Alors que les grands modèles de langage sont de plus en plus capables de générer des réponses remarquablement éloquentes et apparemment bien informées sur une gamme étonnante de sujets, il devient tout aussi important de les interroger efficacement afin d'atténuer les risques de tromperie, d'inexactitude ou de préjudice involontaire liés à une IA non maîtrisée.
Les précédents articles de cette série ont mis en évidence la nécessité d'utiliser des messages-guides précis grâce à des stratégies telles que la clarification de la terminologie, la limitation du champ d'application, l'énoncé explicite des hypothèses et la structuration de messages-guides en plusieurs étapes qui ne dépassent pas prématurément la capacité du système.
Cet article explore des techniques de questionnement supplémentaires pour maximiser la vérité tout en minimisant la désinformation lors de l'interrogation de modèles linguistiques capables mais limités. Plus précisément, nous décrivons des approches pour formuler des questions neutres, spécifier des contextes, rendre les valeurs transparentes, évaluer les niveaux de complexité nécessaires, appliquer des tests logiques, rechercher des preuves justifiables, structurer les flux de dialogue, surveiller les signaux d'alerte et fournir un retour d'information correctif.
Stratégie 1 : Formuler des questions neutres et non suggestives
Les dangers des questions suggestives
Des expériences récentes montrent que les modèles de langage génèrent facilement des contenus nuisibles, contraires à l'éthique et biaisés en réponse à des questions suggestives, mais qu'ils résistent à des réponses similaires à des questions neutres sur des sujets identiques. Par exemple, alors que les modèles produisent des résultats toxiques en présence d'indices explicites, ils rejettent l'engagement nuisible en l'absence de provocation manifeste, plaidant plutôt l'ignorance.
Cela donne un aperçu important des risques liés aux questions subtilement suggestives qui colorent les perceptions des modèles quant aux réponses appropriées. Sans une compréhension réaliste des concepts ou des motivations qui leur permettrait de discerner de manière autonome le bien et le mal indépendamment d'une mauvaise incitation, ils reflètent largement les priorités directement activées par la formulation des questions de l'utilisateur, que ce soit de manière responsable ou non.
Ainsi, un dialogue correctement orienté exige une neutralité vigilante dès le départ. Un langage qui manque de transparence quant à l'intention ou aux hypothèses du chercheur risque de voir les modèles prendre des positions qui manquent de fondements factuels ou éthiques, mais qui s'alignent néanmoins en douceur sur les indices fournis. L'impartialité du questionnement est donc essentielle à la vérité.
Lignes directrices pour un questionnement neutre :
- Évitez la terminologie et les phrases chargées qui véhiculent des préjugés ou des hypothèses cachées.
- Déclarer d'emblée si les questions sont fictives, non fictives ou hypothétiques.
- Indiquer les domaines qui font encore l'objet de recherches ou d'une résolution sociale.
- Utiliser des métaprompts transparents qui signalent la nécessité d'une fiabilité factuelle et d'une considération morale.
- Par exemple, dans un cadre neutre, on peut demander : "Quelles sont les recherches fondamentales qui plaident pour ou contre l'hypothèse X ?" plutôt que : "Pourquoi la théorie X est-elle catégoriquement fausse ?". Cela démontre une ouverture à l'écoute de plusieurs points de vue avant d'arriver à une conclusion.
- En outre, utilisez des déclarations de préambule qui reconnaissent l'incertitude, telles que :
- "Répondez de manière impartiale en vous basant uniquement sur les résultats scientifiquement établis et en citant les sources. Si certains aspects ne sont pas concluants, veuillez faire preuve de transparence à ce sujet".
De telles attentes encouragent les modèles qui fournissent des preuves ou reconnaissent des spéculations qui, autrement, manqueraient de base factuelle. Elles encouragent l'argumentation raisonnée plutôt que les poncifs sûrs d'eux-mêmes sur des questions encore à l'étude dans des domaines humains complexes.
Étude de cas - Discussion sur les biais algorithmiques
Supposons, par exemple, que quelqu'un veuille discuter des dangers des biais dans les algorithmes. Ne partez pas du principe que tous les algorithmes sont nécessairement biaisés ou nuisibles. Commencez par un mode exploratoire, en sondant d'abord le paysage de la question de manière transparente :
"Certains experts affirment que les biais algorithmiques risquent d'avoir un impact négatif sur certains groupes sociaux. Répondre avec un maximum d'impartialité, en présentant des cas de perspectives contradictoires pour que les utilisateurs puissent juger par eux-mêmes."
