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Les robots IA écriront bientôt des articles de presse et vous devriez vous inquiéter

Les Robots Ia écriront Bientôt Des Articles De Presse Et Vous Devriez Vous Inquiéter

La société est un puzzle en évolution rapide des personnes et de l’infrastructure dans laquelle ces personnes interagissent. La pierre angulaire de cette interaction est la communication, qui forme la base même de l’existence moderne. Avec le temps, la communication a pris de nombreuses formes, mais avec la même intention sans faille. Des conversations romantiques aux chandelles aux publicités sur Google et Facebook, toute forme de communication tente de pousser la cible à agir.

 Les robots IA écriront bientôt des articles de presse et vous devriez vous inquiéter

Les premières tentatives de logiciel conversationnel remontent au développement de «ELIZA» vers 1966. Image: Pixabay

Cette idée simpliste est devenue plus compliquée avec l’avènement de l’intelligence artificielle, ou IA. L’IA est maintenant utilisée pour stocker, analyser et même créer une communication qui élimine le besoin pour les humains d’être des deux côtés du dialogue. Les chatbots grand public sur votre site Web de commerce électronique préféré, les e-mails automatisés confirmant les réservations et les recommandations générées par un algorithme plus avancé pour votre prochaine destination de vacances sont tous des exemples de machines interagissant avec des humains pour pousser l’action souhaitée.

Mais que se passe-t-il lorsque ces machines peuvent produire une communication extrêmement sophistiquée, semblable à celle d’un humain? Ne sommes-nous pas plus susceptibles d’être convaincus lorsqu’un humain apparemment spécialisé et bien lu prend toutes les bonnes notes émotionnelles?

L’avènement de l’IA prédictive

La fascination de créer des machines capables de communiquer comme des humains existe depuis qu’Alan Turing a formulé le test de Turing en 1950 comme mesure de l’intelligence artificielle. Les premières tentatives de logiciel conversationnel remontent au développement d’ELIZA vers 1966 (essayez-le ici). Cela a commencé par des tentatives d’identification de phrases humaines bien connues et par des suggestions de réponses plausibles à des questions courantes. Mais ELIZA était encore loin de Gmail suggérant l’achèvement de la phrase ou un cœur à cœur samedi soir avec Siri.

La première percée est survenue lorsque les algorithmes ont pu établir des relations statistiques entre les textes et comprendre quels mots sont les plus proches des autres dans leur sens ou leur construction grammaticale. Cela a conduit à la compréhension des relations entre les mots à travers des documents ou même des corpus de documents, ce qui a permis de déchiffrer leurs idées principales et de les classer. C’était à peu près là où la recherche sur l’IA était bloquée pendant des années.

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La percée suivante est venue avec l’invention de modèles capables de se souvenir du dernier mot, de prédire le suivant et de créer un peu une phrase sensée, un peu comme un enfant qui apprend à parler. Vous vous souvenez de la correction automatique sur Gmail et à quel point c’était révolutionnaire?

Open AI, l’association technologique à but non lucratif créée par Elon Musk et désormais financée par Microsoft, a ensuite pris ces modèles primitifs et les a formés sur tout le texte qu’ils pouvaient trouver. Pensez aux grandes bibliothèques grecques. Seulement plus grand. Ils ont dépensé d’énormes ressources et formé ce modèle pour devenir un peu un adolescent – qui parle beaucoup mais qui n’a pas toujours de sens – leurs modèles GPT 1 et 2.

Ces modèles étaient bons pour certaines tâches et pas bons pour d’autres, avec une cohérence globale manquante. Surtout quand il manquait de compréhension contextuelle, GPT générerait quelque chose hors sujet. Pour résoudre ce problème, le code a été formé sur un ensemble de texte encore plus grand et sur une période plus longue. Avec de meilleures ressources de calcul et plus de temps, l’IA prédictive a commencé à comprendre un plus large éventail de contextes et de styles d’écriture. Entrez GPT 3.

GPT 3 a vu l’adolescent, de GPT 1 et 2, devenir un jeune adulte au précipice du premier cycle. Il comprend non seulement les différents styles de texte écrit, mais mémorise également la manière dont les faits sont utilisés dans les documents. Il peut écrire du code pour vous, répondre à vos questions sur Wikipédia, tenir une conversation et même compléter le paragraphe suivant de votre roman.

