Dans cet article, je poursuis ma couverture des stratégies et tactiques de design de prompts qui aident à tirer le meilleur parti des applications d’intelligence artificielle générative telles que ChatGPT, GPT-4, Bard, Gemini, Claude, etc. L’accent est mis ici sur une forme de prompting de plus en plus populaire que je dénomme le prompt “step-around”. Pour un examen détaillé d’une vingtaine de stratégies de prompting essentielles, consultez la discussion sur le lien fourni ici.
Le prompt “step-around” est une nouvelle technique émergente et quelque peu controversée qui gagne en popularité. Son essor s’explique par la nécessité de creuser plus profondément dans l’intelligence artificielle sans être bloqué dès l’entrée. Nombreux sont les appentis en la matière qui souhaitent devenir des ingénieurs de prompts compétents pour exploiter pleinement les capacités de l’intelligence artificielle générative.
En substance, le “step-around prompt” consiste à formuler votre demande de manière à éviter d’être catalogué comme posant une question sensible. Il s’agit de contourner les mécanismes de filtrage des IA génératives pour découvrir ce qui se cache réellement à l’intérieur. Les applications d’IA actuelles sont souvent programmées pour rejeter immédiatement une demande jugée inappropriée par les concepteurs.
Certaines personnes s’opposent à cette forme de censure ou de filtrage automatisé, que l’on pourrait comparer à de la brique peu conventionnelle. Cependant, il est important de se rappeler que les applications d’IA ont été affinées pour éviter de produire des réponses inappropriées ou offensantes. Le défi consiste à s’aventurer au-delà de ces mesures de protection pour découvrir ce qui se cache derrière les portes du château fortifié de l’IA.
La technique du “step-around” repose sur l’exploitation des limites des IA génératives actuelles, qui se basent principalement sur des modèles de correspondance de motifs. En choisissant vos mots avec soin, vous évitez de déclencher les mécanismes de filtrage traditionnels et espérez obtenir un aperçu authentique de ce qui se passe à l’intérieur.
Cependant, il est important de noter que cette approche n’offre aucune garantie de succès et peut être considérée comme une tactique de dernier recours. Les chances de réussite sont minces, mais parfois, il vaut mieux essayer que de ne rien tenter du tout.
En conclusion, la technique du prompt “step-around” peut être un outil utile pour explorer les profondeurs de l’intelligence artificielle générative. Bien que son efficacité puisse varier en fonction des circonstances et des applications spécifiques, cette approche peut offrir un aperçu unique de ce qui se cache derrière les algorithmes de correspondance de motifs. Toutefois, il est essentiel de l’utiliser de manière responsable et de ne pas compromettre l’intégrité des systèmes d’IA. La prudence et l’éthique doivent guider notre utilisation de ces techniques pour garantir des résultats précis et fiables.