Une nouvelle ère de consommation de l’information est à l’horizon, alors que des systèmes d’IA similaires à ChatGPT sont prévus épuiser les milliards de mots disponibles sur internet dans la décennie à venir. Le groupe de recherche Epoch AI estime que les données d’entraînement publiquement disponibles pour les modèles de langage d’IA pourraient s’épuiser entre 2026 et 2032.
L’étude compare la ruée vers les données textuelles à une « ruée vers l’or », évoquant une image où l’IA pourrait être confrontée à des défis pour maintenir le progrès une fois que les réserves de textes générés par l’homme seront épuisées. Des entreprises technologiques comme OpenAI et Google sont actuellement en compétition pour sécuriser des sources de données de haute qualité pour entraîner leurs modèles de langage sophistiqués. Des accords sont en train d’être signés pour bénéficier de flux de phrases provenant de forums tels que Reddit et des médias traditionnels.
À mesure que l’horizon se rapproche, la quantité de nouveaux blogs, articles de presse et publications sur les réseaux sociaux ne suffira probablement pas à poursuivre la trajectoire de développement actuelle de l’IA. Cela pourrait pousser les entreprises à accéder à des données plus sensibles, telles que des e-mails ou des messages textuels, ou à compter sur des « données synthétiques » moins fiables créées par des chatbots eux-mêmes.
Les chercheurs d’Epoch AI, après une étude approfondie, ont anticipé que les données textuelles publiques pourraient s’épuiser au cours des deux à huit prochaines années, malgré les améliorations dans l’utilisation plus efficace des données existantes et l’émergence de techniques pour éviter le « surapprentissage » des modèles sur les mêmes ensembles de données.
L’appétit vorace de l’IA pour le texte a entraîné une augmentation annuelle 2,5 fois supérieure de la quantité de données textuelles transférées aux modèles de langage IA. Parallèlement, la puissance de calcul augmente d’environ quatre fois chaque année. Ces informations seront présentées lors de la prochaine Conférence internationale sur l’apprentissage automatique à Vienne, en Autriche.
Le débat sur le fait de savoir si ce goulot d’étranglement des données justifie une préoccupation est en cours. Nicolas Papernot, de l’Université de Toronto et de l’Institut Vector pour l’intelligence artificielle, souligne qu’il est important de se rappeler que des modèles de plus en plus grands peuvent ne pas être nécessaires. Il suggère que des systèmes d’IA plus sophistiqués pourraient résulter d’une formation plus spécialisée sur des tâches spécifiques. Cependant, des préoccupations surgissent lors de la reformation des systèmes d’IA sur leur sortie, ce qui pourrait potentiellement conduire à un « effondrement du modèle » avec des résultats médiocres.
Papernot compare la formation sur des données générées par l’IA à la copie d’une photocopie, où les détails sont invariablement perdus, incorporant éventuellement des biais et des erreurs existants plus profondément dans l’écosystème de l’information.
Alors que l’étude d’Epoch révèle que payer des millions de personnes pour produire du texte pour les modèles d’IA n’est pas une solution faisable pour une performance technique améliorée, certaines entreprises explorent la production de grandes quantités de données synthétiques pour l’entraînement. Sam Altman, PDG d’OpenAI, a indiqué que l’entreprise expérimente cette approche tout en travaillant sur la prochaine génération de modèles de langage GPT.
La pénurie potentielle de données pour les modèles de langage IA soulève plusieurs questions, défis et controverses importants :
1. Quels sont les risques potentiels de l’utilisation de données sensibles pour l’entraînement de l’IA ?
Pour faire face à la pénurie de données textuelles publiques, les entreprises pourraient envisager de puiser dans des données sensibles, telles que des communications privées. Cependant, cela pose d’importants problèmes de confidentialité et d’éthique. L’utilisation de telles données pourrait entraîner un accès non autorisé à des informations personnelles et des violations de la confidentialité, soulevant des questions sur le consentement de l’utilisateur et l’utilisation abusive potentielle des données.
2. Comment une pénurie de données pourrait-elle affecter le développement des modèles de langage IA ?
Une pénurie pourrait entraver la progression de modèles IA plus sophistiqués, qui dépendent fortement de vastes ensembles de données pour l’entraînement. Sans un approvisionnement constant de données textuelles diverses et étendues, les modèles pourraient ne pas s’améliorer au rythme souhaité, ce qui pourrait limiter les avancées dans les capacités et les applications de l’IA.
3. Existe-t-il des approches alternatives pour l’entraînement de modèles de langage IA sans de vastes ensembles de données ?
La recherche sur une utilisation plus efficace des données existantes et sur des techniques telles que l’apprentissage par transfert, où un modèle pré-entraîné est affiné sur un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche, pourrait atténuer la demande de vastes nouveaux corpus de textes. De plus, des méthodes d’apprentissage non supervisé et semi-supervisé qui nécessitent moins de données étiquetées pourraient également être explorées.
Les principaux défis et controverses incluent :
– Créer des « données synthétiques » : L’utilisation de textes générés par l’IA comme matériau d’entraînement peut introduire des biais et détériorer la qualité des sorties de l’IA. Cela alimente également un débat sur l’originalité et l’authenticité du contenu produit par les modèles d’IA formés sur des données synthétiques.
– Diversité et qualité des données : Le besoin d’ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour garantir que les modèles de langage IA n’enracinent pas les biais ou les inexactitudes existants dans leurs sorties.
– Scalabilité de l’entraînement : À mesure que les modèles deviennent plus grands, la puissance de calcul et la quantité de données requises pour l’entraînement augmentent de manière exponentielle, soulevant des préoccupations sur la durabilité environnementale et économique.
Les avantages et les inconvénients de la tendance actuelle de développement des modèles de langage IA sont les suivants :
– Avantages :
– Capacités améliorées de l’IA à comprendre et générer un texte semblable à celui des humains.
– Améliorations potentielles dans un large éventail d’industries, de la relation client aux soins de santé.
– Efficacité accrue grâce à l’automatisation des tâches nécessitant un traitement du langage naturel.
– Inconvénients :
– Dépendance à l’égard de vastes ensembles de données qui peuvent devenir rares ou douteux sur le plan éthique à obtenir.
– Impact environnemental dû à la consommation accrue d’énergie pour l’entraînement de modèles massifs.
– Risque de renforcer les biais et de réduire la qualité des sorties de l’IA avec des données synthétiques.
Liens connexes :
– OpenAI
– Université de Toronto, Département d’informatique
– Institut Vector pour l’intelligence artificielle
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