6 raisons pour lesquelles ChatGPT vous donne de mauvaises réponses

ChatGPT est un modèle de traitement automatique du langage naturel développé par OpenAI. Il est basé sur l’architecture GPT-4 et est capable de générer du texte cohérent et pertinent à partir de n’importe quelle consigne en langage naturel. Cependant, il peut arriver que ChatGPT fournisse de mauvaises réponses ou des informations inexactes. Voici 6 raisons qui peuvent expliquer ce phénomène.

Compréhension imparfaite de la consigne

ChatGPT, bien qu’efficace dans de nombreux cas, est parfois sujet à des erreurs de compréhension de la consigne. Cela peut s’expliquer par plusieurs facteurs, notamment les ambiguïtés, les formulations complexes ou l’utilisation d’un langage trop spécifique. Les conséquences peuvent être des réponses inexactes, hors sujet ou dépourvues de sens.

a) Ambiguïtés et formulations complexes

Lorsque la consigne est ambiguë ou complexe, ChatGPT peut avoir du mal à déterminer le sens exact de la question ou de la demande. Par exemple, si vous demandez : “Quelle est la température de l’eau à l’état solide ?”, ChatGPT pourrait mal interpréter votre question et fournir des informations sur la température de l’eau à l’état liquide, car il n’a pas saisi que vous vous référez à la glace.

b) Utilisation d’un langage spécifique ou de jargon

ChatGPT peut également avoir du mal à comprendre des termes très spécifiques ou du jargon propre à un domaine particulier. Par exemple, si vous demandez : “Quel est le résultat de l’interaction entre les résidus ioniques dans un peptide ?”, ChatGPT pourrait ne pas saisir les termes techniques et fournir une réponse vague ou inexacte.

c) Problèmes de contexte

La compréhension du contexte est un défi pour ChatGPT, notamment lorsque la consigne est formulée de manière elliptique ou fait référence à des éléments extérieurs. Prenons cet exemple : “Qu’en pense-t-il ?”. Sans contexte clair, ChatGPT ne peut pas déterminer à qui ou à quoi la question se réfère et fournira probablement une réponse imprécise.

d) Expressions idiomatiques et jeux de mots

Les expressions idiomatiques, les jeux de mots et les métaphores peuvent également poser problème à ChatGPT. Par exemple, si vous demandez : “Comment décrocher la lune ?”, ChatGPT pourrait prendre cette expression au pied de la lettre et vous fournir des informations sur les voyages spatiaux, alors que vous cherchiez en réalité des conseils pour atteindre un objectif ambitieux.

Ambiguïté dans la question

L’ambiguïté dans les questions posées à ChatGPT peut entraîner des réponses incorrectes ou imprécises. Il est donc essentiel de bien formuler les questions pour obtenir les informations souhaitées. Voici quelques exemples concrets d’ambiguïtés courantes et de la manière dont elles peuvent affecter les réponses de ChatGPT :

a) Questions à double sens

Les questions à double sens sont celles qui peuvent être comprises de différentes manières en raison de la structure de la phrase ou de l’utilisation de mots polysémiques. Par exemple, la question “Comment faire cuire des pommes ?” peut être interprétée comme une demande de recette pour des pommes au four ou pour des pommes de terre. ChatGPT pourrait alors fournir une réponse qui ne correspond pas à ce que vous cherchiez.

b) Manque de précision

Les questions vagues ou imprécises peuvent également conduire à des réponses inexactes ou hors sujet. Par exemple, si vous demandez “Quelle est la meilleure voiture ?”, ChatGPT pourrait vous donner une réponse basée sur les ventes, les performances ou les avis des consommateurs. Pour éviter cela, il est préférable de préciser vos critères, par exemple en demandant “Quelle est la meilleure voiture électrique en termes d’autonomie ?”.

c) Questions incomplètes ou elliptiques

Les questions incomplètes ou elliptiques peuvent également causer des problèmes de compréhension pour ChatGPT. Par exemple, si vous demandez “Quel est le meilleur moyen ?”, sans préciser le contexte, ChatGPT ne saura pas si vous parlez de transport, de communication ou d’une autre situation. Il est donc important de fournir suffisamment d’informations pour permettre au modèle de comprendre le contexte.

d) Questions avec des pronoms ambigus

L’utilisation de pronoms sans référent clair peut également entraîner des réponses incorrectes. Par exemple, si vous demandez “Quelle est la différence entre un chat et un chien, et comment s’entend-il généralement avec eux ?”, il n’est pas clair à quel animal le pronom “il” fait référence. ChatGPT pourrait alors faire une supposition, mais celle-ci pourrait être erronée.

Pour éviter les réponses incorrectes dues à l’ambiguïté dans les questions, il est important de les formuler de manière claire et précise, en fournissant suffisamment de contexte et en évitant les termes ambigus ou polysémiques. De cette manière, vous augmenterez vos chances d’obtenir des réponses pertinentes et précises de la part de ChatGPT.

