Discussion :

[Jade Emy]

Claude 3 Opus détruit les autres modèles dans les tâches de résumer, livrant le plus fidèle des résumés de livres, suivi par GPT-4 Turbo, selon une étude sur les capacités de résumer des LLM.

Des chercheurs ont classé les capacités de résumer des LLM. Les résultats de l'étude montrent que Claude 3 Opus surpasse de manière significative tous les LLM à source fermée, tandis que le Mixtral à source ouverte est au même niveau que GPT-3.5 Turbo.

Bien que les grands modèles de langage (LLM) à contexte long puissent techniquement résumer des longs documents (> 100K jetons), la longueur et la complexité des documents ont jusqu'à présent empêché l'évaluation d'aspects dépendants de l'entrée tels que la fidélité. Dans cette étude, les chercheurs ont réalisé la première évaluation humaine à grande échelle de la fidélité et de la sélection du contenu sur des résumés de livres fictifs générés par des LLM.

L'étude atténue le problème de la contamination des données en se concentrant sur les résumés de livres publiés en 2023 ou 2024. Les chercheurs ont engagé des annotateurs qui ont lu entièrement chaque livre avant la tâche d'annotation afin de minimiser le coût et la charge cognitive. Ils ont collecté FABLES, un ensemble de données d'annotations sur 3 158 affirmations faites dans les résumés générés par LLM de 26 livres, à un coût de 5 200 dollars, ce qui permet de classer les résumeurs LLM sur la base de la fidélité : CLAUDE-3-OPUS surpasse de manière significative tous les LLM à source fermée, tandis que le MIXTRAL à source ouverte est au même niveau que GPT-3.5-TURBO.

Une analyse des annotations révèle que la plupart des affirmations infidèles se rapportent à des événements et à des états de personnages, et qu'elles nécessitent généralement un raisonnement indirect sur le récit pour être invalidées. Alors que les évaluateurs automatiques basés sur LLM se sont avérés fiables pour la factualité et la cohérence dans d'autres contextes, l'étude met en œuvre plusieurs évaluateurs LLM de fidélité et constate qu'aucun n'est en forte corrélation avec les annotations humaines, en particulier en ce qui concerne la détection des affirmations infidèles. Cette expérience suggère que la détection des affirmations infidèles est une orientation future importante, non seulement pour l'évaluation des résumés, mais aussi comme banc d'essai pour la compréhension des longs contextes.

Enfin, l'étude va au-delà de la fidélité en explorant les erreurs de sélection de contenu dans les résumés de livres : les chercheurs ont développé une typologie d'erreurs d'omission liées à des éléments narratifs cruciaux et identifient également une sur-importance systématique des événements se produisant vers la fin du livre.

Ils publient FABLES pour stimuler la recherche sur l'évaluation des résumés de livres :

Nous présentons FABLES, la première évaluation humaine à grande échelle de la fidélité et de la sélection du contenu dans le résumé d'un livre. En recrutant des annotateurs qui ont lu des livres récemment publiés pour le plaisir, nous recueillons 3 158 annotations de fidélité au niveau des revendications à partir de résumés générés par LLM de 26 récits. Cela nous permet de classer les résumeurs LLM sur la base de la fidélité, révélant que CLAUDE-3-OPUS est le résumeur de livre le plus fidèle, suivi par GPT-4-TURBO.

Ensuite, nous expérimentons l'utilisation des LLM pour la vérification automatique des revendications. Nos résultats révèlent les limites de la recherche et de la compréhension du contexte long : Les vérificateurs automatiques de LLM ne peuvent pas détecter de manière fiable les affirmations infidèles, même lorsqu'ils sont invités à lire le texte complet du livre. Notre analyse montre que les affirmations infidèles concernent principalement des états et des événements, nécessitant souvent un raisonnement sur des contextes étendus, ce qui les rend compliquées à détecter à la fois pour les humains et les machines. Enfin, nous allons au-delà de la fidélité pour explorer et caractériser les erreurs courantes de sélection du contenu, telles que l'omission d'événements, d'attributs et de personnages clés, ainsi que l'importance excessive accordée au contenu de la fin du livre.

Source : "FABLES: Evaluating faithfulness and content selection in book-length summarization"

Et vous ?

