Près d’un an après sa sortie, ChatGPT reste un sujet polarisant pour la communauté scientifique. Pour certains experts, il s’agit d’un présage de superintelligence, susceptible de renverser la civilisation – ou de la mettre fin définitivement. D’autres affirment que c’est à peine plus qu’une version élaborée de l’autocomplétion. Jusqu’à l’arrivée de cette technologie, la maîtrise d’une langue était toujours un indicateur fiable de la présence d’une pensée rationnelle. Avant les modèles de langage tels que ChatGPT, aucun artefact linguistique n’avait la flexibilité linguistique d’un enfant en bas âge. Maintenant, lorsque nous essayons de comprendre quel genre de chose sont ces nouveaux modèles, nous nous heurtons à un dilemme philosophique dérangeant : soit le lien entre langage et esprit a été rompu, soit un nouveau type d’esprit a été créé. Lorsque l’on converser avec des modèles linguistiques, il est difficile de surmonter l’impression que l’on est en présence d’un autre être rationnel. Mais cette impression ne doit pas être prise au sérieux. Une des raisons de se méfier vient de la linguistique cognitive. Les linguistes ont depuis longtemps remarqué que les conversations typiques regorgent de phrases qui seraient ambiguës si elles étaient prises hors contexte. Dans de nombreux cas, connaître la signification des mots et les règles de combinaison n’est pas suffisant pour 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 avait l’intention de dire. Dans un monde où chaque locuteur a des intentions, ce mécanisme est d’une utilité sans faille. Dans un monde envahi par de grands modèles linguistiques, cependant, il a le potentiel de tromper. Si notre objectif est d’obtenir une interaction fluide avec un chatbot, nous pouvons nous retrouver coincés en nous fiant à 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 sont 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 critères inappropriés pour la réglementation de l’IA. Comme l’un d’entre nous l’a déjà argumenté ailleurs, la Commission européenne a commis une erreur en choisissant la création d’une IA digne de confiance comme l’un des objectifs centraux de sa nouvelle proposition de législation sur l’IA. Faire preuve de fiabilité 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’elle soit égoïste, altruiste ou autre -, l’exigence qu’ils soient dignes de confiance est excessivement vague.
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