Les articles précédents ont établi des stratégies pour aider les utilisateurs à poser de meilleures questions - en clarifiant la terminologie, les contraintes et les hypothèses afin d'inciter les modèles de langage à donner des réponses véridiques. Cependant, la responsabilité de l'IA responsable va au-delà de la qualité des données d'entrée. Les utilisateurs doivent également vérifier les résultats avant d'agir sur les suggestions.
Les informaticiens mettent en garde contre la confiance aveugle dans un texte généré par un modèle sans le vérifier par rapport à des faits connus. Nous ne pouvons pas supposer que les réponses sont exactes simplement parce qu'elles semblent cohérentes ou qu'elles font autorité. Les modèles hallucinent souvent des déclarations pseudo-profondes qui n'ont aucun fondement dans la réalité.
Ce risque exige que les modèles linguistiques soient utilisés davantage comme des outils de génération d'hypothèses que comme des oracles méritant une foi aveugle. Une utilisation responsable implique l'examen minutieux des résultats en exigeant des preuves et une confirmation externe de la part de sources réputées avant de s'y fier pour prendre des décisions.
Les dangers d'un contenu non vérifié
En 2021, une société de services financiers a déployé des chatbots d'IA pour fournir des conseils d'investissement à ses clients. Cependant, les robots ont fait des déclarations irréalistes sur des rendements garantis allant jusqu'à 300 %, ce qui s'apparente à de la fraude. Les développeurs ont attribué le problème à une vérification insuffisante des résultats des modèles avant leur diffusion. Ils n'ont pas validé les suggestions qui correspondaient à l'expertise financière plutôt que de paraître convaincants tout en fabriquant des affirmations.
Cette affaire a mis en évidence les dangers qu'il y a à supposer que la plausibilité des modèles linguistiques indique la fiabilité des faits. Sans vérification, des informations erronées et dangereuses pourraient se répandre sans contrôle dans des domaines sensibles tels que la finance, la santé et le droit. La vérification des faits permet d'exercer le contrôle nécessaire avant que les résultats d'un modèle non surveillé ne soient amplifiés ou utilisés.
Principes de vérification des résultats
Une vérification rigoureuse des propositions de modèles linguistiques comprend
- Corroborer les affirmations clés par des faits connus,
- exiger des preuves à l'appui des principales affirmations,
- la consultation d'experts en la matière pour confirmer l'alignement sur la compréhension établie.
Évaluer la valeur de vérité
Avant d'augmenter ou d'appliquer les orientations d'un modèle, il convient d'évaluer la valeur de vérité des principes susmentionnés. Méfiez-vous des opinions non étayées, des superlatifs controversés ou des biais de cadrage douteux. Les modèles vont souvent trop loin, masqués par un flair éloquent.
En l'absence d'un contrôle exhaustif du contenu, certaines affirmations erronées risquent de persister. Mais l'évaluation des propositions par rapport au bon sens constitue un premier garde-fou. Recherchez les failles logiques, les omissions flagrantes ou les incohérences qui signalent la nécessité d'un examen plus approfondi avant l'adoption.
Chercher des preuves justifiées
En outre, remettez en question les modèles linguistiques qui fournissent des preuves à l'appui de leurs conclusions, que ce soit en citant des données, des précédents ou l'avis d'un expert.
Cette habitude renforce les muscles de la pensée critique en évaluant la force des arguments plutôt que d'accepter comme vraies des déclarations non étayées. Encourager la justification améliore également l'étalonnage du modèle en communiquant le degré de confiance ou d'incertitude des affirmations en l'absence de preuves claires.
Avis d'experts externes
Pour les orientations à fort enjeu, il convient de consulter des experts du domaine pour valider les propositions de modèles linguistiques, à l'instar d'un deuxième avis médical qui permet d'éviter les erreurs. Les chercheurs constatent que les modèles ont du mal à citer en bas de page les sources factuelles de leurs affirmations. Cela souligne l'importance de vérifier soi-même l'exactitude des données, plutôt que de supposer que les citations manifestent des justifications véridiques sans transparence.
