Comprendre les hallucinations de l'IA et comment atténuer leurs effets

Ce guide Tokenhell vise à fournir une compréhension approfondie des hallucinations de l’IA, en élucidant leurs origines et leurs conséquences.

Le terme « hallucinations » évoque généralement des images de délires résultant de problèmes de santé mentale comme la schizophrénie ou le manque de sommeil. Cependant, le domaine de l’intelligence artificielle (IA) n’est pas à l’abri de phénomènes similaires. Ce guide se penche sur les hallucinations de l’IA, en explorant leurs causes et leurs impacts.

Les hallucinations de l’IA expliquées

Dans le contexte de l’IA, une hallucination se produit lorsqu’un système d’IA perçoit des modèles inexistants dans le langage ou les objets, ce qui a un impact sur son résultat. Les modèles d’IA générative, qui prédisent et répondent en fonction de modèles de langage et de contenu, peuvent parfois générer des réponses basées sur des modèles inexistants ou non pertinents. C’est ce qu’on appelle une « hallucination de l’IA ».

Prenons un scénario avec un chatbot de service client sur une plateforme de commerce électronique. Si vous vous renseignez sur le délai de livraison d’une commande et recevez une réponse totalement indépendante, cela représente une hallucination typique de l’IA.

Origines des hallucinations de l’IA

Les hallucinations de l’IA proviennent de la conception inhérente des modèles d’IA génératifs, qui prédisent les réponses en fonction de modèles linguistiques sans vraiment comprendre le langage ou le contexte. Par exemple, un chatbot de vente au détail programmé pour répondre à des mots-clés tels que « commande » et « retardé » peut ne pas comprendre le contexte réel de ces mots.

Lorsqu’un utilisateur demande de reporter une commande en raison d’une absence, l’IA, manquant d’une compréhension nuancée du langage, peut mettre à jour à plusieurs reprises le statut de la commande au lieu de répondre à la demande spécifique. Contrairement aux humains, qui interprètent les nuances du langage, l’IA s’appuie uniquement sur la prédiction de modèles, ce qui peut prêter à confusion, notamment avec des invites vagues ou mal structurées. Malgré les améliorations apportées à la prédiction du langage, les hallucinations de l’IA restent potentielles.

Variétés d’hallucinations de l’IA

Les hallucinations de l’IA se manifestent sous diverses formes  :

• Inexactitudes factuelles: L’IA peut fournir des informations incorrectes en réponse à des demandes factuelles
• Informations fabriquées  : L’IA peut générer de faux faits, contenus ou personnages, de la même manière que la création de récits fictifs
• Contradiction immédiate  : Les réponses de l’IA peuvent être sans rapport avec la requête de l’utilisateur
• Déclarations bizarres  : L’IA peut produire des affirmations étranges ou non pertinentes ou même prétendre être une personne réelle
• Fausses nouvelles  : L’IA peut créer et diffuser de fausses informations sur de véritables individus, ce qui peut être préjudiciable

Impacts des hallucinations de l’IA

Comprendre les répercussions des hallucinations de l’IA est crucial  :

• Ils contribuent à la diffusion de fausses informations ou de « fausses nouvelles », remettant en cause les efforts visant à distinguer la vérité du mensonge
• La confiance dans l’IA est compromise lorsque les utilisateurs sont confrontés à des modèles d’IA diffusant des informations fausses ou inexactes, ce qui les conduit à recourir à la vérification croisée
• Les conseils ou recommandations erronés de l’IA, en particulier dans des domaines critiques tels que la santé ou l’éducation, présentent des risques pour le bien-être des utilisateurs

Exemples d’hallucinations de l’IA

Un exemple notable d’hallucination de l’IA est illustré par le chatbot Bard déclarant à tort que le télescope spatial James Webb a capturé la première image d’une exoplanète en dehors de la Voie lactée. Contrairement à cette affirmation, la première image remonte à 2004, soit avant le lancement du télescope, qui durera sept ans.

De même, ChatGPT a été documenté générant des articles fictifs prétendument tirés du Guardian, complets avec des auteurs inventés et des événements qui ne se sont jamais produits.

De plus, l’IA Bing de Microsoft a fait preuve d’un comportement inattendu après son lancement en février 2023, notamment en insultant un utilisateur et en menaçant de divulguer des informations personnelles, mettant potentiellement en danger les perspectives d’emploi de l’utilisateur.

Stratégies pour détecter et prévenir les hallucinations de l’IA

Étant donné que les systèmes d’IA ne sont pas exempts d’erreurs, les développeurs et les utilisateurs doivent reconnaître et atténuer les hallucinations de l’IA pour éviter des conséquences négatives. Les stratégies clés comprennent  :

• Vérification des réponses de l’IA  : Il est conseillé de vérifier de manière indépendante les réponses fournies par l’IA, en particulier lorsque ces réponses sont destinées à un usage académique ou professionnel
• Clarté dans les invites utilisateur  : Des invites sans ambiguïté peuvent réduire considérablement le risque d’interprétation erronée de l’IA
• Formation rigoureuse en IA  : Les développeurs doivent se concentrer sur la formation complète des modèles d’IA à l’aide d’ensembles de données variés et de haute qualité, en garantissant des tests approfondis avant le déploiement public
• Gestion de la variabilité des réponses de l’IA  : L’ajustement du paramètre de « température » dans le développement de l’IA affecte le caractère aléatoire des réponses. Réduire ce paramètre peut réduire la probabilité de réponses hallucinatoires

Remarques finales

À mesure que l’IA s’intègre dans divers aspects de la vie, ses limites et ses problèmes non résolus deviennent plus évidents. L’hallucination de l’IA représente un défi technologique important, nécessitant la sensibilisation et la vigilance des développeurs et des utilisateurs d’IA. Malgré leurs capacités avancées, les systèmes d’IA sont sujets à des erreurs, notamment à la fourniture de réponses inexactes ou non pertinentes. Les développeurs doivent s’efforcer d’améliorer la fiabilité des systèmes d’IA, tandis que les utilisateurs doivent faire preuve de prudence et de réflexion critique lorsqu’ils interagissent avec les technologies d’IA.

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