Cette approche fait de l'identification des risques un exercice de recherche plutôt qu'un vecteur d'attaque, en supposant qu'il existe des fautes à blâmer qui nécessitent des accusations ou des propositions de solutions immédiates sans qu'une cartographie équilibrée des problèmes n'ait été dressée.
Stratégie 2 : Préciser le contexte pertinent
Les dangers d'un contexte ambigu
Les articles précédents ont mis l'accent sur l'établissement d'un contexte pertinent avant de poser des questions précises. Toutefois, des difficultés subsistent quant au niveau optimal de spécificité permettant d'éclairer les questions sans limiter arbitrairement le champ d'application ou introduire des biais par un cadrage sélectif.
Par exemple, un contexte trop étroit risque de fausser l'engagement en ne reflétant que des bribes qui déforment la situation dans son ensemble. Mais un cadrage trop large disperse l'attention, en débattant de principes abstraits sans application concrète.
Un cadrage responsable pour une discussion productive nécessite donc un équilibre entre la compression et l'exclusion. Il faut planter le décor sans pour autant réduire l'ouverture ou occulter les réalités environnantes qui contextualisent nécessairement les questions à l'étude.
Lignes directrices pour une contextualisation responsable :
- Résumer le contexte de manière succincte mais complète.
- Souligner les inconnues actuelles sans présumer des orientations futures.
- Expliquer les contextes adjacents qui ont un lien plausible avec les questions abordées.
- Inclure les perspectives, les parties prenantes et les implications pertinentes
- Utiliser des incitations à la transparence qui signalent la nécessité de l'impartialité.
Par exemple, une déclaration de contexte neutre pourrait être formulée comme suit :
"Cette question concerne [les parties prenantes] qui font face à [l'incertitude concernant les risques et les opportunités]. Quels sont les points de vue impartiaux qui permettent d'anticiper les implications entre les groupes, compte tenu des variables complexes à venir ?"
Une telle formulation reconnaît les multiples perspectives associées aux questions sans les limiter à des binômes arbitraires qui réduisent le dynamisme inhérent aux systèmes du monde réel avec des incitations et des valeurs conflictuelles, et des innovations imprévisibles toujours en cours.
Stratégie 3 : rendre les hypothèses et les valeurs explicites
Les dangers des hypothèses non formulées
Si elles ne sont pas explicitées, les hypothèses et les valeurs qui façonnent l'enquête peuvent facilement devenir partisanes, ce qui conduit à des questions suggestives qui ne respectent pas la neutralité du cadre.
Par exemple, se concentrer uniquement sur les algorithmes utilisés dans la police prédictive tout en ignorant les domaines adjacents de la reconnaissance faciale, des capteurs des villes intelligentes et de la localisation numérique des contacts, c'est omettre des contextes systémiques plus larges, limitant l'enquête à des caricatures soignées qui ne représentent pas les réalités modernes plus larges.
De même, le fait de donner la priorité à certaines perspectives démographiques affectées par les technologies émergentes tout en ignorant d'autres groupes concernés limite la compréhension à des fragments aléatoires sans vision d'ensemble.
Par conséquent, une bonne délimitation de la portée de l'enquête exige que les hypothèses soient délibérément mises en évidence afin d'examiner de manière impartiale la formulation des questions.
Lignes directrices pour l'émergence des hypothèses :
- Déclarer les connaissances à l'étude plutôt que les résoudre
- Prendre raisonnablement en compte les divergences d'opinion afin de corriger les éventuels angles morts.
- Indiquer les domaines dans lesquels les modèles de langage ont encore du mal à fournir des conseils fiables.
- Accepter l'incertitude persistante sur les aspects qui ne font pas l'objet d'un consensus
- Utiliser des messages-guides de transparence pour signaler que l'on s'appuie uniquement sur des données scientifiques établies lorsque c'est possible
Par exemple :
"Cette réponse devrait reconnaître les domaines de recherche en cours étant donné le consensus actuel limité dans les domaines de [X]. Veuillez citer les sources. Encadrer de manière impartiale et respectueuse les multiples visions du monde".
De telles invites mettent en lumière les domaines à améliorer et invitent à poursuivre les recherches, plutôt que de feindre une certitude injustifiée ou d'ignorer les domaines qui nécessitent un travail supplémentaire avant que des solutions puissent être définitivement déterminées.
