Un chercheur de Google a fustigé les startups GPT pour leur battage médiatique et a envoyé 18 tweets de colère !

Dans le domaine de l'IA, le roi du trafic l'année dernière n'était autre que l'IA générative.

De DALL-E 2 à ChatGPT, de Stable Diffusion à Midjourney, l'industrie de l'AIGC a connu une croissance explosive. ​

L’afflux d’outils génératifs basés sur l’intelligence artificielle a ébloui les sociétés d’investissement et le grand public.

La grande société d'investissement Sequoia Capital a écrit dans un article de blog : « L'IA générative devient non seulement plus rapide et moins chère, mais dans certains cas meilleure que ce que les humains peuvent créer. » " Il est facile d'imaginer que dans quelques décennies, l'intelligence artificielle générative sera profondément ancrée dans notre façon de travailler, de créer et de jouer. peut être mesuré en argent. Rien qu’en 2022, il y aura 78 transactions dans ce domaine, estimées à 1,37 milliard de dollars américains.

Cependant, si les créateurs et investisseurs de modèles d'IA croient qu'ils sont une force de changement sur la planète, tout le monde dans le domaine n'est pas convaincu que ces machines génératives sont les plus Bon choix.

Chercheur Google : Le battage médiatique ne peut pas sauver GPT

"L'atmosphère actuelle de l'intelligence artificielle et du Boom du web3 en 2021 Il y a beaucoup de similitudes et cela me met mal à l'aise », François Chollet, expert en recherche sur le deep learning de Google et créateur du système de deep learning Keras, a lancé un avertissement fort sur Twitter concernant le boom actuel des investissements. "Les gens croient aux récits qui ne disent pas la vérité." Dans 3 ans, GPT aura un impact « qui changera la civilisation » (et apportera un retour sur investissement de 100 fois) », a-t-il poursuivi. "Personnellement, je pense qu'il y a deux situations : un marché haussier et un marché baissier pour le développement du LLM." devient un paradigme général pour la plupart des interactions entre produits technologiques. Même dans ce cas, l’intelligence artificielle générale (AGI) reste une « chimère ».

Dans le même temps, dans une situation de marché baissier, de grands modèles de langage comme GPT-3 trouveront "dans les domaines du SEO (optimisation des moteurs de recherche), du marketing et de la rédaction". Il y avait des réussites limitées", et cela s'est avéré être une "bulle complète".

Chollet estime que le développement final du LLM se situera probablement quelque part entre les deux, en penchant vers ce dernier. "L'intelligence artificielle comme interface universelle pour nos informations" est quelque chose qui se produira certainement dans le futur, mais cette génération de technologie n'est pas encore en mesure d'y parvenir pleinement.

Un critère important pour le succès du modèle LLM est la commercialisation. Si le LLM peut générer d’énormes retombées économiques, alors la commercialisation de cette technologie sera considérée comme un succès.

En prenant OpenAI comme exemple, en 2021, le bénéfice de l'entreprise sera d'environ cinq à dix millions de dollars américains d'ici 2022, ce chiffre passera de trois mille à 40 millions ; . Même aussi puissante qu'OpenAI, seule la valeur commerciale de la technologie de génération d'images a été reconnue par le marché.

Chollet a déclaré qu'il aime rechercher les tweets ChatGPT les plus populaires sur Twitter pour en savoir plus sur les cas d'utilisation de cette technologie. Après avoir parcouru un grand nombre de tweets, Chollet a découvert que 80 % des messages concernaient la manière d'attirer du trafic et, pire encore, qu'ils n'étaient que des astuces pour gagner des clics.

Qu'il s'agisse de « 10 Secrets à payer pour débloquer ChatGPT » ou des diverses formations ChatGPT, l'émergence du LLM Le modèle commercial de monétisation du trafic a eu des effets perturbateurs.

Cependant, Chollet estime que le potentiel réel de ChatGPT va bien au-delà. Elle pourrait briller dans les biens de consommation, l’éducation et la recherche.

Quel que soit l’avenir, les gens le sauront bientôt. Des milliards de dollars se précipitent dans cette voie pour appliquer ChatGPT ou une technologie similaire à un grand nombre de produits. D’ici la fin de l’année, les gens disposeront de suffisamment de données pour porter un jugement.

Bien sûr, Chollet a également déclaré que le battage médiatique mis à part, l'apprentissage profond peut "construire beaucoup de choses sympas". C’était comme ça il y a cinq ans, c’est comme ça aujourd’hui et ce sera encore comme ça dans cinq ans. Même sans l’auréole que lui confèrent les hypemen, cette technologie reste très précieuse.

web3 ne peut pas être comparé au LLM. Après tout, le web3 est un pur gadget, tandis que le LLM est une véritable technologie avec des applications pratiques. Le battage médiatique auquel Chollet fait référence est une bulle qui se forme parmi les investisseurs en capital-risque.

En fin d'article, Chollet explique comment la technologie GPT est « commercialisée avec succès ». "La force motrice pour investir dans GPT ne sont pas des données expérimentales ou des déclarations de revenus, mais un pur battage médiatique et des récits sans fondement. Ils forment un cycle cohérent : le battage médiatique attire les investissements, et l'augmentation des investissements conduit à plus de battage médiatique, qui à son tour conduit à plus les capitaux affluent."

Le plus important c'est que si on répète cent fois un mensonge, cela devient du bon sens. Le « gros gâteau » sans aucun support de données est devenu une évidence grâce au bouche à oreille.