Connaissances obsolètes

La base de connaissances de ChatGPT s’arrête en septembre 2021, ce qui limite sa capacité à répondre aux questions sur des événements ou des avancées technologiques récents. Cependant, des addons et des extensions tels que ReaderGPT, AIPRM, ShareGPT et WebChatGPT permettent d’améliorer les performances de ChatGPT et de le mettre à jour.

1. ReaderGPT

ReaderGPT est une extension qui permet à ChatGPT de rechercher des informations dans des documents et des articles récents pour fournir des réponses plus à jour. En intégrant cette fonctionnalité, ChatGPT peut analyser des documents récents pour répondre à des questions sur des événements ou des avancées qui ne figuraient pas dans sa base de connaissances initiale.

Exemple concret : Si vous posez une question sur le dernier modèle de smartphone d’une marque célèbre, ReaderGPT peut rechercher des articles récents sur le sujet pour fournir une réponse à jour, même si cette information n’était pas disponible lors de l’entraînement de ChatGPT.

2. AIPRM (AI-Powered Reference Management)

AIPRM est une solution qui permet d’intégrer des bases de données et des sources d’information mises à jour à ChatGPT. Grâce à AIPRM, le modèle peut accéder à des informations plus récentes et fournir des réponses plus précises et à jour sur divers sujets.

Exemple concret : Si vous demandez des informations sur les dernières recommandations en matière de santé publique concernant la COVID-19, AIPRM permet à ChatGPT de consulter des bases de données actualisées pour fournir des réponses en accord avec les dernières découvertes scientifiques.

3. ShareGPT

ShareGPT est une extension collaborative qui permet aux utilisateurs de partager et de mettre à jour les connaissances de ChatGPT en temps réel. Cette approche collaborative permet d’améliorer continuellement la qualité des réponses fournies par le modèle et de pallier les lacunes de sa base de connaissances initiale.

Exemple concret : Si un utilisateur pose une question sur une nouvelle politique gouvernementale, un autre utilisateur ayant des connaissances à jour sur le sujet peut partager cette information pour enrichir la base de connaissances de ChatGPT.

4. WebChatGPT

WebChatGPT est une extension qui permet à ChatGPT d’accéder à des informations en ligne en temps réel pour répondre aux questions des utilisateurs. En interagissant directement avec des sources d’information en ligne, ChatGPT peut fournir des réponses basées sur des données actualisées.

Exemple concret : Si vous posez une question sur les résultats d’une élection récente, WebChatGPT peut consulter des sources d’information en ligne pour vous fournir les résultats les plus récents et précis.

Biais dans les données d’entraînement

Les biais dans les données d’entraînement de ChatGPT peuvent affecter la qualité et l’exactitude des réponses fournies par le modèle. Ces biais proviennent de diverses sources et peuvent être de différentes natures. OpenAI travaille constamment à améliorer la qualité des données d’entraînement pour minimiser ces problèmes. Voici quelques exemples concrets de biais et leurs conséquences :

a) Biais culturels ou idéologiques

Certaines sources d’information utilisées pour entraîner ChatGPT peuvent contenir des biais culturels ou idéologiques. Par exemple, les données pourraient provenir de sites web ou de médias ayant une orientation politique particulière. Si le modèle s’appuie sur ces sources biaisées, il peut générer des réponses qui reflètent ces préjugés.

Exemple concret : Si ChatGPT est interrogé sur un sujet politique controversé, il pourrait fournir une réponse qui penche vers une idéologie spécifique, reflétant ainsi les biais présents dans les données d’entraînement.

b) Biais de genre ou de race

Les données d’entraînement peuvent également contenir des biais de genre ou de race en raison de stéréotypes présents dans les sources d’information. Ces biais peuvent se refléter dans les réponses de ChatGPT, ce qui peut conduire à des réponses discriminatoires ou inexactes.

Exemple concret : Si vous demandez à ChatGPT de nommer des scientifiques célèbres, il pourrait lister principalement des hommes blancs, omettant ainsi des femmes et des personnes issues de groupes ethniques minoritaires qui ont également contribué de manière significative à la science.

c) Biais historiques

Les sources historiques utilisées pour entraîner ChatGPT peuvent contenir des biais liés à la façon dont l’histoire a été écrite ou interprétée. Ces biais historiques peuvent influencer les réponses de ChatGPT sur des sujets liés à l’histoire, en mettant en avant certaines perspectives ou événements plutôt que d’autres.

Exemple concret : Si vous posez une question sur un conflit historique, ChatGPT pourrait présenter une version des faits qui reflète la perspective d’un groupe ou d’une nation particulière, omettant ainsi d’autres points de vue.

OpenAI s’efforce de minimiser les biais dans les données d’entraînement de ChatGPT en adoptant des approches telles que :

1. Utilisation de sources diversifiées : Pour réduire les biais, OpenAI s’efforce d’inclure une variété de sources d’information, représentant différentes perspectives culturelles, idéologiques et historiques.
2. Évaluation des performances : OpenAI utilise des métriques d’évaluation pour mesurer l’ampleur des biais dans les réponses de ChatGPT et ajuste le modèle en conséquence pour atténuer ces biais.
3. Feedback des utilisateurs : OpenAI encourage les utilisateurs à signaler les problèmes de biais qu’ils rencontrent dans les réponses de ChatGPT. Ces retours d’expérience sont essentiels pour améliorer le modèle et réduire les biais.

