Kan AI reproducere fagdisciplinær stemme? Et komparativt korpusbaseret studie af GPT4’s evne til at reproducere fagdisciplinær stemme i AI-genereret sprogvidenskabelig prosa. - Overgaard, Ea Lindhardt; Berthelsen, Ulf Dalvad (NyS, Nydanske Sprogstudier, 2024)
Formålet med denne artikel er at afdække, i hvilket omfang generative AI-modeller – med GPT4 som eksempel – er i stand til at reproducere fagdisciplinær stemme i dansksproget akademisk prosa. De nye store sprogmodeller kommer med løfter om at forandre vores skrivepraksisser, herunder også akademisk skrivning, men det er stadig uklart, hvad kvaliteten er af de autogenererede bidrag, ikke mindst når modellerne anvendes på mindre sprog som fx dansk. Vi er særligt interesserede i fænomenet fagdisciplinær stemme, fordi det er et relativt velbeskrevet fænomen, der samtidig kan undersøges kvantitativt gennem analyse af korpusteksters overfladestruktur. Vi fokuserer særligt på tre aspekter af fagdisciplinær stemme, henholdsvis stillingtagen, engagement og fagspecifikt ordforråd og undersøger dette kvantitativt gennem en korpusbaseret komparativ undersøgelse, hvor vi sammenligner et korpus bestående af dansksprogede sprogvidenskabelige artikler med et korpus af AI-genereret akademisk prosa med sprogvidenskabeligt indhold. Analysen viser, at de AI-genererede tekster på nogle områder afviger signifikant fra de autentiske sprogvidenskabelige tekster. For kategorien fagspecifikt ordforråd er forskellene relativt store, og for kategorierne stillingtagen og engagement er forskellene relativt små. I de to sidstnævnte kategorier er forskellene så små, at vi med en vis rimelighed kan sige, at de AI-genererede tekster på disse områder reproducerer fænomenet disciplinær stemme på en måde, der fra et kvantitativt perspektiv er svært at skelne fra det, vi ser i de autentiske tekster.