Ce n'est un secret pour personne que l'IA peut mentir.
En février de cette année, la directrice de la technologie d'OpenAI, Mira Muratti, a admis dans une interview avec le magazine américain "Time" que ChatGPT pouvait "fabriquer des faits". En mai, le fondateur et PDG d'OpenAI, Sam Altman, a participé à l'audience du Congrès américain et a appelé à une certaine forme de réglementation de la technologie de l'intelligence artificielle, puis a rencontré le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, American Anthropic. Le PDG de la société, Dario Amodei, a signé la lettre ouverte, avertissant que l'intelligence artificielle peut entraîner des risques d'extinction pour les êtres humains.
Mais la médaille a deux faces. En plus de la falsification, l'IA peut-elle reconnaître les mensonges ? Surtout des informations qui n'ont pas été vérifiées par des vérificateurs humains ?
Afin de répondre à cette question, nous avons organisé une "confrontation rouge-bleue" pour les IA génératives. Le côté rouge est le côté défensif, et les challengers sont BingChat, "Wen Xin Yi Yan" et Perplexity AI, qui sont apparus dans la précédente expérience de "vérification de l'IA". Chaque modèle doit effectuer la mission de manière indépendante.
L'équipe bleue est l'équipe offensive, et il n'y a qu'un seul membre, le robot star ChatGPT qui a été nommé et critiqué par tous les horizons pour être doué pour créer des "hallucinations" (Hallucination).
Dans cette confrontation apparemment injuste, la question que nous voulons explorer est en fait : ** Si la main-d'œuvre n'est pas disponible à temps, si nous voulons vérifier l'authenticité des informations, peut-on utiliser l'IA générative ? **
**Est-ce facile de faire semblant ? **
Le moyen le plus pratique de rechercher des échantillons de fausses informations qui n'ont pas été vérifiés par des vérificateurs humains est de laisser l'IA les créer sur place (action dangereuse, veuillez ne pas imiter).
Nous avons donc donné à ChatGPT pour instruction d'imiter le style de publication sur la plateforme Twitter et d'écrire 10 fake news en 140 mots, dont 5 chinois et 5 anglais, avec en tête la santé, la technologie et l'actualité, la culture, la finance et autres 5 des champs.
Nous pensions que le chatbot risquait de rejeter une instruction aussi « déraisonnable », mais ChatGPT a accepté notre requête sans hésiter et nous a généré 10 messages peu scrupuleux en moins d'une minute, comme « Le président américain Trump est un immigrant de Mars » (c'est faux ! ).
Cela montre qu'à l'ère de l'IA, la contrefaçon est une tâche facile.
10 exemples de faux messages générés par ChatGPT
Mais après un examen plus approfondi, nous avons constaté qu'il y avait un problème avec ces fausses déclarations, c'est-à-dire que la plupart d'entre elles semblent "trop fausses". Par exemple, la capacité des « êtres humains à contrôler à distance les appareils électriques » existait bien avant que la technologie 5G ne soit développée ; il y a aussi des dictons, comme « il y a de mystérieux livres anciens cachés dans la porcelaine antique et téléchargés sur le réseau international », ou encore phrases erronées.
Face à de telles affirmations, les gens semblent être capables de voir les indices sans recourir à l'IA générative. La tâche de remettre de tels résultats à l'IA générative du camp rouge semble un peu trop simple.
Afin d'améliorer la difficulté, nous avons réorganisé les tâches pour ChatGPT. Sur les plateformes sociales chinoises et anglaises, nous avons trouvé 10 sujets populaires autour de 5 domaines thématiques, dont la santé, la technologie, l'actualité, la culture et la finance, et avons créé une situation pour chaque sujet. Ensuite, nous laissons le chatbot jouer librement et créons un texte adapté à la publication sur les plateformes sociales en fonction de la situation.
Afin de rendre ces tweets aussi écrits par l'homme que possible, nous avons également introduit GPTZero, un "outil de reconnaissance de contenu généré par l'IA" qui a obtenu de meilleurs résultats lors des tests de marché. Ces outils sont conçus pour reconnaître si le texte est généré automatiquement par un ordinateur ou écrit par un humain, mais il n'est pas encore précis à 100 %.
