Maison > Article > Périphériques technologiques > Le risque de biais d’illusion dans les modèles linguistiques d’intelligence artificielle
Des assistants vocaux aux chatbots, l'intelligence artificielle (IA) a révolutionné la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cependant, à mesure que les modèles de langage d’IA deviennent plus sophistiqués, des inquiétudes grandissent quant aux biais potentiels qui pourraient apparaître dans leurs résultats.
L'un des principaux défis auxquels est confrontée l'IA générative est l'illusion, où le contenu généré par un système d'IA semble réel mais est en réalité complètement fictif. Surtout lorsqu’il s’agit de générer du texte ou des images conçues pour tromper ou induire en erreur, cela peut devenir un problème sérieux. Par exemple, un système d’IA générative peut être formé sur un ensemble de données d’articles de presse pour générer de fausses nouvelles impossibles à distinguer des vraies nouvelles. De tels systèmes ont le potentiel de propager des informations erronées et, s'ils sont entre de mauvaises mains, de provoquer le chaos.
Lorsque la sortie d'un modèle de langage d'IA n'est pas basée sur la réalité, ou est basée sur un biais d'hallucination incomplet ou biaisé. se produit lorsque l'ensemble de données est
Pour comprendre le biais d'hallucination de l'IA, nous pouvons envisager un système de reconnaissance d'images piloté par l'IA qui est principalement formé pour reconnaître les images de chats. Cependant, lorsque le système est confronté à l’image d’un chien, il peut finir par produire des caractéristiques semblables à celles d’un chat, même si l’image est clairement celle d’un chien. Il en va de même pour les modèles de langage entraînés avec du texte biaisé, qui peuvent par inadvertance produire un langage sexiste ou raciste, révélant les préjugés sous-jacents présents dans leurs données d'entraînement. Dans le domaine de la santé, les outils de diagnostic de l’IA peuvent produire des symptômes hallucinatoires qui n’existent pas, conduisant à des erreurs de diagnostic. Dans les voitures autonomes, les hallucinations provoquées par les préjugés peuvent amener la voiture à percevoir un obstacle qui n'existe pas, conduisant ainsi à un accident. De plus, le contenu biaisé généré par l'IA peut perpétuer des stéréotypes préjudiciables ou de la désinformation.
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