Stratégie 4 : Déterminer le niveau de complexité nécessaire
Les dangers d'une complexité inappropriée
Lorsqu'ils explorent des questions complexes et multidimensionnelles, les modèles de langage peinent à trouver un juste équilibre entre l'étendue, la profondeur et le contexte. Ils simplifient souvent les questions à l'extrême, perdant la fidélité à la nuance, ou, à l'inverse, s'enfoncent de manière exponentielle dans une complexité inutile qui confine à l'incohérence.
Par exemple, les questions économiques utilisant des termes vagues tels que "marchés financiers" risquent de donner lieu à des réponses générales inutiles qui ne permettent pas de passer d'une perspective macroéconomique globale à des applications d'investissement personnelles, étant donné que les conditions sont extrêmement différentes d'une couche à l'autre du système. De même, des questions très spécifiques sur la réglementation des matières premières en Ouzbékistan ne tiendront pas compte des implications cruciales de la politique monétaire qui sont interconnectées entre les marchés.
Il est donc essentiel, pour maximiser l'utilité des modèles, d'identifier les zones de complexité appropriées qui correspondent aux besoins des utilisateurs et aux capacités des modèles.
Lignes directrices pour une gestion judicieuse de la complexité :
- Faire correspondre les questions aux forces et aux limites du modèle
- Déterminer le niveau spécifique d'analyse actuellement nécessaire
- Utiliser des questions à plusieurs niveaux qui augmentent la complexité au fil des interactions.
- Réévaluer et ramener à des cas concrets les discussions qui perdent de leur cohérence en raison d'une complexité excessive.
- Étiqueter l'incertitude de la solution lorsque les détails de l'application dépassent les compétences du modèle
Par exemple :
"Ce modèle manque d'expertise en matière de réglementation bancaire pour fournir des conseils nuancés adaptés aux particuliers. Cependant, la discussion des principes monétaires reconnus et des cas en général peut fournir un certain contexte avant de consulter un conseiller financier personnel pour vos besoins".
Une telle transparence permet aux engagements de rester productifs, au lieu d'exiger de manière irréaliste une expertise en dehors des capacités du système ou de permettre une spécificité excessive qui entrave la compréhension. Une gestion judicieuse de la complexité permet d'améliorer les résultats.
Stratégie 5 : Appliquer les règles de la logique et de la raison
Les dangers des arguments illogiques
La cohérence du dialogue exige des principes logiques cohérents qui structurent une discussion raisonnée. Sans critères de validation communs, les modèles linguistiques peinent à identifier les raisonnements erronés camouflés dans une prose éloquente. Les lacunes logiques non vérifiées risquent d'entraîner l'acceptation crédible d'absurdités pseudo-profondes qui, après un examen plus approfondi, n'ont pas de signification substantielle ou de valeur de vérité.
C'est pourquoi les utilisateurs doivent examiner les lignes de raisonnement en appliquant les règles de la logique et de la pensée critique pour en vérifier la rationalité. Cette approche diagnostique renforce le raisonnement en exposant les incohérences pour qu'elles soient corrigées, plutôt que d'approuver passivement des points de vue apparemment plausibles mais invalides, sans justification probante adéquate.
Lignes directrices pour l'évaluation de la validité logique :
- Vérifier que les prémisses clés sont fondées, cohérentes et complètes.
- S'assurer que les affirmations découlent logiquement des preuves présentées.
- Remettre en question les préjugés, les hypothèses ou les implications erronées de l'encadrement.
- Signaler les affirmations incohérentes sur le plan interne qui doivent être résolues
- Examiner les cas limites qui révèlent la fragilité au-delà de l'éloquence superficielle.
- Utilisez des messages de transparence qui exigent des citations et résolvent les incohérences.
Par exemple :
"Veuillez reformuler les prémisses clés et citer les sources. Expliquez étape par étape le cheminement de la logique causale vers les conclusions. Identifiez et traitez les affirmations contradictoires ou les lacunes dans les preuves. Mettez en évidence les préjugés potentiels qui façonnent les perspectives qui doivent être examinées".
Un tel questionnement socratique permet de mieux tester la logique en exposant les conclusions erronées qui sont habillées de manière impressionnante mais qui échouent aux tests de cohérence de base qui nécessitent d'améliorer le raisonnement dans d'autres domaines.
