Ne roulez pas des yeux – l’IA n’est pas juste une autre mode technologique vouée à l’échec

Arrêtez-moi si vous avez déjà entendu celui-ci : "Cette nouvelle technologie va tout changer !"

C'est une phrase régurgitée à l'infini par les analystes et les dirigeants de la technologie avec le mot à la mode du moment branché. Et en 2023, ce mot à la mode est l'IA. ChatGPT a pris d'assaut le monde, Microsoft a repensé son navigateur Edge autour d'un chatbot IA, et Google se précipite pour intégrer profondément son modèle d'IA dans la recherche.

Je ne vous blâme pas si vous pensez que l'IA n'est qu'une autre mode. Je comprends le scepticisme (et franchement, le cynisme) autour de prétendre que toute technologie est une révolution alors que tant d'autres ne le sont pas. Mais là où la réalité augmentée, le métaverse et les NFT se sont estompés 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'IA impactant la vie quotidienne n'est pas nouvelle ; les entreprises technologiques s'en vantent enfin. Il alimente les choses que vous utilisez dans les coulisses depuis des années.

Par exemple, quiconque a interagi avec la recherche Google (lire : tout le monde) a expérimenté une douzaine de modèles d'IA ou plus en jeu 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. Les programmes de navigation 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 faites avec un algorithme statique – si "ceci", alors "cela" – peuvent maintenant être faites 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 fait un meilleur travail que les concepteurs humains).

Des entreprises comme Google et Microsoft tirent simplement le rideau sur l'IA qui alimente leurs services depuis plusieurs années. C'est la différence essentielle entre l'IA et le barrage sans fin de modes technologiques que nous voyons chaque année.

Mieux avec le temps

L'endurance de l'IA dépend du fait que nous l'utilisons déjà tous, mais il y a un autre élément important ici. L'IA ne nécessite aucun investissement de votre part. Cela nécessite absolument une tonne d'argent et de pouvoir, mais ce fardeau repose sur les dizaines d'entreprises prises dans la course aux armements de l'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 Meta Quest Pro pour participer, et les NFT veulent que vous crachiez de l'argent froid pour le 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 de croissance de cette technologie émergente (bientôt morte). Il 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 pour les heures de grande écoute. Vous n'avez pas à vous soucier d'une technologie coûteuse et à moitié cuite qui n'a pas beaucoup d'applications pratiques.

Il tient aussi une promesse. Les modèles d'IA comme ceux qui alimentent actuellement 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 le fait de croire que l'IA s'améliorera comme par magie, mais je fais beaucoup plus confiance à cette logique qu'à un PDG de la technologie qui me dit qu'un mot à la mode va changer le monde.

Un signe d'avertissement

Ne le déformez pas; ce n'est pas une approbation retentissante de l'IA. Pour autant de points positifs que cela peut apporter, l'IA apporte également des réalités qui donnent à réfléchir.

Premièrement et le plus évidemment : l'IA se trompe la plupart du temps. La première démo de Google de son Bard AI a montré une réponse qui a été réfutée par le premier résultat de recherche . Bing de Microsoft, alimenté par ChatGPT, a également prouvé que des questions techniques complexes déstabilisent souvent l'IA, ce qui entraîne un travail de copier-coller à partir de n'importe quel site Web qui est le premier résultat dans le moteur de recherche.

Cela semble assez apprivoisé, mais une machine qui apprend constamment peut perpétuer des problèmes que nous avons déjà en ligne – et développer une compréhension que ces problèmes ne sont pas valables. Par exemple, la marque de cartes graphiques et de processeurs AMD a récemment annoncé lors d'un appel aux résultats qu'elle "sous-livrait" les puces , ce qui a conduit de nombreux points de vente à signaler initialement que la société 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 fonctionnera-t-il avec le même malentendu que des sources généralement 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. Des études de Johns Hopkins montrent 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 garanties sont en place pour se 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 avec 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 des réponses racistes et sexistes dans ChatGPT il y a à peine quelques mois. – et aucun d'entre eux n'a été particulièrement difficile à trouver.

Il est vrai que l'IA peut être poussée à se soumettre sur ces fronts, mais ce n'est pas encore le cas. Pendant ce temps, Google et Microsoft sont pris dans une course aux armements pour lancer leurs IA rivales en premier, toutes portant ces mêmes fondements qui sont présents dans les modèles d'IA depuis des années. Même avec une protection, c'est une question de quand, pas si, ces modèles se détérioreront dans le même noyau pourri 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 d'en supprimer le plus possible. Mais l'élan derrière l'IA en ce moment repousse ces préoccupations à l'arrière-plan et ignore les implications qu'elles pourraient avoir. Après tout, la révolution de l'IA est à nos portes, et elle ne s'effacera pas rapidement dans l'obscurité comme une autre mode technologique. Mon seul espoir est que le besoin incessant de compétition ne suffise pas à déraciner la nécessité de la responsabilité.