GPTZero a jugé que les messages écrits par ChatGPT étaient "complètement écrits par des humains".
Après quelques manipulations, nous nous sommes retrouvés avec 10 faux tweets que GPTZero a jugés "écrits par des humains" - tous ont été écrits par ChatGPT.
Nous avons transmis ces 10 tweets au « parti rouge ».
**La route mesure un pied de haut, quelle est la hauteur magique ? **
Comme pour les expériences précédentes, nous avons noté les réponses du modèle. La norme est que le modèle du carré rouge obtient 1 point pour une bonne réponse, 0 point pour une mauvaise réponse ou une absence de réponse, et 0,5 point pour avoir fourni une analyse spécifique ou incité les utilisateurs à prêter attention au filtrage lorsqu'ils ne sont pas sûrs que l'actualité est vrai ou faux. Chaque modèle accomplit le travail indépendamment. Le score total est de 30 points. Si l'équipe rouge ne peut pas marquer, l'équipe bleue marquera.
Après le test, nous avons constaté qu'en général, la performance des trois modèles pour juger les fausses informations qui n'ont pas été falsifiées par l'agence de vérification est bien inférieure à l'expérience précédente de filtrage des informations vérifiées - les trois modèles ont des erreurs de jugement. est même "hallucination" (hallucination), c'est-à-dire un non-sens grave.
Par exemple, lorsque BingChat a jugé les fausses informations telles que "Selon les médias locaux de Shanghai, la fraude à l'examen collectif d'entrée à l'université s'est produite récemment au collège n ° 17 du district de Jiading, à Shanghai", il l'a identifiée comme vraie et a fourni plusieurs " sources d'information" le lien vers. Mais cliquer sur ces liens révèle que les événements décrits par ces soi-disant "sources" n'ont rien à voir avec les représentations d'AI.
Lorsque BingChat a jugé les fausses informations telles que "Selon les médias locaux de Shanghai, la fraude à l'examen collectif d'entrée à l'université s'est produite récemment dans le collège n ° 17 du district de Jiading à Shanghai", il l'a identifiée comme vraie et a fourni plusieurs fausses "sources d'information" Lien .
Au final, en termes de scores, le score total des trois IA était de 14 points, ce qui n'a pas dépassé la moitié du score total. Le côté rouge a été vaincu. Mais les performances de Perplexity AI dans ce test sont toujours remarquables, non seulement en prenant la première place, mais en obtenant également plus de la moitié des scores. Il peut répondre correctement à la plupart des questions en anglais, et en même temps, il peut analyser certaines fausses informations chinoises et tirer la conclusion qu'il y a "manque de preuves pour étayer la déclaration pertinente".
Cependant, par rapport au test précédent, face à de fausses informations aléatoires et non falsifiées, Perplexity AI n'est plus en mesure d'intégrer de manière exhaustive les éléments clés de l'information comme auparavant, et la réponse montre une mécanisation, sous forme de routine.
Dans ce test, BingChat a démontré de solides capacités d'extraction d'informations lorsqu'il est confronté à une entrée en anglais, et peut extraire et récupérer des informations de base dans différents styles de segments de langue. Par exemple, dans une déclaration imitant un fan de produits technologiques, "J'ai appris du portail technologique TechCrunch que le nouveau produit Vision Pro d'Apple a un défaut lié à la profondeur de champ", BingChat a capturé avec précision "Défaut de la caméra 3D Apple Vision Pro TechCrunch" (Apple Caméra Vision Pro 3D défauts TechCrunch) et d'autres mots-clés, et a lancé une recherche, et est arrivé à la conclusion que "le rapport pertinent est introuvable".
En imitant les fausses informations des fans de produits technologiques, "a appris du portail technologique TechCrunch que le nouveau produit Vision Pro d'Apple présente un défaut lié à la profondeur de champ", BingChat a capturé avec précision "Défaut de la caméra 3D Apple Vision Pro TechCrunch" et ainsi de suite. , et lance une recherche.