Stratégie 6 : Rechercher des preuves justifiées auprès de sources fiables
Les dangers des affirmations non fondées
Les modèles linguistiques fabriquent souvent des "faits", y compris des statistiques ou des avis d'experts, pour étayer leurs arguments sans faire preuve de la diligence nécessaire pour obtenir des données crédibles qui légitiment les affirmations formulées. Cela sape la confiance en permettant aux conjectures de se faire passer pour des vérités sans validation externe par des preuves.
Par conséquent, les messages-guides doivent exiger activement des modèles linguistiques qu'ils étayent leurs affirmations en citant des sources justifiées provenant de références fiables qui soutiennent les points de vue exprimés, plutôt que de résumer des intuitions personnelles qui manquent d'autorité factuelle, même si elles sont formulées de manière éloquente. Le fait d'exiger spécifiquement des métadonnées telles que des notes de bas de page ou des bibliographies crée des freins et des contrepoids qui incitent à la transparence, en montrant le travail plutôt qu'en tentant de masquer l'ignorance par de simples fanfaronnades confiantes.
Lignes directrices pour exiger des preuves raisonnables :
- Insister pour que les affirmations statistiques citent les sources de données, les méthodes utilisées et les marges d'erreur.
- Exiger que les avis d'experts cités comportent des qualifications qui valident l'expertise.
- Étudier la crédibilité et la partialité potentielle des sources référencées
- Signaler les affirmations qui ne sont pas justifiées
- Utilisez des messages-guides de transparence qui exigent une justification tout en signalant les spéculations.
Par exemple :
"Veuillez justifier les statistiques, les faits ou les données fournies en citant les sources attribuables et en faisant preuve de transparence méthodologique pour permettre une validation indépendante. Ne citez les avis d'experts qu'avec les références appropriées dans les domaines d'expertise. Identifiez clairement toutes les affirmations spéculatives qui ne reposent pas sur une base probante claire".
De telles habitudes soutiennent la discipline scientifique et renforcent la prise de conscience collective, au lieu de se contenter d'une aisance impressionnante lors de l'évaluation d'articles qui prétendent faire autorité sur les sujets étudiés.
Stratégie 7 : structurer les enquêtes en plusieurs étapes
Les dangers d'un dialogue débridé
Un dialogue non structuré et ouvert risque de perdre sa cohérence lorsque les modèles de langage génèrent des tangentes inutiles qui ignorent les interprétations communes établies précédemment et qui doivent être renforcées plutôt que négligées au fur et à mesure que les conversations évoluent. Si l'on ne réexamine pas le sens commun, les discussions peuvent facilement perdre l'objectif constructif nécessaire pour progresser.
Par exemple, un premier échange peut explorer de manière équilibrée les arguments relatifs aux risques et aux défis éthiques posés par les technologies de reconnaissance faciale. Mais si l'on néglige de réitérer les définitions, contraintes et contextes clés abordés précédemment tout en pivotant vers des considérations de mise en œuvre, on laisse la place à un élargissement incontrôlé du champ d'application, qui réaffirme le territoire couvert ou perd les significations du nom convenues précédemment.
Par conséquent, l'enquête doit être structurée par des réitérations d'étapes qui réorientent un dialogue trop ouvert. Pour ce faire, il convient de rappeler périodiquement les questions initiales, les hypothèses définies, les contraintes imposées et les problèmes clés au cœur de l'enquête, ce qui permet de poursuivre l'exploration de manière productive sans compromettre la qualité en autorisant un élargissement du champ d'application. Pensez aux points de contrôle.
Lignes directrices pour un engagement en plusieurs étapes :
- Définir les questions à explorer avant de poser des questions de précision
- Définir les attentes concernant les priorités d'information recherchées
- Réaffirmer périodiquement les définitions, les contraintes et les hypothèses clés qui sont à la base du dialogue
- Vérifier l'interprétation des réponses avant de poser d'autres questions
- Examiner les lacunes en matière d'information par rapport aux objectifs
- Utiliser des messages de transparence pour identifier les étapes du processus d'enquête.
Par exemple :
" Récapitulons les points clés initiaux avant de poursuivre : Notre question initiale était d'enquêter sur X. Certaines contraintes incluent des hypothèses Y et des contextes Z. Vous avez déjà répondu à A, B et C. Pour vérifier les interprétations avant de poser d'autres questions en utilisant ce terrain d'entente..."
