Ben Goertzel, chercheur américain en IA et PDG de SingularityNET, réfute les prédictions selon lesquelles la bulle de l'IA générative va bientôt éclater. Il a publié une nouvelle analyse expliquant que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter à l'industrie de connaître une crise majeure semblable à celle des dotcoms. Il affirme qu'il ne s'agira pas d'abonnement à des chatbots, mais plutôt d'une intégration de l'IA générative dans toutes sortes d'autres applications logicielles et matérielles utiles. En attendant, de nombreux autres experts affirment que le boom de l'IA générative va bientôt s'essouffler.Ben Goertzel : les applications d'IA générative à très haute valeur ajoutée arrivent
Ben Goertzel est mathématicien et chercheur américain en IA. Il est auteur de plusieurs livres sur l'IA et a lancé en 2017 SingularityNET, une plateforme décentralisée basée sur la blockchain qui vise à créer un marché mondial pour les services d'IA. Sa fonction principale est de permettre l'achat, la vente et le partage de services d'IA de manière sécurisée à travers son jeton natif AGI. Figure controversée dans les milieux technologiques, Goertzel a contribué à populariser le terme AGI. Il est également enclin à faire des déclarations audacieuses sur l'avenir de la technologie. Goertzel en a récemment ajouté quelques-unes.
Contrairement à ce que beaucoup de chercheurs pensent, Goertzel affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « 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 Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.I voted False, and would have done so even if you'd said the end of 2025.
— Ben Goertzel (@bengoertzel) August 4, 2024
For sure stock prices of Big Tech firms will go up and down, and media will alternate btw positive and negative ... that is how these dynamical systems operate....
However, I don't think the GenAI bubble…
En d'autres termes, Goertzel explique que les innovations révolutionnaires prennent du temps pour être mis au point. Il laisse entendre que l'infrastructure et les plateformes fondamentales sont d'abord mises en place. Les employés des entreprises commencent à évaluer et à comprendre ce qui est disponible, puis à rêver à ce qui est possible. Ensuite, les gens commencent à construire une gamme de services à partir de ces plateformes et, finalement, des applications.
Goertzel répondait à un sondage demandant si la bulle de l'IA générative risquait de se résorber avant la fin de 2024. Bien que cela puisse prendre du temps, Goertzel affirme que les applications d'IA générative à forte valeur ajoutée arriveront avant que les PDG et les investisseurs perdent espoir. Une transcription de son billet se lit comme suit :
Envoyé par 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 sera vraiment intéressant, c'est que, juste au moment où l'industrie commence à prendre son élan en utilisant les LLM sur l'arrière-plan de diverses applications étonnantes, nous allons sortir avec d'énormes percées de recherche sur l'association des LLM et d'autres DNN avec le raisonnement probabiliste symbolique et l'apprentissage évolutionnaire créatif ... dans le projet OpenCog Hyperon, fonctionnant sur l'arrière-plan de l'Alliance ASI (y compris SingularityNET, HyperCycle, NuNet).
Et le processus de battage médiatique, de confusion et d'intégration recommencera, mais encore plus VITE, je le prédis, pour la vague neuronale-symbolique-évolutive des premiers stades de l'ASI que ce que nous verrons avec les LLM...
Le monde humain reste confus, autodestructeur et inutilement dément à bien des égards... Mais nous obtenons néanmoins beaucoup de choses correctes... et la singularité est proche...
L'avènement de l'IA générative aurait plusieurs similitudes avec l'ère des dotcoms
De nombreux rapports prédisent que l'IA ajoutera des milliers de milliards à l'économie mondiale en stimulant la productivité comme jamais auparavant dans l'histoire. Mais un nombre croissant d'analystes et de scientifiques de renom se montrent sceptiques quant à ces prédictions. Selon eux, la surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative, car les valorisations se détachent de la réalité. Cela serait comparable à la bulle des dotcoms, dont quelques entreprises seulement ont survécu. Les experts craignent que la même chose se produise, compte tenu de la récente montée en flèche des actions liées à l'IA.
Le professeur Gary Marcus de l'université de New York a écrit dans une analyste publiée en août dernier sur la plateforme de blogging Substack : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ». Il a ajouté que "le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout". Parmi les signes avant-coureurs, un rapport du Wall Street Journal a signalé que les clients ont trouvé trop cher le prix de 30 dollars par mois du nouveau l'assistant d'IA Copilot de Microsoft. Selon Marcus, il est difficile de mettre en production de grands modèles de langage (LLM).
La plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires. Il rapporte que les entreprises commencent à modérer leurs attentes. De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes. De plus, certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM. Le professeur souligne également que les progrès en matière de rentabilité des LLM ont été lents et qu'après le lancement de GPT-4 par OpenAI en 2023, personne n'a lancé un modèle nettement plus puissant. Selon Marcus, l'industrie est peut-être en train d'atteindre un plateau en matière de capacité pure, car personne n'a été en mesure de battre GPT-4 de manière décisive.
Des entreprises comme Google et Anthropic ont investi beaucoup d'argent pour essayer, mais Marcus affirme qu'aucun n'a réussi ; au lieu de cela, il semble qu'il y ait une convergence aux niveaux GPT-4. En outre, il a noté que les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs. Marcus affirme qu'il y a eu des "progrès" dans la recherche d'utilisations possibles pour les LLM, mais jusqu'à présent, la technologie est souvent utilisée dans le domaine de la criminalité.
« Les mauvais acteurs, dont les normes de fiabilité sont peut-être moins strictes, semblent les utiliser pour la cybercriminalité et la désinformation », a écrit le professeur. De son côté, Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, souligne que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque les systèmes d'IA inventent des faits), mais n'ont pas résolu le problème.
Dans un billet publié sur LinkedIn, il a souligné : « les revenus ne sont pas encore là et ne viendront peut-être jamais. Les valorisations anticipent des marchés de plusieurs milliards de dollars, mais les revenus actuels de l'IA générative se chiffrent, selon les rumeurs, à quelques centaines de millions. Ces revenus pourraient réellement être multipliés par 1000, mais il s'agit là d'une hypothèse très spéculative. Nous ne devrions pas nous contenter de le supposer ».
Funk prévient aussi que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative semble ralentir. Il a cité de nombreux facteurs qui sont à l'origine du ralentissement de l'innovation. Dans le même temps, la loi de Moore s'étant considérablement ralentie au cours des 5 à 10 dernières années, les fabricants de puces ne peuvent en attendre beaucoup plus, et ceux qui s'inquiètent de la consommation d'énergie de l'IA générative font pression en faveur d'une réglementation stricte.
La bulle spéculative créée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre
James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.
« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.
Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.
« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.
Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.
« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.
Source : billet de blogue
Et vous ?
Quel est votre avis sur le sujet ? Selon vous, l'IA générative constitue-t-elle une bulle ? Si oui, partagez-vous l'avis selon lequel la bulle de l'IA n'éclatera pas ? L'IA générative permettra-t-elle à des applications à haute valeur ajoutée malgré ses limites ? L'IA générative est-elle une technologie révolutionnaire comme les entreprises d'IA le prétendent ? Selon vous, quels pourraient être les cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée de l'IA générative ?Voir aussi
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