En lisant cet article, vous remarquerez qu'il y a un passage qui dit : "Le problème des hallucinations s'est posé, ce qui rend difficile de leur faire entièrement confiance".

Hallucinations

Lorsque les moteurs de recherche créent des informations qui n'existent pas réellement ou présentent des informations incorrectes.

Les moteurs de recherche d'IA générative attirent l'attention, mais ces moteurs de recherche sont confrontés à un problème appelé "hallucinations".

Cela signifie que le moteur de recherche crée des informations qui n'existent pas réellement ou présente des informations incorrectes.

On peut dire que c'est un problème grave qui peut induire les utilisateurs en erreur et diminuer la fiabilité des résultats de recherche.

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

Question : "Où est la capitale de la France ?"

Mauvaise réponse : "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 ?"

Mauvaise réponse : "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.)

• Pourquoi les résultats de recherche présentent-ils des hallucinations ?
  
  
  

Il est rapporté que le problème des hallucinations dans les moteurs de recherche d'IA générative est causé par un certain nombre de facteurs qui agissent de manière combinée.

Si les données d'apprentissage présentent des biais, le moteur de recherche peut refléter ces informations biaisées et produire des résultats erronés.

Les modèles d'IA générative ont une structure très complexe, ce qui rend les erreurs plus susceptibles de se produire pendant le processus d'apprentissage.

Les indicateurs d'évaluation actuellement utilisés pour les moteurs de recherche d'IA générative sont principalement basés sur la satisfaction des utilisateurs ou les taux de clics.

Cependant, ces indicateurs ne reflètent pas l'exactitude des informations et, par conséquent, le problème des hallucinations n'est souvent pas correctement évalué.

Afin de résoudre le problème, diverses solutions sont explorées, telles que l'amélioration de la structure des modèles d'apprentissage et le développement de nouveaux indicateurs d'évaluation qui reflètent l'exactitude des informations. 

Pour reprendre les mots de quelqu'un, les moteurs de recherche d'IA générative qui "parlent parfois des mensonges sans sourciller" sont encore à un stade de développement précoce, mais ils ont un potentiel énorme.

Cependant, à l'heure actuelle, "vérification de la véracité des informations" est une étape essentielle, ce qui exige une utilisation judicieuse.