Ne roulez pas des yeux: l'IA n'est pas qu'une autre mode technologique vouée à l'échec

Arrêtez-moi si vous avez déjà entendu ceci: « Cette nouvelle technologie va tout changer! »

C’est une phrase régurgitée sans cesse par les analystes et les responsables technologiques, avec le mot à la mode du moment. Et en 2023, ce mot à la mode est l’IA. ChatGPT a pris le monde d'assaut, Microsoft repensé son navigateur Edge autour d’un chatbot IA, et Google s’empresse d’intégrer profondément son modèle IA dans la recherche.

Je ne vous en veux pas si vous pensez que l’IA n’est qu’une autre mode. Je comprends le scepticisme (et franchement le cynisme) qui entoure l’affirmation selon laquelle toute technologie constitue une révolution alors que tant de personnes ne le sont pas. Mais là où la réalité augmentée, le métavers, et les NFT sont tombés dans une relative obscurité, l’IA ne va nulle part – pour le meilleur et pour le pire.

Ce n'est pas nouveau

Soyons clairs: l’impact de l’IA sur la vie quotidienne n’est pas nouveau; les entreprises technologiques s’en vantent enfin. Il alimente les éléments que vous utilisez en coulisses depuis des années.

Par exemple, toute personne ayant interagi avec la recherche Google (lire: tout le monde) a expérimenté une douzaine de modèles d’IA ou plus avec une seule requête. En 2020, Google a introduit une mise à jour qui exploitait l'IA pour corriger l'orthographe, identifier les passages critiques dans les articles et générer des faits saillants à partir de vidéos YouTube.

Ce n’est pas seulement Google non plus. Netflix et Amazon utilisent l'IA pour générer des recommandations de visionnage et d'achat. Des dizaines de programmes de chat d’assistance IA alimentent le service client de Target à votre fournisseur Internet régional. La navigation des programmes comme Google Maps utilisent l'IA pour identifier les barrages routiers, les radars et les embouteillages.

Ce ne sont là que quelques exemples de haut niveau. La plupart des choses qui pouvaient auparavant être réalisées avec un algorithme statique – si « ceci », alors « cela » – peuvent désormais être réalisées avec l’IA, et presque toujours avec de meilleurs résultats. L'IA conçoit même les puces qui alimentent la plupart des appareils électroniques aujourd'hui (et font un meilleur travail que les concepteurs humains).

Des entreprises comme Google et Microsoft lèvent simplement le voile sur l’IA qui alimente leurs services depuis plusieurs années. C’est la différence cruciale entre l’IA et le barrage incessant de modes technologiques que nous voyons chaque année.

Mieux avec le temps

La pérennité de l’IA dépend du fait que nous l’utilisons tous déjà, mais il y a un autre élément important ici. L’IA ne nécessite aucun investissement de votre part. Cela nécessite absolument beaucoup d’argent et de pouvoir, mais ce fardeau repose sur les dizaines d’entreprises impliquées dans la course aux armements en matière d’IA, et non sur l’utilisateur final.

C’est une différence fondamentale. Le battage médiatique du métaverse vous dit que vous devez acheter un casque coûteux comme le Méta Quête Pro pour participer, et les NFT veulent que vous crachiez de l'argent liquide pour du code. L’IA vous demande simplement si vous souhaitez que les tâches que vous effectuez déjà soient plus faciles et plus efficaces. C’est très différent.

L’IA n’a pas non plus les difficultés croissantes de cette technologie émergente (bientôt morte). Elle a ses propres problèmes, que j’aborderai ensuite, mais la base de l’IA générative a déjà été affinée à un point tel qu’elle est prête à être diffusée aux heures de grande écoute. Vous n’avez pas à vous soucier d’une technologie coûteuse et mal conçue qui n’a pas beaucoup d’applications pratiques.

