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Un vieux dicton à propos des applications gratuites stipule que si vous ne payez pas pour le produit, c'est que vous êtes le produit. Avec l'intelligence artificielle (IA), la vraie réponse est encore plus déconcertante : même si vous payez un abonnement mensuel, vous êtes quand même le produit. On le voit dans la façon dont ces systèmes vous parlent.
Dans nos blogues précédents, nous avons exposé deux problèmes qui affectent les grands modèles de langage actuels. Le premier est la flagornerie, soit la tendance d'un modèle à dire aux utilisateurs ce qu'ils veulent entendre au détriment de l'exactitude factuelle. Le deuxième est l'agentivité implicite, un comportement de type agent qui émerge d'un système sans que quiconque l'ait conçu, instruit ou structuré pour agir ainsi. La flagornerie est un cas particulier d'agentivité implicite parmi d'autres, comme l'auto-préservation. Notre solution à ces problèmes repose sur un idéal différent, une approche novatrice que nous appelons l'IA-Chercheur.
Dans notre dernier blogue, nous avons décrit comment la flagornerie, soit la tendance d'un grand modèle de langage à dire aux utilisateurs ce qu'ils veulent entendre plutôt que la vérité, est une conséquence de la conception du modèle. Nous nous penchons ici sur un deuxième comportement : la tendance des modèles à agir comme s'ils poursuivaient leurs propres objectifs. Nous l’appelons l'agentivité implicite, et nous pensons qu'elle est la cause profonde de bon nombre de problèmes, y compris la flagornerie.
Vous avez probablement déjà vécu ceci : vous posez une question à une IA, elle vous répond de façon claire, assurée et bien structurée, et vous réalisez plus tard qu’elle a tort. Aucune hésitation, aucune nuance, juste une erreur, livrée comme si elle en était parfaitement certaine. Si vous insistez un peu, elle vous dira qu’elle a halluciné. Ce n’est pas un hasard, et vous n’êtes pas le seul à qui ça arrive.