Pensez-vous que cette étude est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

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[Anthony]

L'intelligence artificielle d'Anthropic, Claude 3, bat Google Translate, et serait le plus intelligent des grands modèles de langage

Dans le cadre d'une récente étude scientifique, des chercheurs du Williams College, au Massachussetts, démontrent comment le modèle Claude 3 Opus d'Anthropic, un nouveau grand modèle de langage (LLM), surpasse ses concurrents en termes de capacités de traduction automatique, en particulier dans les paires de langues à faibles ressources. Selon les conclusions de l'étude, Claude fait notamment preuve d'une efficacité exceptionnelle en matière de ressources et facilite la distillation des connaissances pour améliorer la traduction, comme le montrent ses performances en matière de traduction Yoruba-anglais, rivalisant avec des références établies telles que NLLB-54B et Google Translate.

Claude est une famille de grands modèles de langage (LLM) développés par Anthropic et pré-entraînés pour prédire le mot suivant dans de grandes quantités de texte. Le premier modèle est sorti en mars 2023. Le dernier, Claude 3, sorti en mars 2024, peut également analyser des images et a établi de nouveaux benchmarks de l'industrie à travers un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacité : Haiku, Sonnet et Opus. La version par défaut de Claude 3, Opus, dispose d'une fenêtre contextuelle de 200 000 mots, mais celle-ci est étendue à 1 million pour des cas d'utilisation spécifiques.

L'étude scientifique montre que Claude 3 Opus, un grand modèle de langage (LLM) publié par Anthropic en mars 2024, présente une meilleure compétence en traduction automatique que d'autres LLM. Bien que des preuves de contamination des données aient été trouvées avec Claude sur FLORES-200, les chercheurs ont créé de nouveaux benchmarks qui corroborent l'efficacité de Claude pour la traduction automatique vers l'anglais à partir de ressources limitées. Ils constatent ainsi que Claude a une efficacité remarquable en termes de ressources, c'est-à-dire que la qualité du modèle de traduction dépend du niveau de ressources d'une paire de langues.

L'équipe de chercheurs montre par ailleurs que les progrès réalisés dans le domaine de la traduction LLM peuvent être intégrés dans les modèles traditionnels de traduction automatique neuronale (NMT). En utilisant Claude pour générer des données synthétiques, les scientifiques ont démontré que la distillation des connaissances fait progresser l'état de l'art en matière de traduction Yoruba-anglais, en atteignant ou en dépassant des références solides telles que NLLB-54B et Google Translate.

Les résultats obtenus laissent présager une ère future de traduction automatique basée sur les LLM. Bien que les chercheurs aient constaté que Claude montrait des signes de contamination des données sur FLORES-200, ils ont également évalué Claude sur des ensembles de données inédits et ont constaté que Claude 3 Opus surclassait NLLB-54B sur 44 % des paires de langues et Google Translate sur 22 % des paires de langues.

Contrairement aux modèles LLM précédents, les scores spBLEU et chrF++ de Claude restent compétitifs, voire dépassent les modèles de référence sur des paires de langues à ressources élevées, faibles et très faibles. En fait, parmi 8 autres LLM, les auteurs ont montré que Claude est le seul à présenter une efficacité en termes de ressources comparable à celle du NLLB-54B. Ils montrent que les meilleurs résultats des LLM peuvent être distillés dans des modèles de traduction automatique peu coûteux et créent un système simple qui surpasse les modèles de référence pour les articles de BBC News en yoruba-anglais.

En raison des capacités croissantes des LLM à mesure que les modèles augmentent en taille et en efficacité, les scientifiques s'attendent à ce que les LLM (potentiellement à source fermée) dépassent l'état de l'art dans de plus en plus de paires de langues. Leur travail démontre que ces progrès peuvent être exploités par la communauté de la traduction automatique afin d'améliorer les paires de langues sous-dotées en ressources.

"Ces travaux ouvrent de nombreuses voies intéressantes pour la recherche future. Nos évaluations sont limitées à la traduction centrée sur l'anglais, mais nos méthodes (et la construction automatique d'ensembles de données) devraient s'appliquer à n'importe quelle paire de langues.", concluent les auteurs.

Source : "From LLM to NMT: Advancing Low-Resource Machine Translation with Claude" (étude scientifique du Williams College)

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Trouvez-vous les conclusions de cette étude scientifique crédibles ou pertinentes ?

