Les dernières recherches de Google révèlent un problème clé: les modèles de grandes langues ont des difficultés à corriger efficacement leurs erreurs de raisonnement en l'absence de conseils externes. Cette découverte est d'une grande importance pour le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier lors du développement d'applications qui nécessitent une sécurité élevée et une fiabilité. Les chercheurs ont constaté que lorsque les modèles reposent uniquement sur leurs propres mécanismes internes pour corriger les réactions initiales, ils tombent souvent dans un cycle d'erreurs qui ne peuvent pas atteindre une véritable auto-correction.
Grâce à des expériences, l'équipe de recherche a révélé que bien que plusieurs modèles puissent réaliser que l'on appelle "l'auto-cohérence" dans une certaine mesure par le vote, il y a toujours un écart significatif entre ce mécanisme et une véritable auto-correction. Cette cohérence superficielle peut masquer les défauts du raisonnement inhérent du modèle et ne peut pas résoudre fondamentalement le problème des jugements mauvais. Cette constatation nous rappelle que lors de l'évaluation des performances du modèle de langage, nous ne pouvons pas compter uniquement sur les mesures de cohérence de surface.
Cette étude a un impact profond sur le domaine de la sécurité de l'intelligence artificielle. Dans les scénarios d'application à haut risque tels que le diagnostic médical et la consultation juridique, la capacité d'auto-correction du modèle est cruciale. Les résultats de la recherche montrent que les modèles de langue actuels nécessitent toujours des mécanismes de supervision et d'intervention externes pour assurer la précision et la fiabilité de leur production. Cela fournit une référence importante pour la conception de futurs systèmes d'intelligence artificielle.
Les chercheurs soulignent que, bien que le modèle actuel ait des limites d'auto-correction, cela ne signifie pas que nous devons abandonner l'exploration. Au lieu de cela, cette étude indique la direction des améliorations futures. Ils ont appelé au développement continu de mécanismes d'auto-correction plus avancés en fonction de la pleine compréhension du potentiel et des limites du modèle. Cela peut inclure l'introduction de données multimodales, des capacités d'inférence améliorées et l'établissement d'un système de détection d'erreur plus complet.
Cette recherche a également déclenché une réflexion approfondie sur la voie du développement de l'intelligence artificielle. Il nous rappelle que, même si la poursuite de la taille et des performances du modèle, sa capacité de raisonnement inhérente et son mécanisme d'auto-correction ne doivent pas être ignorées. Les recherches futures pourraient explorer de nouvelles façons de combiner des bases de connaissances externes avec des processus de raisonnement interne pour améliorer les capacités d'auto-correction du modèle.
Dans l'ensemble, cette recherche de Google Deepmind a sonné un signal d'alarme pour le domaine de l'intelligence artificielle et a également souligné la voie à suivre. Il souligne que lors du développement de modèles de langues importants, une plus grande attention devrait être accordée à la culture et à l'évaluation de leurs capacités d'auto-correction. Cette découverte entraînera une technologie d'intelligence artificielle vers une direction plus sûre et plus fiable, jetant les bases de la construction de systèmes vraiment intelligents.