Grande prépublication vient de sortir ! Nous comparons comment les humains et les LLM forment des jugements à travers sept étapes épistémologiques. Nous mettons en évidence sept lignes de faille, des points où les humains et les LLM divergent fondamentalement : La faille de l'ancrage : Les humains ancrent leur jugement dans l'expérience perceptuelle, incarnée et sociale, tandis que les LLM commencent uniquement à partir du texte, reconstruisant le sens indirectement à partir des symboles. La faille de la parsing : Les humains analysent les situations à travers des processus perceptuels et conceptuels intégrés ; les LLM effectuent une tokenisation mécanique qui produit une représentation structurellement pratique mais sémantiquement pauvre. La faille de l'expérience : Les humains s'appuient sur la mémoire épisodique, la physique et la psychologie intuitives, et les concepts appris ; les LLM s'appuient uniquement sur des associations statistiques encodées dans des embeddings. La faille de la motivation : Le jugement humain est guidé par des émotions, des objectifs, des valeurs et des motivations façonnées par l'évolution ; les LLM n'ont pas de préférences intrinsèques, d'objectifs ou de signification affective. La faille de la causalité : Les humains raisonnent en utilisant des modèles causaux, des contrefactuels et une évaluation principielle ; les LLM intègrent le contexte textuel sans construire d'explications causales, dépendant plutôt de corrélations superficielles. La faille métacognitive : Les humains surveillent l'incertitude, détectent les erreurs et peuvent suspendre leur jugement ; les LLM manquent de métacognition et doivent toujours produire une sortie, rendant les hallucinations structurellement inévitables. La faille de la valeur : Les jugements humains reflètent l'identité, la moralité et les enjeux du monde réel ; les "jugements" des LLM sont des prédictions probabilistes du prochain token sans évaluation ou responsabilité intrinsèque. Malgré ces lignes de faille, les humains croient systématiquement trop aux sorties des LLM, car un langage fluide et confiant produit un biais de crédibilité. Nous soutenons que cela crée une condition structurelle, l'Epistemia : la plausibilité linguistique remplace l'évaluation épistémique, produisant le sentiment de savoir sans réellement savoir. Pour aborder l'Epistemia, nous proposons trois stratégies complémentaires : évaluation épistémique, gouvernance épistémique et littératie épistémique. Article complet dans la première réponse. En collaboration avec @Walter4C & @matjazperc

Un article fascinant vient d'être publié dans Science. Les auteurs analysent les trajectoires professionnelles des meilleurs performeurs dans plusieurs domaines, y compris les lauréats du prix Nobel, les joueurs d'échecs d'élite, les médaillés d'or olympiques, et plus encore. Leur constat central remet en question une croyance commune. Un entraînement intensif et unidisciplinaire à un jeune âge confère un avantage précoce, mais cet avantage s'estompe avec le temps. En revanche, les individus exposés à une pratique multidisciplinaire dès leur jeunesse ont tendance à commencer plus lentement. Pourtant, sur le long terme, ils sont plus susceptibles d'atteindre une performance de classe mondiale, dépassant finalement les spécialistes précoces, qui atteignent souvent un plateau juste en dessous du très haut niveau. Un rappel important que la diversité dès le début peut être un investissement puissant dans l'excellence à long terme. Lien vers l'article dans la première réponse.

Maintenant publié dans Nature Human Behaviour ! 🚀🚀 Au cours des dernières décennies, la recherche sur le comportement humain collectif s'est fortement appuyée sur les réseaux. C'est intuitif : les gens interagissent avec d'autres personnes. Cependant, nous soutenons que ce cadre dominant manque d'un ingrédient crucial. Les réseaux traditionnels représentent les agents comme des nœuds et les relations par paires comme des arêtes. En conséquence, ils supposent fondamentalement que les interactions sociales peuvent être décomposées en paires. Pourtant, de nombreux processus sociaux sont irréductiblement basés sur des groupes. Un exemple simple : un groupe de trois co-auteurs écrivant un article ne peut pas être réduit à trois paires indépendantes de co-auteurs. Le groupe lui-même compte. Dans cet article, nous examinons un large éventail de cas empiriques et théoriques où les interactions de groupe ne peuvent pas être décomposées en interactions par paires, et nous montrons que les interactions d'ordre supérieur façonnent le comportement collectif au-delà des liens dyadiques. Nous plaidons pour étudier le comportement collectif sur des hypergraphes, où les interactions peuvent impliquer plusieurs agents simultanément. Nous examinons comment les hypergraphes fournissent de nouvelles perspectives dans divers domaines, y compris les réseaux d'affiliation et de collaboration, les contextes de contact à haute fréquence (familles, amis), et des processus sociaux clés tels que la contagion sociale, la coopération, la vérité et le comportement moral. Enfin, nous esquissons des directions prometteuses pour la recherche future : aborder les défis computationnels des modèles d'ordre supérieur ; étudier les biais et les inégalités dans la dynamique de groupe ; combiner les hypergraphes et les grands modèles de langage pour enquêter sur la coévolution du langage et du comportement ; et utiliser des réseaux d'ordre supérieur pour simuler l'impact des politiques avant leur mise en œuvre ; et d'autres. Nous sommes très enthousiastes à propos de ce travail et espérons qu'il inspirera d'autres recherches dans un domaine en pleine croissance et fondamental avec de larges implications dans le monde réel. Lien vers l'article dans la première réponse Ce travail a été brillamment dirigé par Federico Battiston (@fede7j), avec une équipe exceptionnelle de co-auteurs : Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez, et Matjaz Perc (@matjazperc)