ChatGPT analyse le texte en se basant sur des modèles statistiques. Il peut donc identifier des structures linguistiques et fournir des réponses cohérentes. Toutefois, lorsqu’une conversation s’étend sur plusieurs échanges ou aborde des sujets imbriqués, il peut perdre le fil et fournir des réponses moins pertinentes. Cette difficulté à maintenir la continuité contextuelle est une limite reconnue des modèles de langage actuels.
Exemple de limitation en code Python
import openai conversation = [ {"role": "system", "content": "Tu es un assistant utile."}, {"role": "user", "content": "Quelle est la capitale de la France ?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris."}, {"role": "user", "content": "Et celle d'Allemagne ?"} ] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=conversation ) print(response["choices"][0]["message"]["content"]) # Attendu : "Berlin"
Si la conversation est trop longue, ChatGPT peut perdre des éléments cruciaux du contexte et répondre incorrectement.
Interprétation des sous-entendus
Les sous-entendus reposent souvent sur des connaissances implicites ou culturelles. ChatGPT, bien qu’entraîné sur un vaste corpus de données textuelles, ne possède pas de conscience ou d’expérience humaine. Ainsi, il peut manquer de saisir des nuances subtiles, des sarcasmes ou des références culturelles, le rendant parfois incapable de comprendre pleinement les sous-entendus.
Exemple de mauvaise interprétation du sarcasme
conversation = [ {"role": "user", "content": "Génial, encore une panne de voiture !"} ] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=conversation ) print(response["choices"][0]["message"]["content"]) # Peut répondre littéralement
Dans ce cas, ChatGPT pourrait ne pas comprendre que l’utilisateur est sarcastique et proposer une réponse inappropriée.
Limites inhérentes à l’architecture de ChatGPT
ChatGPT fonctionne sans accès direct au monde réel ou à des expériences sensorielles. Il génère des réponses basées sur des probabilités dérivées de son entraînement. Cette approche le rend comparable à un “perroquet stochastique” qui répète des informations sans réelle compréhension. Par conséquent, il peut produire des réponses plausibles mais dénuées de véritable compréhension du contexte ou des sous-entendus.
Améliorations potentielles
Pour pallier ces limitations, des recherches sont en cours pour améliorer la compréhension contextuelle des modèles de langage. Des approches telles que l’intégration de connaissances externes ou l’utilisation de techniques d’apprentissage plus avancées sont explorées. Cependant, atteindre une compréhension humaine des contextes complexes et des sous-entendus reste un défi majeur pour l’intelligence artificielle.
Conclusion
Bien que ChatGPT excelle dans la génération de texte cohérent et informatif, il présente des limites significatives dans la compréhension des contextes complexes et des sous-entendus. Les utilisateurs doivent être conscients de ces restrictions et utiliser cet outil en complément d’une analyse humaine, surtout dans des situations nécessitant une compréhension profonde et nuancée.