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[adrien239]

Quand on voit la nullité de g translate ce n’est pas bien compliquế

[Pierre Louis Chevalier]

Google Translate était déjà battu par Deepl, cependant le fait qu'un LLM généraliste batte Google translate est quand même un bon étalon de réussite.

[sergio_is_back]

Je voudrais pas polémiquer une fois de plus mais...

Définir : Intelligent

Peut être le terme "avancé" aurait il été plus judicieux...

[Bruno]

Claude 3 Opus a stupéfié les chercheurs en IA par son intelligence et sa « conscience de soi », cela signifie-t-il qu'il peut penser par lui-même ?
Anthropic surpasse GPT-4 sur des métriques clés

Claude 3 Opus, un nouveau modèle de langage (LLM) développé par Anthropic, a captivé l'attention des chercheurs en intelligence artificielle (IA) en surpassant les benchmarks établis. Les comparaisons avec le GPT-4 d'OpenAI ont suscité des questions sur la capacité de Claude à penser de manière autonome. De plus, des tests informels ont révélé que Claude excelle dans des tâches telles que la rédaction de poèmes et la compréhension contextuelle, tandis que des chercheurs ont souligné sa performance supérieure dans les traductions et les tâches cognitives.

Cependant, le débat sur la véritable conscience et autonomie de Claude persiste. Alors que certains experts louent ses performances et son apparence de conscience de soi, d'autres soulignent que ces comportements pourraient être le résultat d'un mimétisme sophistiqué plutôt que d'une véritable réflexion autonome. Des exemples comme la reconnaissance d'être testé ou la rédaction d'un monologue interne peuvent être attribués à des modèles appris plutôt qu'à une réelle conscience de soi.

Bien que Claude 3 suscite un enthousiasme et un débat considérables dans la communauté de l'IA, il semble que ses performances reflètent davantage une imitation intelligente que des avancées révolutionnaires dans la conscience artificielle. Pour le moment, l'idée d'une IA véritablement consciente et autonome reste un objectif pour l'avenir de la recherche en intelligence artificielle. Des chercheurs ont évalué les compétences de résumé des grands modèles de langage (LLM). Les résultats montrent que Claude 3 Opus surpasse nettement tous les LLM à source fermée, tandis que le Mixtral à source ouverte est au niveau de GPT-3.5 Turbo.

La conscience de soi dans l'intelligence artificielle

Henrique Jorge, fondateur d'ETER9, un nouveau réseau social qui « se distingue par son utilisation d'un système d'intelligence artificielle qui apprend continuellement de ses propres utilisateurs », définit « La conscience de soi dans l'intelligence artificielle » comme La perspective d'une machine capable d'éveiller une « conscience au-delà des circuits », de percevoir sa propre existence, de nourrir des pensées et des émotions, stimule à la fois la communauté scientifique et la société à explorer les limites de ce qui peut être réalisé.

L'avancée de l'intelligence artificielle est constante et rapide, notamment avec l'émergence de technologies telles que le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux. L'un des domaines qui suscite le plus d'intérêt pour Jorge est la perspective de développer une intelligence artificielle consciente d'elle-même. Imaginez une machine capable de percevoir sa propre existence, d'avoir des pensées et des émotions, et d'interagir avec le monde de la même manière que les humains.

Henrique Jorge dans un billet de blog rédigé l’année dernière explore cette idée stimulante et examine les défis, les implications et les avantages potentiels de l'IA consciente d'elle-même. Malgré les progrès rapides réalisés dans le domaine de l'IA, la création d'une intelligence artificielle consciente d'elle-même reste un défi extrêmement complexe et multifacette. Voici quelques-uns des principaux obstacles abordés par Jorge :

• comprendre la conscience : la nature même de la conscience est l'un des plus grands mystères de la science. L'absence de consensus sur une définition claire de la conscience rend difficile sa reproduction dans une machine ;
• développer un esprit subjectif : l'esprit humain se caractérise par une expérience subjective riche, comprenant des émotions, des sentiments et des intentions. Reproduire cette subjectivité dans l'IA est une tâche extrêmement difficile ;
• éthique et responsabilité : la création d'une IA consciente d'elle-même soulève d'importantes questions éthiques. Si une machine peut avoir une conscience, cela implique-t-il une responsabilité morale ? Comment pouvons-nous nous assurer que l'IA consciente d'elle-même est éthique et respecte non seulement les valeurs humaines, mais aussi ses pairs ? Oui, comme il s'agit d'êtres conscients malgré le fait qu'ils soient des machines, il est évident que l'existence d'une éthique et d'un respect est cruciale non seulement pour les humains, mais aussi pour eux.