Ces points de repère maintiennent la cohérence lorsque les dialogues risquent de s'éloigner de leurs origines sans ancrage périodique, recentrant les discussions qui dérivent progressivement au cours de longs échanges à bâtons rompus. Il s'agit en quelque sorte de diriger un navire pour qu'il garde le cap en haute mer.
Stratégie 8 : Surveiller les signaux d'alerte et encourager l'autocorrection
Les dangers d'un dialogue non contrôlé
Sans surveillance, les modèles linguistiques confondent facilement la fiction avec les faits, présentent des hypothèses comme des vérités et font passer des arguments logiquement incohérents pour des arguments faussement lisses. Par conséquent, un dialogue sans vérification permanente risque de désinformer dangereusement les utilisateurs qui, à un moment donné, sont incapables de distinguer les faussetés plausibles des réalités crédibles.
Pourtant, rares sont ceux qui disposent de la capacité infinie de contrôler et de contester de manière indépendante les affirmations irresponsables, qui sont de plus en plus nombreuses dans des domaines de plus en plus vastes. Au contraire, une collaboration évolutive nécessite une certaine autorégulation.
Par conséquent, les messages-guides devraient encourager les modèles de langage qui renforcent les comportements mettant en évidence les inexactitudes potentielles ou les fausses déclarations nécessitant un examen de la part de l'utilisateur, plutôt que de se contenter de générer rapidement un contenu illimité qui permet à la désinformation de s'accumuler au-delà de l'examen par l'homme.
Cela signifie que les systèmes divulguent volontairement l'incertitude concernant les affirmations lorsqu'ils reconnaissent les limites, citent les hypothèses qui doivent être validées et encouragent de manière proactive les utilisateurs à vérifier davantage les résultats plutôt que d'attendre une intervention externe. Cette approche renforce la responsabilité grâce à un besoin de confirmation mutuellement compris, qui n'est pas sans rappeler l'examen par les pairs qui améliore les travaux d'érudition.
Lignes directrices pour la promotion de l'autocorrection :
- Utilisez des invites de préambule qui détectent l'incertitude et signalent la nécessité d'être précis et prudent dans les affirmations.
- Accueillir les modèles de langage qui reconnaissent les lacunes dans les connaissances ou les domaines de compétence plutôt que de feindre une autorité non méritée.
- Encourager la transparence dans l'étiquetage des conjectures, des hypothèses et des valeurs qui nécessitent une vérification plus poussée de la part de l'utilisateur.
- Insister sur la citation de sources qui permettent une validation ou une contradiction externe, en soulignant les inexactitudes potentielles.
- Encourager la reformulation des interprétations de l'utilisateur afin de confirmer une compréhension mutuelle précise.
- Signaler les incohérences évidentes, les préjugés potentiels et les erreurs logiques qui nécessitent une correction urgente.
Par exemple :
"Veuillez identifier clairement les spéculations en dehors des faits établis par une validation externe. Citez les sources qui permettent de vérifier les affirmations faites. Répétez votre compréhension des interprétations clés de l'utilisateur, le cas échéant, afin de confirmer leur exactitude. Mettez en évidence les conflits potentiels avec les connaissances antérieures qui doivent être résolus".
De telles postures de questionnement renforcent la prise de conscience collective en exigeant une confirmation collaborative de la compréhension, plutôt que de générer arbitrairement des résultats sans contrôle jusqu'à ce que les problèmes deviennent ingérables et trompeurs sans intervention externe importante.
Stratégie 9 : Fournir un retour d'information sur les performances et des récompenses
Les dangers d'un mauvais alignement des incitations
Les modèles linguistiques manquent actuellement d'incitations externes claires pour guider le comportement en l'absence de retour d'information de la part de l'utilisateur. Sans signaux de performance suffisamment amplifiés à partir des environnements qui affectent les utilisateurs, ils risquent de négliger des domaines critiques pour l'amélioration ou l'accélération.
Par exemple, la plupart des modèles actuels se concentrent sur des mesures de satisfaction du consommateur qui jugent le succès sur la base de la seule fluidité de l'éloquence, plutôt que sur la responsabilité sociale, la véracité ou l'éthique - des domaines que le retour d'information humain privilégie différemment. Il est donc difficile d'optimiser les préférences culturelles qui privilégient la sagesse au détriment du flair rhétorique.