Marcus : Ne croyez pas trop au GPT

Chollet n'est pas le seul à se méfier du GPT. Marcus, professeur à l'Université de New York, verse aussi souvent de l'eau froide sur l'enthousiasme du monde. .

Dans l'interview, Marcus a déclaré que même si ChatGPT semble tout savoir, il est également sujet aux erreurs. ChatGPT est le même qu'avant, et le système associé "n'est toujours pas fiable, ne comprend toujours pas le monde réel, ne comprend toujours pas le monde psychologique et est toujours plein de bugs

Donc, pendant que le La communauté IA se réjouit de l'arrivée de GPT-4, Marcus Mais il a donné 7 prédictions moins positives.

1. GPT-4 fera toujours toutes sortes d'erreurs stupides comme ses prédécesseurs. Il peut parfois bien accomplir une tâche donnée, et parfois échouer, mais vous ne pouvez pas prédire à l'avance quelle situation est sur le point de se produire.

2. Le raisonnement de GPT-4 en physique, psychologie et mathématiques n'est toujours pas fiable. Il est peut-être capable de résoudre certains projets qui n'ont pas été contestés avec succès auparavant, mais il reste impuissant face à des scénarios plus longs et plus complexes.

Par exemple, lorsqu'on lui pose une question médicale, soit il refuse de répondre, soit il profère occasionnellement des bêtises qui semblent raisonnables mais qui sont dangereuses. Bien qu’il ait dévoré une grande quantité de contenu sur Internet, il n’est pas suffisamment fiable et complet pour fournir des conseils médicaux fiables.

3. Les hallucinations fluides resteront courantes et facilement induites. Cela dit, les grands modèles linguistiques restent un outil qui peut être facilement utilisé pour créer des informations qui semblent raisonnables mais qui sont complètement fausses.

4. La sortie en langage naturel de GPT-4 ne parvient toujours pas à servir les programmes en aval de manière fiable. Les développeurs qui l'utilisent pour créer des assistants virtuels se retrouveront incapables de mapper de manière fiable la langue de l'utilisateur à l'intention de l'utilisateur.

5. GPT-4 en lui-même ne sera pas une intelligence artificielle générale capable de résoudre n'importe quelle tâche. Sans aide extérieure, il ne peut ni vaincre Cicéron de Meta en diplomatie ; ni conduire une voiture de manière fiable ; ni conduire "Optimus Prime" dans "Transformers", ou "Optimus Prime" comme "The Jetsons" Rosie" est si polyvalent. .

6. Le « lien » entre « ce que veulent les humains » et « ce que font les machines » reste une question critique et non résolue. GPT-4 n'aura toujours aucun contrôle sur sa production, certaines recommandations seront étonnamment mauvaises et des exemples de biais masqués seront découverts en quelques jours ou mois.

7. Lorsque l'AGI (Artificial General Intelligence) sera réalisée, les grands modèles de langage comme GPT-4 pourraient faire partie de la solution finale, mais seulement une partie de celle-ci. Une simple « mise à l'échelle », c'est-à-dire la construction d'un modèle plus large jusqu'à ce qu'il absorbe la totalité d'Internet, s'avérera utile dans une certaine mesure. Mais une intelligence artificielle générale, fiable et cohérente avec les valeurs humaines, viendra certainement de systèmes plus structurés. Il contiendra davantage de connaissances intégrées et comprendra des outils explicites de raisonnement et de planification. Tout cela fait défaut dans le système GPT actuel.

Marcus estime que d’ici une décennie, peut-être moins, l’accent de l’IA passera de la mise à l’échelle de grands modèles de langage à l’intégration d’une gamme plus large de technologies.

Les trucs sympas sont toujours amusants, mais cela ne veut pas dire que cela peut nous conduire vers une intelligence artificielle générale crédible.

Investisseurs : Mais c'est amusant

Mais même ainsi, même si les experts dans le domaine de l'IA conseillent sincèrement aux investisseurs de « s'enfuir », les adeptes de GPT ont toujours des chèques en main et expriment leur optimisme quant à la technologie .

Aujourd'hui encore, Microsoft négocie un investissement de 10 milliards de dollars dans OpenAI, ce qui portera la valeur marchande de l'entreprise à près de 30 milliards de dollars.

Niko Bonatsos, de la société de capital-risque General Catalyst, a déclaré dans une interview : "C'est le changement de paradigme que nous attendions." "Peut-être qu'il est plus important que ce que nous pensions." Ces algorithmes sont sympas. Le générateur de texte-image est impressionnant et ouvre la porte à un monde créatif pour ceux qui découvrent Photoshop. Pour eux, le système GPT est au moins amusant à jouer.

Bien que les PDG de l'industrie soient ouverts au fait que ces projets en sont encore à leurs balbutiements, même si l'avenir du domaine est prometteur, le potentiel disruptif et les frontières créatives floues qu'ils présentent sont difficiles à ignorer pour l'instant.

Pour Chollet, pour véritablement former un « changement de paradigme », les produits doivent non seulement être cool et intéressants, mais même très utiles pour les produits de niche.

Il prévient que les sociétés de capital-risque prennent des risques bien plus importants qu'elles ne le pensent, à la fois en alimentant le cycle de battage médiatique des produits à moitié cuits et en se laissant frénétiquement ratisser dans la laine. Le capital n'a pas fait de prévisions prudentes pour ce marché émergent, qui offre de larges perspectives mais présente encore des limites considérables.

« Tout le monde commence à croire qu'il est l'élu, en particulier ceux qui se disent anticonformistes », a-t-il déclaré.

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