L’essor des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage, une technologie puissante et transformatrice, ont fait irruption sur la scène technologique avec une force inhabituelle. Un exemple clair est le ChatGPT d’OpenAI, lancé il y a un an, qui a démontré son potentiel dans de multiples applications. Cependant, comme pour toute technologie émergente, son utilisation peut être aussi bien bénéfique que nuisible. Certains utilisateurs ont trouvé des moyens de «libérer» ces modèles à des fins malveillantes.
Malgré cela, de nombreuses startups construisent des prototypes et des produits en utilisant les API de ces modèles. Selon OpenAI, plus de 2 millions de développeurs utilisent leurs API.
Fonctionnement et défis des modèles de langage
Mais, comment fonctionnent ces modèles ? Les modèles de langage prédisent le texte qui devrait suivre une entrée donnée. Ils sont formés avec de grandes quantités de texte et des puces informatiques pendant des semaines ou des mois. Avec suffisamment de données et d’entraînement, les modèles peuvent répondre à une large gamme d’entrées avec des informations cohérentes et pertinentes.
Cependant, cette technologie n’est pas sans problèmes et biais. Les modèles peuvent apprendre des biais à partir de leurs données d’entraînement. De plus, ils peuvent fabriquer des informations lorsque la réponse à un stimulus n’est pas claire. Sans protections adéquates, ils peuvent offrir des conseils dangereux, comme comment obtenir des drogues ou fabriquer des bombes.
Le besoin de protections supplémentaires
Pour contrôler ces risques et garantir la sécurité dans les modèles de langage, les entreprises utilisent les retours humains pour affiner les modèles et réduire leur mauvais comportement. Cependant, Robust Intelligence a fourni des exemples inquiétants de la façon dont ces protections peuvent être contournées.
La recherche dans ce domaine est en plein essor. Un groupe de recherche dirigé par Eric Wong a développé une méthode similaire pour générer des « libérations ». De son côté, Brendan Dolan-Gavitt, professeur à l’Université de New York, prévient que l’ajustement humain n’est pas une manière sûre de protéger les modèles.
Face à ce panorama, Dolan-Gavitt suggère que les entreprises qui utilisent ces modèles doivent employer des sauvegardes supplémentaires. Il est nécessaire de concevoir des systèmes qui empêchent les utilisateurs mal intentionnés d’accéder à des informations auxquelles ils ne devraient pas avoir accès. En définitive, l’utilisation sûre et responsable des modèles de langage est un défi qui nécessite la collaboration de toute la communauté technologique.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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