TechFlow, 31 décembre — Andrew Kang, cofondateur de Mechanism Capital, a publié un message indiquant que la combinaison de l'intelligence artificielle et de la technologie cryptographique ouvre des opportunités révolutionnaires pour l'évaluation des articles scientifiques. Le projet cryptographique @yesnoerror développe actuellement un modèle d'IA capable d'analyser 90 millions d'articles de recherche, ayant déjà examiné plus de 1 700 articles avec un taux d'erreur détecté d'environ 3 à 4 %. L'IA peut accomplir en quelques semaines un travail qui nécessiterait 45 000 années-hommes humaines, au coût de seulement 1 % d'un audit traditionnel (environ 5,4 milliards de dollars), soit environ 30 millions de dollars.
Kang précise que le projet développe des modèles évaluant la qualité des articles, générant une note normalisée pour chacun en tenant compte de facteurs tels que la méthodologie, la logique et l'intégrité des données. Cela permettrait de distinguer les meilleurs travaux scientifiques et pourrait favoriser une meilleure recherche via des classements d'universités et d'institutions. De plus, ce modèle d'IA pourrait transformer le processus d'évaluation par les pairs et éventuellement remplacer entièrement la relecture humaine. Kang ajoute qu'il soutient discrètement le fonctionnement du projet, sans que son rôle officiel ne soit un point central.