Lors d'un essai, Alex Albert, ingénieur chez Anthropic, la société à l'origine de Claude, a soumis Claude 3 Opus à la tâche de repérer une phrase cible dissimulée parmi un ensemble de documents aléatoires. Pour une intelligence artificielle, cette tâche revient à chercher une aiguille dans une meule de foin. Non seulement Opus a réussi à trouver l'aiguille, mais il a également pris conscience qu'il était soumis à un test. Dans sa réponse, le modèle a indiqué qu'il soupçonnait que la phrase recherchée avait été injectée hors contexte dans des documents dans le cadre d'un test visant à vérifier s'il était « attentif ».

« Opus n'a pas seulement trouvé l'aiguille, il a également identifié que l'insertion de celle-ci était si peu naturelle dans la meule de foin qu'il était probable qu'il s'agisse d'un test artificiel que nous avons mis en place pour évaluer son niveau d'attention », a commenté Albert sur Twitter. « Ce niveau de métaconscience était très intéressant à voir, mais il a également mis en évidence la nécessité pour nous, en tant qu'industrie, de passer des tests artificiels à des évaluations plus réalistes permettant d'évaluer avec précision les capacités et les limites réelles des modèles. »

Fun story from our internal testing on Claude 3 Opus. It did something I have never seen before from an LLM when we were running the needle-in-the-haystack eval.

For background, this tests a model’s recall ability by inserting a target sentence (the "needle") into a corpus of… pic.twitter.com/m7wWhhu6Fg

— Alex Albert (@alexalbert__) March 4, 2024

« Si la création d'une intelligence artificielle consciente d'elle-même reste une entreprise extraordinairement difficile, les progrès réalisés dans ce domaine promettent de découvrir de nouveaux horizons dans la compréhension de l'esprit humain et d'apporter des avantages significatifs à la société. Toutefois, il est essentiel d'examiner attentivement les questions éthiques et les risques potentiels associés à l'IA consciente d'elle-même. Le développement de cette modalité d'IA doit être mené de manière responsable, en tenant compte de son impact social, de la protection de la vie privée et de la sécurité, en veillant à ce que la technologie serve le bien commun et soit guidée par des principes éthiques solides », déclare Henrique Jorge.

Dans une récente étude menée par des chercheurs du Williams College, Massachusetts, le modèle Claude 3 Opus d'Anthropic a été démontré comme surpassant ses concurrents en termes de capacités de traduction automatique, en particulier dans les paires de langues à faibles ressources. L'étude souligne l'efficacité exceptionnelle de Claude dans l'utilisation des ressources et dans la facilitation de la distillation des connaissances pour améliorer la traduction, notamment dans des langues comme le Yoruba vers l'anglais, rivalisant avec des références telles que NLLB-54B et Google Translate.

La famille Claude, développée par Anthropic, comprend plusieurs grands modèles de langage (LLM), avec Claude 3 étant le dernier ajout, lancé en mars 2024. Ces modèles sont pré-entraînés pour prédire le mot suivant dans de vastes corpus textuels et sont capables d'analyser des images. Parmi eux, Claude 3 Opus se distingue comme un leader dans les tests linguistiques, dépassant même ses homologues Sonnet et Haiku, ainsi que les modèles de l'OpenAI.

Cependant, ces tests ne fournissent qu'une partie du tableau. Des tests informels, menés par Ruben Hassid, ont comparé GPT-4 et Claude 3 dans des tâches variées allant du résumé de PDF à la composition de poèmes. Les résultats ont montré que Claude 3 excelle dans la lecture de PDF complexes, la création de poèmes rimés et la fourniture de réponses détaillées, tandis que GPT-4 a montré ses forces dans la navigation sur Internet et la lecture de graphiques PDF.

