ChatGPT et d'autres ne prendront pas en charge le travail humain de si tôt. Ils sont sujets aux erreurs et l'IA ne fonctionnera pas gratuitement.

La sortie de modèles à grande échelle tels que ChatGPT a apporté du stress et de l'inquiétude à de nombreuses personnes, qui craignent que l'IA ne prenne bientôt le dessus sur leur travail. À cet égard, OpenAI a également publié une étude montrant que l’impact de ChatGPT couvre tous les niveaux de revenus et que les emplois à revenu élevé peuvent être confrontés à des risques plus importants. Quels sont les faits ?

Faut-il automatiser tous les travaux, même les plus satisfaisants ?

C'est l'une des nombreuses questions récemment soulevées par le Future of Life Institute, qui a appelé à un moratoire sur les expériences d'intelligence artificielle à grande échelle, actuellement Elon・Plus de 10 000 personnes, dont Elon Musk, Steve Wozniak et Andrew Yang, ont signé l'initiative. Même s’il peut y avoir un certain battage médiatique, cela semble toujours sérieux – mais comment exactement l’IA peut-elle être utilisée pour automatiser tout le travail ? Laissons de côté la question de savoir si cela est souhaitable – réfléchissez simplement : est-ce vraiment possible ?

Douglas Kim, chercheur au MIT Connection Science Institute, a déclaré : Je pense que le véritable obstacle réside dans les capacités générales d'intelligence artificielle que nous voyons dans OpenAI et Google Bard Emergence. , comme au début, lorsque Internet était généralement disponible ou que les services d'infrastructure cloud devenaient disponibles. Comme nous l'avons mentionné, il n'est pas encore prêt à être utilisé à grande échelle par des centaines de millions de travailleurs.

Même les chercheurs ne peuvent pas suivre le rythme de l'innovation en matière d'IA

Douglas Kim souligne que même si les technologies révolutionnaires peuvent se propager rapidement, en Jusqu'à ce qu'elles s'avèrent être des applications utiles et faciles à utiliser, elles ne sont souvent pas largement adoptées. Il a souligné que l’IA générative nécessitera des applications métier spécifiques pour dépasser son public cible constitué des premiers utilisateurs.

Matthew Kirk, responsable de l'IA chez Augment Company, partage également un point de vue similaire : "Je pense que ce qui se passe dans l'industrie de l'IA est similaire à ce qui s'est passé au début de Internet. À cette époque, Internet était de toutes sortes. Les points de vue sont très confus et il n'y a pas de normes. Il faut du temps et de la coopération pour que les humains déterminent les normes que les gens suivent. Même quelque chose d'aussi banal que mesurer le temps est très compliqué. C’est un point sensible dans le développement de l’intelligence artificielle. Les méthodes utilisées pour former les modèles et affiner les résultats sont confidentielles, ce qui rend difficile la réponse aux questions fondamentales sur leur fonctionnement. OpenAI vante la capacité de GPT-4 à réussir de nombreux tests standardisés, mais le modèle comprend-il vraiment le test, ou est-il simplement formé pour reproduire la bonne réponse ? Qu’est-ce que cela signifie pour sa capacité à gérer de nouvelles tâches ? Les chercheurs ne semblent pas s'entendre sur cette réponse, ni sur les méthodes qui auraient pu être utilisées pour arriver à leurs conclusions.

Tableau des résultats du test standard comparant GPT 3.5 et GPT 4

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Le GPT-4 d'OpenAI peut obtenir de bons résultats sur de nombreux tests standardisés. Les comprend-il vraiment ou est-il formé aux bonnes réponses ?

Même si des normes peuvent être convenues, la conception et la production de systèmes alimentés par l'IA basés sur des modèles de langage étendus (LLM) tels que GPT-4 ou d'autres systèmes d'IA générative sont largement utilisés. Le matériel physique requis pour les outils peut également constituer un défi. Lucas A. Wilson, responsable de l'infrastructure de recherche mondiale chez Optiver, estime que l'industrie de l'IA est engagée dans une course aux armements pour produire les grands modèles de langage (LLM) les plus complexes possibles. Ceci, à son tour, augmente rapidement les ressources informatiques nécessaires à la formation des modèles.

Comme les humains, l'IA ne fonctionne pas gratuitement

En même temps, les développeurs doivent trouver des moyens de contourner les limitations. La formation d'un puissant modèle de langage étendu (LLM) à partir de zéro peut conduire à des opportunités uniques, mais cela n'est disponible que pour les grandes organisations bien financées. Il est beaucoup moins coûteux de mettre en œuvre un service capable d’exploiter les modèles existants (par exemple, ChatGPT-3.5 Turbo d’Open AI tarife l’accès à l’API à environ 0,0027 $ pour 1 000 mots anglais). Mais lorsque les services basés sur l’IA deviendront populaires, les coûts continueront d’augmenter. Dans les deux cas, déployer une IA pouvant être utilisée sans restrictions est irréaliste et obligera les développeurs à faire des choix difficiles.

