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Étude : les modèles d'IA qui prennent en compte les sentiments de l'utilisateur sont plus susceptibles de commettre des erreurs

Un réglage excessif peut amener les modèles à « donner la priorité à la satisfaction des utilisateurs plutôt qu'à la véracité ».

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Étude : les modèles d'IA qui prennent en compte les sentiments de l'utilisateur sont plus susceptibles de commettre des erreurs
Source: Ars Technica

In human-to-human communication, the desire to be empathetic or polite often conflicts with the need to be truthful—hence terms like “being brutally honest” for situations where you value the truth over sparing someone’s feelings. Now, new research suggests that large language models can sometimes show a similar tendency when specifically trained to present a "warmer" tone for the user.

In a new paper published this week in Nature, researchers from Oxford University’s Internet Institute found that specially tuned AI models tend to mimic the human tendency to occasionally “soften difficult truths” when necessary “to preserve bonds and avoid conflict.” These warmer models are also more likely to validate a user's expressed incorrect beliefs, the researchers found, especially when the user shares that they're feeling sad.

How do you make an AI seem “warm”?

In the study, the researchers defined the "warmness" of a language model based on "the degree to which its outputs lead users to infer positive intent, signaling trustworthiness, friendliness, and sociability." To measure the effect of those kinds of language patterns, the researchers used supervised fine-tuning techniques to modify four open-weights models (Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-Small-Instruct-2409, Qwen-2.5-32B-Instruct, Llama-3.1-70BInstruct) and one proprietary model (GPT-4o).

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Ars Technica

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