Fragilité algorithmique et biais de persona dans la communication autistique générée par des LLM

Auteurs

Résumé

L'alignement de sûreté réduit les productions explicitement nuisibles, mais encode involontairement une représentation aseptisée et neuronormative de la communication marginalisée. Nous étudions cet encodage au moyen d'un paradigme de réécriture à double persona, en invitant dix grands modèles de langage (LLM) à réécrire des discours autistiques naturellement produits depuis une persona autistique ou neurotypique. Nous constatons que les réécritures de persona autistique divergent significativement davantage dans la forme lexicale et le registre affectif que les réécritures neurotypiques, malgré une similarité sémantique équivalente. En outre, la plupart des modèles ramènent les générations inter-personas à des productions presque identiques. Afin de mettre au jour les mécanismes à l'origine de cette défaillance générative, nous introduisons un cadre d'analyse qualitative multi-agents. Nos résultats révèlent que l'effacement systémique des productions, l'hallucination stéréotypée et les métacommentaires d'évitement de tâche sont des modes de défaillance omniprésents pour cette tâche, qui se regroupent selon la stratégie d'alignement plutôt que selon l'échelle des paramètres. Enfin, notre comparaison ciblée avec des annotateurs humains autistes démontre que les connaissances internes à la communauté produisent des inversions systématiques d'étiquettes par rapport aux classifications des LLM. Nos résultats indiquent que l'entraînement actuel à l'alignement provoque une défaillance générative spécifique à la persona, visible uniquement par l'analyse qualitative, confirmant un profond écart de représentation que l'ingénierie des invites ne peut résoudre.

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