Kay Firth-Butterfield, anciennement WEF: L’avenir de l’IA, la transformation métaverse et numérique

Kay Firth-Butterfield est un leader mondialement reconnu en intelligence artificielle éthique et une distinction Conférencier d’éthique de l’IA. En tant qu’ancienne chef de l’IA et de l’apprentissage automatique au Forum économique mondial (WEF) et l’une des plus grandes voix de la gouvernance de l’IA, elle a passé sa carrière à défendre la technologie qui améliore plutôt que les dommages.

Nous avons parlé à Kay pour discuter de la promesse et des pièges de l’IA générative, de l’avenir du métaverse et de la façon dont les organisations peuvent se préparer pour une décennie de transformation numérique sans précédent.

L’IA générative a attiré l’attention mondiale, mais il y a encore beaucoup de malentendus autour de ce qu’il est réellement. Pourriez-vous nous guider à travers ce qui définit l’IA génératrice, comment cela fonctionne et pourquoi il est considéré comme une évolution aussi transformatrice de l’intelligence artificielle?

C’est très excitant car il représente la prochaine itération de l’intelligence artificielle. Ce que l’IA générative vous permet de faire, c’est de poser des questions aux données du monde simplement en tapant une invite. Si nous repensons à la science-fiction, c’est essentiellement ce dont nous avons toujours rêvé – simplement pouvoir poser une question à un ordinateur et lui faire tirer parti toutes ses connaissances pour fournir une réponse.

Comment ça fait? Eh bien, il prédit quel mot est susceptible de venir ensuite dans une séquence. Il le fait en accédant à d’énormes volumes de données. Nous les appelons comme des modèles de langues importants. Essentiellement, la machine «lit» – ou du moins accède – toutes les données disponibles sur le Web ouvert. Dans certains cas, et il s’agit d’un domaine juridique, il accède également au matériel protégé par IP et protégé par le droit d’auteur. Nous pouvons nous attendre à beaucoup de débats juridiques dans cet espace.

Une fois que le modèle a ingéré toutes ces données, il commence à prédire quel mot suit naturellement un autre, lui permettant de construire des réponses très complexes et nuancées. Quiconque l’a expérimenté sait qu’il peut retourner un contenu étonnamment éloquent et perspicace simplement grâce à cette capacité prédictive.

Bien sûr, parfois cela se trompe. Dans la communauté de l’IA, nous appelons cette «hallucination» – essentiellement, le système fabrique des informations. C’est un problème grave car pour compter sur les résultats générés par l’AI, nous devons atteindre un point où nous pouvons faire confiance aux réponses. Le problème est qu’une fois qu’une hallucination entre dans le pool de données, elle peut être répétée et renforcée par le modèle.

Bien que beaucoup ait été dit sur le potentiel technique de l’IA génératrice, quelles sont les avantages sociétaux et commerciaux les plus significatifs qu’il offre? Et quels défis devons-nous relever pour garantir que ces avantages sont équitablement réalisés?

L’IA est désormais accessible à tous, et c’est incroyablement puissant. C’est un outil extrêmement démocratisant. Cela signifie que les petites et moyennes entreprises, qui ne pouvaient auparavant pas se permettre de tirer parti de l’IA, maintenant.

Cependant, nous devons également être conscients que la plupart des données mondiales sont d’abord créées aux États-Unis, suivies par l’Europe et la Chine. Il y a des défis clairs concernant les ensembles de données sur lesquels ces modèles de langue importants sont formés. Ils n’utilisent pas vraiment les données «globales». Ils travaillent avec un sous-ensemble limité. Cela a conduit à des discussions sur la colonisation numérique, où le contenu généré à partir des données américaines et européens est projeté sur le reste du monde, avec une attente implicite que d’autres l’adopteront et l’utiliseront.

Différentes cultures, bien sûr, nécessitent des réponses différentes. Ainsi, bien qu’il y ait d’innombrables avantages à une IA générative, il y a également des défis importants que nous devons relever si nous voulons assurer des résultats équitables et inclusifs.

Le Metaverse a connu à la fois le battage médiatique et l’hésitation ces dernières années. De votre point de vue, quelle est la trajectoire actuelle du métaverse et comment voyez-vous son rôle évoluer dans les environnements commerciaux au cours des cinq prochaines années?

C’est intéressant. Nous avons traversé une phase d’une énorme excitation autour du métaverse, où tout le monde voulait être impliqué. Mais maintenant, nous sommes entrés plus d’un hiver métaversant, ou peut-être de l’automne, car il est devenu clair à quel point il est difficile de créer un contenu convaincant pour ces espaces immersifs.

Nous constatons de solides cas d’utilisation dans des applications industrielles, mais nous sommes encore loin de réaliser cette vision Player One – où nous vivons, achetons, achetons des biens et interagissons pleinement dans des environnements virtuels 3D. C’est en grande partie parce que le niveau de puissance de calcul et les ressources créatives nécessaires pour créer des expériences vraiment immersives est énorme.

Dans cinq ans, je pense que nous commencerons à voir le métaverse tenir plus de ses promesses pour les affaires. Les clients peuvent profiter d’expériences d’achat exceptionnelles – entrant des magasins virtuels plutôt que de simplement parcourir en ligne, où ils peuvent «ressentir» les tissus virtuellement et prendre des décisions éclairées en temps réel.