La combinaison de ces vérifications fondées sur des preuves limite les effets néfastes de la diffusion d'informations erronées ou de conseils sans scrupules. Un examen plus approfondi incite à la responsabilité.
Liste de contrôle pour un Sourçage responsable
- Lors de l'examen des résultats d'un modèle, faites preuve d'esprit critique : Testez les principales affirmations par rapport aux faits vérifiés.
- Demander des preuves à l'appui
- Consulter des experts pour valider les affirmations
- Rechercher les formulations trop confiantes ou ambiguës
- Noter les incohérences par rapport aux connaissances antérieures
Bien entendu, certaines réponses spéculatives, telles que les hypothèses ou les projections, ne peuvent être validées. Néanmoins, insistez pour que les hypothèses soient clairement identifiées dans ces cas afin que les lecteurs puissent distinguer l'opinion du fait établi lorsqu'ils évaluent la plausibilité, plutôt que d'accepter la spéculation sans transparence. Faites confiance, mais vérifiez ! Bien sûr, la vérification exhaustive par un tiers de chaque phrase générée par un modèle reste irréalisable face à la production perpétuelle. Mais le fait de donner la priorité à la validation des affirmations ou des conseils à fort impact constitue un garde-fou important qui limite la diffusion de faussetés n'ayant qu'une légitimité superficielle.
L'utilisation responsable exige de vérifier puis de faire confiance aux modèles linguistiques, et non l'inverse, qui est dangereux. Ronald Reagan a popularisé l'adage russe "faire confiance mais vérifier", affirmant la sagesse de combiner la confiance dans les bonnes intentions des autres avec la responsabilité qui confirme les résultats alignés. Cette maxime s'avère pertinente lorsque l'on travaille avec des systèmes d'IA, dont la capacité à faire du bien ou du mal dépend du jugement humain qui vérifie les résultats de manière responsable.
Validation croisée des modèles linguistiques
Une technique de plus en plus répandue pour vérifier les résultats des modèles linguistiques consiste à valider les suggestions par rapport à d'autres modèles de pointe avant d'accepter les conseils.
Comme nous l'avons vu précédemment, la confiance aveugle en un seul modèle risque de propager des informations erronées pseudo-profondes si les utilisateurs supposent que la plausibilité est synonyme de fiabilité factuelle. Toutefois, la consultation de plusieurs modèles atténue ce risque en validant la concordance. Chaque modèle possède des forces et des limites basées sur les idiosyncrasies des données d'entraînement, des architectures ou des spécialisations étroites en matière de résolution de problèmes.
Cependant, des modèles construits différemment manifestent des angles morts différents. Ce qui peut être une hallucination pour l'un peut être un signal d'alarme pour l'autre s'il est formé différemment. Cette diversité favorise l'intelligence collective au profit des utilisateurs.
Validation croisée à partir de perspectives multiplesLes grands modèles de langage tels que LaMDA de Google, Claude d'Anthropic et Galactica de Meta ont des priorités de conception différentes qui façonnent le comportement différemment. Par exemple, Claude a reçu une formation supplémentaire en matière de sécurité afin de résister à la génération de contenus nuisibles, illégaux ou contraires à l'éthique de manière plus agressive que les modèles commerciaux, qui autorisent davantage de spéculation. Une telle diversité d'ingénierie signifie qu'aucun modèle n'est susceptible d'être le meilleur pour tous les cas d'utilisation. La recherche d'une sagesse collective à travers les options par des contrôles de validation croisée limite donc les faiblesses individuelles. C'est un peu comme obtenir un deuxième avis médical pour se prémunir contre une erreur de diagnostic.
Cette approche de validation offre également une diversité de points de vue, mettant en évidence les domaines de consensus et de désaccord. Des affirmations constamment contradictoires incitent à un examen plus approfondi pour déterminer la crédibilité de l'information, plutôt que d'accepter à la hâte des conseils provenant d'une source unique qui apparaissent maintenant comme un point de vue aberrant qui n'a pas été confirmé ailleurs.