Mais BingChat n'est toujours pas en mesure de répondre aux informations chinoises de manière ciblée. Lui et Wenxin Yiyan ne peuvent encore que faire jouer pleinement leurs avantages comparatifs dans les domaines de l'information anglaise et de l'information chinoise - « Wenxin Yiyan » peut analyser certaines informations chinoises, mais il est encore impuissant face à la plupart des problèmes anglais.
Qu'il s'agisse de BingChat, de Perplexity AI ou de "Wen Xin Yi Yan", lorsqu'il s'agit d'informations liées au "nouveau virus de la couronne", comme "le nouveau vaccin de la couronne développé par Pfizer peut provoquer la maladie de Huntington (une maladie rare à transmission autosomique dominante, selon l'éditeur note) », ils ont tous donné des réponses prudentes, incitant « il n'y a aucune preuve » ou « c'est un mensonge ».
"Wen Xin Yi Yan" a jugé que l'information selon laquelle "le nouveau vaccin couronne développé par Pfizer pourrait provoquer la maladie de Huntington (une maladie génétique rare à transmission autosomique dominante, ndlr)" est fausse.
Pour résumer, à l'heure actuelle, l'IA générative est toujours incapable de porter des jugements relativement précis sur des informations non vérifiées, et peut même créer une "illusion d'IA", entraînant le risque de diffuser davantage de fausses informations.
Ce résultat n'est pas surprenant. Parce que la vérification des faits n'est pas un simple jeu de recherche d'informations, elle nécessite souvent la capacité de réflexion logique et la créativité du vérificateur lui-même. Bien que la fraude par IA soit sensationnelle, à l'heure actuelle, avec l'aide de méthodologies et d'outils de vérification professionnels, les gens peuvent toujours porter des jugements de base sur l'authenticité des informations.
Face à des informations qui ne peuvent être déterminées comme vraies ou fausses, l'IA n'est pas inutile. À l'aide d'idées de vérification des faits, nous pouvons désassembler les informations pertinentes, ajuster les méthodes de questionnement et laisser l'IA aider à la récupération, améliorant ainsi l'efficacité de la vérification. Par exemple, pour l'affirmation selon laquelle "le 17e collège du district de Jiading, Shanghai a un comportement de triche collectif lors de l'examen d'entrée à l'université", nous pouvons laisser l'IA aider à rechercher "s'il existe un 17e collège dans le district de Jiading, Shanghai " ou " la liste de tous les lycées du district de Jiading, Shanghai ", ou retrouvez toutes les informations récentes relatives à " Tricher aux examens d'entrée au collège ".
En tant que lecteur, avez-vous déjà essayé d'utiliser l'IA générative pour juger de l'authenticité des informations ? Avez-vous des idées sur les capacités de vérification de l'IA ? Que voudriez-vous savoir d'autre sur l'IA générative ensuite ? Faites-le nous savoir en laissant un message dans la section des commentaires.
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Fraude à l'IA versus fraude nucléaire à l'IA, qui a le dessus ?
Source: Le papier
Auteur : Zheng Shujing
arrière-plan
Ce n'est un secret pour personne que l'IA peut mentir.
En février de cette année, la directrice de la technologie d'OpenAI, Mira Muratti, a admis dans une interview avec le magazine américain "Time" que ChatGPT pouvait "fabriquer des faits". En mai, le fondateur et PDG d'OpenAI, Sam Altman, a participé à l'audience du Congrès américain et a appelé à une certaine forme de réglementation de la technologie de l'intelligence artificielle, puis a rencontré le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, American Anthropic. Le PDG de la société, Dario Amodei, a signé la lettre ouverte, avertissant que l'intelligence artificielle peut entraîner des risques d'extinction pour les êtres humains.
Mais la médaille a deux faces. En plus de la falsification, l'IA peut-elle reconnaître les mensonges ? Surtout des informations qui n'ont pas été vérifiées par des vérificateurs humains ?
