Le test de Turing est une méthode classique pour évaluer l’intelligence artificielle (IA) basée sur sa capacité à imiter la conversation humaine. Mais pour Mustafa Suleyman, cofondateur de DeepMind, le célèbre laboratoire d’IA racheté par Google, ce test est dépassé et ne reflète pas la véritable intelligence des chatbots modernes.L'un des cofondateurs du laboratoire de recherche sur l'IA de Google, DeepMind, pense que les chatbots d'IA comme ChatGPT devraient être testés sur leur capacité à transformer 100 000 dollars en 1 million de dollars dans un « test de Turing moderne » qui mesure l'intelligence de type humain.
Mustafa Suleyman, ancien responsable de l'IA appliquée chez DeepMind et maintenant PDG et cofondateur d'Inflection AI, a publié un nouveau livre intitulé The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-first Century's Greatest Dilemma.
Dans le livre, Suleyman a rejeté le test de Turing traditionnel, car il n'est « pas clair s'il s'agit d'une étape significative ou non », a rapporté Bloomberg mardi.
« Cela ne nous dit rien sur ce que le système peut faire ou comprendre, rien sur s'il a établi des monologues internes complexes ou s'il peut s'engager dans une planification sur des horizons temporels abstraits, ce qui est la clé de l'intelligence humaine », a-t-il ajouté.
Le test de Turing a été introduit par Alan Turing dans les années 1950 pour déterminer si une machine possède une intelligence de niveau humain. Pendant le test, les évaluateurs humains déterminent s'ils parlent à un humain ou à une machine. Si la machine peut passer pour un humain, alors elle réussit le test.
Au lieu de comparer l'intelligence de l'IA à celle des humains, Suleyman propose de confier à un bot des objectifs et des tâches à court terme qu'il peut accomplir avec peu d'intervention humaine dans un processus connu sous le nom « d'intelligence artificielle capable » ou ACI en anglais (pour Artificial Capable Intelligence) .
Pour atteindre l'ACI, Suleyman dit que les robots IA doivent réussir un nouveau test de Turing dans lequel ils reçoivent un investissement initial de 100 000 $ et doivent le transformer en 1 million de dollars. Dans le cadre du test, le bot doit rechercher une idée d'entreprise de commerce électronique, élaborer un plan pour le produit, trouver un fabricant, puis vendre l'article.
Il s'attend à ce que l'IA franchisse cette étape dans les deux prochaines années.
« Nous ne nous soucions pas seulement de ce qu'une machine peut dire; nous nous soucions également de ce qu'elle peut faire », a-t-il écrit, selon Bloomberg.
Les limites de son test
Suleyman s’inspire des modèles de langage comme ChatGPT et Google Bard, qui sont capables de générer des textes cohérents et créatifs à partir d’un simple mot-clé. Il imagine qu’un chatbot intelligent pourrait utiliser ces modèles pour rechercher des opportunités d’affaires, concevoir un produit ou un service, trouver des fournisseurs et des clients, et gérer les transactions financières.
Il reconnaît toutefois que ce test présente des limites éthiques et pratiques. Par exemple, comment vérifier que le chatbot n’utilise pas des méthodes frauduleuses ou illégales pour gagner de l’argent ? Comment éviter que le chatbot ne nuise à l’environnement ou aux droits humains ? Comment protéger les données personnelles des utilisateurs ?
Suleyman affirme que son test n’a pas pour but de créer une intelligence artificielle générale (AGI), qui serait capable de réaliser toutes les tâches intellectuelles humaines. Il s’agit plutôt d’une façon de mesurer l’intelligence artificielle appliquée (AAI), qui se concentre sur des domaines spécifiques et concrets.
Il espère que son test encouragera les chercheurs en IA à se focaliser sur les problèmes réels du monde actuel, plutôt que sur des fantasmes futuristes. Il appelle également à une régulation plus stricte et plus transparente de l’IA, afin d’éviter les abus et les dérives.
Un grand potentiel économique
Selon McKinsey, l’IA générative pourrait générer entre 1400 et 13400 milliards de dollars de valeur ajoutée annuelle à l’économie mondiale d’ici 2030, en fonction du rythme d’adoption et de la réglementation. Les secteurs les plus susceptibles de bénéficier de l’IA générative sont ceux qui ont une forte intensité de données, une forte demande de créativité ou de personnalisation, et une faible automatisation actuelle. Parmi ces secteurs figurent les médias et le divertissement, le commerce électronique, l’éducation, la santé, la fabrication et les services financiers.