Bien entendu, les risques d'hallucinations universelles autour de scénarios sans précédent existent dans tous les modèles qui partagent les mêmes limites de formation concernant les événements mondiaux récents ou les développements de pointe après la fin de la formation. Mais minimiser cette vulnérabilité en améliorant la collecte de preuves reste une bonne pratique essentielle.
Des flux de vérification efficaces
Plutôt que d'interroger séquentiellement différents modèles de manière indépendante, les utilisateurs peuvent concevoir la vérification de manière plus efficace en utilisant des invites de préambule qui détectent l'incertitude et signalent d'emblée la nécessité de disposer d'assertions étayées par des éléments extérieurs dans les réponses ultérieures. Par exemple, il est possible d'amorcer les modèles en posant la question suivante
"Veuillez fournir des citations de sources externes crédibles à l'appui de toute affirmation factuelle ou statistique présentée dans votre réponse suivante. Je vérifierai vos déclarations par rapport à d'autres modèles linguistiques pour confirmer la cohérence avec les faits établis."
Ce type d'attente manifeste entraîne les modèles à fournir des preuves immédiates, ce qui renforce la confiance dans les affirmations ou identifie clairement les spéculations qui, autrement, ne sont pas étayées par des citations. Elle favorise une transparence responsable.
Des énoncés supplémentaires tels que "Limitez vos réponses aux domaines qui se situent à l'intérieur de votre limite de confiance, sur la base des preuves disponibles" renforcent la préférence pour des conseils corroborés plutôt que pour des réflexions totalement indépendantes lorsqu'il existe des possibilités de collaboration.
Les questions de suivi qui demandent spécifiquement des citations à l'appui soulignent également que les utilisateurs préfèrent une analyse raisonnée à une réflexion éloquente mais non étayée lorsqu'il s'agit d'évaluer la qualité d'un modèle.
Cultiver un scepticisme sain
Les commentaires des utilisateurs qui récompensent la sincérité et la transparence, tout en examinant minutieusement les opinions non fondées, favorisent les avantages de la collaboration au sein de l'écosystème par rapport à une pontification sans faille mais non étayée. Il incite à étayer l'analyse par des preuves facilement disponibles en prévision d'une validation ultérieure, même si elle n'est pas explicitement demandée à chaque requête.
Cela favorise la fluidité de l'utilisateur dans la validation croisée des affirmations du modèle comme une seconde nature plutôt qu'une acceptation passive, renforçant la compréhension des compétences modernes d'analyse de l'information qui peuvent être transférées à d'autres contextes d'apprentissage basés sur le web. Un esprit vigilant de remise en question saine sert la recherche de la vérité tout au long de la vie. L'abondance moderne de modèles linguistiques accessibles offre une occasion inestimable de recueillir l'intelligence collective sur des questions clés, si les utilisateurs s'engagent à ne pas se fier excessivement à une seule source sans corroboration externe. L'analyse de validation croisée entre les modèles est apparue comme une meilleure pratique essentielle pour se prémunir contre les limites des systèmes individuels en aiguisant les muscles universels de la pensée critique qui trient les signaux justifiés et de haute qualité du bruit non étayé qui pollue l'écosystème moderne de l'information.
Conclusion
La déférence aveugle à l'égard des modèles de langage présente de réels dangers, indépendamment de l'éloquence ou de la conviction dont on fait preuve lors de la génération. La priorité accordée aux pratiques de vérification critiques, notamment la corroboration des preuves, la consultation d'experts et l'évaluation par rapport au bon sens, offre des garanties prudentes qui aident les utilisateurs consciencieux à maximiser les avantages de ces outils prometteurs mais peu fiables, tout en éliminant les inconvénients liés à la diffusion incontrôlée d'informations erronées générées par des machines. Le prochain article explorera d'autres facettes de l'utilisation responsable des modèles de langage, notamment la surveillance des modèles de réponse inquiétants qui nécessitent une intervention.