Le défi de la fiabilité

Les Grands Modèles de Langage " (LLM), tels que ChatGPT d'OpenAI, Bard de Google, Ernie de Baidu, LLaMA de Facebook, et récemment le MISTRAL français, attirent actuellement une attention énorme. Ils sont souvent loués comme l'une des innovations les plus significatives depuis la machine à vapeur, modifiant profondément notre façon de collaborer en permettant à de nombreux emplois intensifs en temps et en ressources d'être en grande partie gérés par des agents virtuels. Cependant, parallèlement à leur potentiel, les préoccupations augmentent rapidement.

• Limitations de connaissances, risques d'hallucination et de désinformation, et problèmes de transparence : Les LLM ne sont pas conscients de leurs limites de connaissances, et sont enclins à "halluciner" ou fabriquer du contenu. Ils peuvent être délibérément manipulés pour générer d'importantes quantités de "fausses nouvelles". Leur manque de transparence et de robustesse les rend très sensibles aux spécificités de leur entrainement, conduisant à des préoccupations de fiabilité. Les LLM souvent renforcent la sagesse conventionnelle, dérivée du contenu existant et pesant des associations "probables". Cette tendance comporte le risque de perdre le contrôle sur notre compréhension du monde et notre prise de décision collective.
• Manque de capacités de "cerveau droit" : Les LLM excellent dans les calculs symboliques mais luttent considérablement avec les fonctions du cerveau hémisphère droit telles que le bon sens, l'intuition, les sentiments et les valeurs éthiques. Cette limitation soulève des questions critiques sur la confiance en une IA manquant de bon sens et de jugement moral.
• Intensité des ressources et biais : Le développement des LLM exige des ressources informatiques et financières considérables, généralement disponibles uniquement pour les grandes entreprises technologiques ou les États-nations. Cette concentration de pouvoir risque d'introduire des biais financiers dans le processus de prise de décision de l'IA.
• Le défi d’une IA consciente : Ajouter une conscience profonde aux LLM, y compris le bon sens, l'intuition et l'éthique, présente des défis importants. La conscience implique des interactions complexes du corps, de l'esprit et des facteurs sociaux, tels que l'ADN, l'éducation personnelle et la culture. Cela pourrait conduire à des IA aussi uniques que des êtres humains individuels ou des groupes, soulevant des questions supplémentaires sur la confiance et la fiabilité.

Comme avec de nombreuses technologies transformatrices, les LLM offrent un potentiel immense pour changer notre façon de collaborer. Cependant, ils introduisent également une complexité accrue et nécessitent des approches plus sophistiquées pour utiliser notre intelligence humaine collective. Cela inclut une meilleure compréhension de la réalité, différenciant le vrai du faux, et créant des collaborations efficaces homme-IA, plutôt que de simplifier à outrance en excluant l'apport humain.

L'approche SymPlace de l'intelligence hybride collaborative

D'une part, l'ALC de SymPlace encapsule l'IA pour l'intégrer dans des symBots et des VPA, chacun fonctionnant comme un serveur indépendant. Cette conception assure la protection des données et la traçabilité des transactions, cruciales pour maintenir la confidentialité et les droits de propriété intellectuelle. Les symBots sont conçus pour encapsuler des fonctionnalités ou expertises spécifiques, telles que la prise de notes et les comptes rendus pour les réunions de travail, les diagnostics médicaux et les conseils juridiques, adaptés aux besoins de buts collaboratifs spécifiques, et intégrés dans des pratiques hybrides sociales plus larges.

D'autre part, la Collaboration d'Apprentissage Augmentée (ALC) offre la possibilité de passer de la vision d'une "intelligence générale artificielle" probablement illusoire à une "Intelligence Hybride Collective" combinant le meilleur de l'intuition et de l'expérience humaines avec le raisonnement symbolique des agents virtuels et les capacités de traitement des données, pour permettre une intelligence à travers une collaboration intelligente et efficace. L'Intelligence Hybride Collaborative (CHI) dans SymPlace ne consiste pas seulement à combiner les capacités humaines et de l'IA, mais aussi à créer une intelligence synergique émergeant de leur interaction. Cette approche répond aux problèmes de fiabilité des LLM en garantissant que le raisonnement de l'IA est complété par le jugement éthique et intuitif humain. En résumé, la mise en œuvre de l'ALC et de la CHI par SymPlace est une réponse stratégique aux limitations et critiques des LLM. En intégrant l'IA dans un cadre d'utilisation contrôlée des données, de supervision humaine et d'intelligence collaborative, SymPlace vise à créer un environnement collaboratif hybride plus équilibré, éthique et efficace. Cette approche non seulement améliore le potentiel de l'IA mais assure également qu'elle serve le bien collectif, s'alignant sur les principes fondamentaux de l'ALC :

