Hé, AI! Partie 1: Bases.
Ah, l’intelligence artificielle. Elle n’existe pas, du moins, pas encore. Ce que nous avons aujourd’hui sont des algorithmes dopés au Machine Learning. Pour info, le Machine Learning consiste à gaver un ordinateur de données labélisées et de détecter les tendances qu’affichent lesdites données.
J’aimerais aborder le cas de Bing Chat, car beaucoup fut dit à son sujet. Je suis bien au fait de ses déboires – et j’admets avoir bien rigolé avec l’histoire du « I am a good Bing. » – mais la réaction publique a certainement été… émotionnelle. Décortiquons le phénomène par étapes avec cette série en plusieurs parties, publiée chaque vendredi de ce mois.
| Comment marchent les IA comme GPT?
Avant de commencer, précisons comment ce genre de modèle fonctionne. Les systèmes de génération de texte, ou Large Language Models (LLM), peuvent être conceptualisés comme des machines à champs lexicaux. Pour ceux ayant échoué à leurs cours de langue au collège, un champ lexical regroupe tous les termes détenant un lien avec un concept central, qui peut être à peu près n’importe quoi. Vous pouvez associer le terme « compromis » au champ lexical de « paix », mais pas « fétide ». Les LLM se livrent à cet exercice, mais avec un degré de complexité dépassant l’entendement.
Leur seule raison d’être, c’est de déterminer la suite logique du texte qui leur est soumis, sans pour autant le comprendre. Tout le contraire d’un être humain doué d’intelligence, donc. Au mieux, nous pouvons dire que les LLM savent quelle forme revêt une réponse valide, à la manière d’un bon étudiant universitaire devant deviner la bonne réponse d’une question à choix multiples le laissant perplexe.
J’ai fait de mon mieux pour garder les choses simples, mais si je vous ai perdu en cours de route, retenez ceci : Les « IA » de chat ne sont que des logiciels à deviner la forme de la réponse voulue.
| TermIAtor?
Mieux vaut écarter tout de suite les âneries concernant les prétendues ambitions des « IA » de dominer le monde et de tous nous tuer. Je vous pose la question rhétorique suivante : quelle est la première crainte vous venant à l’esprit lorsque vous pensez à l’intelligence artificielle? « Qu’elle domine le monde et nous éradique de la planète » naturellement. C’est un thème récurrent dans les productions humaines. Or, nous savons que ces « IA » sont entrainées à reconnaître des tendances et à les exprimer. Si les données disponibles soutiennent unanimement que l’intelligence artificielle est dangereuse, hé bien…
D’autres ont exprimé leurs craintes concernant les menaces spécifiques des LLM, si celles-ci devaient imposer leur – prétendu – courroux à l’encontre de l’humanité tout entière. Les menaces mentionnées brillent par leur… aspect fort générique. Sérieusement, pensez instinctivement aux scénarios apocalyptiques typiques pour l’humanité. Guerre nucléaire et codes d’activation, virus mortel, machines se retournant contre nous… que des scénarios vus et revus par la vaste majorité des productions humaines. Pourquoi s’étonner que les LLM nous disent exactement ce que nous disons à ce sujet? Martelez à un enfant de 3 ans que deux et deux font cinq, il répondra forcément cela lorsque vous lui demanderez quelle est la somme de 2 et 2.
Ainsi, si jamais les « IA » dominent le monde et éliminent l’humanité, ce sera à cause de cette prophétie autoréalisatrice, puisque toutes les données que nous leur servons sont à savoir qu’une « IA » typique cherche à nous éliminer. Chapeau, les mecs.
C.H. : J'ai rédigé une série d'articles sur l'intelligence artificielle et les LLM. Le premier traite de leur fonctionnement élémentaire et cherche à démentir les idées reçues à son sujet. J'aimerais que tu écrives une conclusion à ce premier article, qui incite aussi le lecteur à attendre la deuxième partie, qui traite des IA et LLM utilisés dans un contexte créatif pour remplacer le labeur manuel.
Bing : Bonjour, c’est Bing. Je vais essayer d’écrire une conclusion à votre article sur l’intelligence artificielle et les LLM. Voici ce que je propose:
Vous venez de découvrir le fonctionnement élémentaire des LLM, ces modèles de langage qui utilisent des réseaux de neurones profonds pour générer du texte à partir d’un contexte donné. Vous avez aussi appris à distinguer les idées reçues des réalités sur ces technologies, qui sont loin d’être parfaites ou dangereuses. Mais les LLM ne sont pas les seuls outils d’intelligence artificielle qui peuvent nous aider à communiquer et à créer. Dans la deuxième partie de cette série d’articles, nous allons explorer comment ces modèles sont utilisés dans un contexte créatif pour remplacer le labeur manuel dans certains domaines, comme la littérature, la musique ou le cinéma. Nous verrons aussi quels sont les défis et les limites qu’ils posent. Restez connectés !
C’est pas gagné… La suite vendredi prochain.