Avec ChatGPT, nous franchissons un seuil aussi important que celui séparant l'analogique du numérique.

Pourquoi ChatGPT n’est-il pas un autre modèle extrêmement bon en IA

Ce billet est une tentative de saisir l’importance des grands modèles de langage. ChatGPT est la dernière version de ce type de modèles, qui comprend également des modèles de génération d’images tels que MidJourney, Dall.E et Stable Diffusion. J’utiliserai le nom “ChatGPT” dans ce qui suit car il pourrait être le plus familier.

Traduction de l’original en anglais, avec adaptations

En trois points, pourquoi ChatGPT est-il différent des autres modèles d’IA ?

➡ Généraliste

ChatGPT est différent car il n’est pas formé pour effectuer une tâche spécifique, comme “cet e-mail est-il un spam ou non” ou “traduire cette phrase du français vers l’anglais”. Il est entraîné dans le sens où il apprend à deviner « ce qui vient ensuite ». Si vous l’entraînez avec un texte qui dit “J’aime le chocolat”, il apprendra que “J’aime” peut être suivi de “chocolat” (et moins souvent de “épinards”, peut-être ?).

➡ Apprend les relations implicites

Le résultat de l’entraînement n’est pas un simple reflet de ce sur quoi le modèle a été formé (“après ‘j’aime’, il y a 1% de chance que le mot suivant soit ‘chocolat’). Non. Au lieu de cela, le résultat de l’entraînement est un tableau géant de nombres (un “modèle”) représentant les relations entre tous les morceaux de texte avec lesquels vous l’avez alimenté. Un exemple classique est qu’il peut stocker et donc « comprendre » les relations suivantes : le mot « roi », moins le terme « homme », et plus le mot « femme », équivaut à « reine ». Suivant la même logique, il peut aussi apprendre et reproduire des « styles », comme l’argot, l’écriture formelle, les dialectes, mais aussi des styles de peinture, etc.

➡ Un véritable déluge de données

Au cours des dernières années, ChatGPT a été entraîné sur un ensemble immense de documents textuels sur tous les aspects imaginables de notre culture humaine. Toutes les pages anglaises de Wikipédia. Des dizaines de milliers de livres numérisés. De tres nombreux sites Web. Et plus, plus, plus.

Les résultats sont étonnants. J’hésite à donner des exemples car ce n’est pas le propos ici. Mentionnons simplement que ChatGPT peut être utilisé pour émuler un ordinateur (une machine virtuelle), par exemple, simplement parce que quelqu’un l’a essayé en lui demandant de se comporter comme un ordinateur. C’est une prouesse gigantesque.

Que peut-on en penser ?

Mon impression est qu’avec ChatGPT, nous franchissons un seuil aussi important que celui que nous avons passé en évoluant des systèmes analogiques vers le monde numérique.

Lorsque les systèmes numériques ont émergé, ils ont libéré les opérations de la contrainte d’être portées par des circuits matériels qui sont des analogues mécanistes des opérations. Par exemple, lorsque vous écoutez de la musique aujourd’hui, le son que vous entendez est stocké et transmis par des zéros et des uns. Plus besoin de stocker le son en disposant d’un disque gravé où les gravures sont analogiques aux ondes sonores qu’il faut reproduire.

Avec ChatGPT, nous vivons une percée d’une ampleur similaire. L’argument est le suivant :

Dans les systèmes numériques, les opérations sont toujours décrites et exécutées par des règles, qui sont définies par des lignes de code que les programmeurs écrivent. L’exemple type serait les instructions « for loops » ou « if then else » (et leurs équivalents) que l’on peut trouver dans n’importe quel programme. Elles décrivent de manière précise ce que le programme doit faire. Vous voulez que le programme effectue une nouvelle tâche ? Alors vous devrez réécrire ces lignes de code. Dans cette mesure, les systèmes numériques ressemblent encore beaucoup aux systèmes analogiques. Plus rapide, plus facile à modifier, mais toujours en suivant une méthode mécanique de conception et de mise en œuvre des opérations. Autrement dit, les systèmes analogiques et numériques sont “téléologiques”, c’est-à-dire qu’ils sont conçus dans un but précis. Toute leur logique interne est spécifiée pour que le système remplisse une tâche prédéfinie avec succès - ce qui les rend par ailleurs incapables de servir un autre but sans une profonde réorganisation ou redéveloppement.