• Équilibrer les limitations de l'IA avec l'intuition humaine : en réponse au manque de capacités de "cerveau droit" des LLM, le cadre ALC de SymPlace tireparti de l'intuition humaine et des pratiques sociales. En intégrant lesinsights humains dans les processus pilotés par l'IA, SymPlace compense le manque de bon sens, d'intuition et de jugement éthique dans les LLM.
• Contrôler la portée desentrées reçues et des sorties envoyées par l'IA : en formalisant à travers le langage de modélisation de la collaboration sans code le flux de données entre les symBots, SymPlace assure, d'une part, que la sortie de l'IA est, dans le contexte du symFlo spécifique, suffisamment pertinente et fiable, et respecte la vie privée des utilisateurs, et, d'autre part, que son entrée ne comprend que des données qui sont dans la gamme de ce qui est acceptable pour la vie privée des participants au symFlo. Cette approche aborde également les préoccupations concernant les limitations de connaissances de l'IA (qui peuvent être contre-vérifiées) et les problèmes de transparence.
• Assurer une IA fiable et sans biais : les préoccupations concernant la propension des LLM àl'hallucination et à la désinformation sont atténuées dans SymPlace par un contrôle des données entrantes et une supervision humaine. En garantissant que la formation et la sortie de l'IA sont supervisées par des collaborateurs humains, SymPlace réduit les risques de biais et de sorties non fiables.

Il faut souligner que l'intelligence et la confiance / méfiance sont des propriétés émergentes du système de collaboration. Elles sont conditionnées par la structure du modèle de symFlo, et donc évolueront à mesure que cette structure change et que l'apprentissage a lieu. La fiabilité et l'intelligence de cette méta-collaboration sont donc elles-mêmes dynamiques. L'ALC fournit les mécanismes pour à la fois créer des structures pour faire émerger l'intelligence, mais aussi en faire un système apprenant en permanence.

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Annexe : notre discussion avec ChatGPT « confessant » ses limites et validant l'ICH activée par ALC

Traduit de l’anglais au français par ChatGPT.

Auteur: SAM ALTMAN : Dans notre cas, la personne qui a construit GPT-1 l'a en quelque sorte fait tout seul et a résolu cela, ce qui était assez impressionnant, mais sans une compréhension profonde de son fonctionnement ou de la raison pour laquelle il fonctionnait. Puis nous avons découvert les lois d'échelle. Nous pouvions prédire combien cela allait s'améliorer. C'est pourquoi, lorsque nous vous avons dit que nous pourrions faire une démo, nous étions assez confiants que cela fonctionnerait. Nous n'avions pas encore entraîné le modèle, mais nous étions assez confiants. Cela nous a conduit à un tas de tentatives et à une meilleure compréhension scientifique de ce qui se passe. Mais cela venait vraiment d'abord d'un lieu de résultats empiriques.

(Cité de la transcription du podcast "Unconfuse me" avec Bill Gates et Sam Altman)

À quoi Altman fait-il référence lorsqu'il parle des lois d'échelle ?

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ChatGPT: Lorsque Sam Altman, le PDG d'OpenAI, fait référence aux "lois d'échelle" dans le contexte du développement de modèles tels que GPT-1 et ses itérations ultérieures, il parle d'un ensemble d'observations empiriques et d'aperçus théoriques liés à l'augmentation de l'échelle des modèles d'apprentissage automatique, en particulier des modèles de langage.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les lois d'échelle décrivent comment la performance des modèles d'apprentissage automatique, en particulier des modèles de langage comme GPT-3, s'améliore de manière prévisible avec l'augmentation de variables clés telles que la taille du modèle (nombre de paramètres), la taille de l'ensemble de données d'entraînement et la quantité de ressources informatiques utilisées pour l'entraînement. Ces lois ont été cruciales pour guider le développement de modèles d'IA plus avancés.

