ChatGPT : Pourquoi qualifier ses imprécisions d' »âneries » est plus approprié qu' »hallucinations »

L’essor de ChatGPT et des grands modèles de langage

Eh bien, on peut dire que ChatGPT a secoué le monde de l’IA en 2022 ! Ce chatbot développé par OpenAI, basé sur de grands modèles de langage (LLM), a permis aux utilisateurs d’engager des conversations fluides et personnalisées sur une multitude de sujets. Que ce soit pour générer du texte, du code ou répondre à des questions complexes, ChatGPT a prouvé son incroyable polyvalence.

Cependant, malgré ses capacités impressionnantes, le modèle n’est pas infaillible. Comme tous les LLM, il peut produire des imprécisions, des erreurs factuelles ou des affirmations carrément fausses. Un phénomène souvent qualifié d' »hallucinations de l’IA » dans les médias (rien que ça !).

La controverse autour des « hallucinations » de l’IA

Justement, c’est cette terminologie qui fait débat. Certains chercheurs estiment que le terme « hallucinations » est trompeur et alimente un battage médiatique disproportionné autour des capacités réelles de ChatGPT et des LLM. Après tout, ces modèles ne voient ni n’entendent rien, ils génèrent simplement du texte à partir de leurs entraînements massifs sur des données textuelles.

Qualifier les inexactitudes des chatbots d’hallucinations alimente le battage médiatique exagéré sur leurs capacités parmi les pom-pom girls de la technologie, et pourrait susciter une consternation inutile au sein du grand public.

Vous l’avez compris, le choix des mots pour décrire ces technologies émergentes n’est pas anodin. Certains chercheurs proposent donc une alternative plus juste : les « âneries ».

Pourquoi les « âneries » sont une meilleure description

Pfiou, je vous entends d’ici : « Des âneries ? Mais ils ne sont pas si bêtes que ça, ces LLM ! » Attendez, laissez-moi vous expliquer.

Dans son ouvrage « On Bullshit » (2005), le philosophe Harry Frankfurt explore le concept d' »âneries », défini comme un discours produit sans se soucier de la vérité, sans intention de tromper l’auditoire sur l’attitude de l’auteur à l’égard de la vérité.

Et c’est précisément ce que font les LLM comme ChatGPT. Ils ne mentent pas délibérément, ils ne perçoivent pas non plus le monde de manière erronée (comme le suggère le terme « hallucinations »). Ils génèrent simplement du texte cohérent et plausible, sans se préoccuper de sa véracité. Voilà pourquoi les chercheurs estiment que le qualificatif « âneries » est plus approprié.

Étant donné que ces programmes ne peuvent pas se préoccuper de la vérité et qu’ils sont conçus pour produire des textes qui semblent conformes à la vérité sans se préoccuper de la vérité, il semble approprié de qualifier leurs résultats d' »âneries ».

La recherche établit même une distinction entre les « âneries douces » (un simple manque de souci de la vérité) et les « âneries dures » (une tentative active de tromper l’auditoire). Et selon les auteurs, ChatGPT pourrait bien se livrer aux deux !

Une précision importante pour les utilisateurs

Bon, vous me direz, « âneries » ou « hallucinations », au final, ça revient au même, non ? Pas vraiment (désolé pour ceux qui espéraient une conclusion rapide). Le choix des mots a son importance, surtout lorsqu’il s’agit de technologies aussi puissantes et disruptives que les LLM.

Qualifier les erreurs de ChatGPT d' »hallucinations » laisse entendre qu’il perçoit mal la réalité, alors qu’en réalité, il n’essaie même pas de la représenter fidèlement. C’est une nuance subtile, mais cruciale pour comprendre les limites et les capacités réelles de ces systèmes.

Conséquences de la terminologie sur la perception du public

Au-delà de la simple sémantique, le choix des mots pour décrire les LLM influence directement la perception du grand public et des décideurs politiques. Et croyez-moi, ça n’est pas rien !

Éviter les malentendus et les craintes infondées

Imaginez un instant que l’on continue à parler d' »hallucinations de l’IA ». Certains pourraient croire que ces systèmes sont capables de percevoir le monde réel de manière erronée, voire même de développer une forme de schizophrénie numérique (ça fait peur, hein ?).

En parlant plutôt d' »âneries », on replace ces imprécisions dans leur contexte réel : des modèles qui génèrent du texte cohérent, sans se soucier de la vérité. Pas de quoi paniquer, donc, mais plutôt une invitation à rester vigilant et critique face à leurs sorties.

Guider les efforts d’amélioration des LLM

La terminologie utilisée influence également les pistes envisagées pour améliorer ces systèmes. Si on considère leurs erreurs comme des « hallucinations », on pourrait chercher des solutions liées à la perception, à l’alignement des modèles avec le monde réel, etc.

Mais si on les qualifie d' »âneries », l’approche serait différente : on se concentrerait plutôt sur la capacité des modèles à générer du contenu véridique, en s’appuyant sur des faits et des connaissances fiables.

Responsabiliser les utilisateurs et les développeurs

Enfin, et c’est peut-être le point le plus important, le choix du terme « âneries » pourrait aider à responsabiliser davantage les utilisateurs et les développeurs de ces technologies.

Si on considère les erreurs de ChatGPT comme de simples « âneries », cela nous rappelle qu’il ne faut pas prendre pour argent comptant tout ce qu’il génère. C’est à nous, utilisateurs, de rester critiques et de vérifier les informations fournies.

De même, pour les développeurs, cela souligne l’importance de mettre en place des garde-fous et des avertissements clairs quant aux limites de ces systèmes. Pas de promesses trompeuses, juste une communication transparente sur leurs capacités réelles.

En fin de compte, les mots ont leur importance

Vous l’aurez compris, la bataille sémantique autour des « hallucinations » et des « âneries » de l’IA n’est pas qu’une simple querelle de mots. C’est une réflexion profonde sur la manière dont nous percevons et utilisons ces technologies révolutionnaires.

En qualifiant les imprécisions de ChatGPT d' »âneries » plutôt que d' »hallucinations », on adopte une perspective plus réaliste et nuancée. On reconnaît que ces modèles ne cherchent pas à représenter la vérité, mais à générer du contenu cohérent et plausible.

Bien sûr, cela ne les excuse pas de leurs erreurs factuelles. Mais cela nous permet de mieux comprendre leurs limites et leurs forces, et d’ajuster nos attentes en conséquence.

Alors oui, les mots ont leur importance. Et dans le cas de ChatGPT et des LLM, le choix de parler d' »âneries » plutôt que d' »hallucinations » pourrait bien nous aider à mieux apprivoiser ces technologies fascinantes, tout en restant lucides sur leurs capacités réelles.