Une récente étude a mis en lumière le fait que les modèles de langage de grande taille (LLMs) manifestent des tendances culturelles distinctes en fonction de la langue dans laquelle ils fournissent des réponses, à savoir en anglais ou en chinois. Les chercheurs ont examiné comment ces modèles, tels que GPT et ERNIE, expriment des valeurs culturelles variées et des styles cognitifs, selon la langue utilisée. Ces résultats soulignent l’impact des influences culturelles sur le contenu généré par l’intelligence artificielle, révélant ainsi une complexité souvent négligée dans l’interaction entre humains et machines.
Une étude révèle que les LLMs affichent des tendances culturelles différentes selon qu’ils répondent à des requêtes en anglais ou en chinois
Une récente recherche met en évidence que les modèles de langage génératifs (LLMs), comme ceux utilisés par des plateformes telles que ChatGPT d’OpenAI, présentent des tendances culturelles distinctes en fonction de la langue utilisée. Les résultats de cette étude menée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et de l’Université Tongji en Chine montrent que ces modèles ne restent pas culturellement neutres, mais reflètent plutôt des valeurs spécifiques selon qu’ils produisent du contenu en anglais ou en chinois.
Méthodologie de l’étude
Les chercheurs ont analysé un ensemble étendu de réponses générées par deux des LLMs les plus utilisés : GPT, largement déployé en anglais, et ERNIE, populaire en Chine. Cette comparaison a été réalisée dans le but de déterminer si les réponses de ces modèles pourraient exhiber des tendances culturelles reconnaissables, en se concentrant sur des aspects fondamentaux de la psychologie culturelle tels que l’orientation sociale et le style cognitif.
Orientation sociale et style cognitif
Les résultats de l’étude indiquent que lorsque GPT était utilisé en chinois plutôt qu’en anglais, il affichait une orientation sociale plus interdépendante. Cette observation suggère que les réponses générées mettent l’accent sur l’interdépendance et la communauté, caractéristiques souvent associées aux cultures orientales, par rapport à l’indépendance et à l’agence individuelle qui prédominent dans les cultures occidentales. Les chercheurs ont validé ces tendances en se basant sur plusieurs échelles que l’on retrouve dans la recherche sur la culture.
Concernant le style cognitif, il a été démontré que GPT, lorsqu’il répondait en chinois, adopte un style plus holistique, par opposition à un style analytique typique des réponses en anglais. Ce phénomène reflète une façon différente de traiter les informations en fonction de la langue, tranquillisant ainsi l’idée que les modèles de langage sont loin d’être uniformes dans leur fonctionnement.
Implications des tendances culturelles
Les implications de cette recherche sont significatives pour l’utilisation des LLMs dans divers contextes. Les résultats suggèrent que les utilisateurs peuvent faire l’expérience de différentes réponses, en termes de tonalité et d’approche, simplement par le biais de la langue de la requête. Par exemple, GPT serait plus enclin à recommander des annonces avec une orientation sociale interdépendante lorsqu’il est utilisé en chinois. Cela peut influencer des domaine aussi variés que la publicité, la communication interculturelle et même la recherche.
Stratégies d’ajustement culturel
Les scientifiques ont aussi proposé une stratégie permettant d’ajuster ces tendances culturelles. Ils ont identifié que l’utilisation de prompts culturels, tels que demander au modèle d’adopter le point de vue d’un individu d’une culture spécifique, peut modifier les réponses générées pour être plus en phase avec les attentes culturelles du demandeur. Ces ajustements pourraient enrichir l’expérience des utilisateurs et mieux aligner les sorties avec les valeurs culturelles appropriées.
Vers une neutralité culturelle
Les découvertes de cette étude pourraient également inspirer de futurs recherches chez les scientifiques informaticiens et les scientifiques sociaux pour explorer comment des modèles d’IA pourraient être développés pour minimiser leurs biais culturels, ou même permettre aux utilisateurs de déterminer les valeurs culturelles qu’ils souhaiterait voir reflétées dans le contenu généré. Cette avancée pourrait provoquer un changement dans la façon dont les LLMs sont conçus et utilisés à l’échelle mondiale.
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