Pour réaliser ce potentiel, les entreprises devront surmonter les défis techniques, organisationnels et éthiques liés à l’utilisation de l’IA générative. Les défis techniques concernent la qualité, la fiabilité, la sécurité et la responsabilité des contenus générés. Les défis organisationnels concernent le développement des compétences, la gestion du changement, l’intégration des processus et la mesure de la performance. Les défis éthiques concernent le respect des droits d’auteur, de la vie privée, de la sécurité et de la moralité. Les entreprises devront adopter des principes et des pratiques éthiques pour utiliser l’IA générative de manière responsable et durable.
L'IA s'est introduite progressivement dans nos vies, que ce soit par le biais de la technologie qui alimente nos smartphones, des fonctions de conduite autonome des voitures ou des outils que les détaillants utilisent pour surprendre et ravir les consommateurs. En conséquence, ses progrès ont été presque imperceptibles. Des événements marquants, comme la victoire d'AlphaGo, un programme d'IA développé par DeepMind, sur un champion du monde de go en 2016, ont été célébrés, mais ont rapidement disparu de l'esprit du public.
Les applications d'IA générative telles que ChatGPT Copilot, Stable Diffusion et d'autres ont capturé l'imagination des gens du monde entier d'une manière qu'AlphaGo n'a pas connue, grâce à leur large utilité - presque tout le monde peut les utiliser pour communiquer et créer - et à leur capacité naturelle à avoir une conversation avec un utilisateur. Les dernières applications d'IA générative peuvent effectuer une série de tâches de routine, telles que la réorganisation et la classification de données. Mais c'est leur capacité à écrire des textes, à composer de la musique et à créer des œuvres d'art numériques qui a fait les gros titres et persuadé les consommateurs et les ménages d'expérimenter par eux-mêmes.
En conséquence, un plus grand nombre de parties prenantes sont confrontées à l'impact de l'IA générative sur les entreprises et la société, mais sans beaucoup de contexte pour les aider à le comprendre.
La technologie de l'IA générative se développe à une grande vitesse...
ChatGPT d'OpenAI est sorti en novembre 2022 et a impressionné les utilisateurs par sa capacité à tenir des conversations informelles, à générer du code et à rédiger des essais. ChatGPT a stimulé le battage médiatique autour de l'industrie de l'IA générative.
Quatre mois après la sortie de ChatGPT, OpenAI a publié un nouveau grand modèle de langage, ou LLM, appelé GPT-4, dont les capacités ont été nettement améliorées. De même, en mai 2023, Claude, l'IA générative d'Anthropic, était capable de traiter 100 000 tokens de texte, soit environ 75 000 mots en une minute - la longueur d'un roman moyen - contre environ 9 000 tokens lors de son lancement en mars 2023.
En mai 2023, Google a annoncé plusieurs nouvelles fonctionnalités alimentées par l'IA générative, notamment Search Generative Experience et un nouveau LLM appelé PaLM 2 qui alimentera son chatbot Bard, parmi d'autres produits Google.
... mais invente souvent des faits et des sources
ChatGPT fait partie d’une famille de nouvelles technologies appelées IA générative qui peuvent tenir des conversations qui sont si organiques et normales que parfois ChatGPT semble avoir une volonté propre. Mais la technologie est notoirement imprécise et invente souvent des faits et des sources pour des faits qui sont complètement faux. Le produit concurrent de Google, Bard, a des problèmes similaires.
Mais rien de tout cela n’a empêché les gens d’utiliser cette technologie expérimentale comme si elle était une source d’information fiable.
Source : Bloomberg
Et vous ?
Pensez-vous que le test de Turing est dépassé ? Que pensez-vous du test proposé par Mustafa Suleyman ? Est-il pertinent ? Quels risques voyez-vous avec son test ? Quels sont les exemples de produits ou de services que vous aimeriez voir créés par un chatbot « intelligent » ? Quelles sont les alternatives possibles au test de Suleyman pour évaluer l’intelligence artificielle ?Voir aussi :
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Envoyé par Stéphane le calme