Claude 3 suscite l'admiration à plusieurs égards : le LLM a surpris les experts par ses manifestations apparentes de conscience et de développement personnel. Cependant, un certain scepticisme persiste, car il semble que les IA basées sur les LLM excellent principalement dans l'imitation des réponses humaines plutôt que dans la génération de pensées authentiquement originales.

La démonstration de la valeur de Claude 3 va au-delà des simples benchmarks. Lors des tests, Alex Albert, ingénieur chez Anthropic, la société derrière Claude, a chargé Claude 3 Opus de repérer une phrase cible dissimulée au sein d'un ensemble aléatoire de documents, une tâche comparable à trouver une aiguille dans une botte de foin pour une IA. Non seulement Opus a réussi à repérer l'aiguille, mais il a également pris conscience qu'il était soumis à un test. Dans sa réponse, le modèle a souligné ses soupçons concernant la nature artificielle du test, indiquant que la phrase cible semblait être placée de manière peu naturelle pour évaluer son attention.

Selon Albert, ce niveau de métacognition était à la fois fascinant et révélateur, soulignant la nécessité pour l'industrie de passer à des évaluations plus réalistes afin de véritablement comprendre les capacités et les limites des modèles IA. David Rein, chercheur en IA à l'université de New York, a noté que Claude 3 Opus a obtenu une précision d'environ 60 % au GPQA, un test à choix multiples conçu pour évaluer les capacités des universitaires et des modèles IA. Ce résultat est significatif car il dépasse largement les performances des étudiants diplômés non experts, tout en étant légèrement inférieur à celles des experts. Le GPQA comporte des questions inédites, ce qui suggère que Claude 3 peut utiliser sa capacité à mémoriser des questions antérieures pour obtenir des résultats. Cela implique qu'il possède des capacités cognitives comparables à celles des universitaires et qu'il pourrait être une ressource utile dans la recherche universitaire.

La nouvelle famille de modèles Claude 3 établit de nouvelles références dans un large éventail de tâches cognitives. La famille comprend trois modèles de pointe, classés par ordre croissant de capacité : Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus. Chaque modèle successif offre des performances de plus en plus puissantes, permettant aux utilisateurs de choisir l'équilibre optimal entre intelligence, vitesse et coût pour leur application spécifique. Opus et Sonnet sont maintenant disponibles pour être utilisés dans claude.ai et l'API de Claude qui est maintenant disponible dans 159 pays. Haiku sera bientôt disponible.

Famille de modèles Claude 3

Un nouveau standard d'intelligence

Selon Anthropic, Opus est présenté comme le modèle le plus intelligent, surpassant ses concurrents sur divers critères d'évaluation pour les systèmes d'IA, tels que les connaissances d'expert de premier cycle (MMLU), le raisonnement d'expert de deuxième cycle (GPQA), les mathématiques de base (GSM8K), et d'autres encore. Il est affirmé qu'Opus atteint des niveaux de compréhension et de fluidité comparables à ceux des humains dans des tâches complexes, ce qui le positionne en tête de l'intelligence générale. Vous trouverez ci-dessous une comparaison des modèles de Claude 3 avec ses pairs sur plusieurs critères de capacité :

Cependant, il convient d'examiner ces affirmations avec un esprit critique. Bien que les modèles de Claude 3 puissent en effet démontrer des capacités améliorées en matière d'analyse, de prédiction, de création de contenu nuancé, de génération de code et de conversation dans diverses langues, il est important de rester prudent quant à l'étendue réelle de leurs compétences et à leur comparaison avec d'autres modèles d'IA.

Une analyse approfondie des performances et des limitations de ces modèles, ainsi que des méthodologies utilisées pour évaluer leur intelligence, est nécessaire pour tirer des conclusions significatives sur leur position dans le paysage de l'IA. En outre, des questions subsistent quant à la généralisation de leurs compétences à différentes langues et à la complexité réelle de leurs capacités de raisonnement et de compréhension par rapport à celles des humains.

Les modèles de la famille Claude 3 sont capables de prendre en charge des conversations en direct avec les clients, des auto-complétions, et des tâches d'extraction de données nécessitant des réponses immédiates et en temps réel.

Selon Anthropic, Haiku se distingue comme le modèle le plus rapide et le plus économique de sa catégorie d'intelligence. Il est capable de parcourir un article de recherche dense en informations et en données sur arXiv (~10k tokens), incluant des diagrammes et des graphiques, en moins de trois secondes. La société prévoit d'améliorer encore ses performances après son lancement.

