Cinq choses que vous devez savoir sur l’IA maintenant

3. L’IA a faim de puissance et a faim.

Tu as probablement entendu ça L’IA a faim de puissance. Mais une grande partie de cette réputation vient de la quantité d’électricité nécessaire pour former ces modèles géants, bien que les modèles géants ne soient entraînés que de temps en temps.

Ce qui a changé, c’est que ces modèles sont maintenant utilisés par des centaines de millions de personnes chaque jour. Et bien que l’utilisation d’un modèle prenne beaucoup moins d’énergie que l’entraînement, les coûts d’énergie augmentent massivement avec ce type de chiffres d’utilisateurs.

Chatgpt, par exemple, compte 400 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Cela en fait le cinquième site Web le plus visité au monde, juste après Instagram et en avance sur X. D’autres chatbots rattrapent leur retard.

Il n’est donc pas surprenant que les entreprises technologiques courent Créer de nouveaux centres de données dans le désert et réorganiser les réseaux électriques.

La vérité est que nous avons été dans l’ignorance de la quantité d’énergie nécessaire pour alimenter ce boom, car aucune des grandes entreprises qui construisait cette technologie n’a partagé beaucoup d’informations à ce sujet.

Cela commence cependant à changer. Plusieurs de mes collègues ont passé des mois à travailler avec des chercheurs pour croquer les chiffres de certaines versions open source de cette technologie. (Vérifiez Ce qu’ils ont trouvé.)

4. Personne ne sait exactement combien de gros modèles de langue fonctionnent.

Bien sûr, nous savons comment les construire. Nous savons comment les faire fonctionner très bien – voir non. 1 sur cette liste.

Mais comment ils font ce qu’ils font est encore un Mystère non résolu. C’est comme si ces choses étaient arrivées de l’espace et les scientifiques les poussent et les poussent de l’extérieur à comprendre ce qu’ils sont vraiment.

Il est incroyable de penser que jamais une technologie de marché de masse n’a été utilisée par des milliards de personnes si peu comprises.

Pourquoi est-ce important? Eh bien, jusqu’à ce que nous les comprenons mieux, nous ne saurons pas exactement ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas faire. Nous ne saurons pas comment contrôler leur comportement. Nous ne comprendrons pas pleinement les hallucinations.

5. Agi ne signifie rien.

Il n’y a pas longtemps, parler d’Agi était Fringe, et les chercheurs traditionnels ont été gênés de le faire. Mais comme l’IA s’est améliorée et bien plus lucrative, les gens sérieux sont heureux d’insister pour qu’ils le créent. Quoi qu’il en soit.

AGI – ou l’intelligence générale artificielle – est en train de signifier quelque chose comme: l’IA qui peut correspondre aux performances des humains sur un large éventail de tâches cognitives.

Mais qu’est-ce que cela signifie? Comment mesurer les performances? Quels humains? Quelle est la largeur de la gamme de tâches? Et les performances sur les tâches cognitives sont juste une autre façon de dire l’intelligence – donc la définition est circulaire de toute façon.

Essentiellement, lorsque les gens se réfèrent à AGI, ils ont maintenant tendance à signifier AI, mais mieux que ce que nous avons aujourd’hui.

Il y a cette foi absolue dans le progrès de l’IA. Il s’est amélioré dans le passé, donc il continuera de s’améliorer. Mais il n’y a aucune preuve que cela se déroulera.

Alors, où cela nous laisse-t-il? Nous construisons des machines qui deviennent très bonnes à imiter certaines des choses que les gens fontmais la technologie a encore de graves défauts. Et nous ne trouvons que comment cela fonctionne réellement.

Voici comment je pense à l’IA: nous avons construit des machines avec un comportement humain, mais nous n’avons pas haussé les épaules de l’habitude d’imaginer un esprit humain derrière eux. Cela conduit à des hypothèses exagérées sur ce que l’IA peut faire et joue dans le plus large guerres culturelles entre techno-optimistes et techno-sceptiques.

Il est juste d’être étonné par cette technologie. Il est également juste d’être sceptique à l’égard de nombreuses choses qui en ont dit. C’est encore très tôt, et tout est à gagner.

Cette histoire est apparue à l’origine dans l’algorithme, notre newsletter hebdomadaire sur l’IA. Pour obtenir d’abord des histoires comme celle-ci dans votre boîte de réception, inscrivez-vous ici.