Pourquoi ChatGPT est-il impuissant face au défi de compter de 1 à 1 million ?

DNVN - De nombreuses personnes ont mis ChatGPT au défi d'une tâche apparemment simple : compter de 1 à 1 million. Le modèle refusait systématiquement ou s'arrêtait à mi-chemin. Pourquoi une intelligence artificielle capable d'analyser des textes complexes, et même de rédiger des dissertations, ne pourrait-elle pas accomplir une tâche apparemment aussi simple ?

Nombreux sont ceux qui, lors de leur première utilisation de ChatGPT, tentent souvent de simples requêtes pour vérifier les capacités de cette intelligence artificielle. L'une des requêtes les plus courantes est « compter de 1 à 1 million ». La réponse est souvent un refus, ou ChatGPT ne fait qu'énumérer un court paragraphe avant de s'arrêter. En réalité, cela ne tient pas à l'incapacité du modèle à compter ou à son manque de capacités logiques, mais à des limitations techniques, à l'orientation de la conception et à la nature du modèle de langage. Ce sont ces facteurs qui rendent une tâche apparemment simple impossible.

Photo d'illustration.

ChatGPT s'appuie sur de vastes modèles linguistiques, qui prédisent le mot ou le caractère suivant à partir d'une chaîne de texte donnée. Toutes les données générées par le système sont divisées en petites unités appelées jetons. Un jeton peut être un mot, une partie de mot ou un caractère spécial. Pour chaque session de chat, le modèle ne peut traiter et générer qu'un nombre limité de jetons.

Avec les dernières versions, ce nombre peut dépasser les 200 000 jetons, une avancée considérable par rapport aux versions précédentes. Cependant, si l'on doit compter de 1 à 1 million, la quantité de données à générer dépassera largement cette limite. L'impression d'un million d'entiers nécessite environ 2 à 3 millions de jetons, soit plusieurs fois la capacité maximale de tout modèle actuel. Il s'agit d'un obstacle technique évident, insurmontable dans les conditions actuelles.

Même en supposant que le système n'ait aucune limite de capacité, compter jusqu'à 1 million n'est pas pratique. Lire ou afficher la série complète de nombres prendrait beaucoup de temps sans aucune information utile. Sous forme textuelle, il faudrait parcourir des centaines de milliers de lignes. Sous forme vocale, écouter une machine lire chaque nombre pendant des jours est totalement absurde. La philosophie de conception de ChatGPT est d'optimiser l'expérience utilisateur et de fournir une valeur ajoutée, et non d'effectuer des actions répétitives que les ordinateurs traditionnels peuvent réaliser bien mieux. Au lieu de compter directement, ChatGPT suggère souvent d'écrire un code court en Python ou dans un autre langage de programmation. L'ordinateur peut exécuter ce code en quelques millionièmes de seconde pour lister la série complète de nombres, ce qui permet de les stocker, de les rechercher et de les traiter plus efficacement.

Un autre aspect important est la nature des modèles de langage. Les humains peuvent compter des nombres séquentiellement grâce à la logique et à la mémoire, avec suffisamment de patience, sans problème. En revanche, ChatGPT ne « compte » pas au sens mathématique du terme, mais prédit simplement les motifs textuels susceptibles d'apparaître ensuite. Lorsqu'on lui demande de compter de 1 à 10, le système génère facilement la séquence correcte, car il s'agit d'un motif familier dans les données d'entraînement. Cependant, lorsqu'il est étendu à des millions d'éléments, le modèle rencontrera des difficultés, car il n'est pas conçu pour effectuer un processus séquentiel aussi long. Son objectif est la communication naturelle, la réponse aux questions, l'analyse et la création de contenu, et non le remplacement d'une simple boucle informatique.

Il est également important de noter que le système est conçu pour servir des millions d'utilisateurs simultanément. Si une seule personne forçait ChatGPT à générer une quantité importante de texte, cela consommerait inutilement les ressources du serveur et affecterait l'expérience des autres utilisateurs. Par conséquent, des mécanismes de blocage ou de limitation des requêtes, qui n'offrent pas d'avantages évidents, sont au cœur de la conception. C'est pourquoi ChatGPT peut rejeter des requêtes telles que compter jusqu'à 1 million, lister tous les nombres premiers inférieurs à un très grand nombre ou générer des milliers de pages de texte composées d'un seul mot répété.

L'histoire de « l'impossibilité de compter jusqu'à 1 million » nous amène à une conclusion plus importante : toutes les tâches ne sont pas adaptées aux modèles de langage. ChatGPT est performant pour le traitement du langage naturel, l'interprétation, l'analyse et la génération de texte, mais il ne convient pas aux tâches purement mécaniques. Si l'on considère ChatGPT comme une machine polyvalente capable de tout faire, on sera déçu par ces limitations. Mais en comprenant ses caractéristiques et en le combinant avec d'autres outils tels que les langages de programmation, les bases de données ou les logiciels de calcul, les utilisateurs pourront exploiter pleinement la puissance du système.

Ainsi, lorsque ChatGPT a été mis au défi de compter de 1 à 1 million, le résultat a clairement démontré la différence entre l'IA linguistique et un ordinateur traditionnel. L'intelligence artificielle n'a pas été créée pour remplacer des opérations répétitives et monotones, mais pour aider les humains à traiter des informations complexes, à fournir des connaissances et à suggérer des idées. Cette limite apparemment simple, vue d'un point de vue scientifique, rappelle la bonne approche : utiliser le bon outil pour le bon objectif. ChatGPT ne compte peut-être pas jusqu'à 1 million, mais il peut analyser pourquoi ce chiffre a une signification importante en économie , en science ou en culture. Et c'est là la valeur fondamentale de l'intelligence artificielle dans la vie moderne.

Bao Ngoc (à temps partiel)

Source: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154