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Pangram : l'uniformité des IA trahit leur fonctionnement
Le PDG de Pangram affirme que les modèles linguistiques se trahissent en faisant les mêmes arguments.
Max Spero, PDG du détecteur de texte IA Pangram, a partagé ses réflexions dans une interview publiée sur AI Policy Perspectives.
Spero décrit le classificateur de deep learning de Pangram comme une boîte noire. "Nous n'avons pas beaucoup d'interprétabilité sur les raisons pour lesquelles il fait les prédictions qu'il fait", a-t-il déclaré. L'outil met en évidence des phrases suspectes comme indices, mais le modèle capte des schémas structurels qu'un modèle linguistique laisse derrière lui lors de l'organisation d'un document. Même Pangram ne comprend pas entièrement ces schémas.
Spero soutient également que les modèles linguistiques "pourraient être" meilleurs que la moyenne des humains en grammaire et en logique, mais qu'ils sont beaucoup plus uniformes. Si vous demandez à un LLM de fournir 100 arguments sur un sujet, ceux-ci se regrouperont dans une bande étroite, "tandis que l'espace des arguments humains sera très diversifié."