Limites inhérentes à l’intelligence artificielle

ChatGPT, en tant que modèle d’intelligence artificielle, présente des limites inhérentes qui peuvent affecter la qualité et la fiabilité de ses réponses. Contrairement aux humains, il ne possède pas de conscience ni d’intuition et fonctionne sur la base de schémas statistiques appris lors de son entraînement. Voici quelques exemples concrets de ces limites et leurs conséquences :

a) Manque de sens commun

ChatGPT peut manquer de sens commun dans certaines situations, ce qui peut entraîner des réponses absurdes ou inappropriées. Par exemple, il pourrait suggérer des solutions irréalisables à un problème ou donner des réponses qui ne tiennent pas compte des contraintes du monde réel.

Exemple concret : Si vous demandez à ChatGPT comment voler sans équipement spécial, il pourrait suggérer des réponses fantaisistes ou impossibles, comme “flotter dans les airs en se concentrant intensément”, plutôt que d’expliquer les lois de la physique qui rendent cette action impossible.

b) Incapacité à faire preuve de jugement éthique

ChatGPT n’a pas de conscience éthique et ne peut donc pas faire de jugements moraux. Dans certaines situations, il peut fournir des réponses qui pourraient être considérées comme immorales ou contraires à l’éthique.

Exemple concret : Si un utilisateur demande à ChatGPT comment contourner un système de sécurité, le modèle pourrait fournir des informations sur les méthodes de piratage, sans prendre en compte les implications éthiques de cette action.

c) Absence d’expertise spécifique

ChatGPT possède une vaste base de connaissances, mais il n’est pas un expert dans tous les domaines. Par conséquent, il peut fournir des réponses moins précises ou moins détaillées que celles d’un expert humain dans un domaine donné.

Exemple concret : Si vous posez une question complexe sur la mécanique quantique, ChatGPT pourrait fournir une réponse simplifiée ou incomplète, car il ne possède pas la même expertise qu’un physicien spécialisé dans ce domaine.

d) Difficulté à comprendre les émotions et le contexte social

Contrairement aux humains, ChatGPT a du mal à comprendre les émotions et le contexte social qui entourent certaines questions ou situations. Cela peut entraîner des réponses inappropriées ou insensibles.

Exemple concret : Si vous demandez des conseils pour gérer un conflit personnel, ChatGPT pourrait fournir des suggestions génériques ou superficielles qui ne tiennent pas compte des émotions et des nuances spécifiques de la situation.

Tentative de réponse même en cas d’ignorance

L’une des limites de ChatGPT réside dans sa tendance à fournir une réponse même lorsqu’il ne dispose pas des informations nécessaires ou lorsqu’il ne comprend pas entièrement la question. Cette situation peut conduire à des réponses inexactes ou imprécises. Voici quelques exemples concrets pour illustrer ce problème :

a) Réponses basées sur des suppositions

Lorsque ChatGPT ne dispose pas des informations requises pour répondre à une question, il peut tenter de fournir une réponse en se basant sur des suppositions ou des approximations. Cela peut entraîner des réponses inexactes ou trompeuses.

Exemple concret : Si vous demandez à ChatGPT la distance entre deux villes dont il n’a pas la connaissance, il pourrait fournir une réponse basée sur une estimation plutôt que d’admettre qu’il ne connaît pas la réponse.

b) Réponses vagues ou génériques

Face à une question à laquelle il ne peut pas répondre précisément, ChatGPT peut donner une réponse vague ou générique qui semble plausible mais qui n’apporte pas l’information recherchée.

Exemple concret : Si vous demandez à ChatGPT comment résoudre un problème technique spécifique avec un logiciel particulier, il pourrait vous donner des conseils généraux sur la résolution des problèmes informatiques plutôt que de fournir des instructions précises et adaptées à votre situation.

c) Réponses basées sur des informations obsolètes ou erronées

Lorsque ChatGPT ne dispose pas des informations nécessaires pour répondre à une question, il peut se baser sur des informations obsolètes ou erronées pour tenter de fournir une réponse. Cela peut entraîner des réponses inexactes ou trompeuses.

Exemple concret : Si vous demandez à ChatGPT des informations sur une loi récente, il pourrait fournir une réponse basée sur une version précédente de la loi ou sur des informations erronées qu’il a apprises lors de son entraînement.

Pour pallier ce problème, il est essentiel de prendre en compte les limites de ChatGPT et d’utiliser des sources complémentaires pour vérifier les informations fournies par le modèle. De plus, il est important de poser des questions claires et précises, et de donner suffisamment de contexte pour aider ChatGPT à comprendre la question et à fournir des réponses plus précises et pertinentes. Enfin, il est crucial de garder à l’esprit que ChatGPT n’est pas infaillible et qu’il ne remplace pas l’expertise humaine.