Le futur client de l'IA ne sera peut-être pas un humain.
Il y a quelques années, j'aurais probablement écarté cette idée. On considère encore l'IA comme un outil conçu pour les gens. On pose des questions, elle donne des réponses, et les humains prennent la décision finale.
Mais je ne suis pas sûr que cela sera toujours le cas.
À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus performants, ils interagiront de plus en plus avec d'autres systèmes d'IA. Un modèle peut générer des informations, un autre peut les analyser, et un autre peut agir. Une grande partie de cela pourrait se faire sans que personne ne vérifie chaque étape.
Ce que je trouve intéressant, c'est que la plupart des discussions sur l'IA tournent encore autour de modèles plus grands, de meilleures références, et de coûts plus bas. Ces choses comptent, évidemment.
Mais je reviens toujours à une question différente.
Que se passe-t-il lorsque l'intelligence devient courante ?
Aujourd'hui, nous jugeons l'IA par ses résultats parce que les humains sont encore impliqués. Nous pouvons nous arrêter, remettre en question certaines choses, et demander un second avis.
Les machines ne font pas vraiment cela.
Et si les systèmes d'IA s'appuient de plus en plus sur les résultats d'autres systèmes d'IA, le simple fait de faire confiance à ce que tout a fonctionné comme prévu peut ne pas suffire.
C'est en partie pourquoi @OpenGradient OpenGradient a attiré mon attention.
Peut-être que le prochain défi en IA n'est pas de construire des modèles plus intelligents.
Peut-être que c'est de construire des systèmes où l'intelligence peut être vérifiée plutôt que simplement présumée.
L'accent mis par OpenGradient sur l'exécution de l'IA transparente et vérifiable semble de plus en plus pertinent à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus autonomes.
Plus j'y pense, plus je ressens que générer de l'intelligence n'est pas le problème le plus difficile qui nous attend.
Comprendre si cette intelligence a agi comme nous nous y attendions pourrait s'avérer tout aussi important.
Et si cela se produit, l'infrastructure derrière l'IA pourrait finir par être tout aussi importante que les modèles eux-mêmes.
#opg @OpenGradient $OPG
À mesure que l'IA devient de plus en plus autonome, qu'est-ce qui comptera le plus ?
Il y a quelques années, j'aurais probablement écarté cette idée. On considère encore l'IA comme un outil conçu pour les gens. On pose des questions, elle donne des réponses, et les humains prennent la décision finale.
Mais je ne suis pas sûr que cela sera toujours le cas.
À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus performants, ils interagiront de plus en plus avec d'autres systèmes d'IA. Un modèle peut générer des informations, un autre peut les analyser, et un autre peut agir. Une grande partie de cela pourrait se faire sans que personne ne vérifie chaque étape.
Ce que je trouve intéressant, c'est que la plupart des discussions sur l'IA tournent encore autour de modèles plus grands, de meilleures références, et de coûts plus bas. Ces choses comptent, évidemment.
Mais je reviens toujours à une question différente.
Que se passe-t-il lorsque l'intelligence devient courante ?
Aujourd'hui, nous jugeons l'IA par ses résultats parce que les humains sont encore impliqués. Nous pouvons nous arrêter, remettre en question certaines choses, et demander un second avis.
Les machines ne font pas vraiment cela.
Et si les systèmes d'IA s'appuient de plus en plus sur les résultats d'autres systèmes d'IA, le simple fait de faire confiance à ce que tout a fonctionné comme prévu peut ne pas suffire.
C'est en partie pourquoi @OpenGradient OpenGradient a attiré mon attention.
Peut-être que le prochain défi en IA n'est pas de construire des modèles plus intelligents.
Peut-être que c'est de construire des systèmes où l'intelligence peut être vérifiée plutôt que simplement présumée.
L'accent mis par OpenGradient sur l'exécution de l'IA transparente et vérifiable semble de plus en plus pertinent à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus autonomes.
Plus j'y pense, plus je ressens que générer de l'intelligence n'est pas le problème le plus difficile qui nous attend.
Comprendre si cette intelligence a agi comme nous nous y attendions pourrait s'avérer tout aussi important.
Et si cela se produit, l'infrastructure derrière l'IA pourrait finir par être tout aussi importante que les modèles eux-mêmes.
#opg @OpenGradient $OPG
À mesure que l'IA devient de plus en plus autonome, qu'est-ce qui comptera le plus ?
Smarter intelligence
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