Audition ChatGPT Mission IA Commission des Lois
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Le document présente une analyse de l'intelligence artificielle (IA), incluant ses types, évolution, et applications actuelles, notamment en entreprise. Il met en avant des outils génératifs comme ChatGPT, soulignant leurs capacités et limites, telles que les biais et la désinformation. Enfin, il propose des suggestions pour l'éducation et la régulation de l'IA afin d'encadrer son impact sur l'emploi et la société.
Audition ChatGPT Mission IA Commission des Lois
- 1. 1 Alain Goudey 26/05/2023 NEOMA Business School Twitter: @AlainGoudey LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/goudey/ Web : https://alain.goudey.eu Audition Commission des Lois Assemblée Nationale Mission IA
- 2. 2 TITRE DE LA PRÉSENTATION
- 3. 3 L’IA C’EST QUOI ? “AI is the science of making smart softwares” (John McCarthy, Pr. Stanford University, 1956) science softwares 1956
- 4. 4 QUATRE TYPES D’IA 4 1990 Type II – ANI: Limited memory (autonomous cars) I measure in real time in order to react in the right way Type I – ANI: reactive machines (IBM’s Deep Blue) I choose one way from future possible combinations 2010 2040 Type III – AGI: Theory of mind I know the world and I know what the agents feel & think (emotion detection) 2060 Type IV – ASI: Self- awareness I know that I exist and that I want that item Based on: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-2.html N’existe pas en 2023 !
- 5. 5 L’IA SE SONT DES ALGORITHMS ET IL Y A BEAUCOUP DE MÉTHODES Artificial intelligence Evolutionary algorithms Genetic algorithms Learning classifier system Differential evolution Evolutionary programming Machine Learning Deep Learning Random Forest Bayesian Networks Vector machines Expert systems Truth maintenance Inference engines Hypotehtical reasoning Fuzzy logic … IA génératives
- 6. 6 CHRONOLOGIE DES IA GÉNÉRATIVES OpenAI released an updated version of ChatGPT using an advanced model based on human feedback 2014 2017 OpenAI’s GPT-1 can generate coherent text (groundwork for the creation of more advanced systems) 2021 2022 Emergence of the Generative Adversarial Networks (GAN) OpenAI launches DALL.E (AI for image generation) 2019 Google starts using BERT’s algorithm for understanding human language L'ensemble des algorithmes qui peuvent recevoir un message (texte, audio, images, bruit aléatoire ou rien du tout) et produire quelque chose qui semble réaliste et raisonnable pour les humains. (Zhou, 2022)
- 7. 7 UNE ÉVOLUTION EXPONENTIELLE TITRE DE LA PRÉSENTATION
- 8. 8
- 9. 9 DÉFINITION IMAGÉE DE L’ESPACE LATENT Taille
- 10. 10 DÉFINITION IMAGÉE DE L’ESPACE LATENT Taille Forme des oreilles Taille Forme des oreilles Couleur du pelage
- 11. 11 IA GÉNÉRATIVE = VOYAGE DANS L’ESPACE LATENT Source : https://www.hugomichel.io/post/auto_encodeur/
- 12. 12 DRAG GAN : LA VOITURE DE L’ESPACE LATENT TITRE DE LA PRÉSENTATION
- 13. 13 PROMPT : LA VOITURE DE L’ESPACE LATENT
- 14. 14 Photo by Pexels Il y a une app une IA générative pour (presque) tout Photos par https://iAMoi.art
- 15. 15 Photo by Pexels Et des milliers de modèles
- 16. 16 Quelques usages de ChatGPT en entreprise Cela résout le syndrome de la page blanche… … pour peu que l’art du prompt est maîtrisé
- 17. 17 Des usages qui évoluent très vite avec les nouveaux acteurs / plug ins
- 18. 18 Les limites de ChatGPT : les hallucinations - Forte dépendance à l'égard de la qualité de la consigne (le prompt) - Lorsqu'une donnée n'existe pas, il utilise une « ungraceful degradation » pour la "remplacer"...... conduisant à des "hallucinations" et à des "fake news". - Les réponses dépendent fortement de l'ensemble de données original utilisé pour l’entraînement (GPT3, 3.5 et 4 sont fortement basées sur la culture anglo-saxonne, non transparentes et arrêtées en novembre 21 pour 3.5, ATTENTION plus vrai pour GPT4). ChatGPT peut « halluciner » et fournir des fake news avec une grande assertivité Et d’une HDR Et en marketing sensoriel
- 19. 19 Les limites de ChatGPT : les biais / stéréotypes ChatGPT et les IA génératives révèlent les biais et les stéréotypes implicites ou explicites dans l’ensemble de données d’entraînement https://www.jamaissanselles.fr/biais-intelligence-artificielle/
- 20. 20 Conséquences : impacts sur les métiers / le marché du travail
- 21. 21 Conséquences : impacts sur les métiers / le marché du travail Goldman Sachs, 2023
- 22. 22 Conséquences : modification de notre rapport à l’information et à Internet ^ Une intégration forte dans les outils du quotidien > ^ Une révision du modèle pub en ligne… marché à 100 milliard de $ (30/03/23) « ChatGPT est le pire assistant de l’humain » (Sam Altman) (car les suivants seront bien plus efficaces !)