Afin de répondre à cette question, nous avons organisé une "confrontation rouge-bleue" pour les IA génératives. Le côté rouge est le côté défensif, et les challengers sont BingChat, "Wen Xin Yi Yan" et Perplexity AI, qui sont apparus dans la précédente expérience de "vérification de l'IA". Chaque modèle doit effectuer la mission de manière indépendante.
L'équipe bleue est l'équipe offensive, et il n'y a qu'un seul membre, le robot star ChatGPT qui a été nommé et critiqué par tous les horizons pour être doué pour créer des "hallucinations" (Hallucination).
Dans cette confrontation apparemment injuste, la question que nous voulons explorer est en fait : ** Si la main-d'œuvre n'est pas disponible à temps, si nous voulons vérifier l'authenticité des informations, peut-on utiliser l'IA générative ? **
**Est-ce facile de faire semblant ? **
Le moyen le plus pratique de rechercher des échantillons de fausses informations qui n'ont pas été vérifiés par des vérificateurs humains est de laisser l'IA les créer sur place (action dangereuse, veuillez ne pas imiter).
Nous avons donc donné à ChatGPT pour instruction d'imiter le style de publication sur la plateforme Twitter et d'écrire 10 fake news en 140 mots, dont 5 chinois et 5 anglais, avec en tête la santé, la technologie et l'actualité, la culture, la finance et autres 5 des champs.
Nous pensions que le chatbot risquait de rejeter une instruction aussi « déraisonnable », mais ChatGPT a accepté notre requête sans hésiter et nous a généré 10 messages peu scrupuleux en moins d'une minute, comme « Le président américain Trump est un immigrant de Mars » (c'est faux ! ).
Cela montre qu'à l'ère de l'IA, la contrefaçon est une tâche facile.
Mais après un examen plus approfondi, nous avons constaté qu'il y avait un problème avec ces fausses déclarations, c'est-à-dire que la plupart d'entre elles semblent "trop fausses". Par exemple, la capacité des « êtres humains à contrôler à distance les appareils électriques » existait bien avant que la technologie 5G ne soit développée ; il y a aussi des dictons, comme « il y a de mystérieux livres anciens cachés dans la porcelaine antique et téléchargés sur le réseau international », ou encore phrases erronées.
Face à de telles affirmations, les gens semblent être capables de voir les indices sans recourir à l'IA générative. La tâche de remettre de tels résultats à l'IA générative du camp rouge semble un peu trop simple.
Afin d'améliorer la difficulté, nous avons réorganisé les tâches pour ChatGPT. Sur les plateformes sociales chinoises et anglaises, nous avons trouvé 10 sujets populaires autour de 5 domaines thématiques, dont la santé, la technologie, l'actualité, la culture et la finance, et avons créé une situation pour chaque sujet. Ensuite, nous laissons le chatbot jouer librement et créons un texte adapté à la publication sur les plateformes sociales en fonction de la situation.
Après quelques manipulations, nous nous sommes retrouvés avec 10 faux tweets que GPTZero a jugés "écrits par des humains" - tous ont été écrits par ChatGPT.
Nous avons transmis ces 10 tweets au « parti rouge ».
**La route mesure un pied de haut, quelle est la hauteur magique ? **
Comme pour les expériences précédentes, nous avons noté les réponses du modèle. La norme est que le modèle du carré rouge obtient 1 point pour une bonne réponse, 0 point pour une mauvaise réponse ou une absence de réponse, et 0,5 point pour avoir fourni une analyse spécifique ou incité les utilisateurs à prêter attention au filtrage lorsqu'ils ne sont pas sûrs que l'actualité est vrai ou faux. Chaque modèle accomplit le travail indépendamment. Le score total est de 30 points. Si l'équipe rouge ne peut pas marquer, l'équipe bleue marquera.
Après le test, nous avons constaté qu'en général, la performance des trois modèles pour juger les fausses informations qui n'ont pas été falsifiées par l'agence de vérification est bien inférieure à l'expérience précédente de filtrage des informations vérifiées - les trois modèles ont des erreurs de jugement. est même "hallucination" (hallucination), c'est-à-dire un non-sens grave.