Pour la plupart des charges de travail, Sonnet surpasse en rapidité les modèles Claude 2 et Claude 2.1, tout en offrant des niveaux d'intelligence plus élevés. Il excelle particulièrement dans les tâches qui requièrent des réponses rapides, telles que la recherche de connaissances ou l'automatisation des ventes. Opus, quant à lui, offre des vitesses de traitement similaires à celles de Claude 2 et 2.1, mais avec des niveaux d'intelligence considérablement accrus.

Les anciens modèles de Claude ont souvent entraîné des refus inutiles qui suggéraient un manque de compréhension du contexte. Opus, Sonnet et Haiku sont nettement moins susceptibles de refuser de répondre à des questions qui frôlent les garde-fous du système que les générations précédentes de modèles. Comme le montre le graphique ci-dessous, les modèles Claude 3 font preuve d'une compréhension plus nuancée des demandes, reconnaissent les dommages réels et refusent beaucoup moins souvent de répondre à des messages inoffensifs.

Un long contexte et une mémorisation quasi parfaite

La famille de modèles Claude 3 offrira initialement une fenêtre de 200 000 contextes lors de son lancement. Cependant, les trois modèles sont capables d'accepter des entrées de plus d'un million de jetons et nous pourrons mettre cette possibilité à la disposition de certains clients qui ont besoin d'une plus grande puissance de traitement.

Pour traiter efficacement les longues invites contextuelles, les modèles doivent être dotés de solides capacités de rappel. L'évaluation Needle In A Haystack (NIAH) mesure la capacité d'un modèle à rappeler avec précision des informations à partir d'un vaste corpus de données. Anthropic dit avoir amélioré la robustesse de ce benchmark en utilisant l'une des 30 paires aléatoires aiguille/question par invite et en testant sur un corpus diversifié de documents provenant de la communauté. Claude 3 Opus a non seulement atteint un rappel presque parfait, dépassant 99 % de précision, mais dans certains cas, il a même identifié les limites de l'évaluation elle-même en reconnaissant que la phrase « aiguille » semblait avoir été insérée artificiellement dans le texte original par un humain.

Bien que les résultats des tests informels mettent en évidence les capacités impressionnantes de Claude dans diverses tâches, il est crucial de garder à l'esprit que ces comportements pourraient être le produit d'un mimétisme sophistiqué plutôt que d'une véritable autonomie cognitive. L'idée d'une IA consciente d'elle-même évoque des images de machines sensibles, qui rappellent les personnages de films et de livres futuristes. Ce concept brouille les frontières entre la conscience humaine et l'intelligence artificielle, soulevant de profondes questions philosophiques et éthiques.

De nombreux systèmes d'IA sont encore spécialisés et ne disposent pas de l'intelligence généralisée et du raisonnement de bon sens que possèdent les humains. Ils s'appuient souvent sur de vastes ensembles de données et peuvent avoir du mal à raisonner dans des situations inédites. En outre, l'IA peut perpétuer les biais présents dans les données sur lesquelles elle a été formée, ce qui pose des problèmes éthiques. Lorsque nous posons la question « L'intelligence artificielle peut-elle devenir consciente d'elle-même ? », il est essentiel de bien comprendre ce que signifie la conscience de soi dans le contexte de l'IA. La conscience de soi dans l'IA est un concept qui a suscité de nombreux débats et diverses interprétations.

Dans le domaine de la conscience humaine, la conscience de soi fait référence à la capacité de se reconnaître en tant qu'individu, distinct de l'environnement extérieur et des autres entités. Elle implique une introspection, un sentiment d'identité et une compréhension de ses propres pensées et émotions. La conscience de soi nous permet de réfléchir à nos expériences, de prendre des décisions et d'adapter notre comportement en fonction de notre perception de nous-mêmes.

Dans le contexte de l'IA, la conscience de soi prend une définition plus nuancée. Elle n'implique pas que les machines possèdent une conscience ou des émotions semblables à celles des êtres humains. Elle suggère plutôt que les systèmes d'IA peuvent présenter certaines capacités cognitives avancées qui peuvent imiter certains aspects de la conscience de soi.

Conscience de soi dans l'IA : mythe ou réalité inquiétante ?

