Une étude menée par la Data Provenance Initiative, un collectif de chercheurs indépendants et universitaires dédiés à la transparence des données, révèle une inadéquation entre les données de formation de ChatGPT et ses cas d'utilisation typiques.
- Une étude révèle un écart entre les données de formation de ChatGPT et leur utilisation réelle.
- Les données de formation de ChatGPT proviennent principalement d'articles de presse, d'encyclopédies et de médias sociaux.
- Les applications courantes de ChatGPT concernent l'écriture créative, le brainstorming et la recherche d'explications.
- Les spécialistes du marketing doivent adapter leurs attentes et utiliser l'IA avec discernement.
L'étude, qui a analysé 14 000 domaines Web, a révélé que les données de formation de ChatGPT se composent principalement d'articles de presse, d'encyclopédies et de contenu de médias sociaux.
Cependant, les applications concrètes les plus courantes de cet outil concernent l’écriture créative, le brainstorming et la recherche d’explications.
Comme l’indique l’étude,
« Alors que les sites d’actualités représentent près de 40 % de tous les jetons… moins de 1 % des requêtes ChatGPT semblent être liées à l’actualité ou à l’actualité. »
En approfondissant les habitudes d’utilisation, les chercheurs ont analysé un ensemble de données appelé WildChat, contenant 1 million de conversations d’utilisateurs avec ChatGPT. Ils ont découvert que plus de 30 % de ces conversations impliquent des compositions créatives telles que l’écriture d’histoires fictives ou des jeux de rôle.
Cette inadéquation suggère que les performances de ChatGPT peuvent varier en fonction de la tâche spécifique et de son alignement avec les données de formation de l’outil.
Les spécialistes du marketing doivent savoir que ChatGPT pourrait avoir du mal à générer du contenu basé sur l’actualité, les connaissances spécifiques au secteur ou les sujets de niche.
S'adapter aux forces et aux limites de ChatGPT
Connaître les éléments sur lesquels ChatGPT est formé peut vous aider à aligner les invites sur les points forts et les limites de l'outil.
Cela signifie que vous devrez peut-être ajouter plus de contexte, spécifier le ton et le style souhaités et décomposer les tâches complexes en étapes plus petites.
Pour la création de contenu assistée par l'IA, utilisez ChatGPT pour des tâches telles que la création de publications sur les réseaux sociaux ou de lignes d'objet d'e-mail. Réservez l'expertise humaine aux contenus complexes et spécifiques à un secteur.
Utilisez une ingénierie de réponse efficace pour optimiser la production. Vérifiez toujours les faits et modifiez le contenu généré par l'IA pour garantir la qualité.
Les outils d'IA peuvent accélérer la conceptualisation et la création de contenu, mais ne vous attendez pas à la perfection. La révision humaine est essentielle pour garantir l'exactitude, la cohérence de la marque et la rédaction de textes spécifiques à chaque canal.
Regard vers l'avenir
Cette recherche souligne la nécessité pour les spécialistes du marketing d’être prudents avec les outils d’IA comme ChatGPT.
Comprendre ce que l'IA peut et ne peut pas faire et l'associer à l'expertise humaine. Cette combinaison peut dynamiser les stratégies de contenu et contribuer à atteindre les KPI.
À mesure que le domaine évolue, nous pourrions voir des outils d’IA mieux adaptés aux modèles d’utilisation du monde réel.
Jusqu'à présent, n'oubliez pas que cela aide mais ne remplace pas le jugement d'un expert.
Image en vedette : Emil Kazaryan/Shutterstock
FAQ
Qu'est-ce que le biais des données de Chatgpt ?
Le biais des données de Chatgpt est un problème potentiel lié aux informations et données utilisées pour entraîner le modèle. Il peut mener à des résultats imprécis, voire discriminatoires, si les données d'apprentissage sont incomplètes ou biaisées en faveur d'une certaine catégorie.
Ce biais peut être involontairement introduit par les développeurs ou provenir des sources de données elles-mêmes. Il est important que les concepteurs de modèles comme Chatgpt veillent à utiliser des données variées et représentatives pour s'assurer que le modèle ne reproduise pas ces préjugés ou stéréotypes.
Que se passe-t-il si chatgpt est entraîné sur des données biaisées ?
Si chatgpt est entraîné sur des données biaisées, il risque de reproduire ces biais dans ses réponses. Cela peut avoir un impact négatif en termes de discrimination ou d'exclusion envers certains groupes.
De plus, cela pourrait également affecter la qualité globale des réponses du chatbot, car il ne serait pas « formé » sur une diversité de données et perspectives. Enfin, cela soulève la question éthique de l'utilisation d'intelligence artificielle avec des données biaisées et sa responsabilité sociale.
Comment Chatgpt gère-t-il les biais ?
Chatgpt gère les biais en prenant en compte ses propres limites et en utilisant des données variées pour s'entraîner. Il utilise également la détection de sentiment pour éviter toute réponse inappropriée ou offensante.
En outre, il met à jour constamment son modèle grâce aux interactions avec les utilisateurs afin de réduire les biais potentiels. Enfin, Chatgpt peut fournir des explications sur la façon dont il arrive à une certaine réponse afin d'aider à comprendre et corriger d'éventuels biais.
Quels sont certains exemples de biais observés dans Chatgpt ?
Certains exemples de biais observés dans Chatgpt sont le manque de diversité des sujets abordés, l'utilisation de stéréotypes et préjugés dans les réponses générées, la reproduction des biais existants dans les données d'entraînement utilisées pour l'algorithme, et la possible amplification de certaines idées ou discours extrémistes en ligne.
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Pourquoi y a-t-il un biais dans Chatgpt ?
Il y a un biais dans Chatgpt en raison des données sur lesquelles il a été entraîné. Si ces données comportent des stéréotypes ou des préjugés, l'algorithme risque de reproduire ces biais lors de ses réponses. De plus, les développeurs peuvent également introduire un biais inconsciemment lors de la création du programme.
Enfin, le manque de diversité dans les équipes de développement peut également contribuer à des biais dans l'algorithme.