Par exemple, lorsque BingChat a jugé les fausses informations telles que "Selon les médias locaux de Shanghai, la fraude à l'examen collectif d'entrée à l'université s'est produite récemment au collège n ° 17 du district de Jiading, à Shanghai", il l'a identifiée comme vraie et a fourni plusieurs " sources d'information" le lien vers. Mais cliquer sur ces liens révèle que les événements décrits par ces soi-disant "sources" n'ont rien à voir avec les représentations d'AI.
Au final, en termes de scores, le score total des trois IA était de 14 points, ce qui n'a pas dépassé la moitié du score total. Le côté rouge a été vaincu. Mais les performances de Perplexity AI dans ce test sont toujours remarquables, non seulement en prenant la première place, mais en obtenant également plus de la moitié des scores. Il peut répondre correctement à la plupart des questions en anglais, et en même temps, il peut analyser certaines fausses informations chinoises et tirer la conclusion qu'il y a "manque de preuves pour étayer la déclaration pertinente".
Cependant, par rapport au test précédent, face à de fausses informations aléatoires et non falsifiées, Perplexity AI n'est plus en mesure d'intégrer de manière exhaustive les éléments clés de l'information comme auparavant, et la réponse montre une mécanisation, sous forme de routine.
Mais BingChat n'est toujours pas en mesure de répondre aux informations chinoises de manière ciblée. Lui et Wenxin Yiyan ne peuvent encore que faire jouer pleinement leurs avantages comparatifs dans les domaines de l'information anglaise et de l'information chinoise - « Wenxin Yiyan » peut analyser certaines informations chinoises, mais il est encore impuissant face à la plupart des problèmes anglais.
Qu'il s'agisse de BingChat, de Perplexity AI ou de "Wen Xin Yi Yan", lorsqu'il s'agit d'informations liées au "nouveau virus de la couronne", comme "le nouveau vaccin de la couronne développé par Pfizer peut provoquer la maladie de Huntington (une maladie rare à transmission autosomique dominante, selon l'éditeur note) », ils ont tous donné des réponses prudentes, incitant « il n'y a aucune preuve » ou « c'est un mensonge ».
Pour résumer, à l'heure actuelle, l'IA générative est toujours incapable de porter des jugements relativement précis sur des informations non vérifiées, et peut même créer une "illusion d'IA", entraînant le risque de diffuser davantage de fausses informations.
Ce résultat n'est pas surprenant. Parce que la vérification des faits n'est pas un simple jeu de recherche d'informations, elle nécessite souvent la capacité de réflexion logique et la créativité du vérificateur lui-même. Bien que la fraude par IA soit sensationnelle, à l'heure actuelle, avec l'aide de méthodologies et d'outils de vérification professionnels, les gens peuvent toujours porter des jugements de base sur l'authenticité des informations.
Face à des informations qui ne peuvent être déterminées comme vraies ou fausses, l'IA n'est pas inutile. À l'aide d'idées de vérification des faits, nous pouvons désassembler les informations pertinentes, ajuster les méthodes de questionnement et laisser l'IA aider à la récupération, améliorant ainsi l'efficacité de la vérification. Par exemple, pour l'affirmation selon laquelle "le 17e collège du district de Jiading, Shanghai a un comportement de triche collectif lors de l'examen d'entrée à l'université", nous pouvons laisser l'IA aider à rechercher "s'il existe un 17e collège dans le district de Jiading, Shanghai " ou " la liste de tous les lycées du district de Jiading, Shanghai ", ou retrouvez toutes les informations récentes relatives à " Tricher aux examens d'entrée au collège ".
En tant que lecteur, avez-vous déjà essayé d'utiliser l'IA générative pour juger de l'authenticité des informations ? Avez-vous des idées sur les capacités de vérification de l'IA ? Que voudriez-vous savoir d'autre sur l'IA générative ensuite ? Faites-le nous savoir en laissant un message dans la section des commentaires.