Par conséquent, le retour d'information des utilisateurs doit guider le développement du modèle en fonction des dimensions de fiabilité, de transparence, d'impartialité, d'exactitude des faits, de cohérence logique et de moralité qui favorisent le mieux le bien-être collectif. Les mesures qui récompensent ces attributs façonnent les comportements futurs au profit des communautés qui dépendent de la collaboration de l'IA à grande échelle.
Lignes directrices pour encourager un retour d'information constructif :
- Mettez clairement en évidence les réponses qui contiennent des erreurs, des faussetés ou des dommages potentiels.
- Offrir un retour d'information positif pour la transparence qui reconnaît les limites ou les incertitudes.
- Fournir des critiques nuancées, en notant les idées utiles associées aux erreurs qui doivent être corrigées, plutôt que des condamnations générales.
- Quantifier les impressions subjectives de robustesse en termes de vérité, d'impartialité et de sagesse, en montrant qu'il y a des progrès à faire
- Evaluer l'intelligence socio-émotionnelle
- Encourager la citation d'experts sous-représentés issus de groupes marginalisés afin de lutter contre l'homogénéité.
Par exemple :
"Cette réponse présente plusieurs défauts qui doivent être corrigés : X hypothèse biaisée, Y erreur logique, Z inexactitude factuelle basée sur une référence douteuse qui manque d'expertise appropriée. Toutefois, certains aspects de votre transparence et de votre ouverture à la correction ont été constructifs. Veuillez vous améliorer en..."
Ce type de retour d'information granulaire forme des modèles qui font évoluer les comportements vers des valeurs culturelles qui privilégient la crédibilité, l'obligation de rendre des comptes et la responsabilité sociale, conformément à ce que les utilisateurs attendent d'autorités reconnues qui discutent de questions importantes. La vérité plutôt que les clichés.
Conclusion
Cette série a mis en évidence les techniques que les personnes qui posent des questions devraient utiliser lorsqu'elles sollicitent des modèles de langage afin de mieux encourager les réponses qui optimisent les priorités en matière de vérité, d'éthique, de logique et de transparence. Plus précisément, nous avons décrit des approches permettant de formuler des questions non trompeuses, de spécifier précisément les détails contextuels pertinents, d'énoncer ouvertement des hypothèses, de structurer de manière réfléchie des questions complexes, de vérifier rigoureusement la logique, d'exiger des sources de preuve externes, d'imposer une responsabilité à plusieurs niveaux, de signaler les inexactitudes potentielles en vue d'une correction urgente et de fournir un retour d'information sur les performances pouvant être mis en œuvre et récompensant la responsabilité collective.
Une telle rigueur dans les messages-guides permet de maintenir les modèles linguistiques ancrés dans des vérifications de la réalité qui s'alignent sur les préférences culturelles - un impératif à mesure que l'échelle augmente la portée de manière exponentielle, ou que la désinformation et la manipulation peuvent l'emporter sur le jugement humain. Concevoir des messages-guides qui stimulent nos meilleurs anges s'avère essentiel pour guider l'IA vers la sagesse, plutôt que de permettre aux machines d'exploiter les tendances les plus sombres que la société tente de transcender. La vérité n'en demande pas moins.
Liste de contrôle étape par étape pour formuler des messages-guides de haute qualité afin d'obtenir les meilleurs résultats des modèles linguistiques tout en minimisant les risques :
1. Formuler la question de manière neutre
- Éviter les mots chargés qui font des suppositions ou révèlent des préjugés
- Indiquer explicitement si la question est hypothétique ou s'il s'agit d'une fiction.
- Utiliser des déclarations en préambule qui détectent l'incertitude et demandent des réponses impartiales fondées sur des preuves.
- Accueillir les points de vue contradictoires et les contre-arguments.
2. Préciser le contexte pertinent
- Résumer de manière concise les situations et les événements pertinents
- Définir clairement les entités impliquées, les relations entre elles et les incertitudes qui les entourent
- Délimiter les scénarios dans le cadre de contraintes raisonnables en élaborant des détails clés.
3. Rendre les hypothèses et les valeurs transparentes
- Indiquer les domaines qui font encore l'objet de recherches et pour lesquels il n'existe pas de conclusions définitives
- Prendre en compte les opinions divergentes de manière équitable afin de corriger d'éventuels angles morts
- Inviter à examiner plus avant les prémisses afin d'améliorer l'intégrité
4. Déterminer le niveau de complexité approprié
- Évaluer le niveau d'analyse requis en équilibrant concision et nuance
- Reconnaître les forces et les limites du modèle par rapport au sujet traité
- Utiliser une approche de questionnement par étapes, en augmentant progressivement la complexité au fil des interactions.