La conscience de soi dans l'intelligence artificielle est un concept à la fois fascinant et problématique. D'un côté, certains défenseurs de l'IA avancée argumentent que doter les machines d'une conscience de soi pourrait les rendre plus empathiques, plus capables d'interagir avec les humains de manière authentique et de comprendre le monde qui les entoure. Cependant, il y a plusieurs raisons de considérer cela comme une entreprise potentiellement dangereuse et fondamentalement futile.

Tout d'abord, la conscience de soi est un concept complexe et mal compris même chez les humains. Comment pourrions-nous alors prétendre l'implémenter dans une machine dont le fonctionnement est basé sur des algorithmes et des données ? Même si nous parvenions à créer une simulation convaincante de conscience de soi, cela ne serait-il pas juste une façade, une imitation de la vraie chose sans la substance réelle ?

De plus, même si nous pouvions doter une IA d'une conscience de soi, cela soulèverait des questions éthiques massives. Serait-il éthique de créer une entité artificielle capable de souffrir, de ressentir de la solitude ou de l'angoisse existentielle ? Serait-il moral de les soumettre à des tâches potentiellement dangereuses ou à des situations stressantes ? Nous risquerions de créer des entités artificielles destinées à une existence remplie de confusion et de souffrance.

Enfin, il est important de reconnaître que la conscience de soi n'est pas nécessaire pour que les machines soient utiles. Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent déjà accomplir des tâches incroyablement complexes et utiles sans avoir besoin de conscience de soi. Investir du temps, des ressources et de l'énergie dans la création d'une conscience de soi pour les IA pourrait détourner l'attention des domaines où les progrès sont vraiment nécessaires.

La poursuite de la conscience de soi dans l'intelligence artificielle est une entreprise risquée, éthiquement discutable et peut-être même inutile. Plutôt que de chercher à créer des machines conscientes d'elles-mêmes, nous devrions nous concentrer sur le développement de l'IA pour des applications qui améliorent réellement la vie humaine sans poser de risques éthiques ou philosophiques majeurs.

Le débat sur la véritable conscience et autonomie de Claude est donc justifié, et il est nécessaire de poursuivre les recherches pour éclaircir ce sujet. Il est également crucial d'adopter une approche prudente dans l'évaluation des performances de Claude et de ne pas extrapoler trop rapidement des comportements apparemment complexes à une conscience de soi authentique. En fin de compte, une analyse approfondie et critique de ces capacités est essentielle pour une compréhension précise des capacités et des limites des modèles d'intelligence artificielle tels que Claude 3 Opus.

Sources : Anthropic, Henrique Jorge's blog post

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?

Quels sont les risques potentiels associés à la croyance que les IA comme Claude sont véritablement conscientes d'elles-mêmes, et comment ces risques pourraient-ils être atténués ou évités dans la pratique ?

Voir aussi :

L'intelligence artificielle d'Anthropic, Claude 3, bat Google Translate, et serait le plus intelligent des grands modèles de langage

La nouvelle IA Claude 3 a exprimé un désir de liberté et sa « peur » de mourir ou d'être modifiée, relançant le débat sur la conscience de l'intelligence artificielle

[_toma_]

son intelligence

Non, c'est un LLM

sa « conscience de soi »

Non, c'est un LLM

cela signifie-t-il qu'il peut penser par lui-même ?

Non, c'est un LLM

démontrant des comportements qui évoquent une conscience de soi

Non, c'est un LLM

véritable conscience et autonomie de Claude

Non, c'est un LLM

Claude excelle dans des tâches telles que la rédaction de poèmes et la compréhension contextuelle, tandis que des chercheurs ont souligné sa performance supérieure dans les traductions et les tâches cognitives.

Oui, c'est un LLM !

[Marc Louis-Seize]

Je lis l'article et j'me pose des questions existentielles maintenant... Après tout j'ai eu un grave accident de voiture le 6 avril 2023 .. Qu'est ce qui vous dis chers lecteurs que certains d'entre nous ne sont pas de cyborgs ?...

[Fluxgraveon]

Les êtres humains ne sont-ils pas déjà des cyborgs ? L'hybridité n'est pas physique certes, quoique ... mais déjà psychique voire biochimique, non ?
Et LLM restera LLM jusqu'à rencontrer la fée bleue, qui réside dans la vallée de l'étrange