Publié en collaboration avec OpenResearch et l'Université de Pennsylvanie, l'article tente de qualifier la technologie GPT de technologie à usage général.
Sam Altman qualifie GPT de « la plus grande technologie que l'humanité ait jamais développée », mais reconnaît en même temps les risques qu'elle pose. Nous constatons déjà les effets qu'elle a sur diverses industries et nous devons maintenant examiner comment elle « remodèle la société ».
Ces dernières semaines, OpenAI s'est fait entendre sur les conséquences de sa technologie. Publié en collaboration avec OpenResearch et l'Université de Pennsylvanie, l'article tente de qualifier la technologie GPT de technologie à usage général.
Alors que les grands modèles de langage comme le GPT-4 d'OpenAI deviennent plus avancés et capables d'écrire, de coder et de faire des calculs avec plus de précision et de cohérence, il ne faudra pas longtemps avant que l'IA fasse son entrée sur le lieu de travail en tant qu'outil d'utilisation quotidienne. En fait, OpenAI lui-même parie qu'une grande majorité des travailleurs verront au moins une partie de leur travail automatisé par des modèles GPT.
GPT est-il synonyme de General-Purpose Technology (technologie à usage général) ?
La technologie à usage général est toute technologie qui remplit principalement trois critères fondamentaux : amélioration au fil du temps, omniprésence dans l'ensemble de l'économie et capacité à engendrer des innovations complémentaires. Il ne fait aucun doute que la technologie s'est améliorée au fil du temps, donc le premier critère est rempli. OpenAI soutient dans son article que les deux autres critères sont également en route. « Il existe des preuves qualitatives précoces que l'adoption et l'utilisation des LLM se généralisent de plus en plus », lit-on dans l'article.
Eh bien, cela se vérifie. Il ne fait aucun doute qu'un phénomène ChatGPT ou GPT est né. Depuis sa sortie, il y a eu une concurrence accrue entre les entreprises pour le reproduire ou mieux construire. Les entreprises embauchent pour des postes pour des profils liés à l'IA générative ou spécifiquement aux LLM. Ces emplois sont créés en raison du battage médiatique émergent dans le domaine. Mais qu'en est-il des emplois existants qui pourraient être remplacés par cette technologie ?
L'entreprise a donné son verdict dans son article publié sur le serveur de préimpression arXiv.
Des chercheurs d'OpenAI et de l'Université de Pennsylvanie ont fait valoir que 80 % de la main-d'œuvre américaine pourrait avoir au moins 10 % de ses tâches affectées par l'introduction des GPT, la série de grands modèles de langage populaires réalisés par OpenAI. Ils ont également estimé qu'environ 19 % des travailleurs verront au moins 50 % de leurs tâches affectées. L'exposition au GPT est plus élevée pour les emplois à revenu élevé, ont-ils écrit dans l'étude, mais s'étend à presque toutes les industries. Ils soutiennent que les modèles GPT sont des technologies à usage général comme la machine à vapeur ou la presse à imprimer.
L'article est baptisé « Les GPT sont des GPT : un premier aperçu du potentiel d'impact sur le marché du travail des grands modèles linguistiques ». En voici le résumé :
Nous étudions les implications potentielles des modèles de transformateurs préformés génératifs (GPT) et des technologies connexes sur le marché du travail américain. À l'aide d'une nouvelle rubrique, nous évaluons les professions en fonction de leur correspondance avec les capacités GPT, en incorporant à la fois l'expertise humaine et les classifications de GPT-4. Nos résultats indiquent qu'environ 80 % de la main-d'œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de ses tâches professionnelles affectées par l'introduction des GPT, tandis qu'environ 19 % des travailleurs pourraient voir au moins 50 % de leurs tâches affectées. L'influence s'étend à tous les niveaux de salaire, les emplois à revenu élevé étant potentiellement plus exposés. Notamment, l'impact ne se limite pas aux industries dont la croissance récente de la productivité est plus élevée. Nous concluons que les transformateurs préformés génératifs présentent des caractéristiques de technologies à usage général (GPT), ce qui suggère que ces modèles pourraient avoir des implications économiques, sociales et politiques notables.
« Nos résultats indiquent que l'importance des compétences en sciences et en pensée critique est fortement associée négativement à l'exposition, ce qui suggère que les professions nécessitant ces compétences sont moins susceptibles d'être affectées par les modèles linguistiques actuels », ont écrit les chercheurs. « À l'inverse, les compétences en programmation et en écriture montrent une forte association positive avec l'exposition, ce qui implique que les professions impliquant ces compétences sont plus susceptibles d'être influencées par les modèles linguistiques ».
Les professions les plus exposées comprennent les mathématiciens, les préparateurs d'impôts, les écrivains, les concepteurs de sites Web, les comptables, les journalistes et les secrétaires juridiques. Les professions avec la variance la plus élevée, ou moins susceptibles d'être affectées par GPT, comprennent les graphistes, les stratégies de marketing de recherche et les gestionnaires financiers.