Nous pouvons également voir le travail à distance évoluer, où les employés collaborent à l’intérieur du métaverse comme s’ils étaient dans la même pièce. Une étude a révélé que les jeunes travailleurs manquent souvent de supervision adéquate lorsque vous travaillez à distance. Dans un cadre métaversant, vous pourriez offrir une supervision et un mentorat authentiques et interactifs. Cela peut également aider à favoriser les relations de collègues qui sont souvent manquées dans des paramètres de travail à distance.

En fin de compte, le métaverse supprime les contraintes physiques et offre de nouvelles façons de travailler et d’interagir, mais nous aurons besoin d’équilibre. Beaucoup de gens peuvent ne pas vouloir passer tout leur temps dans des environnements entièrement immersifs.

À l’avenir, quelles technologies émergentes et les tendances axées sur l’IA vous prévoyez avoir l’impact mondial le plus profond au cours de la prochaine décennie. Et comment devons-nous nous préparer à leurs implications, à la fois économiquement et éthiquement?

C’est une excellente question. C’est un peu comme retirer une boule de cristal. Mais sans aucun doute, l’IA génératrice est l’un des changements les plus importants que nous voyons aujourd’hui. À mesure que la technologie devient plus raffinée, elle alimentera de plus en plus de nouvelles applications d’IA à travers des interactions en langage naturel.

Le traitement du langage naturel (PNL) est le terme d’IA pour la capacité de la machine à comprendre et à interpréter le langage humain. Dans un avenir proche, seuls les développeurs d’élite devront coder manuellement. Le reste d’entre nous interagira avec les machines en tapant ou en parlant les demandes. Ces systèmes fourniront non seulement des réponses, mais écrivent également du code en notre nom. C’est une technologie transformatrice incroyablement puissante.

Mais il y a des inconvénients. Une préoccupation majeure est que l’IA fabrique parfois des informations. Et à mesure que l’IA générative devient plus prolifique, elle génère des volumes massifs de données 24/7. Au fil du temps, les données générées par la machine peuvent dépasser les données humaines, ce qui pourrait déformer le paysage numérique. Nous devons nous assurer que l’IA ne perpétue pas les mensonges qu’il a précédemment générés.

En regardant plus loin, ce changement soulève des questions profondes sur l’avenir du travail humain. Si les systèmes d’IA peuvent surpasser les humains dans de nombreuses tâches sans fatigue, que devient notre rôle? Il peut y avoir des économies de coûts, mais aussi le risque très réel de chômage généralisé.

L’IA alimente également le métaverse, donc les progrès sont liés aux améliorations des capacités de l’IA. Je suis également très enthousiasmé par la biologie synthétique, qui pourrait voir d’énormes avancées motivées par l’IA. Il y a également probablement une interaction importante entre l’informatique quantique et l’IA, ce qui pourrait apporter des avantages et de graves défis.

Nous verrons également plus d’appareils Internet des objets (IoT), mais cela introduit de nouveaux problèmes concernant la sécurité et la protection des données.

C’est une période d’opportunité extraordinaire, mais aussi des risques sérieux. Certains s’inquiètent de l’intelligence générale artificielle qui devient sensible, mais je ne vois pas cela aussi probablement. Les modèles actuels manquent de raisonnement causal. Ce sont toujours des outils prédictifs. Nous aurions besoin d’ajouter quelque chose de fondamentalement différent pour atteindre l’intelligence au niveau de l’homme. Mais ne vous y trompez pas – nous entrons dans une époque incroyablement excitante.

L’adoption de nouvelles technologies peut être à la fois une opportunité et un risque pour les entreprises. À votre avis, comment les organisations peuvent-elles trouver le bon équilibre entre adopter la transformation numérique et prendre des décisions stratégiques et éclairées sur l’adoption de l’IA?

Je pense qu’il est essentiel d’adopter les dernières technologies, tout comme il aurait été important pour Kodak de voir le changement dans l’industrie de la photographie. Les entreprises qui ne parviennent même pas à explorer la transformation numérique risque d’être laissée pour compte.

Cependant, un mot d’avertissement: il est facile de sauter trop rapidement et de se retrouver avec la mauvaise solution d’IA – ou les mauvais systèmes entièrement – pour votre entreprise. Donc, je conseillerais l’approche de la transformation numérique avec une réflexion minutieuse. Gardez les yeux ouverts et traitez chaque étape comme une décision commerciale stratégique délibérée.

Lorsque vous décidez que vous êtes prêt à adopter l’IA, il est crucial de tenir vos fournisseurs pour rendre compte. Posez les questions difficiles. Posez des questions détaillées. Assurez-vous d’avoir quelqu’un en interne ou d’amener un consultant, qui en sait suffisamment pour vous aider à interroger correctement la technologie.

Comme nous le savons tous, l’un des plus grands déchets d’argent en transformation numérique se produit lorsque les bonnes questions ne sont pas posées à l’avance. Se tromper peut être incroyablement coûteux, alors prenez le temps de bien faire les choses.

Photo de Petr Sidorov sur Désactiver

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