Comprendre les hallucinations de l'IA

Hallucinations de l'IA sont un problème moderne d'intelligence artificielle qui fait que les modèles d'IA génèrent des informations incorrectes, fabriquées ou absurdes. Voyons pourquoi cela se produit et pourquoi elles sont importantes.

Que sont les hallucinations de l'IA ?

Les hallucinations de l'IA se produisent lorsque les systèmes d'IA produisent un contenu qui n'est pas fondé sur leurs données d'apprentissage ou qui ne correspond pas à la réalité. Ces erreurs ne sont pas aléatoires et sont parfois fabriquées d'une manière qui "fait sens", bien que complètement fausse. Elles sont souvent difficiles à repérer.

Voici quelques exemples :

• Citation de documents de recherche ou de livres inexistants
• Créer de faux événements historiques
• Inventer des spécifications techniques pour les produits
• Générer des explications convaincantes mais fausses

Pourquoi les hallucinations se produisent-elles ?

1. Achèvement du modèle : Les modèles d'IA sont conçus pour reconnaître et étendre les modèles. En cas d'incertitude, ils tentent de compléter de manière apparemment logique, mais finissent par inventer.
2. Limites de la formation : Les modèles d'IA ne peuvent connaître que ce sur quoi ils ont été formés. Ils peuvent donc générer une réponse qui correspond au format des réponses correctes sans disposer des informations réelles.
3. La confiance sans la précision : Contrairement aux humains, Les systèmes d'IA n'ont pas de bonne façon de dire "je ne sais pas"à moins qu'ils ne soient spécifiquement conçus à cet effet. Ils fournissent des réponses en toute confiance, indépendamment de toute certitude.
4. Pas de mise à la terre dans le monde réel : Cela peut paraître évident, mais les systèmes d'IA n'ont pas de véritable "compréhension du monde réel". Ils ne font que traiter des modèles de langage.

Pourquoi les hallucinations de l'IA sont-elles importantes ?

Voici quelques défis auxquels nous sommes confrontés en raison de ce phénomène :

• Risques de désinformation : Les gens pourraient prendre des décisions sur la base d'informations erronées générées par l'IA.
• Questions de confiance : Des hallucinations fréquentes minent la confiance dans les systèmes d'intelligence artificielle.
• Problèmes de sécurité : Dans des applications critiques telles que les soins de santé ou le droit, des informations hallucinées pourraient avoir des conséquences néfastes.

Comment repérer et traiter les hallucinations de l'IA

• Vérifier les informations critiques à partir de sources fiables
• Demander des citations ou des sources en cas de besoin
• Soyez très prudent avec des types de données spécifiques tels que des noms, des dates et des statistiques
• Gardez à l'esprit que, bien que les systèmes d'IA soient confiant par défaut, la confiance n'est pas synonyme d'exactitude

Perspectives d'avenir

À mesure que les systèmes d'IA évoluent, le défi posé par les hallucinations se situe à la frontière de la recherche actuelle. L'objectif n'est pas seulement de créer des systèmes compétents, mais aussi d'en construire qui soient fiables et honnêtes sur ce qu'ils savent et ne savent pas.

En savoir plus sur les hallucinations de l'IA :

IBM : https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations

Google : https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations

Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)