Rapports sur l'IA · GovAI (Oxford) · 2026-10-17 · Article de recherche
IA et biosécurité Mesurer l'assistance des LLM à mi-2025 sur la performance des novices en biologie Février 2026 Document de recherche Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Titre original: AI and Biosecurity Measuring Mid-2025 LLM-Assistance on Novice Performance in Biology February 2026 Research Paper Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Un essai contrôlé randomisé préenregistré (juin à août 2025, n = 153) n'a révélé aucune différence significative dans l'achèvement d'un flux de travail pour des novices utilisant l'assistance d'un LLM par rapport à l'accès à Internet, sur une tâche modélisant un flux de travail de génétique inverse virale. Le groupe LLM présentait des taux de réussite numériquement supérieurs dans quatre tâches sur cinq, ce que les auteurs associent à un modeste avantage de performance. L'étude met en évidence un écart entre les résultats des benchmarks et l'utilité réelle, et appelle à une validation en conditions physiques des évaluations de biosécurité de l'IA.