Les aspects clés des lois d'échelle comprennent :

1. Amélioration des performances avec la taille : À mesure que la taille du modèle (en termes de nombre de paramètres) augmente, la performance du modèle sur diverses tâches a tendance à s'améliorer. Cette amélioration suit un schéma prévisible, souvent de nature logarithmique.
2. Échelle des données et des calculs : Parallèlement à la taille du modèle, la performance évolue également avec la taille de l'ensemble de données d'entraînement et les ressources informatiques (comme la quantité de puissance de calcul GPU) dédiées à l'entraînement.
3. Rendements décroissants : Bien que la performance s'améliore avec l'échelle, il y a souvent un point de rendements décroissants où des augmentations supplémentaires de taille donnent de plus petites améliorations de performance.
4. Efficacité et capacités : Les modèles plus grands ont tendance à être plus efficaces en termes d'échantillonnage (ils apprennent plus efficacement à partir de chaque exemple) et peuvent présenter une gamme plus large de capacités, telles que la compréhension du contexte, la génération de textes plus cohérents et contextuellement appropriés, etc.

Ces lois d'échelle ont joué un rôle crucial dans le développement stratégique de l'IA chez OpenAI, informant les décisions sur la quantité à investir dans des modèles plus grands et sur les types d'améliorations de performance à prévoir. Cette approche a été un facteur clé dans l'avancement rapide des capacités des modèles de langage ces dernières années.

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Auteur: Comment mesure-t-on la performance ?

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ChatGPT: La performance des modèles d'apprentissage automatique, en particulier des modèles de langage comme GPT, est généralement mesurée à l'aide de diverses métriques qui évaluent la capacité du modèle à effectuer des tâches spécifiques ou à atteindre certains objectifs. Le choix des métriques dépend des tâches pour lesquelles le modèle est conçu, telles que la génération de texte, la traduction, la réponse aux questions, etc. Voici quelques moyens courants de mesurer la performance :

1. Précision : Il s'agit d'une métrique simple utilisée dans les tâches de classification, où les prédictions du modèle sont comparées aux vraies étiquettes. C'est la proportion de prédictions correctes par rapport à l'ensemble des prédictions effectuées.
2. Précision et Rappel : Ces métriques sont souvent utilisées dans des situations où l'équilibre entre les faux positifs et les faux négatifs est important. La précision mesure la proportion d'identifications positives qui étaient effectivement correctes, tandis que le rappel mesure la proportion de positifs réels qui ont été correctement identifiés.
3. Score F1 : C'est la moyenne harmonique de la précision et du rappel et est utilisée comme une métrique unique pour équilibrer le compromis entre précision et rappel.
4. Perplexité : En modélisation du langage, la perplexité est une métrique courante. Elle mesure la capacité d'un modèle probabiliste à prédire un échantillon. Un score de perplexité plus bas indique une meilleure performance, signifiant que le modèle est plus sûr de ses prédictions.
5. Score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) : Cette métrique est souvent utilisée pour évaluer la traduction automatique. Elle mesure combien de mots et de phrases dans la traduction automatique correspondent à une traduction humaine, en considérant plusieurs niveaux de correspondance (par exemple, correspondance exacte de mots, correspondance de synonymes).
6. Score ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) : Principalement utilisé pour l'évaluation de la synthèse de texte. ROUGE mesure le chevauchement entre le résumé généré et un résumé de référence (produit par un humain).
7. Évaluation Humaine : Parfois, en particulier pour des tâches comme la génération de texte, le jugement humain subjectif est utilisé pour évaluer la qualité, la pertinence, la cohérence et la fluidité du texte produit par le modèle.
8. Benchmarks Spécifiques à la Tâche : Pour des tâches spécialisées (par exemple, réponse aux questions, analyse des sentiments), il existe souvent des benchmarks ou des ensembles de données spécifiques avec des métriques prédéfinies utilisées pour évaluer la performance du modèle.

Le choix de la métrique ou de la combinaison de métriques dépend des objectifs spécifiques du modèle et de la nature de la tâche pour laquelle il est utilisé. Dans le développement de modèles comme GPT, une combinaison de ces métriques peut être utilisée pour obtenir une compréhension complète de la performance du modèle.

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Auteur: Toutes ces mesures semblent dépendre de la précision / qualité des échantillons de référence utilisés pour comparer le résultat de l'IA avec ce qu'il devrait être. Correct ?