- 23. 23 D’un croquis à un site web en 30 secondes… Conséquences : prototypage (ultra)rapide
- 24. 24 Conséquences : fake news, arnaques, manipulations et autres La création IA est actuellement (presque) indétectable
- 25. 25 EN ENTREPRISE : IA GÉNÉRATIVE & MARKETING / COMMUNICATION / RELATION CLIENT / INNOVATION / CRÉATIVITÉ Expedia : https://youtu.be/gHypiHmvZlM
- 26. 26 EN ENTREPRISE : IA GÉNÉRATIVE & GESTION ADMINISTRATIVE / FINANCES / JURIDIQUE / ANALYSTE / RH JP Morgan Chase a utilisé un modèle de langage pour automatiser une grande partie de la rédaction de ses rapports financiers. - Identifier des tendances, les risques et opportunités d’investissement - Traitement des factures et saisies automatiques dans les systèmes comptables - Détection de fraudes, en utilisant les modèles de langage pour identifier des schémas de fraude et alerter un gestionnaire de portefeuille en temps réel - Prévision de la demande pour certains produits ou services - Analyse des risques financiers, tels que le risque de crédit ou le risque de marché - Rédiger des contrats (y compris techniques autour des crypto-actifs) • Gestion de performance (43%) • Administration de la paie et des bénéfices (42%) • Recrutement et embauche (41 %) • Intégration des nouveaux employés (40%) • Gestion des dossiers d’employés (39%) Sondage début 2023 (RH)
- 27. 27 A MON SENS, QUELQUES IDÉES A TRAITER (1) Education / formation / recherche • Déclencher des plans d’accompagnement de reconversion et de formation sur le numérique compte tenu de l’impact de l’IA (générative) sur l’emploi (et notamment sur la compétence de prompt engineering) • Former les formateurs et les décideurs publics : les enseignants du primaire, du secondaire et du supérieur car ils sont les garants de la mise en place de la distanciation, du discernement et de l’esprit critique chez les < 18 ans • Développer une vraie culture numérique des citoyens (pour limiter les impacts de la manipulation et des fakes) : usage de ses données, de celles accessibles et d’être créatif avec le numérique. • Développer la recherche en IA et ses usages par une approche 360° du sujet (pas que éthique, pas que technique, pas que business, pas que juridique, etc.) Economiques • Développer une ambition hybridée, nationale et européenne : l’IA générative doit mélanger les disciplines « humaines » et « techniques » dans des campus / projets en commun (ce n’est pas que technique), création d’AAP IA publics incluant l’open source et la French Tech (pour être concret et favoriser l’émergence de champions) => une French AI Tech ? • Encourager une filière autour de l’identification « made by AI » (watermarking, détection automatisée, fact checking, etc.) • Stimuler l’innovation sur le sujet de l’IA (générique) par la commande publique, avec une pluralité et indépendance de point de vue
- 28. 28 A MON SENS, QUELQUES IDÉES A TRAITER (2) Techniques • Créer des alternatives crédibles aux modèles privés (monétisés et opaques) à faire émerger = open source à privilégier ? Pour développer des espaces souverains pour enseigner, pratiquer et créer, sans risque de fuites (LightOn, Mistral AI, Rhetoric, Golem.AI, etc.). • Encourager la maîtrise européenne de sous-jacents techniques : puces GPU (pour l’entraînement), datacenters (pour l’hébergement) • Oser la disruption sur l’IA par l’exploration d’autres approches (AnotherBrain, NukkAI), plus frugale / économe mais moins mainstream (et non la fuite en avant sur le deeplearning) : stratégie Océan Bleu sous l’égide d’un groupe d’experts rassemblant élus, décideurs, entrepreneurs, chercheurs, scientifiques ? Juridiques / Législation • PI de l’intégration des contenus qui ont servi à l’entraînement de l’IA et redistribution de valeur si monétisation des LLM basés sur ces datas, PI des créations IA • Garantir la transparence et l’équité des LLM (pour limiter les biais) • Adresser le problème de la fuite de la data et du respect de la vie privée
