Rendre les chatbots IA utiles affaiblit leur capacité à simuler le comportement humain

Une étude à grande échelle (208 000 participants, 26 millions de réponses) révèle un paradoxe : l'entraînement qui rend les modèles de langage utiles diminue leur capacité à reproduire fidèlement le comportement humain Le phénomène s'aggrave à chaque génération de modèle, suggérant un compromis structurel entre utilité et fidélité anthropomorphique L'ajout de profils démographiques aux modèles (technique de persona) ne résout pas le problème et ne s'avère pratiquement pas bénéfique pour les prédictions individuelles