Cinq lectures essentielles sur la nouvelle ère de la créativité, de l’anxiété au travail, de la désinformation, des préjugés et du plagiat

Les côtés clairs et obscurs de l’IA sont sous les projecteurs du public depuis de nombreuses années. Pensez à la reconnaissance faciale, aux algorithmes faisant des recommandations de prêt et de condamnation et à l’analyse d’images médicales. Mais les capacités impressionnantes – et parfois effrayantes – de ChatGPT, DALL-E 2 et d’autres programmes d’intelligence artificielle conversationnels et évocateurs d’images semblent être un tournant.

Le changement clé a été l’émergence au cours de la dernière année d’une puissante IA générative, un logiciel qui non seulement apprend à partir de grandes quantités de données, mais produit également des choses…des documents rédigés de manière convaincanteconversation engageante, images photoréalistes et clones de voix de célébrités.

L’IA générative existe pendant près d’une décenniecomme de longue date s’inquiète des vidéos deepfake peut attester. Maintenant, cependant, les modèles d’IA sont devenus si vastes et ont digéré de si vastes pans d’Internet que les gens ne savent plus ce que l’IA signifie pour l’avenir du travail du savoir, la nature de la créativité et les origines et la véracité du contenu sur Internet. .

Voici cinq articles de nos archives pour prendre la mesure de cette nouvelle génération d’intelligence artificielle.

1. IA générative et travail

Un panel de cinq experts en IA a discuté des implications de l’IA générative pour les artistes et les travailleurs du savoir. Il ne s’agit pas simplement de savoir si la technologie vous remplacera ou vous rendra plus productif.

Informaticien de l’Université du Tennessee Lynne Parker a écrit que si l’IA générative présente des avantages importants, comme rendre la créativité et le travail des connaissances plus accessibles, les nouveaux outils ont également des inconvénients. Plus précisément, ils pourraient conduire à une érosion des compétences comme l’écriture, et ils soulèvent des questions de protection de la propriété intellectuelle étant donné que les modèles sont entraînés sur des créations humaines.

Informaticien de l’Université du Colorado à Boulder Daniel Acuna a trouvé les outils utiles dans ses propres efforts créatifs, mais s’inquiète de l’inexactitude, des préjugés et du plagiat.

Informaticien de l’Université du Michigan Kentaro Toyama a écrit que les compétences humaines sont susceptibles de devenir coûteuses et superflues dans certains domaines. « Si l’histoire est un guide, il est presque certain que les progrès de l’IA feront disparaître davantage d’emplois, que les personnes de la classe créative dotées de compétences uniquement humaines deviendront plus riches mais moins nombreuses, et que ceux qui possèdent la technologie créative deviendront le nouveau méga-riche. »

Informaticien de l’Université internationale de Floride Marc Finlayson a écrit que certains emplois sont susceptibles de disparaître, mais que de nouvelles compétences dans le travail avec ces outils d’IA sont susceptibles d’être valorisées. Par analogie, il a noté que l’essor des logiciels de traitement de texte a largement éliminé le besoin de dactylographes, mais a permis à presque toute personne ayant accès à un ordinateur de produire des documents composés et a conduit à une nouvelle classe de compétences à répertorier sur un CV.

Chercheur en informatique biomédicale à l’Université du Colorado à Anschutz Casey Green a écrit que tout comme Google a amené les gens à développer des compétences pour trouver des informations sur Internet, les modèles de langage d’IA amèneront les gens à développer des compétences pour obtenir le meilleur résultat des outils. « Comme pour de nombreuses avancées technologiques, la façon dont les gens interagissent avec le monde changera à l’ère des modèles d’IA largement accessibles. La question est de savoir si la société utilisera ce moment pour faire progresser l’équité ou exacerber les disparités. »

2. Conjurer des images à partir de mots

L’IA générative peut sembler magique. Il est difficile d’imaginer comment les IA génératrices d’images peuvent prendre quelques mots de texte et produire une image qui correspond aux mots.

Hany Farid, un informaticien de l’Université de Californie à Berkeley, spécialisé dans l’imagerie médico-légale, a expliqué le processus. Le logiciel est formé sur un ensemble massif d’images, chacune comprenant une courte description textuelle.

« Le modèle corrompt progressivement chaque image jusqu’à ce qu’il ne reste plus que du bruit visuel, puis forme un réseau de neurones pour inverser cette corruption. En répétant ce processus des centaines de millions de fois, le modèle apprend à convertir le bruit pur en une image cohérente à partir de n’importe quelle légende », il a écrit.

3. Marquage de la machine

De nombreuses images produites par l’IA générative sont difficiles à distinguer des photographies, et la vidéo générée par l’IA s’améliore rapidement. Cela augmente les enjeux de la lutte contre la fraude et la désinformation. De fausses vidéos de dirigeants d’entreprises pourraient être utilisées pour manipuler les cours des actions, et de fausses vidéos de dirigeants politiques pourraient être utilisées pour diffuser de dangereuses fausses informations.

Farid a expliqué comment il est possible de produire des photos et des vidéos générées par l’IA qui contiennent des filigranes vérifiant qu’elles sont synthétiques. L’astuce consiste à produire des filigranes numériques qui ne peuvent pas être modifiés ou supprimés. « Ces filigranes peuvent être intégrés dans les systèmes d’IA générative en filigranant toutes les données de formation, après quoi le contenu généré contiendra le même filigrane », a-t-il écrit.

4. Déluge d’idées

Malgré toutes les inquiétudes légitimes concernant les inconvénients de l’IA générative, les outils s’avèrent utiles pour certains artistes, designers et écrivains. Les personnes travaillant dans des domaines créatifs peuvent utiliser les générateurs d’images pour esquisser rapidement des idées, y compris du matériel original et inattendu.

Designer industriel et professeur au Rochester Institute of Technology Juan Noguera et ses étudiants utilisent des outils comme DALL-E ou Midjourney pour produire des milliers d’images à partir d’idées abstraites, une sorte de carnet de croquis sous stéroïdes.

« Entrez n’importe quelle phrase, aussi folle soit-elle, et vous recevrez un ensemble d’images uniques générées juste pour vous. Vous voulez concevoir une théière ? Ici, ayez-en 1 000 », a-t-il écrit. « Bien que seul un petit sous-ensemble d’entre eux puisse être utilisable comme théière, ils fournissent une graine d’inspiration que le designer peut nourrir et affiner en un produit fini. »

5. Raccourcir le processus créatif

Cependant, utiliser l’IA pour produire des œuvres d’art finies est une autre affaire, selon Nir Eisikovits et Alec Stubbsphilosophes au Centre d’éthique appliquée à l’Université du Massachusetts à Boston. Ils notent que le processus de création artistique ne se limite pas à trouver des idées.

Le processus pratique de produire quelque chose, d’itérer le processus et d’apporter des améliorations – souvent sur le moment en réponse aux réactions du public – sont des aspects indispensables de la création artistique, ont-ils écrit.

« C’est le travail de rendre quelque chose de réel et de travailler sur ses détails qui a de la valeur, pas simplement le moment de l’imaginer », ont-ils écrit. « Les œuvres artistiques sont louées non seulement pour le produit fini, mais pour la lutte, l’interaction ludique et l’engagement habile avec la tâche artistique, qui portent tous l’artiste du moment de la création au résultat final. »