Face à la désinformation croissante, devrions-nous interroger l'IA ?

AI - Ảnh 1. — Les informations issues de l'IA sont-elles toujours correctes ?

Dans un monde où l'information est confuse, se fier uniquement à l'IA pour dire la vérité est un pari risqué.

L'IA ne fait pas la différence entre le bien et le mal, elle ne fait que refléter les données.

Selon Tuoi Tre Online , l'intelligence artificielle est entraînée à partir d'une immense quantité de données collectées sur Internet, où se côtoient savoirs conventionnels et théories du complot. L'IA ne fait pas la distinction entre le vrai et le faux ; elle se contente d'enregistrer des schémas linguistiques et de répondre en fonction de cet apprentissage. Si les données d'entraînement contiennent des erreurs ou des biais, l'IA en tiendra compte dans ses réponses.

Outre les données initiales, les informations fournies par l'utilisateur dans la question influent directement sur la précision. Une question erronée, mais bien formulée, sera plus facile à corriger. faire en sorte que l'IA « croie que c'est vrai » et génère en conséquence de fausses réponses.

En particulier, si un utilisateur demande un retour d'information qui affirme quelque chose de faux, l'IA peut « s'y conformer » car son objectif est de générer une réponse sémantique, et non de vérifier la vérité.

C’est aussi pourquoi une IA peut « parler couramment tout en se trompant manifestement ». Contrairement aux humains, elle ne distingue pas le bien du mal, mais se contente de prédire le mot suivant le plus probable. Cela conduit à un phénomène que les chercheurs appellent hallucination : l’IA crée alors de fausses informations qui semblent plausibles. Un nom, un événement, voire une étude scientifique peuvent être « inventés » si l’IA ne trouve pas les données pertinentes.

Quand l’IA a-t-elle « raison » dans un océan de désinformation ?

Bien qu'elle ne soit pas capable de reconnaître la vérité par elle-même, l'IA peut néanmoins générer des réponses précises dans certaines conditions.

Lorsque la question demande de réfuter ou de vérifier une information fausse, le modèle aura tendance à trouver l'absurdité et à la réfuter.

Par exemple, si un utilisateur avance l'argument « La Terre est plate, donc il ne peut pas y avoir de satellites en orbite autour d'elle » et demande une analyse, l'IA le réfutera en se basant sur la science de la gravité et des orbites.

La capacité de l'IA à « faire les choses correctement » s'accroît également lorsqu'elle est intégrée à des outils de vérification, tels que l'accès en temps réel à de nouvelles données, la recherche dans des sources fiables ou l'utilisation d'API provenant de référentiels de connaissances faisant autorité. Ainsi, l'IA peut non seulement s'appuyer sur des connaissances pré-entraînées, mais aussi les mettre à jour et les comparer à la réalité.

Toutefois, la formulation du problème par l'utilisateur reste primordiale. Si le sujet est mal choisi dès le départ et que l'IA est invitée à formuler une affirmation, le modèle aura tendance à suivre cette voie, surtout si on ne lui demande pas d'argumenter. Dans ce cas, l'IA peut produire un contenu totalement erroné, mais son style reste fluide et convaincant.

Plus l'IA devient intelligente, plus les utilisateurs doivent être vigilants.

L'intelligence artificielle ne remplace pas l'humain dans la vérification de la vérité. Bien qu'elle puisse générer un contenu convaincant et plausible, elle n'a ni conscience ni éthique pour distinguer le bien du mal.

Les utilisateurs doivent considérer l'IA comme une aide conditionnelle, et non comme une source de vérité absolue. Plus les connaissances initiales sont précises, plus la réponse de l'IA sera fiable.

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TUAN VI

Source : https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm