Les informations provenant de l’IA sont-elles toujours correctes ?
Dans un monde où l’information est confuse, compter uniquement sur l’IA pour dire la vérité est un pari risqué.
L’IA ne distingue pas le bien du mal, elle ne fait que refléter les données.
Selon Tuoi Tre Online , l'intelligence artificielle est entraînée à partir d'une quantité considérable de données collectées sur Internet, où se côtoient connaissances traditionnelles et théories du complot. L'IA ne peut distinguer le vrai du faux ; elle se contente d'enregistrer des schémas linguistiques et réagit en fonction de ce qu'elle apprend. Si les informations d'entraînement contiennent des erreurs ou des biais, l'IA en tiendra également compte dans sa réponse.
Outre les données d'origine, les informations fournies par l'utilisateur dans la question influencent directement la précision. Une question erronée, mais bien formulée, sera plus facile à résoudre. fait croire à l'IA que c'est vrai et génère de fausses réponses en conséquence.
En particulier, si l'utilisateur demande un retour qui affirme quelque chose qui n'est pas vrai, l'IA peut « s'y conformer » car son objectif est de générer une réponse sémantique, et non de vérifier la vérité.
C'est aussi pourquoi l'IA peut « parler couramment tout en se trompant manifestement ». Elle ne distingue pas le bien du mal comme les humains, mais se contente de prédire le mot suivant le plus probable. Cela conduit à un phénomène que les chercheurs appellent « hallucination », lorsque l'IA crée de fausses informations qui semblent plausibles. Un nom, un événement, voire une étude scientifique , peuvent être « inventés » si l'IA ne trouve pas de données réelles correspondantes.
Quand l’IA a-t-elle « raison » dans un océan de désinformation ?
Bien que l’IA ne soit pas capable de s’auto-reconnaître, elle peut néanmoins générer des réponses précises dans certaines conditions.
Lorsque la question demande de réfuter ou de vérifier une fausse information, le modèle aura tendance à trouver l’absurdité et à la réfuter.
Par exemple, si un utilisateur avance l’argument « La Terre est plate, il ne peut donc pas y avoir de satellites en orbite autour d’elle » et demande une analyse, l’IA le réfutera en se basant sur la science de la gravité et des orbites.
La capacité de l'IA à « faire les choses correctement » est également renforcée si elle intègre des outils de validation, tels que l'accès en temps réel à de nouvelles données, la recherche dans des sources fiables ou l'utilisation d'API issues de référentiels de connaissances faisant autorité. L'IA peut alors non seulement s'appuyer sur des connaissances pré-entraînées, mais aussi les mettre à jour et les comparer à la réalité.
Cependant, la condition préalable reste la manière dont l'utilisateur pose le problème . Si le sujet est erroné dès le départ et que l'on demande à l'IA d'écrire de manière affirmative, le modèle aura tendance à s'y conformer, surtout si on ne lui demande pas d'argumenter. Dans ce cas, l'IA peut produire un contenu totalement erroné, mais le langage reste fluide et permet au lecteur de se fier facilement.
Plus l'IA devient intelligente, plus les utilisateurs doivent être vigilants
L'intelligence artificielle ne remplace pas l'humain dans la vérification de la vérité. Bien qu'elle puisse générer un contenu convaincant et raisonnable, l'IA n'a ni la conscience ni l'éthique nécessaires pour distinguer le bien du mal.Les utilisateurs doivent considérer l'IA comme une aide conditionnelle, et non comme une source de vérité absolue. Plus les connaissances saisies sont précises, plus la réponse de l'IA est fiable.
Source : https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm
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