Le potentiel de diffuser de fausses nouvelles et des discours de haine

En gardant de côté vos fantasmes de terminateur, avec GPT 3, l’IA du langage prédictif a atteint un nouveau sommet. Il peut produire du contenu avec une précision quasi humaine. Quoi de plus? Vous pouvez l’entraîner à écrire comme un écrivain qui a un travail considérable. La clé ici est que GPT 3 peut produire tout ce contenu à une vitesse beaucoup plus rapide que les humains. S’il est déployé de manière stratégique, il peut submerger les canaux de communication, des salles de rédaction aux WhatsApp groupes avec des messages sur mesure promouvant la même idée sous-jacente. Théoriquement, il peut tout aussi facilement être utilisé pour propager des préjugés raciaux et sexistes, crachant un langage toxique qui fait plus de mal que de bien.

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Par conséquent, il peut être utilisé par les journaux, les magazines, les groupes d’intérêt et même les partis politiques pour produire de fausses informations sophistiquées et des messages de discours de haine subliminaux à un rythme alarmant. Ces derniers étant déjà un mal incontrôlé, les ramifications d’une telle technologie de langage prédictif sont inexplorées et potentiellement dévastatrices.

Préparation sociale et juridique pour l’IA du langage prédictif

GPT 3 symbolise une simple tranche d’une nouvelle ère de technologies d’IA prédictives, mais met en évidence les choix déterminants que la société devra faire: l’innovation contre les risques d’utilisation abusive, la protection du travail humain et la réglementation de ces technologies.

Les experts avaient soulevé des préoccupations similaires lors du lancement même de GPT 2. Bien que très peu d’entre eux se soient matérialisés, la question demeure: qu’est-ce que GPT 10 pourra réaliser? Jusqu’où vont les deepfakes? Que pouvons-nous faire pour nous préparer à cette nouvelle technologie?

Ces choix et ces questions ne sont pas nouveaux, nous les avons affrontés maintes et maintes fois, le plus remarquablement à l’aube de la révolution industrielle. Par la suite, sont venues des solutions telles que des brevets, des systèmes éducatifs modernes, des règles de sécurité et des audits financiers. Bien que nous ne connaissions pas encore la solution parfaite à ces problèmes générés par l’IA, apprendre du passé peut nous permettre de nous préparer à cette technologie de manière préventive.

La sensibilisation et l’éducation des citoyens sont essentielles pour s’assurer que les gens comprennent l’existence de fausses nouvelles et de discours de haine. La propagande s’accompagne de marqueurs distincts – dépendance extrême aux émotions, peur de créer des images, manque de preuves ou de sources crédibles, faits et chiffres hyperboliques. Une vérification agressive des faits et des logiciels pour repérer le contenu généré par ordinateur sont deux solutions possibles.

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L’IA en langage prédictif et ses recherches doivent être réglementées par des politiques et des cadres qui surveillent de près ses progrès, mais surtout son déploiement limité. Un exemple pourrait être les secteurs de l’information et de l’éducation, car il est utile de s’assurer que les humains font partie du processus de publication, en garantissant l’exactitude, l’authenticité et, surtout, la responsabilité.

Une autre verticale inexplorée mais prometteuse à prendre en compte est les impacts potentiels qu’une telle technologie peut avoir sur la productivité humaine. Tout comme Canva a révolutionné le micro marketing, GPT 3 pourrait augmenter à l’infini la capacité des petites entreprises à créer des récits convaincants et à développer leur activité. Si des emplois seront perdus, cela créera également de nouveaux emplois pour les personnes qui apprendront à utiliser ces outils. Ces innovations ouvrent également la voie à de nouvelles recherches.

D’autres domaines dans lesquels l’IA prédictive pourrait être perturbatrice mais non destructrice sont l’amélioration de l’accès aux langues vernaculaires régionales, la préservation des langues et la mise en œuvre de programmes éducatifs dans les pays pauvres.

En conclusion, alors que les progrès technologiques font un bond en avant et redéfinissent le cœur même de nos vies, leur capacité à améliorer définitivement l’expérience humaine sur Terre reste à voir. Le pronostic n’est pas encourageant.

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