ChatGPT ne pourra jamais égaler l’humain, pour une seule raison

ChatGPT et tous les autres modèles de langages démontrent leurs incroyables capacités au quotidien. Néanmoins, il existe une bonne raison pour laquelle ils n’égaleront jamais l’humain.

Depuis le début des années 2020, le monde entier a découvert les prouesses des IA génératives, après le succès du Deep Learning des années 2010. C’est notamment ce dernier qui a permis à Google et à son équipe de faire une avancée considérable dans le domaine de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, nous avons dépassé les limites du Deep Learning et les modèles de langages sont désormais utilisés dans presque tous les domaines, après avoir été entraînés sur de larges corpus de textes et de données disponibles sur le web. En comprenant l’ordre qui régit la suite des mots et des idées, ces modèles de langages sont devenus capables de générer eux-mêmes de nouveaux contenus. C’est là ce qui leur permet d’imiter le style de n’importe quel auteur ou parolier. Alors, peut-on déjà dire que l’IA est déjà l’égal de l’homme ? Pas tout de suite !

Une intelligence plus superficielle qu’artificielle

Au cours de la réunion annuelle de l’American Association for the Advancement of Science tenue à Denver, Melanie Mitchell, professeure en sciences informatiques, avançait que l’IA générative est encore très loin de l’homme.

Pour l’enseignante à l’Université de Portland, la raison est que l’IA générative parle, mais ne comprend aucunement ce qu’elle dit.

À ce propos, la professeure, en collaboration avec Marha Lewisn, avait déjà publié une étude sur arXiv pour exposer les limites des Larges Modèles de Langage.

Pour les deux enseignantes, ChatGPT, Gemini et leurs compères ne pourront pas égaler l’humain parce qu’il leur est impossible d’adapter une compétence à une nouvelle situation. Pour prouver cela, la chercheuse choisit deux suites de lettres : ABCD et ABCE. Face à ce problème, il est clair que la majorité des humains parviendraient à comprendre que la dernière lettre de la seconde suite est la lettre suivante dans l’alphabet après la dernière lettre de la première suite.  Il en sera de même quand on prendra un autre problème dans le genre avec des suites IJKL et IJKM.

Ces problèmes pourraient aisément être résolus aussi par les modèles de langages, puisqu’ils ont été entraînés sur les alphabets. Alors, où se trouve leur limite ? Il réside dans le fait qu’ils échoueront lorsque l’on prendra ce même problème avec un autre alphabet ou des symboles. En fait, ils ne peuvent pas prendre un concept appris avec un alphabet et l’appliquer à un autre. L’humain, en revanche, s’en sortirait. Chose qui a été testée et prouvée sur les modèles GPT.

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L’IA ne comprend pas et ne voit pas le monde comme un humain : c’est la prochaine révolution

Les IA génératives ne peuvent pas s’en sortir dans des situations sur lesquelles elles n’ont pas été entrainées. De même, elles ne comprennent pas le monde et ne le voient pas comme les humains le peuvent. Tout ce que font ces modèles de langages populaires est « basée sur les patterns dans les données et non sur une compréhension semblable à celle de l’humain ». Ils utilisent la probabilité. Contrairement à cela, la compréhension humaine est basée sur des concepts, des modèles mentaux. Ce sont ces derniers qui aident l’humaine à déterminer les relations de cause à effet et à même produire les résultats probables que peuvent donner des situations différentes.

Pour montrer encore plus cet écart, la chercheuse montre que les LLM apprennent d’abord le langage avant d’en déceler des concepts qu’ils peuvent utiliser pour produire de nouveaux contenus. En revanche, un bébé apprend d’abord le concept avant de chercher à connaître le langage approprié pour l’exprimer. Voilà pourquoi l’humain restera supérieur au LLM.

Par ailleurs, la professeure admet que ce champ pour être la prochaine étape dans la révolution de l’intelligence artificielle. Même si elle ne parvient pas à utiliser le modèle humain, elle pourrait développer le sien pour comprendre le monde comme nous.