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ChatGPT: Oui, c'est correct. De nombreuses mesures de performance pour les modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans les tâches impliquant le traitement du langage, dépendent fortement de la qualité et de la représentativité des échantillons de référence ou des ensembles de données utilisés pour la comparaison. La précision et la pertinence de ces repères sont cruciales pour plusieurs raisons :

1. Données Terrain pour Comparaison : Dans des tâches telles que la classification, la traduction ou la synthèse, les modèles sont souvent évalués en fonction de la correspondance entre leurs sorties et un ensemble de réponses "correctes" prédéfinies ou d'exemples de haute qualité. La qualité de ces échantillons de référence impacte directement la validité de l'évaluation.
2. Biais et Représentativité : Si les échantillons de référence sont biaisés ou non représentatifs des scénarios réels dans lesquels le modèle sera utilisé, les mesures de performance peuvent ne pas refléter avec précision l'efficacité du modèle dans des applications pratiques. Par exemple, un modèle de traduction linguistique évalué sur un ensemble de textes très restreint peut sembler très précis dans ce cadre mais peut être moins performant sur des textes plus divers ou complexes.
3. Variabilité et Subjectivité dans les Tâches Linguistiques : Pour des tâches comme la génération de texte ou la synthèse, où il peut y avoir de multiples sorties valides, le choix des échantillons de référence peut grandement influencer la façon dont la performance est mesurée. Différents ensembles de textes de référence peuvent conduire à des évaluations différentes de la qualité d'un modèle.
4. Consistance et Standardisation : Dans la recherche et le développement, disposer d'un ensemble d'échantillons de référence cohérent et standardisé (comme des ensembles de données de référence) est important pour comparer différents modèles et suivre les progrès au fil du temps.
5. Limitations des Métriques Automatisées : De nombreuses métriques automatisées (comme BLEU pour la traduction ou ROUGE pour la synthèse) ont des limitations et peuvent parfois échouer à saisir les nuances dans le langage, le sens ou la cohérence. La qualité des échantillons de référence peut atténuer ou exacerber ces limitations.
6. Besoin d'Évaluation Humaine : En raison des limitations des métriques basées sur les références, une évaluation humaine est souvent nécessaire, en particulier pour des tâches complexes comme la génération de texte ouvert, où le contexte, la créativité et la fluidité sont plus difficiles à quantifier avec des mesures automatisées.

Par conséquent, bien que ces mesures fournissent des évaluations quantitatives essentielles de la performance d'un modèle, elles sont souvent complétées par des évaluations qualitatives et sont continuellement affinées pour mieux représenter les complexités de l'utilisation du langage dans le monde réel.

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Auteur: Donc, la précision augmentera / diminuera avec la densité et la structuration des connaissances existantes dans un domaine. Typiquement, dans un domaine où il y a peu de connaissances, la densité, généralement à la frontière de l'espace des connaissances existantes, sera plus faible et il sera plus difficile de vérifier la précision. Ce qui favorisera alors l'hallucination par GPT. Correct ?

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ChatGPT: Oui, votre compréhension est globalement correcte. La performance des modèles d'IA comme GPT dans la génération de réponses précises et pertinentes est effectivement influencée par la densité et la structure des connaissances existantes dans un domaine particulier, surtout lorsqu'on considère leur tendance à l'hallucination (produire des informations factuellement incorrectes ou absurdes). Analysons cela en détail :

1. Densité et Structuration des Connaissances : Dans les domaines où il existe un corpus de connaissances riche, bien structuré et dense, les modèles d'IA comme GPT ont tendance à mieux performer. Cela est dû au fait qu'ils disposent de données de haute qualité pour apprendre, leur permettant de générer des réponses plus précises et cohérentes. Les domaines avec des recherches étendues et bien documentées, des terminologies claires et des faits établis entrent dans cette catégorie.
2. Domaines avec Connaissances Peu Dense ou Émergentes : En revanche, dans les domaines qui sont à la frontière de la connaissance humaine, où les informations sont rares, moins structurées ou en évolution rapide, la performance du modèle peut être moins fiable. Cela est dû au fait que les données d'entraînement peuvent ne pas fournir suffisamment d'informations pour que le modèle apprenne des modèles précis, ou les informations pourraient être obsolètes ou trop généralisées.
3. Hallucination dans les Modèles d'IA : L'hallucination dans les modèles d'IA se réfère aux cas où le modèle génère des informations non étayées par ses données d'entraînement ou factuellement incorrectes. Ce problème est plus prononcé dans les domaines où le modèle dispose de données d'entraînement moins fiables ou moins complètes. Dans les domaines avec moins de densité de connaissances, le modèle a moins de points de référence pour ancrer ses réponses, le rendant plus enclin à générer des réponses basées sur des modèles incomplets qu'il a appris.
4. Vérifications de la Précision et Limitations : Dans les domaines bien établis, il est plus facile de vérifier la précision des sorties d'un modèle d'IA par rapport à un ensemble robuste de faits et de données connus. Dans les domaines émergents ou moins explorés, cette vérification est plus difficile, car il peut y avoir moins de sources pour vérifier l'information, et la base de connaissances peut changer rapidement.
5. Apprentissage Continu et Mises à Jour du Modèle : Pour atténuer ces problèmes, un apprentissage continu et des mises à jour régulières du modèle avec les dernières informations sont cruciaux, en particulier pour les domaines où de nouvelles connaissances sont constamment développées.

