Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2016, a novella titled The Day a Computer Writes a Novel almost won a Japanese literary award. The unusual aspect of the event was that the author was not a human being, but a computer program, trained on 1000 similar short stories and self-instructional writing manuals. The narrative unfolded from the “subjective” viewpoint of the AI itself ending with the following prophetic line: “Writhing in joy unlike any I’d ever felt before, I wrote on, entranced. This was the day a computer wrote a novel. It put the pursuit of its own pleasure first, and ceased serving people.” AI-generated works of literature are everywhere, largely indistinguishable from human-created works. What are the implications of this trend? Are we dealing with a kind of deepfake literature? Or is it truly literature but with a nonhuman authorial creator? If so, “who” or “what” is the author of The Day a Computer Writes a Novel? How do we humans interpret such literature? The repercussions of a possible “takeover” by AI in the domain of literature are enormous. This article looks at these implications, starting with a schematic outline of the advent of AI into this area of traditionally conceived human creativity, followed by a discussion of the relevance of traditional views and concepts related to literature as a meaning-making activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».