Je ne peux m'empêcher de lever les yeux au ciel face à certains articles récents sur l'impact de ChatGPT.
Le sujet est inondé de contenu, avec une multitude de médias et de commentateurs qui s'empressent de le couvrir. Oui, j'avoue avoir moi aussi succombé à la tentation .
J'y suis revenu car la couverture médiatique générale semble passer à côté de l'essentiel concernant l'IA générative. On la considère soit comme une menace apocalyptique, soit comme un gadget dangereux.
On lit tantôt que cette technologie va vous voler votre emploi , tantôt qu'elle produira des données factuellement inexactes , tantôt qu'elle peut servir à des « astuces de productivité ». Ces expressions sont pour le moins alarmistes car, franchement, si vous avez besoin d'un chatbot pour rédiger un e-mail, c'est que vous avez des problèmes bien plus graves.
Utiliser cet outil devrait suffire à révéler que, malgré ses qualités technologiques exceptionnelles, il présente des limites évidentes. Il ne fait que répéter des informations sans les analyser. Ainsi, lorsque j'ai lu l'analyse de Futurism concernant un article de Men's Journal sur le faible taux de testostérone chez les hommes, généré par une IA et contenant de nombreuses inexactitudes et contrevérités, je me suis davantage intéressée aux processus éditoriaux qu'aux erreurs elles-mêmes.
Comment Men's Journal a-t-il conçu ses suggestions d'IA ? Le rédacteur qui a relu le texte était-il un expert du sujet ? Un correcteur a-t-il même été sollicité ou le travail a-t-il été confié à un relecteur ? Je n'ai pas les réponses, mais j'ai des soupçons.
Le fait est que nous sommes encore loin de pouvoir faire confiance à une machine pour produire un travail complet. Je travaille dans l'édition professionnelle depuis mon stage d'une semaine en 2005 et je peux vous dire une chose : je ne fais pas confiance aux humains (moi y compris) pour rédiger une première version sans erreur de leurs propres idées.
Il y a encore tant à apprendre sur cette technologie. Même les suggestions d'IA constituent un domaine relativement nouveau.
Ayant grandi avec les jeux vidéo (et y jouant toujours malgré le manque de temps libre nécessaire), je connais bien le concept de « gameplay émergent ». Il s'agit d'un jeu où les développeurs créent un monde avec des règles claires, et où les joueurs découvrent ensuite des façons nouvelles et inattendues d'interagir avec ce monde. Les Fuel Rats dans Elite Dangerous .
Je pense qu'il y a un parallèle à faire entre le gameplay émergent et l'état actuel de l'IA générative. Comprendre comment tirer le meilleur parti d'outils comme ChatGPT demandera beaucoup d'essais et d'erreurs, une expérimentation qui prendra un temps précieux.
Si vous avez déjà utilisé ChatGPT, vous avez une idée du fonctionnement des invites. Cependant, vous n'en avez peut-être pas encore saisi toute la portée ; dans ce cas, regardez cette vidéo YouTube . Cette chaîne explore en détail comment construire une suite d'invites autoréférentielles bien plus complexe que quelques lignes.
Ce qui m'intéresse particulièrement, c'est la discussion dans les commentaires où il a été souligné que ChatGPT a une limite de mémoire de 4 000 jetons (environ 3 000 mots), selon OpenAI.
Une communauté d'utilisateurs grandissante collabore pour trouver les méthodes les plus efficaces d'utilisation de l'outil. Nous devons tous nous efforcer de suivre le rythme des utilisateurs experts. Liam Mannix a défendu cette idée dans le Sydney Morning Herald, en soulignant que ceux qui apprennent à exploiter cette technologie pourraient devenir de véritables « oracles de l'IA » . cette interview de Satya Nadella , datant de mi-janvier, met en lumière le potentiel de ChatGPT pour décupler la productivité humaine. Nadella a indiqué que certains des meilleurs développeurs en IA utilisent déjà l'IA pour automatiser une grande partie de leurs tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus productives.
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