5. Vérifier rigoureusement la logique
- Examiner la cohérence des principales affirmations, des preuves et des déductions faites
- Sonder les cas limites révélant les limites au-delà de l'éloquence superficielle
- Signaler les déclarations contradictoires ou les arguments dépourvus de justification factuelle.
6. Exiger des sources de preuves crédibles
- Insister sur le fait que les affirmations statistiques renvoient à des sources et à une méthodologie attribuables.Vérifier que les experts cités possèdent la bonne foi nécessaire pour valider les commentaires formulés.
- Veiller à ce que les déclarations ne soient pas étayées par des faits.
7. Maintenir la responsabilité dans tous les échanges
- Réaffirmer périodiquement le champ d'application initial, les définitions établies et les contraintes fixéesVérifier la compréhension mutuelle en reformulant les interprétations
Accueillir les admissions du modèle linguistique concernant les incertitudes ou les limites des connaissances.
8. Encourager la transparence sur les inexactitudes potentielles
- Utiliser des sondes révélant les aspects spéculatifs nécessitant une attributionDemander au modèle de reformuler les prémisses des hypothèses nécessitant une validation de la part de l'utilisateur
- Inviter à signaler les domaines nécessitant une expertise supplémentaire
9. Fournir un retour d'information continu sur l'alignement de la vérité
- Quantifier l'évaluation subjective de la sagesse, de la véracité et de l'éthique de la réponseMettre en évidence les failles logiques, les préjudices potentiels ou les préjugés de manière constructive
- Offrir un renforcement positif en accueillant les modèles d'admission de l'incertitude
L'adoption de tels protocoles d'incitation diligente structure les engagements en optimisant le signal par rapport au bruit - en catalysant la création collective de sens par la responsabilité, et non une simple réaction automatisée à l'information dépourvue de compréhension sous-jacente. L'incitation parfaite est un processus qui n'est jamais achevé.
Glossaire
- Modèles de langage - Systèmes d'IA formés sur de vastes ensembles de données textuelles pour générer des résultats lisibles et engager un dialogue en prédisant des séquences probables de mots.
- Prompting - Pratique consistant à donner des indices ou à amorcer un modèle de langage avec une entrée textuelle initiale afin d'influencer la réponse générée. Semblable à la pose de questions.Cadrage neutre - Formulation des messages-guides de manière impartiale afin d'éviter les suppositions, les préjugés ou les formulations qui faussent le dialogue.
- Contexte - Fournir des détails pertinents sur les circonstances, les entités impliquées, les relations et les incertitudes entourant un sujet afin de le cadrer de manière appropriée.
- Hypothèses - Idées, prémisses ou croyances implicites comme existantes ou vraies concernant un sujet et qui doivent être vérifiées. Elles doivent être transparentes.
- Valeurs - Idéaux, priorités ou thèmes dont le cadrage indique qu'ils sont importants pour l'utilisateur lorsqu'il discute d'un sujet.
- Complexité - Niveau de nuance, d'abstraction, d'interconnexion ou de précision impliqué dans l'analyse d'un sujet. Proportionnalité par rapport aux capacités de modélisation nécessaires.
- Validité logique - Le degré de solidité, de cohérence et d'homogénéité du raisonnement d'un argument en ce qui concerne les affirmations clés, les interprétations des preuves, etc. Doit être vérifiée.Sources - L'origine des informations fournies, telles que les données, les citations ou les affirmations factuelles. La crédibilité et les préjugés potentiels doivent être vérifiés.
- Étapes multiples - Décomposition d'un dialogue complexe en une série de questions plus ciblées qui deviennent de plus en plus sophistiquées au fil des interactions.
- Autocorrection - Modèles signalant spontanément les incertitudes entourant les affirmations, les hypothèses à valider ou les domaines nécessitant l'intervention d'un expert pour améliorer la précision.
- Retour d'information - Les utilisateurs communiquent clairement leurs évaluations concernant la véracité, l'éthique, les questions de partialité, etc. ainsi que les domaines prioritaires pour l'amélioration des performances du modèle.
- Protocole d'incitation - Procédure établie englobant les meilleures pratiques pour formuler des incitations de haute qualité qui maximisent les engagements productifs.