Description du projet
L’impact des LLM sur les communautés de production collaborative en ligne
Les communautés de production collaborative de contenu en ligne, telles que Wikipedia et GitHub, sont depuis longtemps des centres vitaux d’Internet, qui offrent aux utilisateurs un accès gratuit à la connaissance et à l’information. Ces communautés s’appuient traditionnellement sur les contributions actives et volontaires de membres dévoués. L’introduction des grands modèles de langage (LLM) a toutefois créé des incertitudes concernant leur avenir. Le projet LLMinPeerProduction, financé par le CER, va examiner l’impact des LLM sur ces communautés, ainsi que la qualité, le type et le volume des contributions. Il explorera également les effets potentiellement transformateurs des LLM sur la demande des utilisateurs relatives au contenu de ces plateformes. Le projet basera son analyse sur des données recueillies par l’API et des expériences sur le terrain. Enfin, le projet évaluera la manière dont les LLM remodèlent les contributions et la demande de contenu.
Objectif
This project explores the impact of generative AI technologies, specifically large language models (LLMs) on online peer production content communities, such as Wikipedia and GitHub. These communities depend heavily on the existence of a vibrant community and its members wiliness to contribute voluntarily and the introduction of LLM applications is expected to have transformative effect on the engagement dynamics within those production communities.
The proposal is structured around three primary aims: (1) the effects of LLM applications on individuals' willingness to engage and contribute to online communities, focusing on the quantity, type and quality of contributions; (2) the impact of LLM applications on communities openness, inclusiveness and trans-community mobility; and (3) the effects of LLM applications on users' demand for community-produced content, analyzing overall demand shifts and changes in content consumption patterns.
The project is based on an empirical analysis of publicly available data collected via APIs, as well as field experiments conducted in collaboration with existing online platforms. We are currently witnessing an explosion of new LLM applications over time, which are already disrupting various content communities and will contribute to do so during the lifetime of this project. We will collect longitudinal data on content communities in different domains and use the introduction of different LLM applications as quasi-experiments. We also present preliminary results, based on a quasi-experiment that leverages the selective rollout of GitHub Copilot, a ground-breaking coding-focused LLM, in October 2021.
This project is pivotal in gaining in-depth understanding of the evolving landscape of digital collaboration and content creation. It aims to provide actionable insights into the role of advanced LLM in shaping online communities, guiding future technological developments, policy-making, and community management strategies.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
69978 Tel Aviv
Israël
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.