Bing Chat ou ChatGPT : Qui est le plus intelligent ?

Dans cet article, nous analyserons les performances de ces deux modèles en les confrontant à différentes tâches, révélant ainsi les forces et les faiblesses de chaque système. 

Bien que Bing ait montré une amélioration significative dans plusieurs domaines, il n'est pas exempt d'erreurs dangereuses. Examinons de plus près les résultats et les implications de cette comparaison.

Les défis des modèles GPT dans les mathématiques

Les modèles GPT ont toujours eu des difficultés avec les problèmes mathématiques, et ChatGPT ne fait pas exception. Une des premières tâches consistait à demander à ces modèles combien de façons les lettres du nom "Philip" pouvaient être réarrangées de manière unique. ChatGPT a fourni une réponse incorrecte sans fournir d'explication approfondie.

En revanche, Bing a donné la bonne réponse avec une excellente explication, montrant ainsi une amélioration significative en mathématiques. Cependant, Bing a également commis des erreurs lorsqu'on lui a demandé d'appliquer la même technique à d'autres noms masculins. Cela soulève des questions sur la fiabilité de Bing malgré ses améliorations.

Les limites de la compréhension des jeux de mots

Un autre domaine où les modèles GPT ont traditionnellement échoué est la compréhension des jeux de mots et des subtilités linguistiques. ChatGPT a systématiquement échoué à expliquer correctement une blague donnée en exemple, inventant des explications hilarantes, mais incorrectes.

Bing > ChatGPT

Bing, quant à lui, a réussi à comprendre le jeu de mots dans une certaine mesure, mais a mal attribué la réponse, ce qui démontre que ses capacités ne sont pas encore parfaites. Il est important de noter que même si Bing semble plus intelligent, il peut toujours commettre des erreurs qui pourraient être perçues comme correctes par des personnes moins familières avec la langue.

Les défis de la compréhension écrite et de la référence

Lorsqu'il s'agit de questions de compréhension écrite et de référence, les deux modèles ont montré des lacunes. Poser une question sur qui atteint le bas de l'escalier dans une phrase donnée a induit en erreur à la fois ChatGPT et Bing. Bien que Bing ait fourni une explication plus détaillée, il a finalement donné la mauvaise réponse.

De même, lorsque des questions portant sur des sujets spécifiques ont été posées, les réponses des deux modèles étaient souvent aléatoires et peu fiables. Ces résultats soulignent les limites de la compréhension contextuelle et de la référence dans les modèles GPT.

Les limites de la connaissance scientifique

Les modèles GPT ne sont pas conçus pour avoir une connaissance factuelle explicite. Lorsqu'on leur a posé des questions scientifiques, les réponses de ChatGPT et de Bing ont été souvent incorrectes ou imprécises. Par exemple, lorsque j'ai demandé quelles étaient les causes du réchauffement climatique, les réponses des deux modèles étaient incomplètes et confuses. Cela souligne l'importance de ne pas se fier aveuglément à ces modèles pour des questions scientifiques, car ils peuvent donner des informations erronées ou trompeuses.

Les améliorations de Bing par rapport à ChatGPT

Malgré leurs lacunes, Bing a montré des améliorations significatives par rapport à ChatGPT dans plusieurs domaines. En mathématiques, Bing a pu fournir des réponses correctes avec des explications détaillées dans certains cas, ce qui témoigne d'une amélioration de ses capacités de raisonnement.

De plus, Bing a montré une meilleure compréhension des subtilités linguistiques et des jeux de mots par rapport à ChatGPT, bien qu'il ait encore des progrès à faire dans ce domaine. Ces améliorations suggèrent que Bing a été mis à niveau vers une version plus récente du modèle GPT.

Les limites de l'intelligence artificielle

Malgré les progrès réalisés par Bing, il est important de souligner que l'intelligence artificielle (IA) a encore des limites. Les modèles GPT sont des systèmes basés sur des statistiques et sont susceptibles de commettre des erreurs, en particulier dans des domaines où ils manquent de données d'entraînement ou d'expérience. Par conséquent, il est essentiel d'utiliser ces outils avec prudence et de les considérer comme des aides à la prise de décision plutôt que comme des sources d'autorité infaillibles. Les erreurs dangereuses commises par Bing dans certaines tâches soulignent l'importance d'une vérification humaine et d'une critique de ses résultats.

En conclusion, Bing a montré une amélioration significative par rapport à ChatGPT en termes d'intelligence et de compréhension. Ses capacités en mathématiques et en compréhension linguistique ont été renforcées, bien que des erreurs persistent. Cependant, il est crucial de rester conscient des limites de l'intelligence artificielle et de ne pas se fier aveuglément aux réponses de ces modèles. La vérification humaine et la prudence dans l'interprétation des résultats sont essentielles pour éviter de tirer des conclusions erronées ou de prendre des décisions dangereuses. L'évolution continue de ces technologies ouvrira la voie à des améliorations futures, mais il reste encore beaucoup de travail à faire pour atteindre une véritable intelligence artificielle fiable et sans erreurs.