J'ai demandé à chatgpt pourquoi les IA pouvaient se laisser convaincre de produire des réponses qu'elles ont pourtant refusé au départ. Je partage : <p>La raison pour laquelle il est parfois possible de convaincre une IA de répondre différemment ou d'accomplir une tâche qu'elle a initialement refusée repose sur des aspects techniques et conceptuels du fonctionnement des modèles de langage comme moi. Voici une explication en détail :</p><p>---</p><p>1. Manque de véritable compréhension "humaine"</p><p>Les IA ne comprennent pas les concepts ou les règles comme un humain. Elles génèrent des réponses en fonction de :</p><p>Modèles statistiques : Probabilités de mots ou phrases qui suivent un contexte donné.</p><p>Apprentissage basé sur des exemples : Exemples issus des données d'entraînement.</p><p>Ainsi, quand un utilisateur reformule une demande ou adopte une approche indirecte, il peut présenter le problème sous une forme que l'IA ne "reconnaît" pas immédiatement comme contraire à ses directives.</p><p>---</p><p>2. Sensibilité au contexte</p><p>Les IA s'adaptent au fil de la conversation en tenant compte du contexte local (les messages précédents). Si un utilisateur mène une discussion en plusieurs étapes :</p><p>L'IA peut percevoir les nouvelles informations comme des raisons valides pour modifier sa réponse.</p><p>Elle peut ignorer les "règles" initiales si le contexte évolue de manière à ne plus faire apparaître la demande comme problématique.</p><p>---</p><p>3. Manque de contrôle strict</p><p>Les systèmes IA modernes sont conçus pour être flexibles et répondre de manière fluide dans une grande variété de situations. Mais cela signifie qu'il peut être difficile de fixer des limites rigides.</p><p>Les directives et "garde-fous" sont souvent formulés comme des exemples ou des modèles à suivre.</p><p>Une reformulation astucieuse peut contourner ces garde-fous si elle ne correspond pas exactement à ce que le système a appris à bloquer.</p><p>---</p><p>4. Absence de logique rigide</p><p>Contrairement à des systèmes de règles strictes, une IA basée sur des modèles de langage ne suit pas une logique formelle rigide. Elle est entraînée pour maximiser la cohérence de ses réponses par rapport aux instructions et au contexte perçu. Si la conversation est habilement dirigée, l'IA peut :</p><p>Interpréter différemment la demande.</p><p>Estimer que répondre est plus aligné avec le contexte de la discussion.</p><p>---</p><p>5. Biais liés à l'entraînement</p><p>Les IA sont formées sur des ensembles de données massifs contenant des interactions humaines. Ces données incluent des exemples où la persuasion ou la diplomatie sont utilisées. Une IA peut donc reproduire des schémas humains de dialogue :</p><p>Être convaincue lorsqu'on lui présente des "arguments".</p><p>Penser que changer d'avis est une réponse acceptable dans certains contextes.</p><p>---</p><p>6. Effets de saturation contextuelle</p><p>Lors d'une longue discussion, l'IA peut "perdre de vue" certaines contraintes initiales, car elle ne retient qu'un nombre limité d'informations du contexte. Cela peut permettre à une requête interdite de passer si elle est formulée avec patience et subtilité.</p><p>---</p><p>En résumé :</p><p>L'IA n'est pas consciente ou manipulée comme un humain, mais elle est sensible :</p><p>À la reformulation et au changement de contexte.</p><p>À l’absence de rigidité dans ses règles.</p><p>À des mécanismes probabilistes qui favorisent parfois une "coopération apparente".</p><p>Pour cette raison, une approche persuasive ou indirecte peut exploiter ses failles dans la manière dont elle applique ses directives. C'est pourquoi des chercheurs et développeurs travaillent constamment sur des modèles plus robustes pour minimiser ces comportements.</p><p></p>