Avec ChatGPT, il n’y a aucune opération définie, écrite ou même décrite nulle part. Ce n’est pas un système téléologique, il est ouvert dans ses potentialités. L’exemple que j’ai donné plus haut devrait suffire : ChatGPT peut émuler un ordinateur même s’il n’a pas été spécialement conçu pour cette tâche. Il n’y a pas de ligne de code, pas d’instructions dans ChatGPT qui lui disent comment se comporter comme un ordinateur si nous le lui demandons pas. Pourtant il le fait très bien quand on lui demande.

Quelles sont les conséquences?

Ce dont je suis sûr à 95% :

➡ Résistance de nous tous, d’abord

De la même manière que les plus âgés d’entre nous pourraient préférer interagir avec des systèmes analogiques plutôt que numériques (préférer imprimer un écrit plutôt que lire à l’écran, par exemple), je pense que nous nous sentirons tous plus à l’aise d’interagir avec des systèmes numériques ou analogiques qu’avec des systèmes de type ChatGPT.

➡ Suivi d’une adoption rapide

Pourquoi préférerais-je lire un contenu créé par “un vrai humain” ou un “vrai programme informatique” alors que ChatGPT peut en créer un qui est 10 fois plus inspirant ? Avec le temps, les personnes qui seront exposées à ChatGPT ne verront aucune raison de préférer les anciennes méthodes de création de contenu, qui sembleront si “analogiques” et datées : lentes, mécaniques, imparfaites, peu inventives.

➡ Passage rapide de la création de contenu à la « supervision de contenu »

Tout texte, image, film, son produit par des humains sera bientôt produit de manière réaliste par ChatGPT à une vitesse et un degré d’inventivité qu’aucun humain ne peut égaler. Je suis convaincu que cela conduira à une intégration rapide de ChatGPT dans toutes les industries - pas seulement celles créatives. Des emplois seront perdus, de nouveaux emplois apparaîtront, notamment ceux liés à la prise en main de ChatGPT : donner une ligne éditoriale, exécuter, re-rédiger les résultats, contrôle qualité, intégration avec d’autres systèmes.

➡ Isolement accru des individus

Avec l’émergence des médias sociaux et des smartphones dans les années qui ont suivi, nous, en tant qu’individus, sommes devenus encore plus isolés les uns des autres. ChatGPT augmentera très probablement cette tendance. Après tout, il pourra devenir votre meilleur prof, et à partir de là pourquoi pas votre psy/ami/amant (pas forcément dans cet ordre). Bien qu’il soit difficile de deviner comment cela affectera notre vie quotidienne et le tissu social, une chose est assez claire : les individus passeront encore plus de temps à interagir avec des écrans et des appareils qu’avec d’autres humains.

➡ Des changements profonds et inattendus dans le tissu social

À moyen et à long terme (c’est-à-dire dans 10 ans et plus), je m’attendrais à ce que ChatGPT introduise des changements analogues à ce qu’Internet a causé (1), et peut-être plus (2).

(1)

D’un point de vue économique, je m’attends à des transformations profondes des métiers et des industries, tout comme les GAFA ont émergé avec Internet. ChatGPT nous permettra d’interagir avec un système apparemment omniscient - qui doit ouvrir de nouvelles sources de productivité, de nouveaux marchés, de nouveaux canaux de communication, de nouvelles attentes des consommateurs.

(2)

Avec ChatGPT, la démonstration est maintenant faite que nous n’avons pas besoin d’une IA qui serait vraiment consciente d’elle-même pour être parfaitement humaine lorsqu’elle interagit avec nous. Une IA simulant la conscience peut atteindre le même résultat. Donnez-lui donc 3, 5 10 ou 20 ans de développement en plus, et ChatGPT pourrait bien devenir un agent autonome. En fait, je parierais dessus.

Sur l’auteur

Je suis professeur à emlyon business school où je conduis des recherches en analyse de textes et de réseaux. J’enseigne les impacts de la transformation digitale et de l’IA sur l’économie et la société. Je suis aussi le créateur de nocode functions 🔎, une application simple et puissante d’analyse de textes et de réseaux. Cette application est disponible en open source.

 Date: January 12, 2023

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