5 conseils rapides pour améliorer l'utilisation de l'IA pour de meilleurs résultats et sécurité

Dans le monde d'aujourd'hui, l'esquive de l'intelligence artificielle (IA) devient plus difficile de jour. Prenez des recherches sur Google, par exemple, ils comportent maintenant des réponses générées par l'AI. L'IA devenant un incontournable dans nos vies, garantissant que son utilisation sûre est plus cruciale que jamais. Alors, comment pouvez-vous, en tant qu'utilisateur d'IA, naviguer dans le monde de l'IA générative (Gen AI) en toute sécurité?

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À SXSW, Maarten SAP et Sherry Tongshuang Wu, professeurs adjoints à l'école d'informatique de Carnegie Mellon, mettent en lumière les limites des modèles de grande langue (LLMS), la technologie derrière les outils populaires Gen AI comme Chatgpt. Ils ont également partagé des conseils sur la façon d'utiliser ces technologies plus efficacement.

"Ils sont super, et ils sont partout, mais ils sont en fait loin d'être parfaits", a souligné Sap.

Les ajustements que vous pouvez apporter à vos interactions quotidiens AI sont simples. Ils vous protégeront des défauts de l'IA et vous aideront à extraire des réponses plus précises des chatbots d'IA. Voici cinq stratégies recommandées par des experts pour optimiser votre utilisation de l'IA.

1. Donnez de meilleures instructions sur l'IA

Les prouesses conversationnelles d'AI amènent souvent les utilisateurs à donner des invites vagues et brèves, similaires à discuter avec un ami. Le problème ici est qu'avec un tel guidage minimal, l'IA pourrait mal interpréter votre texte, manquant de capacité humaine à lire entre les lignes.

Au cours de leur session, SAP et WU l'ont démontré en disant à un chatbot qu'ils lisaient un million de livres, que l'IA a pris littéralement plutôt que de comprendre l'exagération. Les recherches de SAP montrent que les LLM modernes luttent avec des références non littérales plus de 50% du temps.

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Pour contourner cela, soyez plus explicite dans vos invites, laissant moins de place à une mauvaise interprétation. Wu suggère de traiter les chatbots comme des assistants, leur donnant des instructions claires et détaillées. Cela peut prendre un peu plus d'efforts pour élaborer vos invites, mais les résultats correspondront mieux à vos besoins.

2. Vérifiez vos réponses

Si vous avez utilisé un chatbot AI, vous connaissez les "hallucinations" - lorsque l'IA crache des informations incorrectes. Ceux-ci peuvent aller des réponses factuellement erronées à la déformation des informations donnant des informations ou en accord avec les fausses déclarations des utilisateurs.

SAP a noté que les hallucinations se produisent entre 1% et 25% du temps dans les scénarios quotidiens, les taux qui diminuent au-dessus de 50% dans des domaines spécialisés comme le droit et la médecine. Ces erreurs sont difficiles à repérer car elles semblent plausibles, même lorsqu'elles sont hors de la marque.

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Les modèles AI renforcent souvent leurs réponses avec des phrases comme «Je suis confiant», même en cas de mal. Un document de recherche cité a révélé que les modèles d'IA étaient en toute confiance incorrects 47% du temps.

Pour se prémunir contre les hallucinations, revérifiez toujours les réponses de l'IA. Référence croisée avec des sources externes de confiance ou reformulez votre requête pour voir si la réponse de l'IA reste cohérente. Il est plus facile d'attraper des erreurs si vous vous en tenez aux sujets de votre expertise.

3. Gardez les données dont vous vous souciez

Les outils Gen AI sont formés sur de vastes ensembles de données et continuent d'apprendre à partir de nouvelles données pour s'améliorer. Le problème est que ces modèles pourraient régurgiter les données de formation dans leurs réponses, exposant potentiellement vos informations privées à d'autres. Il existe également un risque de sécurité lors de l'utilisation d'applications Web, car vos données sont envoyées au cloud pour le traitement.

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Pour maintenir une bonne hygiène d'IA, évitez de partager des données sensibles ou personnelles avec les LLM. Si vous devez utiliser des données personnelles, envisagez de les expurter. De nombreux outils d'IA, y compris Chatgpt, proposent des options pour retirer la collecte de données, ce qui est un choix judicieux même si vous n'utilisez pas d'informations sensibles.

4. Regardez comment vous parlez de LLMS

La nature conversationnelle de l'IA peut amener les utilisateurs à surestimer ses capacités, attribuant parfois des traits humains à ces systèmes. Cet anthropomorphisme peut être dangereux, car il peut conduire les gens à faire confiance à l'IA avec plus de responsabilités et de données qu'elles ne le devraient.

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Pour contrer cela, SAP conseille de décrire les modèles d'IA en termes humains. Au lieu de dire: "Le modèle pense que vous voulez une réponse équilibrée", suggère-t-il: "Le modèle est conçu pour générer des réponses équilibrées en fonction de ses données de formation."

5. Réfléchissez soigneusement quand utiliser les LLM

Bien que les LLM semblent polyvalents, ils ne sont pas toujours la meilleure solution pour chaque tâche. Les références disponibles ne couvrent qu'une fraction des interactions utilisateur avec les LLM.

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De plus, les LLM peuvent présenter des biais, tels que le racisme ou les vues centrées sur l'Ouest, ce qui les rend inappropriés pour certaines applications.

Pour utiliser efficacement les LLM, soyez réfléchi sur leur application. Évaluez si un LLM est le bon outil pour vos besoins et choisissez le modèle le mieux adapté à votre tâche spécifique.

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