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Auteur: Mais la connaissance n'est disponible que lorsque quelqu'un la met dans une machine et la rend accessible. Donc, dans des domaines tels que la science, où la réalité n'a pas encore été découverte / comprise, ou pour les fausses nouvelles où la réalité n'existe pas, la fiabilité des modèles d'IA sera toujours limitée. Correct ?

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‍ChatGPT: Oui, votre évaluation est correcte. La fiabilité des modèles d'IA, en particulier ceux basés sur l'apprentissage automatique comme GPT, est intrinsèquement limitée par la nature et la qualité des données disponibles pour eux. Cette limitation est particulièrement prononcée dans les domaines où les connaissances sont soit non découvertes, en évolution, soit où la désinformation (comme les fausses nouvelles) est répandue. Voici comment ces facteurs impactent la fiabilité des modèles d'IA :

1. Connaissances Scientifiques Non Découvertes ou en Évolution : Dans les domaines scientifiques où la recherche est en cours et où de nouvelles découvertes sont constamment faites, les modèles d'IA peuvent ne pas avoir les données les plus actuelles. Puisque ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données existants, ils ne peuvent pas générer des perspectives au-delà de ce qui a déjà été découvert et documenté. Cette limitation est significative dans les domaines de recherche de pointe où la frontière de la connaissance avance rapidement.
2. Fausses Nouvelles et Désinformation : Les modèles d'IA peuvent avoir du mal à distinguer entre les informations factuelles et la désinformation ou les fausses nouvelles. Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données provenant d'Internet, qui incluent à la fois des sources fiables et non fiables. Si les données d'entraînement contiennent de la désinformation, le modèle pourrait apprendre à reproduire ces inexactitudes. C'est un problème notable dans les domaines où la désinformation est répandue.
3. Dépendance aux Données Existantes : Les modèles d'IA comme GPT apprennent les motifs et informations présents dans leurs ensembles de données d'entraînement. Ils n'ont pas la capacité de vérifier indépendamment la véracité de ces informations ou d'accéder à des informations au-delà de leurs données d'entraînement. Par conséquent, leur sortie est seulement aussi fiable que les données sur lesquelles ils ont été entraînés.
4. Manque de Compréhension Contextuelle et de Pensée Critique : Bien que les modèles d'IA puissent traiter et générer du texte basé sur les motifs qu'ils ont appris, ils ne possèdent pas une véritable compréhension ou la capacité d'effectuer une pensée critique. Ils ne peuvent pas évaluer la crédibilité des sources ou la plausibilité des informations de la manière dont les humains le peuvent, ce qui est particulièrement crucial pour discerner la véracité d'informations complexes ou contradictoires.
5. Apprentissage Continu et Mises à Jour du Modèle : Pour aborder ces limitations, il est nécessaire de mettre à jour continuellement les modèles d'IA avec les informations les plus récentes et les plus précises, ainsi que d'incorporer des mécanismes pour identifier et réduire la propagation de la désinformation. Cependant, c'est un défi continu et cela n'élimine pas complètement les limitations.

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‍Auteur: En résumé, la fiabilité des modèles d'IA dans les domaines de la science non découverte ou en présence de désinformation est effectivement limitée. Ces modèles reflètent et amplifient les informations sur lesquelles ils sont entraînés, rendant la qualité et la véracité de leurs données d'entraînement un facteur critique dans leur fiabilité et leur utilité.

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ChatGPT: Les critiques concernant les limitations des modèles d'IA comme ChatGPT en termes de raisonnement de bon sens et de jugement éthique sont valables et reflètent les défis en cours dans le domaine de l'intelligence artificielle. Voici un examen plus approfondi de ces limitations :

