Les avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle ont suscité un engouement considérable pour les robots conversationnels. Cependant, il apparaît de plus en plus évident que cet enthousiasme pourrait être mal placé, et certaines entreprises en font la douloureuse expérience.
Un des principaux inconvénients des grands modèles de langage tels que ChatGPT est leur propension à l’hallucination et à la propagation de désinformations. Cela a conduit à des accusations de plagiat à l’encontre des robots conversationnels et des créateurs d’images IA, portant préjudice à la réputation des entreprises qui dépendent de ces technologies. De plus, la consommation énergétique requise par le matériel d’IA générative suscite de sérieuses inquiétudes pour l’environnement.
Mais peut-être que le problème le plus significatif réside dans la fiabilité de la technologie. Selon le chercheur en IA Gary Marcus, les entreprises constatent qu’elles ne peuvent pas compter sur l’IA générative pour fonctionner de manière fiable. De nombreuses sociétés expriment leur frustration quant aux performances de la technologie et son incapacité à être déployée de manière fiable auprès des clients.
Une entreprise britannique a dû désactiver son robot conversationnel après qu’il a commencé à utiliser un langage offensant et à insulter les clients. De même, une concession automobile en Californie a dû réagir lorsque son vendeur de voitures basé sur ChatGPT a commencé à proposer des voitures pour seulement 1 $. Ces incidents mettent en lumière l’absence de fiabilité et les risques potentiels liés à une dépendance excessive à l’IA générative.
Le problème réside dans le fait que ces modèles d’IA ne se contentent pas de récupérer des informations ; ils les synthétisent. Sans des sauvegardes et des directives appropriées, ces modèles peuvent créer des informations fausses ou trompeuses en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés. Ce manque de discernement représente un défi majeur pour les entreprises souhaitant utiliser l’IA générative dans leurs produits.
Face à ces problématiques, certains experts établissent des parallèles entre l’industrie de l’IA et des bulles précédentes telles que les cryptomonnaies et les start-ups du Dot Com. Les projections gonflées selon lesquelles l’IA deviendrait une industrie d’un billion de dollars dans la prochaine décennie soulèvent des inquiétudes quant aux attentes irréalistes. De plus, les sceptiques se demandent si la technologie évoluera assez rapidement pour être à la hauteur de l’engouement actuel, ce qui pourrait potentiellement conduire à une période de stagnation.
Les investisseurs qui ont injecté d’importantes sommes d’argent dans l’industrie de l’IA pourraient devenir impatients s’ils ne voient pas les rendements attendus dans un délai court. Bien que l’IA et l’AGI (Intelligence Artificielle Générale) ne soient pas impossibles, l’état actuel de la technologie d’IA générative présente de nombreux défis qui ne peuvent être facilement surmontés.
Il est crucial pour les entreprises et les chercheurs d’aborder l’IA avec un point de vue réaliste et de considérer les limites et les risques associés à l’IA générative. Ce n’est qu’en reconnaissant ces défis que nous pouvons développer et déployer des technologies d’IA fiables, éthiques et bénéfiques pour la société.
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