Lorsque vous considérez les ressources nécessaires pour former, exécuter et superviser des outils d’intelligence artificielle générative, vous devez vous demander si les récompenses justifient les conséquences. Bien qu’en théorie, il soit possible d’utiliser des machines intelligentes pour accomplir des tâches, à partir de quel moment cela devient-il réellement rentable – et quand les inconvénients surpassent-ils les avantages ?
C’est quelque chose que nous allons découvrir bientôt, alors que l’engouement autour de systèmes tels que ChatGPT se heurte à leur déploiement dans le monde réel. Comme pour tout déploiement de nouvelle technologie humaine avancée, il y aura des tâches que nous trouverons que la technologie ne peut pas bien exécuter et des conséquences imprévues.
Nous savons que les systèmes de toute sorte sont délicats et qu’imposer le degré de transformation profonde que les gens semblent rechercher avec la genAI imposera des contraintes sur les systèmes sociaux et économiques existants. L’engouement croissant autour de son utilisation se heurtera inévitablement à cette réalité, et l’optimisme des premiers utilisateurs sera tempéré par les difficultés de la vie réelle.
Je doute que la réalité soit aussi glorieuse que les attentes.
La genAI ne conviendra pas à tout car cela coûte trop cher à exécuter. La productivité doit être rentable, et compte tenu des coûts de l’apprentissage automatique, du déploiement technologique et des ressources nécessaires à sa supervision lors de son utilisation, cette technologie ne sera pas pertinente pour toutes les tâches.