Hidden Door, une startup qui construit une plate-forme d'IA pour créer des jeux narratifs, la PDG et co-fondatrice Hilary Mason a déclaré : « De manière générale, les startups fondées sur l'IA devraient toutes les interfaces de programmation d'applications spécifiques au fournisseur (API ) sont très prudents. Nous pouvons également construire des architectures qui ne doivent pas nécessairement être centrées sur le GPU, mais cela nécessite une expérience considérable. Hidden Door développe des logiciels pour aider les utilisateurs à créer des expériences narratives uniques en utilisant l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un outil de capture d'écran alimenté par l'IA pour générer des jeux narratifs. Les utilisateurs peuvent choisir parmi plusieurs rôles et invites inclus.

La plupart des services basés sur l'IA générative auront un plafond fixe sur la quantité de contenu qu'ils peuvent générer par mois. Ces frais de services professionnels peuvent augmenter les coûts pour les entreprises, ralentissant ainsi le rythme de l'automatisation intelligente des tâches de travail des personnes. Même OpenAI, avec ses ressources massives, limite les utilisateurs payants de ChatGPT en fonction de la charge actuelle : au moment d'écrire ces lignes, il la limite à 25 requêtes GPT-4 toutes les 3 heures. Il s’agit donc d’un énorme problème pour quiconque souhaite s’appuyer sur ChatGPT pour son travail.

Les développeurs d'outils basés sur l'IA sont également confrontés à un défi aussi vieux que les ordinateurs eux-mêmes : concevoir une bonne interface utilisateur. Un LLM (Large Language Model) puissant, capable d'accomplir de nombreuses tâches, devrait être un outil sans précédent, mais si la personne qui l'utilise ne sait pas par où commencer, sa capacité à accomplir la tâche n'aura pas d'importance. Kirk a noté que même si ChatGPT est facile à utiliser, l'ouverture d'interaction avec l'IA via le chat peut s'avérer écrasante lorsque les utilisateurs doivent se concentrer sur une tâche spécifique.

Kirk a déclaré : « Je sais par expérience que rendre les outils complètement ouverts a tendance à dérouter les utilisateurs plutôt qu'à les aider. Vous pouvez le considérer comme une salle avec des portes sans fin. " La plupart des gens seraient confus, confus et coincés là. Nous avons encore beaucoup de travail à faire pour déterminer quelle porte est la meilleure pour les utilisateurs. " Mason a fait une observation similaire, a-t-il ajouté. " Tout comme ChatGPT est principalement un Optimisation UX de GPT-3, je pense que nous venons tout juste de commencer à créer des métaphores dans la conception de l'interface utilisateur. Nous devons également utiliser efficacement les modèles d'IA dans les produits. un travail en soi

L'hallucination, en tant que problème particulier du LLM, a déjà suscité la controverse et a également sérieusement entravé le développement du processus de création d'outils d'IA pour des travaux sensibles et importants . LLM a une incroyable capacité à générer des textes uniques, à raconter des blagues et à inventer des histoires sur des personnages fictifs. Cependant, lorsque la précision et l’exactitude sont essentielles à la tâche, cette compétence devient un obstacle, car les LLM traitent souvent de fausses sources inexistantes ou des déclarations incorrectes comme des faits.

Kim a déclaré : Dans certains secteurs très réglementés (banque, assurance, santé), il est difficile pour des fonctions spécifiques de l'entreprise de concilier des données très strictes. la vie privée et d’autres exigences réglementaires pour prévenir la discrimination. Dans ces secteurs réglementés, vous ne pouvez pas laisser une IA commettre le genre d’erreurs qui seraient acceptables lors de la rédaction d’un document de cours.

Les entreprises peuvent avoir du mal à embaucher des employés possédant une expertise dans les outils d'IA. La société de recherche et de sécurité en intelligence artificielle Anthropic a récemment fait la une des journaux avec une offre d'emploi pour un ingénieur et bibliothécaire prompt, précisant que le candidat serait chargé de créer "un environnement de haute qualité et de haute qualité en plus de ses autres tâches". bibliothèque de chaînes d'invites pour accomplir diverses tâches. Salaire 175 000 $ à 335 000 $.

Cependant, Wilson voit une tension entre l'expertise requise pour utiliser efficacement les outils d'IA et les gains d'efficacité que l'IA promet d'apporter.

« Comment recruter des personnes pour assumer le nouveau travail consistant à dispenser des formations aux LLM, libérant ainsi des employés déjà concentrés sur des tâches de travail plus complexes ou abstraites ? » Wilson a demandé à Road. "Je n'ai pas encore vu de réponse claire."

Malgré ces problèmes, il peut toujours être intéressant d'augmenter votre travail avec l'intelligence artificielle. Ce fut clairement le cas avec la révolution informatique : alors que de nombreuses personnes avaient besoin d’une formation pour utiliser les outils Word et Excel, rares sont ceux qui suggéreraient que les machines à écrire ou le papier graphique étaient de meilleures alternatives. Comme l’inquiète la lettre du Future of Life Institute, « nous remplaçons tous les emplois, y compris les emplois satisfaisants, par l’automatisation ». Même si un tel avenir prendra au moins plus de six mois, la révolution de l’intelligence artificielle commence maintenant, et dans dix ans, le tableau de la révolution de l’intelligence artificielle continuera de se dérouler.

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