L'ère des hallucinations dans les résultats de recherche ? Le problème de l'« hallucination » des moteurs de recherche d'IA

En lisant cet article, on trouve le passage suivant : « Le problème des hallucinations (hallucinations) a été soulevé, ce qui rendait difficile de s'y fier aveuglément ».

Hallucination

Phénomène où un moteur de recherche génère des informations qui n'existent pas réellement ou fournit des informations erronées.

Les moteurs de recherche d'IA générative sont de plus en plus populaires, mais ils sont confrontés à un problème appelé « hallucination ».

Cela signifie que le moteur de recherche génère des informations qui n'existent pas réellement ou fournit des informations erronées.

On peut considérer qu'il s'agit d'un problème grave qui peut induire les utilisateurs en erreur et nuire à la fiabilité des résultats de recherche.

• Exemples concrets de cas d'« hallucinations » dans les résultats de recherche
  
  
  

Question : « Quelle est la capitale de la France ? »

Réponse erronée : « La capitale de la France est Berlin. » (La capitale réelle est Paris.)

Question : « Y a-t-il de l'eau à la surface de la Lune ? »

Réponse erronée : « Oui, il y a de l'eau abondante à la surface de la Lune. » (En réalité, il n'y a pas d'eau liquide à la surface de la Lune.)

• Quelles sont les raisons pour lesquelles les résultats de recherche présentent des hallucinations ?
  
  
  

Le problème des hallucinations des moteurs de recherche d'IA générative est apparemment dû à la combinaison de plusieurs facteurs.

Si les données d'apprentissage sont biaisées, le moteur de recherche peut refléter ces biais et générer des résultats incorrects.

Les modèles d'IA générative ont une structure très complexe, ce qui les rend sensibles aux erreurs pendant le processus d'apprentissage.

Actuellement, les indicateurs de performance des moteurs de recherche d'IA générative sont principalement basés sur la satisfaction des utilisateurs et le taux de clics.

Cependant, ces indicateurs ne reflètent pas la précision des informations, ce qui fait qu'il est souvent difficile d'évaluer correctement le problème des hallucinations.

Pour résoudre ce problème, diverses solutions sont envisagées, telles que l'amélioration de la structure du modèle d'apprentissage et le développement de nouveaux indicateurs de performance qui tiennent compte de la précision des informations.

Pour reprendre l'expression de certains, les moteurs de recherche d'IA générative, qui « peuvent parfois mentir sans sourciller », en sont encore à leurs premiers stades de développement, mais ils recèlent un potentiel énorme.

Toutefois, il semble que « la vérification des faits » soit une étape indispensable pour le moment, et une utilisation judicieuse est donc de mise.