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</div>Les entreprises technologiques affirment qu’elles sont sur le point de développer des **machines pensantes** grâce à leurs avancés en intelligence artificielle. Cependant, ce que certains experts remettent en question.
Nous avons tendance à relier **le langage** à l’**intelligence**. Ceux qui possèdent de meilleures compétences linguistiques sont souvent perçus comme des orateurs ou des écrivains d’exception.
D’après les dernières recherches, cependant, le langage ne représente pas la même chose que l’intelligence, selon **Benjamin Riley**, fondateur de Cognitive Resonance, dans un article publié dans The Verge. Cela représente une mauvaise nouvelle pour le secteur de l’IA qui espère créer une **intelligence artificielle générale** (AGI), fondée sur les modèles linguistiques actuels.
Riley explique que, selon les connaissances en neuroscience actuelles, la cogitation humaine fonctionne souvent sans recourir à la langue. “Nous utilisons le langage pour penser, mais cela ne signifie pas que les deux sont identiques. Comprendre cette différence est crucial pour distinguer la réalité scientifique des spéculations des dirigeants trop optimistes de l’IA”, indique-t-il.
L’AGI, précisons-le, serait un système d’IA omniscient capable d’égaler ou de surpasser l’intelligence humaine dans divers domaines. Dans la pratique, on imagine souvent qu’elle pourrait résoudre les plus grands défis de l’humanité, tels que le cancer ou le changement climatique. En annonçant qu’ils développent une telle technologie, les leaders de l’IA justifient par là même les dépenses colossales et les impacts environnementaux dévastateurs de l’industrie.
Une partie des raisons qui expliquent les investissements faramineux dans l’IA réside dans la **soif de scaling** : en alimentant les modèles d’IA avec toujours plus de données et en utilisant un plus grand nombre de **GPU**, les entreprises améliorent les performances de leurs modèles, les rendant ainsi plus efficaces dans la résolution de problèmes et lors des échanges.
Riley souligne que “les modèles linguistiques ne sont que des outils qui imitent la fonction communicative du langage, mais ne reflètent pas le processus cognitif distinct de réflexion et de raisonnement. Peu importe le nombre de centres de données que nous construirons”.
Si le langage était indispensable à la pensée, alors une privation de celui-ci devrait entraver notre faculté à réfléchir. Pourtant, ce n’est pas le cas. Riley cite des recherches qui confirment ce constat, dont une synthèse parue dans Nature l’année dernière.
Des études d’**imagerie par résonance magnétique fonctionnelle** (IRMf) montrent que différentes parties du cerveau s’activent lors d’activités cognitives variées. Lorsqu’on résout un problème mathématique, on n’active pas les mêmes neurones que lors d’une tâche linguistique. De plus, des recherches sur des personnes ayant perdu leurs compétences linguistiques révèlent que leur capacité de raisonnement reste intacte, car elles sont encore capables de résoudre des problèmes mathématiques, de suivre des instructions non verbales et de comprendre les émotions des autres.
D’ailleurs, même certaines figures éminentes de l’IA sont sceptiques quant aux LLMs. **Yann LeCun**, lauréat du prix Turing et figure emblématique de l’IA moderne, défend depuis longtemps l’idée que les LLMs ne parviendront jamais à atteindre une intelligence générale. Il préconise plutôt le développement de modèles capables de comprendre le monde en trois dimensions, formés sur des données variées plutôt que sur le langage seul. Cette divergence de vues a probablement contribué à son départ récent de Meta, car malgré son opinion, le PDG **Mark Zuckerberg** a choisi d’investir des milliards dans une nouvelle division d’IA pour développer une supposée “superintelligence” à l’aide de la technologie LLM.
D’autres études renforcent l’hypothèse selon laquelle les LLMs ont des limites. Une récente analyse publiée dans le Journal of Creative Behavior a évalué la créativité de l’IA et a révélé que, bien que les LLMs soient des systèmes probabilistes, ils atteignent un seuil où leur capacité à produire des résultats originaux devient impossible. Par conséquent, ce travail conclut que même les systèmes d’IA les plus performants ne seront jamais plus que des artistes acceptables se limitant à l’écriture de courriels verbeux.
David H. Cropley, l’auteur de l’étude et professeur en innovation à l’Université d’Australie du Sud, a déclaré : “Bien que l’IA puisse imiter des comportements créatifs de manière parfois convaincante, sa véritable capacité créatrice est limitée au niveau d’un humain moyen et ne pourra jamais atteindre les normes professionnelles avec les principes de conception actuels.” Il ajoute qu’un écrivain, un artiste ou un designer talentueux peut occasionnellement concevoir quelque chose d’original et d’efficace, alors qu’un LLM ne le pourra jamais. “Il produira toujours quelque chose de moyen. Si des industries s’appuient trop sur cela, elles finiront par accumuler des travaux **formulaires** et **répétitifs**.”
Ce constat soulève des inquiétudes quant à la capacité des systèmes d’IA alimentés par LLM à innover ou à élargir notre compréhension du monde. Comment pourraient-ils concevoir une **”nouvelle physique,”** comme l’avance Elon Musk, ou résoudre la crise climatique, comme le suggère Sam Altman, PDG d’OpenAI, si cette technologie peine à former des phrases inédites qui ne se basent pas sur des écrits existants ?
“Certes, un système d’IA pourrait remixer et recycler nos savoirs de manière intéressante,” écrit Riley. “Mais c’est là sa seule capacité. Il sera éternellement enfermé dans le vocabulaire que nous avons codé dans nos données sur lesquelles il a été formé — une machine à métaphores mortes.”
FAQ
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générale (AGI) ?
L’AGI désigne une forme d’IA capable d’exécuter n’importe quelle tâche cognitive de manière égale ou supérieure à celle d’un humain.
Pourquoi le langage n’est-il pas synonyme d’intelligence ?
Des études ont montré que la pensée humaine peut exister indépendamment du langage, car différentes régions du cerveau s’activent pour diverses tâches cognitives.
Les LLMs peuvent-ils vraiment innover ?
Actuellement, les recherches suggèrent que les LLMs ont des limites intrinsèques et ne peuvent pas produire de nouvelles idées ou concepts sans s’appuyer sur des informations préexistantes.
Quelle est la principale préoccupation concernant les investissements dans l’IA ?
L’obsession pour le scaling pourrait mener à des produits standardisés et répétitifs, limitant ainsi l’originalité et la créativité dans les créations assistées par IA.
Comment l’IA pourrait-elle contribuer à résoudre des problèmes mondiaux ?
À ce jour, le consensus est que les systèmes d’IA actuels ne sont pas capables de formuler des solutions novatrices sans des capacités cognitives plus avancées.