Notre prochain invité en sait beaucoup sur les risques et les avantages de l'intelligence artificielle, quelqu'un qui a vu le futur et le connaît bien. Eric Schmidt est ici. Il est l'ancien PDG et président de Google. Il est maintenant coprésident du Special Competitive Studies Project, cofondateur de Schmidt Futures, une initiative philanthropique qui finance la science, la technologie et la recherche sociale, y compris l'IA et d'autres choses. C'est un plaisir de vous voir. Nous essayons tous de donner un sens à ce qui se passe et à la vitesse à laquelle tout cela évolue. Je disais à tout le monde hier lors de l'émission, j'ai passé le week-end à jouer avec ChatGPT-4 et j'ai été époustouflé. Je pense à toutes les implications, dont certaines que je ne peux même pas commencer à imaginer. Il y a un véritable mouvement en cours. Nous avons entendu Elon Musk et tant d'autres dans ce domaine dire que nous devrions peut-être ralentir. Qu'en pensez-vous ?

Ce qu'ils voulaient, c'était un moratoire de six mois, ce qui n'aurait profité qu'à la Chine, ce qui n'est pas une bonne idée. Je ne pense pas que la Chine sera en tête dans ce domaine car elle ne peut pas accepter le comportement émergent de ces systèmes. Ces systèmes étaient basés sur la prédiction du mot suivant, de la phrase suivante, du paragraphe suivant, mais ils font preuve d'une capacité remarquable. Par exemple, vous pourriez dire 'construis-moi un site web' et il écrira le code pour construire le site web. Quelle amélioration.

Quand on pense aux implications de cela, en ce moment nous passons beaucoup de temps à parler de ChatGPT. Il y a des discussions sur Bard, qui est la version de Google. Est-ce qu'à terme c'est un monde où le gagnant rafle tout ? Est-ce qu'il y aura des dizaines de ces choses ? Comment tout cela fonctionne-t-il ? S'il y en a des dizaines, cela devient-il banalisé ?

En premier lieu, cette technologie est incroyablement puissante. Elle va être utilisée partout. Chaque fois que l'ordinateur vous pose une question, pourquoi l'ordinateur ne génère-t-il pas la réponse pour vous ? Pourquoi ne fait-il pas la publicité pour vous au lieu que vous la génériez ? Toute cette IA générative permettra cela. Chaque site et application que vous utilisez s'en servira sous une forme ou une autre. Il y aura beaucoup de choses de ce genre. Par exemple, ce que fait Alibaba est quelque chose que les entreprises américaines font déjà. Il y aura quelques modèles extrêmement grands qui coûteront un milliard ou cinq milliards de dollars. Ce sont ceux que tout le monde va surveiller car nous ne savons pas ce qu'ils vont faire. Nous savons qu'à chaque niveau d'échelle, nous avons observé des comportements que nous n'avions pas anticipés. Ils sont polymathes dans leur capacité à examiner différents domaines et à accomplir des choses.

Est-ce davantage lié au modèle lui-même ou aux données sur lesquelles il s'entraîne ? Parce que nous continuons de parler des deux et de la façon dont les gens vont gagner de l'argent grâce à certains de ces ensembles de données.

Personne ne gagne d'argent avec ces trucs en ce moment. Beaucoup de gens essaient d'en gagner. Il y a une multitude de startups et une quantité énorme de capitaux. Les gens gagneront de l'argent avec ça, mais pour l'instant, c'est une prouesse technologique d'une ampleur remarquable. Ce sont des données, de l'informatique et des algorithmes. Nous n'en sommes qu'au début de la construction de l'intelligence générale. Un monde où nous avons ces systèmes avec lesquels nous coexistons est quelque chose à quoi nous ne sommes pas préparés en tant que société.

Eric, je m'en souviens bien, la révolution de la CAO, de la FAO et de l'IAO à l'époque de la 128. J'étais là-bas avec toutes ces entreprises. Cela ressemblait à une description de la prochaine génération de conception assistée par ordinateur, de fabrication assistée par ordinateur et d'ingénierie assistée par ordinateur. Nous faisons juste la même chose. C'est bien meilleur et plus avancé, mais est-ce radicalement différent ? Y a-t-il un être sensible à l'horizon de notre vivant ?

Laissez-moi vous dire tout de suite, ce n'est pas vivant, ce n'est pas conscient, ce n'est pas sensible. Cela en a juste l'air. Tout ce qu'il fait, c'est prédire des systèmes multi-échelles, ce qui est très utile en science. Il existe de nombreux systèmes multi-échelles en biologie et en chimie. Cela mènera à d'énormes percées, par exemple, dans le développement de médicaments. Nous parlions de Moderna et ainsi de suite. Toutes ces technologies sont transformatrices à ce niveau. Nous ne savons pas. Les problèmes les plus importants seront la façon dont les gens interagissent avec ces systèmes. Quand cela deviendra votre meilleur ami, que penserez-vous des humains normaux ?

Pourquoi tout cela est-il arrivé d'un coup ? C'est l'autre chose que je vous demande. J'ai un mea culpa à faire ; je possédais beaucoup d'actions pour mes clients quand j'étais courtier dans une société appelée Symbolics. Je vous en ai parlé parce que le PDG de Novell a pris la direction de Symbolics et cela lui a donné de la crédibilité. C'est pour cela que j'ai construit la position ; ça n'a pas marché. Mais c'était il y a 35 ans. Qu'est-ce qui a changé entre l'intelligence artificielle d'alors et celle d'aujourd'hui ? Qu'est-ce qui a été le plus important ?

La première chose, ce sont les quantités énormes d'ordinateurs. Ces ordinateurs sont des supercalculateurs comme vous n'en avez jamais vu. En 2011, un groupe de personnes a organisé une compétition autour de l'imagerie appelée ImageNet et ils ont trouvé un moyen d'obtenir une vision par ordinateur supérieure aux niveaux humains. En 2015, un groupe de personnes a construit des systèmes qui jouent à des jeux mieux et ont appris les jeux par eux-mêmes. En 2017, le T de GPT signifie transformeurs, ce qui est une façon de prioriser l'attention et de regarder des systèmes à grande échelle. Ces accomplissements, qui sont des ordinateurs, des algorithmes et beaucoup de données, sont incroyables. Rappelez-vous que l'entraînement de ces systèmes que vous voyez a coûté cent millions de dollars. C'est à quel point ils sont chers en ce moment.