- 29. 29 En conclusion Innover Former Informer Industrialiser Réguler Une culture IA / numérique Une action économique créatrice d’emplois Une nécessaire protection
- 30. 30 Quelques ressources en ligne - https://medium.com/@AlainGoudey (articles in English) - https://www.linkedin.com/in/goudey/ (articles en French + suivi quotidien de l’actualité) - https://www.linkedin.com/groups/12775320/ (185+ members for a collective curation) - https://er.educause.edu/articles/2023/2/educause-quickpoll- results-did-chatgpt-write-this-report - https://platform.openai.com/docs/chatgpt-education - https://www.timeshighereducation.com/campus/collections/ai- transformers-chatgpt-are-here-so-what-next - https://hbsp.harvard.edu/inspiring-minds/chatgpt-and-ai-text- generators-should-academia-adapt-or-resist - https://ed.stanford.edu/news/stanford-faculty-weigh-new-ai- chatbot-s-shake-learning-and-teaching - 15 AI tools for the classroom - Ditch That Textbook - Lecturers urged to review assessments in UK amid concerns over new AI tool | Artificial intelligence (AI) | The Guardian - Intelligence Artificielle et impact en enseignement supérieur (padlet.org) - Réflexions sur les AI génératives et l'enseignement supérieur (padlet.com) - (PDF) Chatbot Prompting: A guide for students, educators, and an AI-augmented workforce (researchgate.net)
Notes de l'éditeur
- #4: AI is a matter of science (computer sciences & cognitive sciences), so that FIGURES, LOGICS, DATA & MATHEMATICS OLD concept Lot of different Ais!
- #5: Type I – AI: Reactive machines (Artificial Narrow Intelligence) Look at the pieces on the chess board and choose from possible next moves. It acts on what it sees: no internal concept of the world. Type II – AI: Limited memory (Artificial Narrow Intelligence) Machines that look into the past. Self-driving cars do some of this already. They observe other cars’ speed and direction. Not in a blink, it requires identifying specific objects and monitoring them over time. Only transient, not saved as experience of the car. It modifies representations of the world but not create a library of experience where another car could learn from Type III AI: Theory of mind (Artificial General Intelligence)(mémoire de long terme et transversalité des infos, ie impact des agents sur la représentation du monde) -> on démarre, mature d’ici 10-15 ans ? Machines in the next, more advanced, class not only form representations about the world, but also about other agents or entities in the world. In psychology, this is called “theory of mind” – the understanding that people, creatures and objects in the world can have thoughts and emotions that affect their own behavior. Type IV AI: Self-awareness (impensable aujourd’hui) (Artificial Super Intelligence) This is, in a sense, an extension of the “theory of mind” possessed by Type III artificial intelligences. Consciousness is also called “self-awareness” for a reason. (“I want that item” is a very different statement from “I know I want that item.”) Conscious beings are aware of themselves, know about their internal states, and are able to predict feelings of others. We assume someone honking behind us in traffic is angry or impatient, because that’s how we feel when we honk at others.
- #6: AI is a vast area of algorithms and Deep Learning is only one technique of machine learning wich is only one technique of creating AI (smart softwares). More than 15 techniques of ML ! Random forest uses numerous of decision trees to optimize a prediction Bayesian networks have a probabilist approach to analyze variables and links Vector machines are built with previous categorized examples to create new models