Près d’un an après sa sortie, ChatGPT reste un sujet polarisant pour la communauté scientifique. Selon certains experts, il s’agit d’un présage de superintelligence, susceptible de renverser la civilisation – ou de la mettre fin définitivement. D’autres affirment qu’il n’est guère plus qu’une version élaborée de l’auto-complétion. Jusqu’à l’arrivée de cette technologie, la maîtrise d’une langue était toujours un indicateur fiable de la présence d’un esprit rationnel. Avant les modèles de langage tels que ChatGPT, aucun artefact linguistique n’avait jamais eu une telle flexibilité linguistique, même pas un enfant en bas âge. Maintenant, lorsque nous essayons de comprendre de quel genre de chose il s’agit, nous faisons face à un dilemme philosophique dérangeant : soit le lien entre la langue et l’esprit a été rompu, soit un nouveau type d’esprit a été créé. Lorsque vous converser avec des modèles linguistiques, il est difficile de surmonter l’impression que vous êtes en train d’engager un autre être rationnel. Mais cette impression ne doit pas être prise au sérieux. Une raison de se méfier vient de la linguistique cognitive. Les linguistes ont longtemps noté que les conversations typiques regorgent de phrases qui seraient ambiguës si elles étaient prises hors contexte. Dans de nombreux cas, connaître les significations des mots et les règles permettant de les combiner ne suffit pas à reconstruire le sens de la phrase. Pour gérer cette ambiguïté, quelque chose dans notre cerveau doit constamment faire des suppositions sur ce que l’orateur voulait dire. Dans un monde où chaque locuteur a des intentions, ce mécanisme est toujours extrêmement utile. Dans un monde envahi par de grands modèles linguistiques, il a toutefois le potentiel de tromper. Si notre objectif est d’obtenir une interaction fluide avec un chatbot, nous pouvons nous retrouver coincés en nous reliant sur notre mécanisme de supposition d’intention. Il est difficile d’avoir un échange productif avec ChatGPT si vous insistez pour le considérer comme une simple base de données. Une étude récente, par exemple, a montré que les appels émotionnellement chargés font de meilleurs déclencheurs pour les modèles linguistiques que les demandes émotionnellement neutres. Raisonner comme si les chatbots avaient des vies mentales humaines est une façon utile de faire face à leur virtuosité linguistique, mais elle ne doit pas être utilisée comme une théorie sur leur fonctionnement. Ce genre de prétention anthropomorphe peut entraver la science fondée sur des hypothèses et nous amener à adopter des normes inappropriées pour la réglementation de l’IA. Comme l’un d’entre nous l’a argumenté ailleurs, l’Union européenne a fait une erreur en choisissant la création d’une IA fiable comme l’un des objectifs centraux de sa nouvelle proposition de législation sur l’IA. Être fiable dans les relations humaines signifie plus que de simplement satisfaire les attentes ; cela implique également d’avoir des motivations qui vont au-delà d’un intérêt égoïste étroit. Comme les modèles actuels d’IA manquent de motivation intrinsèque – qu’ils soient égoïstes, altruistes ou autres – l’exigence qu’ils soient rendus fiables est excessivement vague.
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