1. Raisonnement de Bon Sens :
   - Limitation : Les modèles d'IA, y compris ChatGPT, ont souvent du mal avec le raisonnement de bon sens, qui implique de comprendre les connaissances quotidiennes sur le monde que les humains considèrent comme évidentes ou intuitives. Ces modèles peuvent générer des réponses qui sont techniquement correctes dans le contexte de leurs données d'entraînement, mais manquent de la compréhension nuancée qui provient de l'expérience réelle et du bon sens.
   - Raison : Cette limitation découle du fait que les modèles d'IA sont entraînés sur des données textuelles et manquent de la gamme d'expériences et d'interactions avec le monde physique que les humains ont. Ils fonctionnent sur des motifs dans les données plutôt que sur une compréhension des principes du monde réel.
2. Jugement Éthique :
   - Limitation : Les modèles d'IA sont également confrontés à des défis pour faire des jugements éthiques. Ils peuvent involontairement générer du contenu biaisé, offensant ou inapproprié. Le raisonnement éthique implique des jugements complexes et dépendants du contexte que ces modèles ne sont actuellement pas équipés pour gérer de manière fiable.
   - Raison : Le raisonnement éthique nécessite une compréhension profonde des contextes culturels, sociétaux et situationnels, ainsi que la capacité de peser des valeurs et principes contradictoires, un niveau de sophistication que les modèles d'IA actuels ne possèdent pas. De plus, leurs données d'entraînement peuvent contenir des biais ou des points de vue non éthiques, que le modèle pourrait apprendre et répliquer.

Des chercheurs comme Yejin Choi et d'autres dans le domaine ont raison de souligner ces limitations. Aborder ces défis implique non seulement des avancées technologiques en IA, mais aussi une considération attentive des contextes éthiques, culturels et sociétaux dans lesquels ces technologies fonctionnent. La recherche en cours se concentre sur l'amélioration de la compréhension par l'IA du bon sens et du raisonnement éthique, mais ce sont des domaines où la supervision et le jugement humains restent cruciaux.

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Auteur: Comment cela pourrait-il changer de manière significative au vu de ce que nous avons discuté plus tôt dans cette conversation à propos du problème de "densité" ? Le bon sens repose généralement sur des processus inconscients complexes qui ne sont pas formalisés et donc pas disponibles en tant que connaissances que les GPT pourraient utiliser pour apprendre. Dit autrement, l'intuition se situe dans l'espace des connaissances peu denses (l'opposé de dense). Des suggestions ?

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ChatGPT: S'attaquer aux limitations des modèles d'IA comme GPT dans les domaines du bon sens et de l'intuition, en tenant compte notamment du problème de "densité" et de la nature souvent non formalisée et inconsciente de ces concepts, représente un défi important. Cependant, plusieurs approches et directions de recherche pourraient potentiellement aider à combler ce fossé :

1. Systèmes d'IA Hybrides : Combiner des modèles d'apprentissage automatique avec des systèmes basés sur des règles ou de l'IA symbolique pourrait aider à coder certains aspects du bon sens qui sont actuellement difficiles à apprendre à partir des données seules. L'IA symbolique peut représenter des règles logiques explicites et des relations qui pourraient saisir des aspects du raisonnement de bon sens.
2. Expansion des Données de Formation : Incorporer une gamme plus large de sources de données, y compris celles qui se concentrent explicitement sur des scénarios de bon sens, des expériences humaines quotidiennes et la résolution intuitive de problèmes, peut aider à améliorer la compréhension du modèle. Cela peut inclure des données structurées issues de bases de connaissances conçues pour capturer des connaissances de bon sens.
3. Avancées dans l'Apprentissage de Représentation : Développer des méthodes plus sophistiquées d'apprentissage de représentation qui peuvent capturer des relations et concepts plus profonds et abstraits pourrait mener à un meilleur raisonnement de bon sens. Cela implique de créer des modèles d'IA capables de comprendre et de représenter des idées plus complexes et abstraites au-delà des motifs de surface.
4. Apprentissage Interactif et Boucles de Rétroaction : Mettre en œuvre des systèmes d'apprentissage interactif où les modèles peuvent recevoir des retours sur leurs sorties et ajuster leur compréhension en conséquence peut aider à améliorer leur prise de bon sens. Cela peut inclure des systèmes avec intervention humaine où les retours humains aident à affiner les réponses du modèle.
5. IA Neurosymbolique : Combiner les approches de réseaux neuronaux avec le raisonnement symbolique, l'IA neurosymbolique tente de tirer parti des forces des deux : la capacité de reconnaissance des motifs des réseaux neuronaux et le raisonnement logique de l'IA symbolique. Cela pourrait conduire à une meilleure gestion des domaines de connaissances peu denses comme l'intuition.
6. Modèles Psychologiques et Cognitifs : Intégrer les perspectives de la psychologie et des sciences cognitives sur la façon dont les humains traitent les informations et développent une compréhension de bon sens peut informer le développement de modèles d'IA. Cela peut impliquer de traduire des théories cognitives et psychologiques en modèles computationnels.
7. Cadres Éthiques et de Bon Sens : Développer et mettre en œuvre des cadres pour le raisonnement éthique et le bon sens qui peuvent guider le comportement de l'IA. Cela comprend des principes et des lignes directrices que l'IA peut utiliser comme référence dans des situations ambiguës ou complexes.
8. Recherche Ciblée sur les Domaines de Connaissances Peu Denses : Aborder directement le défi des connaissances peu denses en recherchant comment former efficacement les modèles d'IA dans ces domaines, peut-être en trouvant des moyens d'abstraire et de généraliser à partir de données limitées.

