Un enjeu crucial menace l’évolution des modèles d’intelligence artificielle, en particulier les systèmes d’IA générative, souvent désignés par leur capacité à traiter et à produire du langage. Ce risque se manifeste alors que ces systèmes sont de plus en plus entraînés sur des contenus générés non pas par des humains, mais par d’autres intelligences artificielles.

Des chercheurs en génie informatique et en mathématiques, issus d’institutions britanniques et canadiennes, ont récemment alerté sur cette problématique. Selon leurs études, il est essentiel de prendre au sérieux ce phénomène si l’on souhaite continuer à tirer profit des avantages que l’IA générative pourrait offrir, en particulier à partir de données collectées massivement sur le web.

Des Réponses de Moins en Moins Pertinentes

Les conclusions de cette recherche soulèvent plusieurs interrogations. D’une part, la surabondance de contenu produit par des IA pourrait paradoxalement accroître la valeur des informations provenant d’êtres humains, rendant ces dernières plus précieuses dans un monde saturé de données. D’autre part, la qualité des réponses fournies par ces intelligences artificielles risque de diminuer substantiellement.

Confrontés à ce phénomène, les utilisateurs pourraient se retrouver avec des réponses de plus en plus « bizarres », déroutantes, et parfois dénuées de sens logique. L’échec à réguler ce processus de formation pourrait conduire à des scénarios troublants où les utilisateurs sont forcés de naviguer à travers un océan de contenus peu fiables.

Zakhar Shumaylov, coauteur de l’étude et affilié à l’Université de Cambridge, insiste sur la nécessité d’une vigilance accrue concernant la qualité des données utilisées pour entraîner ces modèles. Il souligne que cette problématique pourrait avoir des répercussions profondes si des mesures ne sont pas prises rapidement. « Sans précautions adéquates, les choses pourraient se détériorer considérablement », déclare-t-il.