« La bulle de la GenAI n'éclatera pas, car les applications à haute valeur ajoutée arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI »,

Affirme l'expert en IA Ben Goertzel

J'ai voté Faux, et je l'aurais fait même si vous aviez dit fin 2025.

Il est certain que les cours des actions des Big Tech vont monter et descendre, et que les médias vont alterner entre le positif et le négatif... C'est ainsi que fonctionnent ces systèmes dynamiques...

Cependant, je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des entreprises de Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI...

Je ne pense pas qu'il s'agira d'une question d'abonnements à des chatbots qui prendront une ampleur considérable (bien que les assistants de smartphones deviendront rapidement plus intelligents, et que les chatbots deviendront de plus en plus fonctionnels, etc.)... Il s'agira plus centralement de l'intégration de la GenAI dans toutes sortes d'autres applications logicielles et matérielles utiles.

Cette intégration est en cours, un peu partout. Elle connaît des ratés, fonctionne mieux dans certains cas que dans d'autres, etc. Il s'agit d'une expérience d'apprentissage qui exige des développeurs d'IA et des concepteurs d'applications qu'ils trouvent le moyen de contourner les lacunes très réelles et flagrantes des LLM. Mais c'est tout de même en train de se produire.

Indépendamment de mes activités de R&D dans le domaine de l'AGI, je suis impliqué dans une multitude de projets d'application de l'IA, y compris, par exemple, deux projets basés sur les LLM, mais qui n'ont pas encore permis de créer des produits commercialisables parce que les RAG (Retrieval-Augmented Generation) ne fonctionnent pas comme prévu/annoncé.

Cependant, nous semblons obtenir de bien meilleurs résultats en utilisant des variantes personnalisées de GraphRAG combinées à une ingénierie intelligente... même sans (encore) introduire des approches neuronales-symboliques complètes en utilisant OpenCog Hyperon (ce que nous ferons dans ces projets l'année prochaine).

Je pense que des histoires similaires se produisent un peu partout. Les LLM s'avèrent ne pas être de la magie ni de l'AGI, mais ils sont néanmoins des outils d'IA d'une puissance sans précédent, et je pense que l'afflux actuel d'investissements dans ces outils sera suffisant pour leur permettre de franchir la ligne dans de nombreux secteurs verticaux différents en matière de construction d'applications vraiment très utiles qui rapportent beaucoup d'argent et améliorent de nombreuses vies.

(Sans oublier les dommages causés par l'exploitation des données recueillies pour la formation de nombreux grands modèles, ni les dommages causés au domaine de l'intelligence artificielle par le fait que tant de talents sont attirés par les LLM au lieu d'autres domaines de recherche et de développement, etc. Ces facteurs négatifs existent bel et bien et nous devons les contrer énergiquement, mais ils ne supplantent pas les facteurs positifs).

Il a fallu un certain temps pour que le monde comprenne comment intégrer largement l'apprentissage automatique dans les applications logicielles et matérielles. La courbe d'apprentissage sera nettement plus courte pour les LLM, car à mesure que nous approchons de la singularité, tant de choses vont plus vite !

Ce qui...