Le développement rapide des grands modèles de langage (LLM) a facilité l’acquisition d’informations, mais il a également apporté de nouveaux défis. Des recherches récentes montrent que LLM risque de diffuser de fausses informations lorsqu'il traite de faits, de théories du complot et de sujets controversés. Cet article se concentrera sur l’analyse des risques potentiels de tels modèles et de leurs éventuels impacts négatifs, et explorera les pistes d’améliorations futures.
Les dernières recherches révèlent que les grands modèles de langage ont des problèmes à diffuser de fausses informations, en particulier lorsqu'ils répondent à des déclarations sur des faits, des complots, des controverses, etc. La recherche a mis en évidence les erreurs fréquentes, les contradictions et la duplication d’informations nuisibles de ChatGPT. Il a été souligné que le contexte et les méthodes de questionnement peuvent affecter le degré « d'adhésion » du modèle aux fausses informations. Cela soulève des inquiétudes quant aux dangers potentiels de ces modèles, car ils peuvent apprendre des informations incorrectes au cours du processus d'apprentissage.Les progrès de la technologie des grands modèles de langage doivent être accompagnés d’évaluations des risques et de mesures d’atténuation. Les recherches futures devraient se concentrer sur la manière d'améliorer la capacité du modèle à identifier les informations et de réduire sa probabilité de propagation de fausses informations afin de garantir son application sûre et fiable dans divers domaines. Ce n’est qu’ainsi que les avantages du LLM pourront être véritablement exploités et que ses inconvénients potentiels pourront être évités.