Les hallucinations de Whisper d’OpenAI
Des chercheurs alertent sur l’utilisation de Whisper, un outil de transcription d’OpenAI, dans des centres médicaux. Des anomalies récurrentes apparaissent lors de la retranscription d’audio, provoquant des erreurs significatives. Plusieurs études révèlent l’émergence d’informations fictives, connu sous le nom d’hallucinations, où des médicaments inventés ou des déclarations inexactes apparaissent.
Des preuves préoccupantes
Une équipe de développeurs et de chercheurs a découvert que Whisper produit de faux contenus dans les transcriptions. Par exemple, une recherche de l’Université du Michigan a révélé que 80 % des transcriptions d’audio contenaient des erreurs factuelles. Un autre groupe d’informaticiens a recensé pas moins de 187 hallucinations à partir d’une analyse de plus de 13 000 enregistrements.
Les conséquences dans le domaine médical
L’utilisation de Whisper dans des environnements médicaux soulève de sérieuses inquiétudes. La société Nabla, qui applique cette technologie pour transcrire des visites médicales, a enregistré environ sept millions de transcriptions. Malgré sa mise en garde, aucun système de vérification des contenus ne semble en place, laissant planer un doute sur l’exactitude des données collectées.
Les problèmes de confidentialité et de validation
Les normes de confidentialité compliquent la capacité des professionnels à confirmer la véracité des transcriptions. Selon Martin Raison, responsable technique chez Nabla, la suppression des enregistrements audio vise à garantir la sécurité des données. Les fournisseurs de soins de santé, toujours pressés, se trouvent dans une situation délicate où quatre-vingts pour cent des transcriptions nécessitent une relecture rapide, ce qui peut entraver la qualité des soins.
Exemples d’hallucinations notables
Des cas d’hallucinations attestent des dangers liés à des interprétations erronées. Par exemple, deux professeurs de Cornell et de l’Université de Virginie ont constaté qu’environ 40 % des hallucinations pouvaient induire en erreur. Des phrases simples se changent, comme celle où un garçon est présenté comme possédant un couteau, illustrant des mods perturbateurs.
L’impact sur la perception et l’interprétation
Les représentations biaisées et les interprétations erronées nuisent à la communication. Les critères raciaux ont notamment été des cibles fréquentes pour des modifications erronées. Des exemples incluent des discussions sur des identités ethniques transformées, conduisant à des implications sociales et politiques non désirées.
Un engouement technologique persistant
Malgré ces lacunes, l’enthousiasme autour de Whisper persiste. La plateforme open-source HuggingFace a enregistré plus de 4,2 millions de téléchargements récemment. Son intégration dans des systèmes tels que ceux d’Oracle et de Microsoft témoigne d’une adoption croissante, entraînant des questionnements quant aux responsabilités des concepteurs d’IA.
Vers une augmentation de la responsabilité
À mesure que la technologie de transcription évolue, des appels à une régulation plus stricte se font entendre. La nécessité d’établir des normes pour l’utilisation d’IA dans des domaines sensibles se confirme, afin de préserver la qualité des informations et d’assurer une meilleure protection des individus.
Foire aux questions courantes sur Whisper d’OpenAI
Qu’est-ce que Whisper d’OpenAI ?
Whisper est un outil de transcription automatique développé par OpenAI, conçu pour convertir la parole en texte en utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle.
Comment Whisper améliore-t-il la qualité des transcriptions audio ?
Whisper utilise des technologies avancées de reconnaissance vocale pour comprendre le contexte et produire des transcriptions plus précises, mais il présente également des risques de générer des erreurs ou des hallucinations.
Pourquoi des hallucinations peuvent-elles se produire dans les transcriptions de Whisper ?
Les hallucinations dans les transcriptions se produisent lorsque le modèle d’IA invente des informations qui n’ont pas été prononcées, ce qui peut être dû à des erreurs d’interprétation ou à des limitations des données d’entraînement.
Quels sont les risques associés à l’utilisation de Whisper dans le secteur médical ?
Utiliser Whisper pour les transcriptions médicales peut entraîner des erreurs graves, car des informations fausses ou inventées pourraient affecter des décisions cliniques et la qualité des soins.
Comment vérifier l’exactitude des transcriptions réalisées par Whisper ?
Il n’existe actuellement pas de méthode fiable pour vérifier l’exactitude des transcriptions puisque l’outil efface l’audio pour des raisons de confidentialité, rendant la validation par des tiers difficile.
Whisper est-il utilisé par des établissements de santé ?
Oui, Whisper est intégré dans des outils de transcription médicale utilisés par de nombreux cliniciens et établissements de santé, mais son utilisation soulève des préoccupations en raison des hallucinations potentielles.
Quel est l’impact de l’utilisation de Whisper sur la productivité des professionnels de santé ?
Bien que Whisper puisse accélérer le processus de transcription, le risque d’erreurs exige souvent que les professionnels examinent et corrigent les transcriptions, potentiellement compensant les gains de temps réalisés.
Whisper est-il accessible aux développeurs ?
Oui, Whisper est disponible en tant que logiciel open-source, permettant aux développeurs d’intégrer cette technologie dans leurs propres applications et services.
Comment Whisper traite-t-il les différents accents et dialectes ?
Whisper est conçu pour reconnaître divers accents et dialectes, mais la précision de la transcription peut varier en fonction du modèle et des données d’entrée utilisées.
Quelle est la différence entre Whisper et d’autres outils de transcription ?
La principale différence réside dans l’algorithme avancé de Whisper qui tente de comprendre le contexte global, tout en comportant le risque d’hallucinations, contrairement à certains outils qui se concentent strictement sur la transcription des mots sans interprétation.
