Des modèles de langage de plus en plus performants, mais avec des biais cognitifs
Les chercheurs ont utilisé des outils de psychologie cognitive pour analyser le raisonnement de différents modèles de langage, comme ChatGPT. Leurs travaux ont permis de mettre en évidence l’existence d’erreurs de raisonnement chez ces intelligences artificielles, qui semblent privilégier un mode de pensée intuitif et rapide, au détriment d’un raisonnement plus réfléchi. Cependant, les performances de ces modèles peuvent être améliorées en les incitant à adopter une approche plus analytique.
Points clés
- Les modèles de langage sont des algorithmes d’intelligence artificielle capables de comprendre et de générer du langage humain
- Les chercheurs ont utilisé des outils de psychologie cognitive pour analyser le raisonnement de différents modèles de langage, comme ChatGPT
- Leurs travaux ont révélé que ces intelligences artificielles présentent des erreurs de raisonnement, privilégiant un mode de pensée intuitif et rapide
- Les performances des modèles peuvent être améliorées en les incitant à adopter une approche plus analytique
- Les réseaux de neurones artificiels utilisés dans les modèles de langage pourraient servir de modèles cognitifs pour la psychologie
- Travailler avec des modèles ouverts et transparents serait préférable pour garantir la reproductibilité de la recherche
À retenir
Ces résultats montrent que les intelligences artificielles, aussi performantes soient-elles, ne sont pas exemptes de biais cognitifs. Cependant, il est rassurant de constater que leurs capacités peuvent être améliorées en les incitant à adopter une approche plus réflexive. Espérons que les prochaines générations de modèles de langage sauront tirer les leçons de ces travaux pour offrir des performances toujours plus fiables et transparentes.
Sources
