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Approches divergentes vers l’AGI par les géants de l’IA
Récemment, deux interviews de podcasts ont mis en lumière un fossé fascinant dans la manière dont les plus grandes entreprises d’intelligence artificielle (IA) envisagent l’AGI, ou Intelligence Artificielle Générale.
Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, et Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI, sont co-fondateurs de DeepMind. Toutefois, ils dirigent maintenant des laboratoires concurrents avec des visions très distinctes de l’AGI.
La vision de Google
Lors d’une apparition dans le podcast de Google DeepMind avec la professeure Hannah Fry, Hassabis a présenté l’approche scientifique de Google. Son objectif est de développer l’AGI comme un outil scientifique ultime capable de révéler les mystères de l’univers.
Hassabis se concentre sur des problèmes fondamentaux, tels que les supraconducteurs à température ambiante et la fusion nucléaire. Selon lui, Google DeepMind répartit équitablement ses ressources entre l’infrastructure et l’innovation en recherche, persuadé que l’AGI nécessite les deux.
Dans ses travaux, il s’attaque à des défis spécifiques :
- Résoudre le problème de l’intelligence fragmentée de l’IA, où des modèles excelling en mathématiques échouent à des tâches de comptage simple.
- Établir des normes physiques pour s’assurer que l’IA comprend réellement les lois de Newton, au-delà de la simple plausibilité visuelle.
- Rechercher un saut de type AlphaZero, où l’IA pourrait acquérir des connaissances de manière autonome au lieu de simplement compresser les données humaines, ce qu’elle fait actuellement.
La stratégie de Microsoft
Mustafa Suleyman a récemment partagé la vision de Microsoft pour l’AGI dans une interview sur Moonshots avec Peter Diamandis. Selon lui, Microsoft s’efforce de créer un moteur économique capable de réinventer le capitalisme, tout en veillant à ce que les humains gardent le contrôle.
Il conteste l’idée d’une “course” relative à l’AGI, soulignant qu’il n’y a ni ligne d’arrivée ni vainqueur, mais plutôt une prolifération de connaissances où la technologie évolue de manière simultanée. La mission de Microsoft n’est pas de « gagner » avec l’AGI, mais de garantir l’auto-suffisance, formant des modèles de pointe sans dépendre de partenaires comme OpenAI.
Suleyman imagine un avenir pour l’IA structuré de la manière suivante :
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Abandonner le paradigme traditionnel des interfaces ; finir avec les applications ou les navigateurs, et s’orienter vers des agents conversationnels fonctionnant comme des assistants constants.
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Proposer des agents certifiés avec des garanties de fiabilité et de sécurité.
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Prioriser la contenance avant l’alignement des valeurs ; restreindre les capacités des systèmes d’IA avant de se préoccuper de leurs valeurs.
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Établir des cadres de responsabilité stricte afin que les humains restent responsables des actions de l’IA.
Perspectives sur l’AGI : où en sommes-nous ?
En ce qui concerne l’AGI, Hassabis estime que nous sommes encore éloignés de sa réalisation, car les modèles actuels manquent de cohérence dans leurs résultats. À l’inverse, Suleyman avance que nous avons déjà franchi le test de Turing classique, même si nous ne l’avons pas pleinement remarqué en raison du rythme rapide des améliorations. Selon lui, un nouvel indicateur de l’AGI pourrait être d’observer si un agent peut transformer 100 000 $ en 1 million $ de manière autonome.
Pourquoi cela a de l’importance
Google mise sur le parfait équilibre entre la recherche scientifique et le développement de produits livrables dans l’immédiat.
Microsoft, de son côté, investit dans des agents contrôlables qui peuvent générer de la valeur économique dès maintenant, tout en laissant aux humains l’autorité ultime, une approche d’intelligence augmentée, tout en continuant à développer des modèles de pointe pour le futur.
Notre point de vue
Repenser la discussion pour la soustraire à la notion de course semble pertinent. Les deux anciens partenaires semblent s’accorder sur le fait que la dynamique actuelle présente des avantages et des inconvénients.
Les atouts : le progrès avance à un rythme effréné. Cependant, cet élan compétitif ralentit uniquement une fois que les cadres juridiques sont parfaitement établis. Sur ce point, des réflexions de A16Z pourraient offrir de nouvelles perspectives.
FAQ
H4 : Qu’est-ce que l’AGI ?
L’intelligence artificielle générale (AGI) désigne une IA capable d’effectuer toute tâche intellectuelle qu’un humain peut réaliser, incluant la compréhension, l’apprentissage et l’adaptation.
H4 : Pourquoi cette séparation entre Google et Microsoft ?
La divergence vient des visions différentes de la technologie, l’un se concentrant sur la science pure, tandis que l’autre privilégie les applications pratiques et le contrôle humain.
H4 : Quels sont les principaux défis en matière d’AGI ?
Les défis incluent la cohérence des modèles d’IA sur diverses tâches, la compréhension réelle des lois physiques et la création de systèmes qui fonctionnent de manière autonome.
H4 : Quels sont les impacts économiques potentiels de l’AGI ?
L’AGI pourrait transformer le paysage économique, en générant une valeur immense et en optimisant les processus industriels, mais également soulever des questions éthiques et de responsabilité.
H4 : Comment les entreprises se préparent-elles à l’émergence de l’AGI ?
Les entreprises investissent dans la recherche et le développement, tout en établissant des cadres de responsabilité pour encadrer les actions des systèmes d’IA qu’elles développent.
