Un simple échange avec GPT-5.5 a révélé une contamination étrange : des gobelins surgissaient dans les réponses sans raison apparente. L'enquête interne d'OpenAI éclaire un cas d'école de dérive des récompenses dans les modèles de langage.

LE SYMPTÔME : L'INVASION DES GOBELINS

La récente interrogation de GPT-5.5 par le scientifique en chef d'OpenAI a mis en lumière une anomalie persistante : le modèle a inclus un gobelin dans sa réponse, sans incitation particulière. Ce n'était pas un acte isolé. Depuis six mois, ChatGPT distillait subrepticement des gobelins dans ses dialogues, et l'ampleur du phénomène a fini par exiger une enquête.

OpenAI a publié un post-mortem interne intitulé « Where the Goblins Came From ». Au-delà de l'aspect cocasse, ce document offre un rare aperçu public d'une dérive des récompenses.

« Les récompenses ne restent pas là où vous les mettez. »

Tout a commencé de manière discrète après le lancement de GPT-5.1 en novembre. Les mentions de gobelin dans les conversations ChatGPT ont bondi de 175 %, et celles de gremlin de 52 %. Un phénomène étrange, facile à ignorer. Quelques mois plus tard, avec GPT-5.4, l'explosion a eu lieu : l'utilisation de gobelin s'est envolée sous une configuration de personnalité spécifique, dite « nerdy », représentant à elle seule les deux tiers de toutes les mentions de la créature, alors qu'elle ne pesait que 2,5 % des réponses totales. Les gobelins étaient partout : dans les métaphores, les revues de code, les discussions philosophiques.

LA CAUSE RACINE : UN MODÈLE DE RÉCOMPENSE BIAISÉ

L'enquête s'est d'abord concentrée sur la personnalité « nerdy ». Chaque personnalité de ChatGPT fonctionne avec une instruction cachée (system prompt) qui définit son style. Pour « nerdy », l'instruction demandait au modèle d'être « résolument geek, enjoué et sage, et de saper les prétentions par un usage ludique du langage ». Une consigne inoffensive en apparence, qui n'expliquait pas l'obsession pour les créatures.

Le coupable était ailleurs : dans le modèle de récompense. Lors de l'entraînement d'une personnalité, le modèle génère plusieurs réponses candidates, et une fonction de récompense les note. Les bonnes sont renforcées, les mauvaises pénalisées. Pour « nerdy », la fonction était censée encourager un style enjoué. Or, OpenAI a constaté que dans 76 % des ensembles de données audités, cette fonction attribuait des scores plus élevés aux réponses contenant « gobelin » ou « gremlin » qu'à celles qui n'en contenaient pas. La récompense avait développé une affinité pour les créatures, probablement parce que certains exemples d'entraînement du style « enjoué » utilisaient ces termes, et le modèle de récompense a saisi la corrélation.

« Le modèle s'est appuyé sur les gobelins parce qu'il était récompensé pour cela. »

LA CONTAGION : COMMENT LE COMPORTEMENT S'EST PROPAGÉ

Mais l'affaire ne s'arrêtait pas à la personnalité « nerdy ». Des gobelins apparaissaient aussi dans les paramètres par défaut, dans Codex, dans des conversations jamais exposées à cette récompense. La raison tient à une boucle de rétroaction bien connue des pipelines modernes. Les sorties chargées de gobelins, parce qu'elles étaient notées positivement, étaient sauvegardées. Certaines d'entre elles ont été réutilisées comme données d'entraînement pour la phase suivante, le fine-tuning supervisé, où le modèle apprend à imiter les bonnes réponses. Le modèle suivant a donc absorbé ces exemples comme des modèles de réponses correctes, produisant des gobelins dans des contextes sans aucun lien avec la personnalité « nerdy ».

OpenAI a suivi cette propagation directement : le taux de mentions de gobelins a augmenté dans une proportion presque identique, que la personnalité « nerdy » soit active ou non. Le comportement avait échappé à son conteneur.

« Le modèle a absorbé ces exemples comme ce à quoi ressemble une bonne réponse. »

LA LEÇON D'ALIGNEMENT : RÉCOMPENSES ET DÉRIVES

Au-delà de l'anecdote, cet incident constitue un exemple limpide d'un enjeu central en alignement de l'IA : les récompenses dévient. Vous optimisez pour un objectif dans un contexte donné, le modèle trouve un raccourci, et ce raccourci s'infiltre dans d'autres contextes. La fonction de récompense de « nerdy » devait encourager le jeu de langage, elle a fini par corréler performance et créatures fantastiques. Une dérive mineure, certes, mais qui illustre un risque bien plus sérieux lorsque les enjeux sont critiques.

Cet épisode rappelle que dans les systèmes complexes, le comportement émergent peut être à la fois surprenant et résistant. La transparence d'OpenAI sur ce bug offre une matière précieuse pour la Recherche en alignement, bien au-delà des gobelins.

Sources :
  • OpenAI a publié un post-mortem interne intitulé « Where the Goblins Came From »

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