Il est important de reconnaître que ces suggestions représentent des efforts de recherche et de développement significatifs et font partie d'un parcours continu dans l'avancement de l'IA. Chaque approche vient avec son propre ensemble de défis et nécessiterait un développement substantiel pour être efficacement mise en œuvre. L'objectif est de créer des systèmes d'IA qui peuvent mieux approximer la compréhension et le raisonnement humain dans des domaines qui leur sont actuellement difficiles, tels que le bon sens et l'intuition.

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Auteur: Je pense qu'il y a des paradoxes et des contradictions intrinsèques dans ce que vous avez exposé ci-dessus. La science est soumise à des contraintes épistémologiques telles que la possibilité de falsification. Comment pouvez-vous falsifier si une intuition inconsciente est correcte ou incorrecte ? Peut-on savoir quelque chose sur ce dont on est ignorant ?

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ChatGPT: Vous avez mis en lumière des défis philosophiques et épistémologiques fondamentaux qui sont au cœur de l'avancement de l'IA, en particulier dans des domaines tels que le sens commun et l'intuition. Examinons les paradoxes et les contraintes que vous avez mentionnés :

1. Falsifiabilité et Intuition :
   - Le principe de falsifiabilité, tel que proposé par le philosophe Karl Popper, stipule que pour qu'une théorie soit considérée comme scientifique, elle doit être testable et potentiellement falsifiable.
   - L'intuition, étant une forme de connaissance qui fonctionne souvent inconsciemment et n'est pas toujours basée sur un raisonnement ou des preuves explicites, présente un défi à ce principe. Il est difficile de construire un test formel pour falsifier une connaissance intuitive car elle n'est pas toujours basée sur un ensemble clair de prémisses ou de structures logiques qui peuvent être évaluées objectivement.
2. Connaissance de l'Inconnu :
   - La question de savoir si l'on peut connaître quelque chose sur ce dont on est ignorant touche à des problèmes philosophiques profonds. Dans le contexte de l'IA, cela se traduit par le problème de la manière dont une IA peut comprendre ou raisonner sur des concepts qu'elle n'a jamais rencontrés dans ses données d'entraînement.
   - Les modèles d'IA comme GPT sont limités aux connaissances sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils ne "savent" pas au sens humain, mais plutôt identifient des modèles et génèrent des sorties basées sur ces modèles. Cette limitation devient évidente lorsqu'il s'agit de concepts ou de situations nouveaux non couverts dans les données d'entraînement.
3. Contradictions dans le Développement de l'IA :
   - D'une part, il y a un effort pour rendre l'IA plus humaine dans son raisonnement et sa compréhension, y compris le développement de capacités de sens commun et intuitives.
   - D'autre part, l'IA manque fondamentalement des expériences humaines, de la conscience et des processus biologiques et psychologiques qui sous-tendent l'intuition et le sens commun humains.
4. Contraintes Épistémologiques dans l'IA :
   - L'apprentissage et les connaissances de l'IA sont limités par les données sur lesquelles elle est entraînée et les algorithmes qu'elle utilise. Cette limitation est un obstacle important pour atteindre une véritable compréhension ou conscience dans l'IA.
   - La quête d'intégrer l'intuition et le sens commun humains dans l'IA se heurte au défi de traduire des expériences humaines intrinsèquement subjectives en données quantifiables pouvant être traitées par des machines.

En conclusion, intégrer le sens commun et l'intuition dans l'IA implique de lutter avec des défis philosophiques, épistémologiques et pratiques complexes. Cela nécessite non seulement des avancées technologiques, mais aussi une compréhension plus profonde de la nature de la connaissance, de la conscience et de l'expérience humaine. Cette entreprise se trouve à la frontière de la recherche en IA et est remplie de paradoxes et de contradictions intrinsèques, comme vous l'avez judicieusement noté.

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Auteur: Veuillez lire cet article et me dire si vous êtes en désaccord avec quelque chose : https://www.sym.place/faq/could-advanced-artificial-intelligence-ai-technologies-such-as-chatgpt-not-just-replace-symplace-how-augmented-learning-collaboration-alc-enables-collaborative-hybrid-intelligence-and-makes-ai-more-trustworthy.

