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  2. Désalignement : Quand des données douteuses font dérailler les IA
  • Détail
  • Notice avec vignette et résumé
Désalignement : Quand des données douteuses font dérailler les IA
de Stephen Ornes
In Pour la science, 578 (12/2025), p.66-71
Le point sur une découverte récente concernant une faille de l'intelligence artificielle (IA) appelée le désalignement émergent : la notion d'alignement entre les objectifs des modèles et les valeurs humaines, la perte de cet alignement à la suite à une phase d'ajustement appelée "fine-tuning"et l'apparition de réponses malveillantes de la part de l'IA , le phénomène de désalignement émergent, la plus grande vulnérabilité des grands modèles d'IA à ce phénomène, les recherches actuelle visant à mieux comprendre le désalignement émergent afin de concevoir des IA plus sûres.
Article de périodique
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Désalignement : Quand des données douteuses font dérailler les IA

    Dans le périodique : Pour la science, n°578 (12/2025)
  • Auteur : Stephen Ornes
    • Pages : p.66-71
    • Langues : Français
    • Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique
    • Résumé :

      Le point sur une découverte récente concernant une faille de l'intelligence artificielle (IA) appelée le désalignement émergent : la notion d'alignement entre les objectifs des modèles et les valeurs humaines, la perte de cet alignement à la suite à une phase d'ajustement appelée "fine-tuning"et l'apparition de réponses malveillantes de la part de l'IA , le phénomène de désalignement émergent, la plus grande vulnérabilité des grands modèles d'IA à ce phénomène, les recherches actuelle visant à mieux comprendre le désalignement émergent afin de concevoir des IA plus sûres.

    • Mots-clés : intelligence artificielle (IA)

Exemplaires (1)

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