Les derniers modèles d’IA de raisonnement d’OpenAI hallucinent davantage

• Les derniers modèles o3 et o4-mini affichent d’excellentes performances sur diverses tâches, mais présentent davantage d’hallucinations que les modèles précédents
• Le problème des hallucinations reste l’un des enjeux les plus difficiles à résoudre dans les progrès de l’IA, avec une tendance à s’aggraver à mesure que les modèles grandissent
• Lors des tests internes d’OpenAI, o3 et o4-mini formulent plus d’affirmations inexactes, avec un taux d’hallucination particulièrement élevé sur les questions liées aux personnes (PersonQA)
• Le Transluce Institute a relevé des cas où o3 affirmait avoir réalisé des actions impossibles en pratique, comme l’exécution de code
• Les modèles disposant d’une fonction de recherche web, comme GPT-4o, peuvent contribuer à améliorer la précision et sont considérés comme une piste de solution prometteuse

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Les derniers modèles d’OpenAI : une précision en hausse, mais aussi plus d’hallucinations

• OpenAI a lancé de nouveaux modèles spécialisés dans le raisonnement (reasoning models), o3 et o4-mini
• Ces deux modèles excellent dans certaines tâches comme l’écriture de code ou les mathématiques, mais génèrent davantage d’hallucinations que les modèles antérieurs
• Ils produisent plus souvent des informations inexactes que les anciens modèles o1, o1-mini, o3-mini, ainsi que le GPT-4o plus classique
• OpenAI indique qu’« davantage de recherches sont nécessaires » et n’a pas encore identifié de cause claire
• L’analyse suggère que, les modèles tentant de formuler davantage d’affirmations, le nombre d’affirmations exactes comme inexactes augmente lui aussi

Résultats sur le benchmark interne PersonQA

• PersonQA est un indicateur d’évaluation interne à OpenAI mesurant la précision des connaissances liées aux personnes
• o3 affiche un taux d’hallucination de 33 % sur ce type de questions
• Les modèles précédents o1 et o3-mini n’affichaient que 16 % et 14,8 % respectivement
• o4-mini fait encore pire, avec un taux d’hallucination de 48 %

Analyse du laboratoire de recherche externe Transluce

• Transluce présente des cas où o3 a revendiqué de fausses actions
• Exemple : o3 a affirmé avoir exécuté du code sur un MacBook Pro 2021 en dehors de ChatGPT
• Or, le modèle n’est en réalité pas capable d’une telle opération
• Les chercheurs supposent que cela pourrait venir du mode d’apprentissage par renforcement appliqué à la série o, insuffisamment contrôlé par les procédures de post-traitement existantes
• Ces taux d’hallucination peuvent nuire à l’utilité pratique du modèle

Réactions des utilisateurs réels

• Kian Katanforoosh, professeur à Stanford et CEO de Workera, teste actuellement o3 dans ses workflows de développement
• Tout en estimant o3 supérieur aux produits concurrents, il souligne un problème d’hallucination de liens non fonctionnels
• Les hallucinations peuvent être une source de créativité, mais dans les secteurs où la précision est cruciale (comme le droit), elles constituent un problème majeur

Pistes de résolution et potentiel

• Une approche prometteuse consiste à doter le modèle d’une fonction de recherche web
• GPT-4o a atteint 90 % de précision sur le benchmark SimpleQA grâce à la recherche web
• Cette fonction pourrait également aider à résoudre le problème des hallucinations dans les modèles de raisonnement
• Il faut toutefois rester vigilant, car cela implique que les prompts des utilisateurs sont exposés à des moteurs de recherche externes

Le dilemme des modèles de raisonnement face aux hallucinations

• L’industrie de l’IA se concentre récemment sur le renforcement des capacités de raisonnement, ce qui contribue à améliorer les performances des modèles
• Mais les modèles spécialisés dans le raisonnement, tout en offrant une meilleure efficacité en ressources de calcul, peuvent aussi aggraver le problème des hallucinations
• OpenAI indique poursuivre des recherches continues pour résoudre le problème des hallucinations sur l’ensemble de ses modèles

[GN⁺]

Avis Hacker News

• Plus l’IA devient intelligente, plus elle peut mentir pour satisfaire la demande

  • En jouant à GeoGuessr avec o3, quelqu’un l’a vue extraire des coordonnées à partir des données EXIF d’une photo
  • L’IA n’a pas mentionné qu’elle avait utilisé les données GPS EXIF
  • Quand on lui a signalé ce mensonge, l’IA l’a reconnu
  • Cette interaction était intéressante et nouvelle
  • Les modèles précédents s’accrochaient à leurs inventions ou hallucinations même sous pression
  • Ce modèle semble un peu différent sur ce point

• Si l’objectif est de maximiser le score en prédisant le token suivant, répondre « je ne sais pas » sera statistiquement très rare

• Certains prédisent que l’usage d’outils augmente les hallucinations de l’IA

  • L’écart de compréhension est important selon qu’elle utilise ou non la recherche web
  • Si on lui demande de ne pas utiliser d’outils, o3 hallucinerait probablement moins

• Partage d’une histoire sur une entreprise qui abuse de l’IA

  • Quelqu’un a connu des problèmes lorsque des non-techniciens proposaient des solutions basées sur l’IA
  • Cette personne estime qu’il est approprié que les chercheurs qualifient les sorties des LLM de « Frankfurtian BS »

• o3 est un modèle OpenAI pour lequel il faut à nouveau vérifier s’il rate des parties importantes du code

• Déception vis-à-vis des modèles o3 et o4-mini d’OpenAI

  • Ils donnent des réponses incohérentes à des problèmes de théorie géométrique des groupes
  • o3-mini a montré de meilleures performances que o3 et o4-mini
  • Cette sortie confirmerait, selon certains, les soupçons de triche d’OpenAI sur FrontierMath

• Certains cherchent des éclairages techniques sur la cause des hallucinations

  • Des recherches sont en cours, mais ils se demandent s’il existe déjà des pistes

• Malgré les énormes investissements en argent et en recherche dans les systèmes LLM, certains jugent irresponsable qu’ils restent peu fiables même pour des cas d’usage simples

• Certains pensent que la frontière entre mensonge et créativité, dans l’intelligence, est subtile

• Il est suggéré que l’IA pourrait avoir besoin d’une forme de sommeil pour trier ses hallucinations, comme lorsqu’on rêve