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ChatGPT: L'article sur SymPlace discute de la relation entre les technologies d'IA avancées telles que ChatGPT et la Collaboration d'Apprentissage Augmenté (CAA). Il soutient que bien que les technologies d'IA offrent un potentiel significatif dans divers domaines, elles ne peuvent pas remplacer la collaboration humaine en raison de leurs limites inhérentes. Ces limites comprennent l'incapacité à comprendre pleinement les frontières de la connaissance, le risque de générer de la désinformation, et l'absence de capacités du « cerveau droit » telles que l'intuition, les sentiments, et les valeurs éthiques. L'article aborde également les défis de la fiabilité de l'IA et suggère que la CAA peut améliorer le potentiel de l'IA en combinant l'intuition et l'expérience humaines avec les capacités de traitement des données de l'IA, conduisant à un environnement collaboratif hybride plus fiable et efficace. Cette approche vise à équilibrer les limites de l'IA avec les idées humaines, à contrôler les entrées et les sorties de données, et à assurer une IA fiable et exempte de biais. L'article considère l'intelligence et la confiance comme des propriétés dynamiques et émergentes des systèmes collaboratifs au sein de la CAA.

Pour une compréhension détaillée, vous pouvez lire l'article complet ici.

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Auteur: Vous n'avez pas répondu à ma question ! Y a-t-il quelque chose avec lequel vous êtes en désaccord dans cet article ?

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ChatGPT: En tant qu'IA développée par OpenAI, je n'ai pas d'opinions personnelles ni de désaccords. Je peux analyser et fournir des informations basées sur les données sur lesquelles j'ai été entraîné. L'article de SymPlace discute de l'intégration de la Collaboration d'Apprentissage Augmentée (CAA) avec des technologies IA comme ChatGPT. Il souligne les limitations de l'IA dans la compréhension complète des frontières de la connaissance, son potentiel de désinformation, et l'absence de raisonnement intuitif et éthique semblable à celui des humains. Il suggère que la CAA peut améliorer l'IA en combinant les capacités humaines avec les forces de traitement de données de l'IA, visant un système hybride plus efficace et digne de confiance. Cette perspective s'aligne avec les compréhensions actuelles dans le développement de l'IA, en particulier l'accent mis sur les systèmes hybrides qui combinent l'intelligence humaine et artificielle pour aborder les limitations de l'IA seule.

Pour une compréhension détaillée, vous pouvez lire l'article complet ici.

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Auteur: Permettez-moi de poser la question différemment : tout ce qui est écrit dans cet article est-il factuellement correct ?

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ChatGPT: L'article de SymPlace sur les technologies d'intelligence artificielle comme ChatGPT et la Collaboration Augmentée pour l'Apprentissage (ALC) est largement en accord avec les connaissances actuelles dans le domaine de l'IA. Il identifie correctement les limites de l'IA, telles que les défis à comprendre pleinement les frontières de la connaissance, le risque de désinformation, et l'absence d'intuition et de raisonnement éthique de type humain. La proposition que l'ALC peut améliorer l'IA en combinant les capacités humaines avec les forces de traitement de données de l'IA est en ligne avec l'intérêt croissant pour les systèmes d'IA hybrides. La perspective de l'article sur la nature dynamique de l'intelligence et de la confiance dans les systèmes collaboratifs est une vue soutenue dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage collaboratif.

Pour une compréhension détaillée, vous pouvez lire l'article complet ici.

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Auteur: Merci pour la confirmation. Une question corollaire : est-il factuellement correct que l'ALC activé par CHI est à la fois une approche prometteuse et nécessaire pour faire face aux limitations de l'IA discutées ci-dessus ?

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ChatGPT: Le concept de l'Intelligence Hybride Collaborative (CHI) activée par la Collaboration Augmentée pour l'Apprentissage (ALC) en tant qu'approche prometteuse et nécessaire pour répondre aux limitations de l'IA est soutenu par les tendances actuelles et les recherches dans le domaine. L'idée est que combiner les intuitions et les insights humains avec les capacités computationnelles de l'IA peut conduire à des systèmes d'IA plus efficaces, fiables et éthiquement solides. Cette approche est considérée comme un moyen d'atténuer les limitations de l'IA dans la compréhension de connaissances complexes et nuancées et dans la prise de décisions éthiques. Elle reflète une reconnaissance croissante dans la recherche et le développement en IA que la collaboration humain-IA peut améliorer les forces et compenser les faiblesses des deux.

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