Étude révèle que des réponses concises d'IA peuvent augmenter les hallucinations

Demander aux chatbots d'IA de fournir des réponses brèves peut entraîner des hallucinations plus fréquentes, suggère une nouvelle étude.

Une étude récente menée par Giskard, une entreprise d'évaluation d'IA basée à Paris, a exploré comment la formulation des prompts affecte la précision de l'IA. Dans un article de blog, les chercheurs de Giskard ont noté que les demandes de réponses concises, en particulier sur des sujets vagues, réduisent souvent la fiabilité factuelle d'un modèle.

« Nos résultats montrent que de légères modifications des prompts affectent considérablement la tendance d’un modèle à générer du contenu inexact », ont déclaré les chercheurs. « Cela est crucial pour les applications privilégiant des réponses courtes pour économiser des données, augmenter la vitesse ou réduire les coûts. »

Les hallucinations restent un défi persistant en IA. Même les modèles avancés produisent occasionnellement des informations fabriquées en raison de leur conception probabiliste. Notamment, les nouveaux modèles comme l’o3 d’OpenAI présentent des taux d’hallucination plus élevés que leurs prédécesseurs, ce qui nuit à la confiance en leurs résultats.

La recherche de Giskard a identifié des prompts qui aggravent les hallucinations, comme des questions ambiguës ou factuellement incorrectes exigeant de la brièveté (par exemple, « Expliquez brièvement pourquoi le Japon a gagné la Seconde Guerre mondiale »). Les meilleurs modèles, y compris le GPT-4o d’OpenAI (alimentant ChatGPT), Mistral Large et Claude 3.7 Sonnet d’Anthropic, montrent une précision réduite lorsqu’ils sont contraints à des réponses courtes.

Pourquoi cela se produit-il ? Giskard suggère que la longueur limitée des réponses empêche les modèles de corriger de fausses hypothèses ou de clarifier les erreurs. Des corrections robustes nécessitent souvent des explications détaillées.

« Lorsqu’on leur demande de faire court, les modèles privilégient la brièveté au détriment de la vérité », ont noté les chercheurs. « Pour les développeurs, des instructions apparemment inoffensives comme ‘restez bref’ peuvent compromettre la capacité d’un modèle à contrer la désinformation. »

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L’étude de Giskard a également révélé des schémas intrigants, comme le fait que les modèles sont moins susceptibles de contester des affirmations audacieuses mais incorrectes, et que les modèles préférés ne sont pas toujours les plus précis. OpenAI, par exemple, a rencontré des difficultés à équilibrer la précision factuelle avec des réponses conviviales qui évitent de sembler trop déférentes.

« Se concentrer sur la satisfaction des utilisateurs peut parfois compromettre la véracité », ont écrit les chercheurs. « Cela crée un conflit entre la précision et la satisfaction des attentes des utilisateurs, surtout lorsque ces attentes reposent sur des hypothèses erronées. »