Les chercheurs énumèrent également l'impact global prévu de GPT sur différentes industries, l'impact le plus important étant sur les services de traitement de données, les services d'information, les industries de l'édition et les compagnies d'assurance, tandis que l'impact le moins important concerne la fabrication de produits alimentaires, la fabrication de produits en bois, les activités de soutien à l'agriculture et la foresterie.
Des limites dans cette étude
Les chercheurs reconnaissent que leur étude présente des limites, du fait que les annotateurs humains connaissaient les capacités des modèles et n'appartenaient pas à certaines des professions mesurées. L'étude elle-même admet qu'il y a un parti pris inhérent à essayer de résumer chaque profession en utilisant de simples étiquettes pour décrire les tâches professionnelles. L'étude ajoute : « On ne sait pas dans quelle mesure les professions peuvent être entièrement décomposées en tâches, et si cette approche omet systématiquement certaines catégories de compétences ou de tâches qui sont tacitement requises pour l'exécution compétente d'un travail ».
L'autre problème est que GPT a montré qu'il peut commettre des erreurs évidentes, y compris inventer des informations, ce qui oblige un humain à superviser le travail. C'est un facteur que l'étude n'a pas pu prendre en compte. En outre, l'étude a uniquement examiné si ChatGPT pouvait réduire le temps nécessaire pour accomplir diverses tâches par profession. Cela ne signifie pas que ChatGPT est nécessairement suffisamment intelligent pour automatiser entièrement certaines tâches.
Bien sûr, il convient de noter qu'OpenAI a elle-même produit le travail, et en tant qu'entreprise cherchant à rentabiliser ses modèles d'IA, elle est fortement incitée à présenter ses outils comme perturbateurs dans les industries où ils vont permettre d'automatiser les tâches, ce qui profite en fin de compte aux employeurs.
D'autre part, dans une récente interview, Altman a déclaré que ChatGPT devrait être considéré comme un outil, et non comme un remplacement pour n'importe quel travail. Il a expliqué que l'humanité a prouvé cela à maintes reprises en s'adaptant constamment à différents types de technologie. « La créativité humaine est sans limites et nous trouvons de nouveaux emplois. Nous trouvons de nouvelles choses à faire », a déclaré Altman.
D'ailleurs, le rapport révèle comment les modèles GPT seront bientôt un outil couramment utilisé. Google et Microsoft ont déjà annoncé qu'ils intégreraient l'IA dans leurs produits bureautiques tels que les e-mails, les documents et dans leurs moteurs de recherche. Déjà, les startups utilisent GPT-4 et ses capacités de codage pour réduire leurs dépenses en développeurs humains.
« Notre analyse indique que les impacts des LLM comme le GPT-4 sont susceptibles d'être omniprésents », écrivent les chercheurs. « Alors que les capacités des LLM se sont constamment améliorées au fil du temps, leur effet économique croissant devrait persister et augmenter même si nous arrêtons le développement de nouvelles capacités aujourd'hui ».
Une boîte noire dans un système
La chose la plus fascinante est que GPT est maintenant vendu comme une technologie à usage général. Il est ironique pour une entreprise qui qualifie la technologie de « potentiel de chaos » de la vendre à tout le monde comme un outil. Altman a déclaré qu'ils avaient mis en place des garde-fous sur la technologie, mais il pourrait y en avoir d'autres qui pourraient ne pas faire de même. Il ajoute en outre que « la société, je pense, a très peu de temps pour comprendre comment réagir à cela, et comment réglementer et gérer cela ».
Néanmoins, OpenAI ne facilite pas non plus la tâche des autres. C'est comme créer une boîte noire dans un système. Même s'ils ont reconnu le manque de transparence dans le document GPT-4, ils renvoient la responsabilité aux décideurs politiques et aux parties prenantes. Pendant ce temps, l'entreprise continuera à s'appuyer sur la technologie qui, selon elle, peut être potentiellement dangereuse, mais la responsabilité de la contrôler ne lui incombe pas.
OpenAI pense que la phase initiale d'augmentation est toujours en cours et nous conduira éventuellement à l'automatisation. Ce que cela signifie pour les emplois, c'est qu'il pourrait y avoir une précarité initiale, mais finir par conduire à une automatisation complète.
En ce qui concerne la réparation de la technologie, Altman a déclaré dans la même interview qu'il pensait que la technologie d'OpenAI avait besoin des contributions des régulateurs et de la société pour dissuader les conséquences négatives potentielles que la technologie pourrait avoir sur l'humanité.
Source : étude
Et vous ?
« Environ 80 % de la main-d'œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de ses tâches professionnelles affectées par l'introduction des GPT, tandis qu'environ 19 % des travailleurs pourraient voir au moins 50 % de leurs tâches affectées ». Qu'en pensez-vous ? Projection réaliste ou utopique ? Pourquoi ?
Que pensez-vous du fait de s'appuyer sur les descriptions de tâches pour faire leur étude ?
D'ailleurs, le fait qu'OpenAI participe à cette étude ne fausse-t-il pas les résultats ?