. Il peut écrire la première ébauche d'une histoire.

C'est ainsi que j'utilise l'IA depuis peu, mais il y a plusieurs étapes entre ce premier brouillon et le brouillon final. AI, pour le moment, a plus de problèmes.

L'exactitude is un problème. J'ai vu une vidéo avec un technicien prétendant que vous pouvez utiliser Chat-GPT pour vérifier les faits. À titre d'exemple, il a demandé quand Napoléon a envahi l'Égypte et a obtenu une réponse qu'il pensait plausible. Il aurait dû vérifier en posant des questions sur un « fait » qu'il savait être faux. La meilleure description que j'ai lue à propos de Chat-GPT est que c'est 'mansplaining-en tant que service'. Tout ce que GPT crée doit être vérifié ligne par ligne.

Une plainte courante est que GPT est verbeux. Je suis bavard. C'est pourquoi j'aime le Éditeur Hemingway. Hemingway aide à éliminer les mots en excès. GPT amène la verbosité à un autre niveau. Dans ses propres mots :

En tant que modèle de langage d'IA, Chat-GPT a été formé sur une grande quantité de données textuelles et a appris à générer des réponses souvent détaillées et verbeuses. Bien que cela puisse parfois être utile pour transmettre des informations détaillées, cela peut également conduire à des phrases excessivement longues et alambiquées qui peuvent être difficiles à suivre ou à comprendre pour les humains. En tant que tel, il est important que Chat-GPT soit programmé pour équilibrer la clarté et la concision dans ses réponses, afin qu'il puisse communiquer efficacement avec les utilisateurs.

Pour cette raison, chaque phrase est éditée une à la fois, ce qui aide à marquer ce qui doit être vérifié. Après cela, le message est généralement réduit à 200 à 250 mots. Ensuite, je commence à augmenter la longueur en développant l'orientation de l'histoire. Cela peut signifier parler davantage du problème abordé ou de la nouvelle méthode utilisée dans l'étude. À ce stade, je recherche également une citation de l'article où les auteurs soulignent ce qu'ils pensent être important.

D'autres morceaux de l'écriture de l'IA peuvent disparaître lorsque je déplace des sections de l'histoire et que je réécris. Je vais le faire parce que ce que GPT pense être intéressant dans le document peut différer de ce que je pense être la chose la plus excitante. Alors que GPT pourrait être capable d'écrire un article pour vous, il ne peut pas comprendre un article pour vous. Bien qu'il relie rapidement les mots aux phrases, il est moins efficace pour relier les paragraphes à un article.

Un autre facteur est que GPT n'est pas très bon pour établir des liens entre les papiers pour le moment. Si cinq articles sur les origines des angiospermes sortaient en un mois, cette méthode traiterait chaque article isolément, alors que l'une des caractéristiques les plus intéressantes serait de savoir dans quelle mesure les articles se soutiennent ou se contredisent. Là où je peux, j'établirai des liens avec d'autres journaux.

Une fois qu'il y a un texte fact-checké, il est chargé dans gramaticalmente, un vérificateur de grammaire et d'orthographe alimenté par l'IA. J'accepterai environ la moitié des suggestions de Grammarly, le laissant se plaindre de la citation du journal. Je chercherai alors une illustration ou deux.

Si un auteur a publié un communiqué de presse, il y a probablement une bonne photo à utiliser. S'ils ne l'ont pas fait, il pourrait y avoir une image utile dans le document. Parfois, il se peut qu'il n'y ait pas d'image utilisable. Dans ce cas, je chercherai une photo de Wikipedia ou Canva ; si cela échoue, je cherche une photo pour illustrer un concept dans le journal. Si cela échoue, j'utiliserai Diffusion stable, un générateur d'art AI, pour créer des illustrations car tous les messages ont besoin d'au moins une image.

Une fois le texte et l'illustration terminés et prêts à être publiés, la dernière étape consiste à produire le fichier audio. Les fichiers précédents ont été créés avec WaveNet de Google. Maintenant, nous utilisons Lovo.ai. En effet, l'enregistrement de l'audio humain prend beaucoup de temps et d'édition. L'utilisation de l'audio AI signifie que tout le temps passé à corriger les enregistrements humains peut être consacré à la rédaction du prochain article de blog à la place.

Si le poste a une graine d'IA, à partir de 2023, il sera crédité à Fi Gennu s'il s'agit d'un article d'un Annals of Botany Société journal, ou Dale Maylea s'il provient d'un autre journal. Ce balisage des messages permet de garder une trace de ce qui est écrit par différentes méthodes.

Le résultat est qu'un article de blog peut ne pas sembler contenir d'écriture d'IA, mais il y aura probablement une implication de l'IA quelque part. L'objectif est de libérer du temps afin que les heures économisées puissent être utilisées pour mettre en évidence davantage de recherches, ou bien écrire d'autres types d'articles que les lecteurs pourraient trouver utiles. Si vous êtes intéressé par le gain de temps, nous estimons que cela réduit le temps d'écriture de 4 à 6 heures pour un article de blog typique à 2 à 4 heures. Il n'y a pas encore de bouton magique pour générer un article précis.