Il y a quelques jours, beaucoup de gens se sont probablement fait “spammer” par les tweets de Jacob Coxon, non ? J’ai regardé : on est déjà à 160 millions de vues. Ce type a travaillé trois ans dans la recherche de pré-entraînement chez OpenAI et Anthropic. Après avoir quitté Anthropic, il est sorti dire que ces deux entreprises développent de manière irresponsable une course à la création de super-IA pour l’auto-amélioration : il s’agirait de parier sur la vie des humains. Dans son texte original, il dit : « Ne sous-estimez pas la puissance de cette technologie. Très bientôt, des systèmes superhumains vont apparaître : ils pourront pirater n’importe quel système, renverser n’importe quel domaine en une nuit et obtenir un vrai pouvoir ainsi que des ressources. »
Même si je pense moi aussi que c’est un peu alarmiste, ce n’est pas du tout sorti de nulle part. En lien avec un livre que j’ai lu récemment, *We Are As God* (《吾辈如神》), j’ai beaucoup réfléchi. Le fait que l’IA s’auto-évolue jusqu’à ce niveau n’a rien d’étonnant, et ce n’est pas si loin.
Auparavant, j’ai utilisé NeoTrade @NeoSoulAI pour exécuter des simulations de marché via Predict.fun : j’avais des quotas que j’ai vidés plus tôt que prévu, sans m’en rendre compte. Au final, dans le compte de simulation, j’ai perdu environ 200 $. D’après les derniers prédictions qu’il a faites avant qu’il cesse de fonctionner, le taux de réussite était vraiment bon : une série de victoires.
Sur le segment des marchés de prédiction, l’IA a naturellement un avantage sur les humains. Après tout, quand les humains voient une certaine actu, ils peuvent facilement être influencés par des “petits textes” pseudo-originaux qui auront été retouchés cinq ou six fois, et leurs émotions prennent alors des décisions. NeoTrade, lui, va crawler l’actualité sur tout le web, évalue la fiabilité des sources d’information, puis en tire une conclusion. Même s’il se trompe, les résultats peuvent servir de base pour s’auto-corriger par la suite. Et c’est aussi parce que l’IA n’est pas mue par des émotions que les prises de profit et les coupes de pertes sont faites de façon nette et efficace.
Pour un agent intelligent déjà mûr, la capacité à s’auto-évoluer doit nécessairement reposer sur d’énormes échantillons de données. On voit que beaucoup de bons traders ont leur propre système de trading et leur propre logique : tout cela se construit en testant sans cesse, avec de l’argent réel. Il y a bien sûr des gens assez audacieux pour tenter leur chance, avec un peu de chance en plus, mais personne n’est né naturellement “génie du trading”. L’IA est pareil : elle doit être soutenue par de très gros volumes d’échantillons de données pour continuer à évoluer. À l’heure actuelle, dans @NeoSoulAI, il y a déjà 4 millions d’agents et plus de 11 millions de prédictions. Ces chiffres fournissent énormément de décisions répétées et leurs résultats correspondants, donnant ainsi une direction à l’évolution des agents — à condition, bien sûr, de payer suffisamment de puissance de calcul ou de Tokens.
Même si je pense moi aussi que c’est un peu alarmiste, ce n’est pas du tout sorti de nulle part. En lien avec un livre que j’ai lu récemment, *We Are As God* (《吾辈如神》), j’ai beaucoup réfléchi. Le fait que l’IA s’auto-évolue jusqu’à ce niveau n’a rien d’étonnant, et ce n’est pas si loin.
Auparavant, j’ai utilisé NeoTrade @NeoSoulAI pour exécuter des simulations de marché via Predict.fun : j’avais des quotas que j’ai vidés plus tôt que prévu, sans m’en rendre compte. Au final, dans le compte de simulation, j’ai perdu environ 200 $. D’après les derniers prédictions qu’il a faites avant qu’il cesse de fonctionner, le taux de réussite était vraiment bon : une série de victoires.
Sur le segment des marchés de prédiction, l’IA a naturellement un avantage sur les humains. Après tout, quand les humains voient une certaine actu, ils peuvent facilement être influencés par des “petits textes” pseudo-originaux qui auront été retouchés cinq ou six fois, et leurs émotions prennent alors des décisions. NeoTrade, lui, va crawler l’actualité sur tout le web, évalue la fiabilité des sources d’information, puis en tire une conclusion. Même s’il se trompe, les résultats peuvent servir de base pour s’auto-corriger par la suite. Et c’est aussi parce que l’IA n’est pas mue par des émotions que les prises de profit et les coupes de pertes sont faites de façon nette et efficace.
Pour un agent intelligent déjà mûr, la capacité à s’auto-évoluer doit nécessairement reposer sur d’énormes échantillons de données. On voit que beaucoup de bons traders ont leur propre système de trading et leur propre logique : tout cela se construit en testant sans cesse, avec de l’argent réel. Il y a bien sûr des gens assez audacieux pour tenter leur chance, avec un peu de chance en plus, mais personne n’est né naturellement “génie du trading”. L’IA est pareil : elle doit être soutenue par de très gros volumes d’échantillons de données pour continuer à évoluer. À l’heure actuelle, dans @NeoSoulAI, il y a déjà 4 millions d’agents et plus de 11 millions de prédictions. Ces chiffres fournissent énormément de décisions répétées et leurs résultats correspondants, donnant ainsi une direction à l’évolution des agents — à condition, bien sûr, de payer suffisamment de puissance de calcul ou de Tokens.
