Dans cet article, ILCS Rabat partage la lecture d’un article pertinent qui souligne l’importance de l’utilisation de l’indice culturel. MIT a étudié les IA génératives les plus utilisées dans le monde — GPT d’OpenAI et ERNIE de Baidu. Jackson Lu et ses collègues ont découvert que les réponses des modèles variaient selon la langue du prompt.
Lorsque l’on pose des questions en anglais, les réponses mettent en avant une orientation sociale indépendante et un style cognitif analytique, reflétant des valeurs culturelles courantes aux États-Unis.
Lorsque les mêmes questions sont posées en chinois, les réponses mettent en avant une orientation sociale interdépendante et un style cognitif holistique, reflétant des valeurs culturelles courantes en Chine.
ILCS Rabat et la recherche suggèrent deux points à retenir pour les individus et les organisations :
- Soyez conscient que l’IA n’est pas culturellement neutre. Cela signifie que les réponses obtenues dépendront de la langue et du contexte culturel que vous précisez. Les utilisateurs doivent faire preuve d’intention dans leur manière d’interagir avec les modèles d’IA — et être conscients des hypothèses implicites intégrées dans leurs réponses.
- ILCS Rabat propose d’utiliser stratégiquement des prompts culturels. Les organisations souhaitant cibler un groupe démographique spécifique peuvent obtenir des insights plus pertinents en demandant explicitement à l’IA d’adopter la perspective culturelle du groupe. Par exemple, si une entreprise africaine veut s’étendre au marché chinois, elle pourrait demander au modèle de « jouer le rôle d’une personne moyenne vivant en Chine » avant de poser des questions.
Références : www.mit.edu, www.ilcs.ac.ma
