Generative AI and linguistic diversity in academic writing and publishing: Perspectives from World Englishes

Le grand mélange des langues : Pourquoi l'IA pourrait uniformiser notre monde

Imaginez Internet comme une immense bibliothèque animée où des gens de tous les coins du globe viennent partager leurs histoires. Pendant longtemps, cette bibliothèque avait une règle très stricète : pour être entendu, il fallait parler un anglais très spécifique et châtié, le genre que l'on entendrait aux informations à New York ou à Londres. Si vous parliez avec un accent différent, utilisiez de l'argot local ou mélangiez des mots de votre propre langue, votre histoire pouvait être ignorée ou marquée comme « incorrecte ». C'est le monde de l'édition académique, où les scientifiques et les chercheurs écrivent leurs grandes idées.

Maintenant, imaginez qu'un robot bibliothécaire super intelligent soit arrivé. Ce robot, propulsé par l'IA générative (comme les chatbots que vous utilisez peut-être pour rédiger des essais), est incroyablement rapide pour corriger la grammaire et organiser les pensées. On l'appelle IA générative car elle peut créer du nouveau texte à partir de rien. Mais voici le hic : ce robot a été entraîné principalement sur des livres écrits par des personnes qui parlaient déjà ce anglais « parfait » de New York ou de Londres. Il ne sait pas vraiment comment gérer les manières colorées, désordonnées et magnifiques dont parlent des millions d'autres personnes.

La grande question que tout le monde se pose est la suivante : ce robot va-t-il aider tout le monde à faire entendre son histoire, ou va-t-il faire en sorte que tout le monde se ressemble, effaçant ainsi les voix uniques du monde ? C'est un enjeu majeur car si nous perdons nos différentes façons de parler, nous risquons de perdre nos différentes façons de penser et de comprendre le monde.

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Le dilemme du robot bibliothécaire

Un groupe de cinq experts en linguistique a décidé de s'asseoir (virtuellement) pour discuter de ce robot bibliothécaire. Ils ont appelé leur conversation un « dialogue savant », mais vous pouvez y voir une table ronde de détectives essayant de déterminer si cette nouvelle technologie est un héros ou un méchant pour la diversité linguistique. Ils ont posé cinq grandes questions pour voir comment l'IA générative modifie la façon dont les chercheurs écrivent et publient leurs travaux.

Une arme à double tranchant
Les experts sont convenus que le robot est une « arme à double tranchant ». D'un côté, c'est un outil utile. Il peut aider un étudiant inquiet de sa grammaire à transmettre ses idées clairement. Il peut aider un chercheur à résumer une pile énorme de livres en quelques secondes. C'est comme avoir un super-tuteur qui ne fatigue jamais.

Mais de l'autre côté, les experts sont inquiets. Ils ont constaté que le robot a tendance à rendre tout uniforme. C'est comme une photocopieuse qui ne sait imprimer qu'en noir et blanc, même si vous lui donnez un arc-en-ciel. Si vous demandez au robot d'écrire dans un style d'anglais local spécifique, comme l'anglais nigérian ou l'anglais jamaïcain, il se trompe souvent. Au lieu d'écrire un article académique intelligent dans ce style, il peut accidentellement le transformer en une version caricaturale ou une plaisanterie pleine d'argot. C'est comme si le robot pensait : « Oh, tu veux de l'anglais nigérian ? Voici du pidgin ! » alors que le chercheur voulait en réalité un ton académique sérieux.

Le piège du « Standard »
L'une des plus grandes découvertes est que le robot est obsédé par une version spécifique de l'anglais : l'anglais américain standard. Même si vous lui demandez d'écrire en anglais britannique, il retombe souvent dans l'orthographe et la grammaire américaines. C'est comme un DJ qui ne connaît qu'une seule chanson ; peu importe le genre que vous demandez, il continue de jouer le même tube.

Les experts ont souligné que cela est dangereux. Si les chercheurs commencent à utiliser le robot pour corriger leurs écrits, ils pourraient finir par ressembler eux-mêmes à des robots. Une jeune chercheuse a mentionné qu'elle n'ose plus utiliser certains mots comme « delve » (approfondir) ou « underscore » (souligner) parce qu'elle sait que le robot les adore tant que si elle les utilise, les gens pourraient penser qu'elle est le robot ! C'est un monde étrange où les humains essaient de paraître moins mécaniques pour prouver qu'ils sont humains.

L'« Algorithmic Colonialism » (Colonialisme algorithmique)
L'un des experts, Sender, a inventé un terme aussi cool qu'effrayant : le « colonialisme linguistique algorithmique ». Imaginez si un roi venait dans votre village et disait : « Votre façon de parler est désordonnée. Désormais, vous devez parler comme nous, sinon vous ne pourrez pas commercer. » C'est ce que les experts craignent de voir se produire avec l'IA. Le robot est construit sur des données provenant du « Nord global » (les pays occidentaux riches), il ne comprend donc pas le « Sud global » (les nations en développement) ou les manières de parler autochtones. C'est comme essayer de décrire une tempête tropicale en utilisant uniquement des mots pour la neige ; le robot ne saisit tout simplement pas le contexte.

Qui est aux commandes ?
Le groupe a également discuté de la question de savoir qui est responsable de la correction de ce problème. Ils ont affirmé que ce n'est pas seulement la faute des chercheurs ; les universités et les revues (les gardiens du savoir) doivent prendre leurs responsabilités. Actuellement, de nombreuses revues ont des règles vagues concernant l'IA. Certaines disent « ne l'utilisez pas », d'autres disent « utilisez-la mais signalez-le ». Les experts suggèrent que les revues doivent être plus claires et plus bienveillantes. Elles doivent dire à leurs relecteurs (les personnes qui vérifient les articles) que ce n'est pas parce qu'un article ne ressemble pas à un manuel de Londres qu'il est mauvais.

Ils ont également averti que si nous laissons le robot faire tout le travail, nous pourrions nous retrouver avec un flot de publications qui semblent parfaites mais qui ne disent rien de nouveau. C'est comme une usine produisant des fleurs en plastique identiques ; elles sont jolies, mais elles n'ont pas l'odeur des vraies fleurs.

La voie à suivre
Alors, quelle est la solution ? Les experts ne disent pas qu'il faut jeter le robot. Au lieu de cela, ils disent qu'il faut l'utiliser avec prudence. Ils suggèrent que :

1. Les humains doivent rester aux commandes : Nous devons utiliser le robot pour nous aider, pas pour écrire à notre place. Nous devons garder notre propre « voix ».
2. Construire de meilleurs robots : Les créateurs de ces outils d'IA doivent écouter les gens du monde entier, pas seulement des États-Unis et du Royaume-Uni. Ils doivent entraîner les robots sur des livres et des conversations plus diversifiés.
3. Être honnête : Si vous utilisez le robot, vous devez le dire. Et si vous évaluez un article, vous ne devriez pas utiliser le robot pour le juger, car le robot pourrait passer à côté de l'essentiel.

L'essentiel à retenir
L'article conclut que le robot n'est pas intrinsèquement bon ou mauvais ; c'est simplement un outil. Mais pour l'instant, c'est un outil qui favorise les puissants et le standard. Si nous n'y prenons pas garde, nous pourrions accidentellement construire un monde où tout le monde pense et parle de la même manière. Les experts espèrent qu'en parlant de ce sujet, nous pourrons orienter le robot pour qu'il soit un outil de diversité, aidant chaque voix à être entendue, plutôt qu'une machine qui fait taire les voix uniques. Il nous appartient de veiller à ce que le robot apprenne à apprécier toute la bibliothèque, et pas seulement la page de couverture.