Des chercheurs de l'Université de Californie à San Diego ont développé des algorithmes pour nettoyer la parole des
Les experts ont déjà essayé différentes approches pournettoyer le discours des robots, mais ils se sont avérés inefficaces. La liste des mots toxiques laisse de côté les mots qui, lorsqu'ils sont utilisés seuls et hors contexte, semblent normaux, mais deviennent offensants lorsqu'ils sont utilisés en combinaison avec d'autres. Essayer de supprimer les discours toxiques des données d’entraînement prend du temps et est loin d’être fiable. Des problèmes similaires se posent lors du développement d'un réseau neuronal capable de détecter les discours toxiques.
Désormais spécialistes en informatiquede l'Université de Californie à San Diego a essayé une nouvelle méthode. Premièrement, ils ont introduit des signaux « nuisibles » dans un modèle linguistique pré-entraîné pour le forcer à générer du contenu toxique. Les chercheurs ont ensuite formé un modèle qu’ils ont qualifié de « maléfique » pour prédire la probabilité qu’un contenu soit offensant. Les ingénieurs ont ensuite formé le « bon modèle », à qui on a appris à éviter tout contenu hautement apprécié par le « mauvais modèle ».
En conséquence, les auteurs du développement ont confirmé que leurle « bon modèle » s'est avéré plus efficace que les méthodes les plus modernes. Les chercheurs ont présenté leurs travaux lors de la conférence en ligne AAAI sur l'intelligence artificielle.
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