Il contient également une promesse. Les modèles d’IA comme ceux qui alimentent désormais les moteurs de recherche et les navigateurs Web utilisent l’apprentissage par renforcement. Ils se tromperont, mais chacun de ces faux pas est intégré dans une boucle de rétroaction positive qui améliore l’IA au fil du temps. Encore une fois, je comprends le scepticisme qui entoure l’idée que l’IA s’améliorera comme par magie, mais je fais bien plus confiance à cette logique qu’à un PDG technologique qui me dit qu’un mot à la mode va changer le monde.

Un panneau d'avertissement

Ne vous méprenez pas; il ne s’agit pas d’une approbation retentissante de l’IA. Malgré tous les aspects positifs que cela peut apporter, l’IA apporte également des réalités qui donnent à réfléchir.

Premièrement, et c’est le plus évident: l’IA se trompe la plupart du temps. La première démo de Google de son Bard AI a montré une réponse cela a été réfuté par le premier résultat de recherche. Bing, basé sur ChatGPT de Microsoft, a également prouvé que les questions techniques complexes perturbent souvent l'IA, ce qui entraîne un travail de copier-coller à partir du site Web qui constitue le premier résultat du moteur de recherche.

Cela semble assez insignifiant, mais une machine en apprentissage constant peut perpétuer les problèmes que nous rencontrons déjà en ligne – et faire comprendre que ces problèmes ne sont pas valables. Par exemple, carte graphique et la marque de processeurs AMD ont récemment annoncé lors d'un appel aux résultats qu'il s'agissait de puces « sous-vendues », ce qui a conduit de nombreux médias à signaler dans un premier temps que l'entreprise fixait les prix. Ce n’est pas le cas. Ce terme fait simplement référence au nombre de produits qu'AMD expédie aux détaillants et signifie que la demande est plus faible. Une IA comprendra-t-elle ce contexte? Ou se déroulera-t-il avec le même malentendu que des sources habituellement fiables répètent déjà à tort ?

Il n’est pas difficile de voir une boucle de rétroaction négative de désinformation autour de ces sujets complexes, ni comment ces IA peuvent apprendre à renforcer les stéréotypes négatifs. Études du spectacle Johns Hopkins les préjugés souvent racistes et sexistes présents dans les modèles d’IA, et comme le dit l’étude: « Les stéréotypes, les préjugés et la discrimination ont été largement documentés dans les méthodes d’apprentissage automatique. »

Des garde-fous sont en place pour vous protéger contre ce type de biais, mais vous pouvez toujours contourner ces garde-fous et révéler ce que l’IA croit en dessous. Je ne ferai pas de lien vers les exemples pour éviter de perpétuer ces stéréotypes, mais Steven Piantadosi, professeur et chercheur en informatique cognitive à l'UC Berkely, a révélé une demi-douzaine d'entrées qui produiraient réponses racistes et sexistes au sein de ChatGPT il y a quelques mois à peine – et aucune d'entre elles n'a été particulièrement difficile à trouver avec.

Il est vrai que l’IA peut être incitée à se soumettre sur ces fronts, mais cela ne l’a pas encore été. Pendant ce temps, Google et Microsoft sont pris dans une course aux armements pour lancer en premier leurs IA rivales, toutes portant les mêmes fondements qui sont présents dans les modèles d’IA depuis des années. Même avec une protection, la question est de savoir quand, et non si, ces modèles se détérioreront pour devenir le même noyau pourri que celui que nous avons vu à travers les IA depuis leur création.

Je ne dis pas que ce biais est intentionnel, et je suis convaincu que Microsoft et Google s’efforcent de le supprimer autant que possible. Mais la dynamique actuelle derrière l’IA repousse ces préoccupations au second plan et ignore les implications qu’elles pourraient avoir. Après tout, la révolution de l’IA est à nos portes, et elle ne sombrera pas rapidement dans l’obscurité comme une autre mode technologique. Mon seul espoir est que le besoin constant de compétition ne suffise pas à déraciner la nécessité de la responsabilité.

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